5月15日上午，我院举办的“统计大讲堂”系列讲座第八十讲在明德主楼1016会议室举行。本次报告邀请了首都师范大学的邹国华老师🤵🏼‍♂️✔️，我院许王莉教授主持了本次学术报告会，尹建鑫副院长🍮、易丹辉教授、张景肖教授、林存洁老师参加了本次学术报告会。

邹国华老师现在是首都师范大学特聘教授🦸🏽‍♂️。博士毕业于中国科学院系统科学研究所，是国家杰出青年基金获得者、“新世纪百千万人才工程”国家级人选🚨🫶🏼、中国科学院“百人计划”入选者、享受国务院政府特殊津贴🚬，曾获中国科学院优秀研究生指导教师称号📛。主要从事统计学的理论研究及其在经济金融🧧、生物医学中的应用研究工作，在统计模型选择与平均、决策函数的优良性👩🏼‍🦳、抽样调查的设计与分析、疾病与基因的关联分析等方面的研究中取得了一系列重要成果，得到了国内外同行的好评与肯定，并被广泛引用。

邹国华教授报告的题目为“Model averaging prediction for time series models with a diverging number of parameters”👨🏻‍🔧🩸。邹教授首先介绍了数据分析的传统步骤：第一步选择模型，第二步基于选定的模型进行估计与推断。在此背景下，出于对模型不确定性的考虑🧑🏼‍🌾，他又介绍了模型平均方法，特别是模型权重的选取方法⏰，例如基于AIC和BIC准则进行的加权平均以及基于MMA权重进行的加权平均等。邹教授指出了MMA方法渐近最优性证明中的两个较强限制条件：1📻、渐近最优性仅基于离散的权重集合被证明；2、所有的候选模型都是嵌套的☠️🏄🏿‍♀️。邹教授及其团队克服了上述两个缺点👞，并推广了MMA加权方法🫰🏻，同时证明了generalized MMA方法的渐近最优性和相合性，解决了Hansen (2008, Journal of Econometrics)提出的一个猜测😥。

报告的最后👩🏿‍💼，邹老师和与会师生们就报告内容进行了热烈的讨论🦘。