云南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院邀請(qǐng)陳雪蓉博士作了一場(chǎng)題為“On the asymptotic non-equivalence of GMM and EL estimators in models with missing data(對(duì)GMM和EL估計(jì)的模型漸近非等價(jià)缺失數(shù)據(jù))”的講座，講座的主要內(nèi)容是：

　　云南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院設(shè)有統(tǒng)計(jì)學(xué)在職研究生、信息與計(jì)算科學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)三個(gè)專業(yè)，統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)兩個(gè)碩士點(diǎn)。學(xué)院建有定量分析及動(dòng)態(tài)模擬專業(yè)實(shí)驗(yàn)室一個(gè)，擁有應(yīng)用統(tǒng)計(jì)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究所和現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究中心。

　　矩(GMM)和經(jīng)驗(yàn)似然(EL)的廣義方法是結(jié)合樣品和輔助信息，常用的方法。這些方法在研究非常不同的領(lǐng)域，其中競(jìng)爭(zhēng)的理論常提示滿足不同時(shí)刻的條件變量使用。結(jié)果在文獻(xiàn)中已經(jīng)表明，有效的GMM(GMME)和最大的EL(MEL)估計(jì)具有相同的漸近分布訂購根-n和兩個(gè)估計(jì)漸近半?yún)��?shù)高效。在本文中，我們證明了當(dāng)數(shù)據(jù)是隨機(jī)從樣品丟失，一些知名的利用率缺少在文獻(xiàn)中提出的一個(gè)處理方法，可以產(chǎn)生GMME和MEL與非相同的屬性估計(jì)器;特別地，示出了GMME估計(jì)是根據(jù)考慮但MEL估計(jì)并不總是有效的所有丟失數(shù)據(jù)處理方法，半?yún)��?shù)高效。為兩個(gè)估計(jì)的非對(duì)等的原因徹底檢查提出。我們分析的一個(gè)特別強(qiáng)大的功能是，我們沒有在底層矩條件假設(shè)平滑度。我們的研究結(jié)果從而涉及非光滑估算功能，包括分位數(shù)和等級(jí)回歸，穩(wěn)健估計(jì)，ROC曲線的估計(jì)，等情況有關(guān)。

　　陳雪蓉博士簡(jiǎn)介：統(tǒng)計(jì)學(xué)博士(中科院和云南大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng))，喬治城大學(xué)和密蘇里大學(xué)博士后，現(xiàn)為西南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)研究中心助理教授，在職研究生主要研究領(lǐng)域?yàn)榉治粩?shù)回歸、非光滑估計(jì)方程、生存分析、缺失數(shù)據(jù)、長(zhǎng)度偏差數(shù)據(jù)、縱向數(shù)據(jù)、變量選擇、藥物混合、半?yún)��?shù)非參數(shù)建模推斷。在包括頂級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)期刊Journal of the American Statistical Association和一流統(tǒng)計(jì)學(xué)期刊Scandinavian Journal of Statistics，Electronic Journal of Statistics, Statistica Sinica等國(guó)際期刊上發(fā)表論文數(shù)十篇，目前主持國(guó)家級(jí)課題一項(xiàng)，并參與過多項(xiàng)國(guó)家級(jí)課題和香港研究資助局課題以及美國(guó)國(guó)家癌癥研究所課題的研究工作，擔(dān)任過Journal of the American statistical Association，Scandinavia Journal of Statistics，Biometrics，Journal of Multivariate Analysis，Journal of Nonparametric Statistics和Statistics, American Journal of Biostatistics等期刊的匿名審稿人。