6月12日，william威廉亚洲官方在中心校区知新楼举办第二期williamhill官方网站计量与统计workshop。本期会议内容主要介绍金融和经济领域中广泛存在的高频数据的处理方法以及面板数据的计量分析方法。

南京审计大学孔新兵教授作了题为“Discrepancy between global and local principal component analysis on large-panel high-frequency data”的报告，揭示了大面板高频数据的全局主成分分析与局部主成分分析的差异。william威廉亚洲官方严晓东副教授作了题为“Integrative analysis for panel data model with block structure”的报告，他指出面板数据是统计学和计量经济学中的一个重要课题，面板数据集分析相对于横断面分析或时间序列数据集有优势，建立横截面单元间异质性模型，可能的结构随时间变化建模，个体异质性和结构变化可能共存。william威廉亚洲官方裴有权副教授作了题为“Identifying latent group structures in varying-coefficient panel data models using community detection”的报告，介绍了利用群体检测方法识别变系数面板数据模型中的潜在群体结构，子群结构面板数据的变系数模型横截面尺寸N和时间序列长度T均较大。

williamhill官方网站计量与统计workshop以计量经济学、金融计量学和统计学为主题，议题是三大领域的前沿研究，涵盖理论与应用研究，包括大数据统计分析、高频金融数据、金融计量及计量经济分析方法等，但不限定具体研究内容。

孔新兵，南京审计大学教授，香港科技大学博士。主要研究领域为金融高频数据、计量经济、网络数据统计等，在经济学A类期刊Journal of Econometrics,和统计学A+类期刊Annals of Statistics, Journal of the American Statistical Association发表论文十余篇。

严晓东，william威廉亚洲官方副教授，未来学者。主要研究领域为计量经济，大数据统计建模等，研究成果发表或被接受于经济学A类期刊Journal of Econometrics和统计学A+类期刊Annals of Statistics, Journal of the American Statistical Association等。

裴有权，william威廉亚洲官方副教授。主要研究领域为计量经济，数据挖掘，非参数统计等，研究成果发表于经济学A类期刊Journal of Econometrics 和统计学一流期刊Science China Mathematics等。

文/刘丽 图/郭灵晓