（通讯员：王芷月）2025年12月29日下午12：30，澳大利亚堪培拉大学刘双喆教授莅临十大博彩网站排行榜 ，针对时间序列问题的相关模型，开展了一场专业且富有启发性的学术报告。本次报告由十大博彩网站排行榜 承办，在北湖东校区数统新楼201室进行，会议由十大博彩网站排行榜 副院长杨凯教授主持，十大博彩网站排行榜 院长王纯杰、逄雨欣老师、李昂老师等及研究生参加了本次学术报告会。

会议开始之际，由杨凯老师作为代表对刘教授的到来表示感谢，并对刘教授及其研究内容做了简单的介绍。

报告人简介：刘双喆，教授，现任澳大利亚堪培拉大学科技十大博彩网站排行榜 数据科学组组长。他在荷兰阿姆斯特丹大学廷伯根研究所获得计量经济学博士学位，专门研究矩阵微分学、多元分析和统计学习。他的主要工作发表于数学、统计学和相关领域的著名期刊。此外，参与编著了SAS Enterprise Guide进行时间序列分析的综合书籍。担任多家统计期刊的副主编，积极为该领域做出贡献，并在《Statistical Papers》担任编辑工作。

报告题目：时间序列模型的统计诊断

报告摘要：统计模型的可靠性取决于对其假设的验证以及对强影响观测值的识别。尽管回归诊断方法在线性模型中的应用已十分成熟，但将其拓展至现代时间序列分析框架（例如适用于计数数据或偏态金融收益率的模型）时，仍面临诸多严峻挑战。本报告将介绍一系列高效的诊断工具，重点聚焦于局部影响分析方法。针对服从泊松型分布的整数广义自回归条件异方差（INGARCH）模型，我们构建并应用了全新的影响诊断方法；该类模型对于分析日度股票交易量、传染病病例数等离散型数据具有重要价值。基于实际案例应用，本研究进一步验证了这些诊断工具能够助力实现更稳健、可靠且可信的时间序列实证分析。

报告伊始，刘双喆教授首先介绍了统计诊断方法在现代统计建模中的核心地位。无论线性、广义线性等经典模型，还是双线性、多元线性等拓展框架，可靠的建模都离不开诊断工具的支撑，同时列举了Cook、Fox等学者在各模型诊断领域的代表性成果。随后他指出，现有方法在时间序列领域的应用仍存挑战，这正是本次报告的聚焦方向，进而引出后续将介绍的局部影响分析工具。

之后，刘双喆教授具体讲解了INGARCH (1,1)模型：它是经典GARCH模型的适配版本，专门用于分析日度交易数、传染病病例数这类离散型时间序列数据。这个模型中，某一期的观测结果会基于前一期的已有信息呈现特定分布；而描述这一分布的核心强度指标，是由基础常数项、前一期的观测结果，以及前一期的强度指标共同决定的。刘教授指出，这些信息都来自由过往观测与强度数据构成的信息集合，模型里的参数还得满足非负等条件，才能保证实际应用中的合理性，这也为后续诊断方法的设计明确了模型前提。

参会人员结合自身研究与学习中的困惑踊跃提问，刘教授则凭借深厚的学术积淀，逐一细致解答，并分享了拓展模型的前沿研究方向。

本次学术交流会兼具理论深度与实践指导意义，启发了大家在时间序列分析领域的研究思路，同时也激发了在场师生的学习热情，聆听报告的老师和同学都表示受益良多。

初审：关迪

复审：杨凯

终审：王丹、王纯杰

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2025年12月29日