报告人： 杨凯 教授

报告题目： Bayesian forecasting for a logistic mixture double autoregressive model

时间： 2026年8月15日（周六）17:00

地点： 西安交通大学兴庆校区数学楼2-3会议室

报告摘要：
To capture the dynamic relationship between financial time series and covariates, we consider a logistic mixture double autoregressive model with explanatory variables. The model is composed of two double autoregressive models whose mixing ratio is time-varying and is driven by a logistic regression structure. By introducing a series of Bernoulli distributed latent variables, a complete data likelihood is obtained, which makes the Bayesian inference feasible. Based on this likelihood, a new Markov chain Monte Carlo algorithm is developed to address the parameter estimation problem. The heteroscedasticity test problem for the underlying process is also addressed by means of Bayes factor. The performances of the proposed methods are evaluated via simulations. Finally, the proposed model is applied to the Shanghai Stock Exchange Index data set.

报告人简介：
杨凯，教授，博士生导师，现任长春工业大学数学与统计学院副院长，吉林省高层次人才，吉林省企业“科创专员”，曾赴日本岛根大学学术访问，兼任中国现场统计研究会贝叶斯统计分会副秘书长、全国工业统计教学研究会人工智能与大数据技术专业委员会常务理事等。主要研究领域包括时间序列分析、区间数据分析、矩阵数据分析等。主持国家自然科学基金面上项目、青年基金项目各1项，吉林省产业关键核心技术攻关项目等省级科研项目5项，横向科研项目2项。以第一作者、通讯作者身份在 Journal of Business & Economic Statistics（JBES）、TEST 等期刊发表 SCI/SSCI 论文30余篇，其中 ESI 高被引论文2篇、ESI 热点论文1篇。以第一完成人身份获得吉林省自然科学二等奖，主持省级研究生精品课建设项目1项，连续三年荣获吉林省优秀硕士学位论文指导教师，并获第四届全国高校数学微课程教学设计竞赛全国一等奖。