应我院邀请，11月22日下午，华东师范大学方方教授在腾讯会议作了题为《An Integrated GMM Shrinkage Approach with Consistent Moment Selection from Multiple External Sources》的报告。相关师生聆听了此次报告，报告由施建华老师主持。

报告中，方方教授对于广义估计方程下的多个外部源和可能的异构种群，提出了一种集成的广义矩方法，该方法可以从外部源中数据驱动地选择有效的矩方程，并同时进行有效的参数估计。为所提出的估计量建立了矩方程选择一致性和渐近正态性。此外，当所有外部源的样本量与内部样本量相比较大时，所提出的估计量在渐近上比仅基于内部数据的估计量更有效，并通过仿真研究证实了理论结果和所提出方法的有效性。报告结束后，在座的师生就相关研究问题进行了探讨和交流。

方方教授是华东师范大学统计学院教授，博士生导师。入选上海市东方英才计划拔尖项目。曾任统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室副主任。本科和博士先后毕业于北京大学数学系和美国威斯康星大学统计系。在2013年加入华东师范大学之前，曾在通用电气金融集团和上海浦东发展银行任职多年。主要研究方向为缺失数据、模型平均、碎片化数据分析、KS学习。在包括 AOS/JOE/Biometrika/JBES 在内的国际一流统计学和计量经济学期刊上发表论文30余篇。先后主持和参与国家和省部级项目13项。目前主持国家自然科学基金重点项目“大数据背景下不完全数据的统计分析方法、理论和应用”。授权专利6项。曾获上海市自然科学二等奖。全国工业统计学教学研究会常务理事、数字经济与区块链技术分会副理事长，IMS China委员会委员，SCI期刊 Journal of Nonparametric Statistics 副主编。在应用领域长期关注信用评分和民航QAR大数据分析。出版统计科普小说《统计王国奇遇记》和专著《多源数据的统计分析与建模》。