11月2日，上海财经大学统计与管理学院金融统计与风险管理系助理教授虞龙博士应邀为永利官网的研究生和导师进行主题为“Testing the number of common factors by bootstrapped sample covariance matrix in high-dimensional factor models”学术讲座。活动采取线上会议形式进行，由澳门8858cc永利刘广应教授主持。
报告中，虞龙博士首先提出了已经存在的确定公共因子数量的方法，可以将其大致分为两类，分别是基于特征根的差别以及从随机矩阵出发得到最大特征根的置信区间两种方法，如果公共因子较弱，特征根的分布就会很复杂，此时可以采用bootstrap方法；随后介绍了bootstrap方法在高维因子模型中对样本协方差矩阵和特征值分布的影响以及进行bootstrap后的样本协方差矩阵上特征值的渐近分布，并提出了bootstrap后由公共因子驱动的尖峰特征值经过适当的处理后会弱收敛于高斯极限，最大的非尖峰特征值服从极值分布。此外，虞龙博士基于尖峰特征值以及非尖峰特征值的不同表现给出了测试公共因子数量的创新方法，并通过一些模拟与其他方法的比较更直观地展示了报告中提出的理论与方法的优点与可行性，最终得出通过bootstrap方法确定公共因子的数量是一个比较折中的方法，尤其是基于非尖锋特征值的方法，可以很有效地确定公共因子数量。
讲座最后，参会同学和老师与虞龙博士就该研究的相关问题进行了探讨。同学们对因子模型、高维数据分析等有了更加深刻的理解，表示受益良多，并期望以后有机会进行更深入的学习和交流。
