12月29日下午，应厦门大学经济学院统计系的邀请，美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系副主任、招生委员会主任、国际商务及经济顶级期刊JBES副主编、国际概率统计期刊JKSS副主编、Statistics and Its Interface副主编及极值理论特刊主编，美国国家基金NSF、NSA、FQRNT（加拿大）专家组成员张正军教授做客厦门大学南强学术讲座第665讲，在N302作了题为“Generalized Measures of Correlation and Their Implications in GARCH and Heston Models”的演讲。
张正军教授的演讲主要围绕Generalized Measures of Correlation（以下简称GMC）方法展开，并通过与Pearson相关系数的性质进行比较，论证了GMC方法的优势。该方法克服了Pearson相关系数只能度量线性相关性的缺点，并能够有效地应用于模型选择和变量选择方面。然后，张正军教授提出了检验两组时间序列变量相关性的t检验方法以及不同假设情形下，GMC条件检验统计量的内在关系，并通过计算机模拟1000个样本计算了两个条件检验统计量的检验功效。最后，张正军教授给出了VIX指数和S&P500指数的实例，证明了GARCH模型在某些条件下的非有效性，并指出了GMC方法在经济、管理等领域的适用性。
在提问环节，与会师生积极地围绕GMC构造方法和应用等方面提出了问题，并得到充分的解答。
(统计系 禚鋳瑶)
