为营造浓厚学术氛围、推动跨机构科研合作，金融科技学院持续举办系列学术讲座。2026年5月15日下午，学院特邀西南财经大学常晋源教授与中国科学院潘文亮副研究员，为师生带来两场精彩的专题报告。

常晋源教授分享了其团队在高维张量时间序列建模方面的最新进展。研究采用规范多项式（CP）分解方法，核心目标是识别并估计CP分解中的因子载荷。团队提出了一种基于数据序列依赖结构构建矩阵的标准特征分析法，实现了单次迭代估计。该方法在因子载荷向量线性独立（允许因子间存在相关性且载荷向量非近似正交）的一般条件下，即可保证估计量的渐近性质。它能够适应因子载荷向量的稀疏性，并有效处理弱因子问题，在多种场景下表现优异。为进一步降低估计误差，团队引入了基于创新双投影方法的迭代算法，从理论上证明了迭代估计量收敛速度的提升，并推导出相应的极限分布。同时给出了渐近方差的一致估计量，为相关推断问题提供了关键支撑。以上成果均通过大量模拟实验及两个实际数据应用得到了验证。

潘文亮副研究员则聚焦于分布函数在统计推断中的核心作用。他指出，传统分布函数基于欧几里得空间定义，已难以应对快速演变、结构复杂的数据对象。通过测度论中的对应定理以及Glivenko-Cantelli性质、Donsker性质，分布函数与样本之间形成有向闭合回路，为统计推断构建了范式框架。然而在缺乏线性结构的度量空间中，需要借助度量本身来研究概率测度。潘老师仅通过度量引入了一类“度量分布函数”，并成功证明了度量空间中度量分布函数的对应定理和Glivenko-Cantelli定理，为基于度量空间值数据的理性统计推断奠定了基础。在此基础上，团队进一步针对非欧几里得随机对象开发了同质性检验与相互独立性检验，并通过充分的实证证据验证了所提方法的有效性。

讲座现场气氛热烈而活跃，学院师生与两位专家深入互动交流，围绕数据科学与统计学的前沿研究问题展开了富有成效的探讨。

主讲嘉宾介绍：

常晋源，西南财经大学光华特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者、四川省特聘专家、四川省统计专家咨询委员会委员。主要从事大规模复杂数据分析相关的研究，先后担任统计学和计量经济学国际顶级学术期刊Journal of the Royal Statistical Society Series B、Journal of Business & Economic Statistics、Journal of the American Statistical Association的副主编，获得过国务院政府特殊津贴、霍英东教育基金会高等院校青年科学奖一等奖、教育部高等学校科学研究优秀成果奖、四川省青年科技奖等多项奖励。