应我院邀请，华侨大学程璟博士来我院进行学术交流，并于12月5日上午在学院会议室为我院教师做了《Efficient Inference for Nonlinear State Space Models: an Automatic Sample Size Selection Rule》的学术报告。针对时间序列非线性状态空间模型中的最大似然估计面临复杂的计算问题，程璟博士给我们分享了一个粒子马尔可夫蒙特卡洛方法，该方法可使计算蒙特卡洛期望最大算法变得更高效、精准，且能得出更稳健的估计。同时根据更新理论构造自动样本选择准则。最后通过模拟学习，对两个时间序列中常见的非线性状态空间模型评估其表现，得出更优的估计表现。 

　　图1 程璟博士来我院作学术报告 

个人简介：程璟，华侨大学统计学院讲师，香港中文大学统计学博士，厦门大学经济学学士、经济学硕士，曾在Computational Statistics & Data Analysis以及Journal of Theoretical Biology等杂志发表论文，以第二作者出版《数理统计》教材一部。