厦门大学王亚南经济研究院钟威（超高维/高维数据分析，应用统计）7月17日在线访谈

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收藏 2013-07-16

热烈欢迎厦门大学王亚南经济研究院钟威老师于7月17日15点接受人大经济论坛的在线访谈活动。
感谢钟老师抽出时间和大家进行在线的学术交流。
大家现在可以在下面回复提问。
欢迎大家热烈提问。
PS：的问题提问者会获得50论坛币的奖励
VIP，不止是论坛币！！！

钟威Wei Zhong (William)，Assistant Professor.
The Wang Yanan Institute for Studies in Economics (WISE) Department of Statistics, School of Economics(SOE)Xiamen University

Education
Ph.D. in Statistics, Department of Statistics, Pennsylvania State University, State College, PA, 2012
Advisor: Professor Runze Li
B.S. in Statistics, School of Mathematical Sciences, Beijing Normal University(BNU), Beijing, China, 2008

Research Interests
> High/Ultra-high dimensional data analysis: large p small n problems
> Econometrics and Financial Econometrics
> Nonparametric and semiparametric models
> Large covariance matrix estimation
> Applications of statistics in business analytics, information science, finance etc.

Research Papers
[1] Runze Li, Wei Zhong*, Liping Zhu (2012). Feature Screening via Distance Correlation Learning. Journal of American Statistical Association, Vol. 107, No. 499. 1129-1139. Theory and Methods. (*corresponding author) [pdf] doi:10.1080/01621459.2012.695654.

[2] Danna Coffman, Wei Zhong* (2012). Assessing Mediation using Marginal Structural Models in the Presence of Confounding and Moderation. Psychological Methods, Vol. 17, No. 4, 642– 664. (*corresponding author) [pdf] doi: 10.1037/a0029311.

[3] Jiahan Li, Wei Zhong* and Runze Li, Rongling Wu (2013). A Fast Algorithm for Detecting Gene-Gene Interactions in Genome-Wide Association Studies. Submitted and Revised for Annals of Applied Statistics. (*corresponding author)

[4] Wei Zhong*, Liping Zhu and Runze Li (2013). Robust Feature Screening and Selection for Ultrahigh Dimensional Heteroscedastic Single-Index Models. (*first author; Manuscript)

[5] Wei Zhong*, Liping Zhu (2013). An Iterative Approach to Distance Correlation Based Sure Independence Screening. (*first author; Manuscript)

Presentations

Invited talk, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China, March 2013.
Invited talk, Capital Normal University, Beijing, China, January 2013.
Joint Statistical Meetings(JSM), San Diego, CA, August 2012.
International Forum on Modern Statistics and Econometrics, Xiamen University, August 2012.
Invited talk, Beijing Normal University, Beijing, China, June 2012.
Joint Statistical Meetings(JSM), Miami Beach, FL, August 2011.
The 2011 Rao Prize Conference, PSU, State College, PA, May 2011.
ENAR Annual Statistical Meetings, Miami, FL. March 2011.

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资料狂人

2013-7-16 16:37:05

坛友tony2008：
请问国内的高频交易发展前景如何,如何做好统计套利,寻找 Alpha?

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资料狂人

2013-7-16 16:37:23

坛友sen1898114：
请教钟老师：用三点平滑处理后的数据做出预测值以后，如何还原？

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资料狂人

2013-7-16 16:37:41

坛友zhoubuer2008：
那俺弱弱的问一个问题吧：对于变量数较多，样本数目极少的情况，如何对变量进行降维处理。例如：变量数有29个，而样本数目只有14组，传统的主成分分析和因子分析完全无能为力，怎么破？

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foolishman41

2013-7-17 14:48:24

资料狂人发表于 2013-7-16 16:37
坛友tony2008：
请问国内的高频交易发展前景如何,如何做好统计套利,寻找 Alpha?

你好！我还没有涉及到这个方面的研究，但是就我所知现在国际上国内对于量化投资这一方面的研究和实证都是很热门的。我的同事 WISE的陈海强教授对这方面有研究，所以我觉得前景应该还是很好的。统计套利这一块，我知道一本书《统计套利》安德鲁•波尔(Andrew Pole)等，你可以买来看看，也许有帮助。但是，我认为所有的量化分析、统计套利都不可能是稳赚不赔的，否则大家都去做统计去了！

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foolishman41

2013-7-17 14:51:58

资料狂人发表于 2013-7-16 16:37
坛友sen1898114：
请教钟老师：用三点平滑处理后的数据做出预测值以后，如何还原？

不好意思，我没有太明白你的问题，你是说做spline regression样条回归分析吗？非参数回归？
可以建议一本入门很好的书，康奈尔大学David Ruppert教授的《Semiparametric Regression》

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foolishman41

2013-7-17 15:00:55

资料狂人发表于 2013-7-16 16:37
坛友zhoubuer2008：
那俺弱弱的问一个问题吧：对于变量数较多，样本数目极少的情况，如何对变量进行降维处 ...

这个问题问的很好，也是过去20多年统计界很热门的研究方向: high dimensional data analysis, penalized regression and regularization methods. 具体的话，如果变量个数大于样本量的时候，一般最小二乘就不能用了饿，如果做回归分析，可以用加惩罚项的回归分析，例如 LASSO (Tibshirani 1996), SCAD (Fan and Li, 2001)。最近几年，有很多关于超高维数据的分析研究，就是变量个数远远大于样本量，这样的方法可以采用 independence screening的方法先做一次，可以看看Fan and Lv (2008), Li, Zhong and Zhu(2012)等。最后建议你看看这个综述的文章，Fan, J., Lv, J., and Qi, L. (2011)
Sparse high-dimensional models in economics.
Annual Review of Economics, 3, 291-317
连接：http://orfe.princeton.edu/~jqfan/publications-general.html

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穷小子6

2013-7-17 15:01:20

老师，你好，我本科是非211的山西财经，今年二战人大国经调剂到吉林财经的西经，导师学术一流，建议走学术，但是，本硕都非211，毕业后的前景实在堪忧，学历查三代是很恐怖的事情，我应该放弃吉林财经，转考南京大学或其他学校吗？真诚希望您可以给个建议！

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1017122349

2013-7-17 15:04:20

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foolishman41

2013-7-17 15:05:59

swei007 发表于 2013-7-16 18:49
我想问一下，对于多维数据的处理，降维除了用主成分，因子分析，神经网络之外还有什么其他的方法比较常用的 ...

针对高维数据分析，主要现在有两大类方法：降维（dimension reduction），这一类就是有点像PCA，主成分分析一样，找一些变量的线性组合作为一个新的变量，可以参看 Dennis Cook, Bing Li, Xiangrong Yin等统计牛人文章；另一个方法做的人更多了，就是变量选择（variable selection），可以首先看看这个综述的文章，Fan, J., Lv, J., and Qi, L. (2011)
Sparse high-dimensional models in economics.
Annual Review of Economics, 3, 291-317
连接：http://orfe.princeton.edu/~jqfan/publications-general.html
其次推荐你看看 The Elements of Statistical Learning:
Data Mining, Inference, and Prediction.
Second Edition by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

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foolishman41

2013-7-17 15:08:06

dnq 发表于 2013-7-17 08:55
请问钟老师，面板数据的固定效应分析，如果数据为非平稳的，估计结果，可能会出现什么问题？期限较短如5年的 ...

不好意思，我自己现在做面板数据做的很少，所以不能回答你的问题。
建议看看萧政老师的面板数据分析一书
<Analysis of Panel Data> CHENG HSIAO

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扶夏

2013-7-17 15:10:27

国内量化交易常常把程序化交易和高频交易对等起来想请教下老师国外量化交易是什么情况呢高频交易中模型的建立和低频是否一样呢

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foolishman41

2013-7-17 15:10:43

孙泽茂发表于 2013-7-17 11:11
l老师：一个表的数据量很大，要对它进行多维分析，这个怎么处理比较好，不会有性能问题将大表按一定的规则 ...

这个表是指什么表？如果你是想做描述性的分析，例如列联表，你当然可以分类处理，变成小的表格；但是如果你的表是指数据矩阵，指的是很多变量，需要作回归分析，那么就是高维数据分析的问题，你可以参见我之前的回复，看看这方面的回答。

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foolishman41

2013-7-17 15:11:05

jadekun 发表于 2013-7-17 12:04
钟威师兄，强大啊

师弟？师妹？呵呵呵

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xixi221zmw

2013-7-17 15:13:26

请教，对于统计软件的选择，能给些建议吗？谢谢

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2013-7-17 15:15:33

穷小子6 发表于 2013-7-17 15:01
老师，你好，我本科是非211的山西财经，今年二战人大国经调剂到吉林财经的西经，导师学术一流，建议走学术， ...

关于学历查三代的问题，我也有所听闻，其实在美国也有类似的现象。你是准备去吉林财大读硕士吗？我的个人建议，仅供参考：看看你的未来职业规划是什么，如果是硕士毕业去业界就业，那么我觉得上吉林财大可以的，毕竟找工作还和自己的其他素质很大关系；如果你想走学术道路呢，我是希望你读越好的学校越好，读了硕士，能出国读一个博士更好，如果不行，最好国内博士期间去国外访问1-2年，也可以毕业去国外做个博士后，这个对未来在高校就业有帮助。祝你成功。

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foolishman41

2013-7-17 15:18:03

扶夏发表于 2013-7-17 15:10
国内量化交易常常把程序化交易和高频交易对等起来想请教下老师国外量化交易是什么情况呢高频交易中模型的 ...

正如我之前的回复，不好意思，我自己对量化投资不是很了解。如果真的很感兴趣的话，可以问问我的同事WISE陈海强教授，也可以了解下国内量化投资的会议。就我所知，高频交易数据分析还是很重要的，国内国外有很重视。

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foolishman41

2013-7-17 15:21:23

xixi221zmw 发表于 2013-7-17 15:13
请教，对于统计软件的选择，能给些建议吗？谢谢

好问题，如果做Research 建议用R，但是如果高端一些的话，会C++也很有帮助；也有些研究人员用matlab，R的好处就是很多free statistical packages，很多现成的functions，matlab的好处就是处理矩阵会更好；当然现在还有并行运算的出现，可以提高R的运算能力；业界的话，美国大公司一般都是用SAS，现在也有人用R了，我知道国内的公司研发部门也有用SAS和R的，比如Baidu

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