2022年12月8日，“中国科学技术大学国际金融研究院-中国科学院大学经济与管理学院数字决策联合研究中心”邀请了英国南安普顿大学数学科学学院和南安普顿统计科学研究所的卢祖帝教授，以Dynamic Learning andModelling of Nonlinear Spatio-Temporal Network Data: theory with an applicationto the EU energy markets为题作学术讲座。讲座由中国科学技术大学管理学院双聘教授、中科院数学与系统科学研究院/预测中心研究员张新雨教授主持。

如今，时空网络数据出现在越来越多的充满挑战性的实际问题中，譬如模拟不同区域的房价泡沫、不同监测站范围内的环境污染，以及分析医疗设施的可及性等，这类区域性问题需要收集的往往是动态时空数据。目前大量的时空数据分析是基于线性的，这样虽然简单但有时不能很好地刻画规律也相对粗糙。讲座中，卢祖帝教授介绍了其团队近期围绕非线性时空数据建模的相关研究，阐述了在空间位置排列不规则、空间序列数据非平稳时如何进行建模。

在列举了非线性时空网络建模的难点后，卢祖帝教授引入了DyFAST模型，随后提出了两种通过权矩阵对空间位置不规则情形进行建模的方案，方案一中权矩阵是给定的，而方案二则体现了一种空间权矩阵的融合的思想，并且比较了两种建模方案的渐进性质和模拟结果。最后，卢祖帝教授借助有关欧盟能源市场的实证研究案例进一步证明了DyFAST模型的有效性。

讲座的最后，是20多分钟的答疑和交流环节。大家踊跃发言，提出了有关空间向量自回归模型与DyFAST模型的区别、如何用统计学方法选择权矩阵、能否凭借两个系数的大小判断权重的高低、时间序列数据选择滞后时间的原因，以及预测实例中阈值的计算方法等问题，卢祖帝教授一一解惑。至此，第十期数字决策高端系列讲座圆满落下帷幕。

主讲人简介：

卢祖帝教授，英国南安普顿大学数学科学学院和南安普顿统计科学研究所的统计学终身讲席教授(Chair in Statistics)、博导，主要研究兴趣为非线性时间序列分析、金融统计、计量经济学、非线性时空大数据分析等。他是国际上非线性时空间数据统计学的主要研究者和倡导者之一。卢教授曾先后获得中国国家自然科学重点基金、澳大利亚国家研究理事会未来研究杰出青年基金项目(Australian Future Fellow, 相应于中国国家杰出青年基金)和欧盟居里夫人研究基金项目(Career Integration Grant/Marie Curie Fellow)及多项面上项目的资助，是国际统计学会的当选会员(elected member)。已在国际统计学和计量经济学的主要杂志包括顶级期刊Annals of Statistics, Journal of American Statistician Association, Journal ofRoyal Statistical Society series B, Journal of Econometrics, Econometric Theory等发表90多篇学术论文。同时他在国内外杂志Journal of Time SeriesAnalysis, Environmental Modelling and Assessment, Cogent Research inMathematics and Statistics（负责统计版块）、《系统工程理论与实践》等担任副主编、高级编辑和编委。