2022年7月17日上午10：00，我院特邀浙江财经大学许林做学术报告。本次报告由学院院长王纯杰主持，大数据科学研究院院长秦喜文、学院副院长李纯净、学院部分老师、本科及研究生共131人参加本次线上学术报告。

许林简介：本科毕业于长春工业大学信息与计算科学专业，硕士和博士毕业于东北师范大学437必赢会员中心网页版，并于加州大学河滨分校完成2年期博士后研究，现任浙江财经大学数据科学学院应用统计系副教授，硕士研究生导师；研究方向为：纵向数据分析；稳健估计；因果推断；经验似然理论等。主持完成省部级科学基金两项。近几年在JMVA、SII、CSDA等统计学杂志发表论文8篇。

报告题目：基于MM算法的弱-显著变量选择方法研究

报告摘要：基于惩罚过程的变量选择方法在不同的模型拟合过程中通常依赖于固定的阀值进行静态的变量筛选。从而无法实现单次模型拟合过程中即时最优变量选择。本文将Two—step Estimator与变量选择方法结合提出一个更为简单的惩罚分位数回归方法，并在MM算法的基础上，提出了一个改进的替代函数。在文中，我们利用渐进理论证明了新替代函数的算法与原替代函数的算法具有相同的收敛性；与此同时，我们比较并讨论了两种替代函数的性能，数值模拟结果表明，当迭代估计的初始值较大时，本文所提出的替代函数的性能较好。

报告过程中，许林老师利用MM算法提出具有即时适应性的动态阈值替代函数进行若变量筛选，并给出针对于面板数据随机效应模型的 Two-step 估计过程，并且利用渐进理论证明了新替代函数的算法与原替代函数的算法具有相同的收敛性；与此同时，老师还比较并讨论了两种替代函数的性能。数值模拟结果和实例数据分析过程表明，当迭代估计的初始值较大时，本文所提出的替代函数的具有更好的统计推断效果。

报告结束后，我院老师和同学和许林老师就相关问题展开了积极的讨论，作为工大校友，许老师的在其领域所作出的成绩使我们信心倍增，让我院在该领域奋斗的老师同学们茅塞顿开。

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2022年7月17日