Robust Nonparametric Testing for Structural Changes in Multivariate Volatility via Multiple Quantiles
报告人： Jilin Wu（Xiamen University）
时间：2026-05-14 15:10-17:00
地点：Room 217, Guanghua Building 2
Abstract:
本文提出了一种基于分位数回归的多元波动率结构变化非参数检验方法，特别适用于厚尾时间序列。通过在原假设下基于分位数残差构建加权U统计量，该方法规避了传统最小二乘法或拟极大似然方法所要求的严格矩条件。我们证明了该检验对广泛类型的备择假设具有一致性，涵盖突变点与渐进式结构变化。此外，我们推导了两种不同类型局部备择假设下的渐近功效性质。模拟实验表明，在厚尾设定下，所提出的检验能保持合理的尺度控制，并较现有基准方法获得显著的功效提升。通过应用于检验Fama-French三因子协方差矩阵的稳定性，我们提供了其存在显著时变性的新证据，展示了本方法的实际应用价值。
About the Speaker:
吴吉林2010年博士毕业于厦门大学王亚南经济研究院，现为计量经济学教育部重点实验室（厦门大学）副主任，《计量经济学报》助理主编，厦门大学经济学科教授，博士生导师，“闽江学者奖励计划”特聘教授，曾任山东大学教授，博士生导师，并曾入选山东大学齐鲁青年学者。主要研究方向为：金融计量理论、宏观经济与金融风险建模。到目前为止，以第一作者或通讯作者在Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、Econometric Theory、Econometrics Journal、Statistica Sinica 、Journal of Time Series Analysis、《经济学(季刊)》、《世界经济》、《管理科学学报》、《统计研究》等国内外重要期刊上发表论文30余篇。
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