统计与数据科学学院 报道
近日，南京审计大学统计与数据科学学院博士生张彤完成的学术论文“Estimation and Inference for Large-Dimensional Generalized Matrix Factor Models”以南京审计大学为第一署名单位被计量经济学领域顶级期刊Journal of Econometrics (JOE)接受，该论文指导教师为统计与数据科学学院孔新兵教授。
本文介绍了一种非线性广义矩阵因子模型，该模型突破了传统的线性-高斯框架，能够适用于通过逻辑回归、泊松分布或Tobit模型等处理的一类更广泛的响应模型。文章提出了一种新颖的拉格朗日乘子法，经过一些特别的设计，以确保惩罚似然函数在真实因子和载荷参数附近局部凹化。这有助于推导出估计因子和载荷的中心极限定理，对于非线性矩阵因子建模而言，这是一项有意义的贡献。在允许样本、行与列之间存在相关性的一般条件下，为广义矩阵因子模型确立了估计因子矩阵和载荷矩阵的收敛速度。并提供了一个模型选择准则，用于一致地确定行因子和列因子的数量。大量的模拟研究展示了广义矩阵因子模型在处理离散和混合型变量方面的优越性。实证方面，通过对公司运营绩效的实证数据分析，表明文中提出的广义矩阵因子模型在数据矩阵存在不连续条目时，能出色完成数据聚类和重构的任务。
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