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Asymptotic Bayesian Theory of Quickest Change Detection for Hidden Markov Models

编辑:wfy 时间:2019年05月15日 访问次数:137

报告题目:Asymptotic Bayesian Theory of Quickest Change Detection for Hidden Markov Models

报告人: Fuh Cheng-Der (傅承德)教授(复旦大学泛海国际金融学院

时间:2019529(星期三)下午16:00-

地点:玉泉校区工商管理楼多媒体厅200-9

摘要:In this talk, we investigate the performance of the Bayesian Shiryaev change-point detection rule for hidden Markov models. We propose a set of regularity conditions under which the Shiryaev procedure is _rst-order asymptotically optimal in a Bayesian context, minimizing moments of the detection delay up to certain order asymptotically as the probability of false alarm goes to zero. The developed theory for hidden Markov models is based on Markov chain representation for the likelihood ratio and r-quick convergence for Markov random walks. In addition, applying non-linear Markov renewal theory, we present a second-order asymptotic approximation for the expected delay to detection of the Shiryaev detection rule. Asymptotic properties of another popular change detection rule, the Shiryaev{Roberts rule, is studied as well. Some interesting examples are given for illustration.. This is a joint work with Professor A. G. Tartakovsky.

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联系人庞天晓 txpang@zju.edu.cn

浙江大学数学科学学院统计学研究所

报告人简介:傅承德教授现任复旦大学泛海国际金融学院金融学教授。他拥有台湾中央大学数学系学士学位、南伊利诺伊大学数学硕士学位,并于1989年获得美国爱荷华州立大学统计与数学双博士学位。傅教授拥有多项代表性成果,主持并参与过多个学术研究项目,他的论文被发表在诸多顶级学术期刊上,例如The Annals of StatisticsBiometrika Operations Research IEEE Transactions on Signal ProcessingIEEE Trans. Inform. TheoryQuantitative Finance 等。他的研究领域与专长包括计量金融学、金融时间序列、数值模拟和重要抽样、马尔可夫模型之变点检测、隐马尔可夫模型之统计推论、马尔可夫模型之极限定理等。1989年至2006年,傅教授分别担任过台湾中央研究院统计科学研究所副研究员与研究员,并于2006年起担任台湾中央大学统计研究所讲座教授一职。除此之外,他还是多所知名大学的客座教授,包括斯坦福大学、加州伯克利大学、哥伦比亚大学、上海交通大学、新加坡国立大学等。