应我院邀请，12月25日下午，浙江大学张荣茂教授在腾讯会议作了题为《Empirical likelihood inference in tail index andhigh-dimensionalcovariance matrix》的报告。相关师生聆听了此次报告，报告由施建华教授主持。

报告中，张荣茂教授首先阐述了经验似然的定义、历史背景、适用环境以及经验似然的优点，包括：1、不需估计任何额外的量，如渐近方差；2、置信区间或区域的形状由样本自行确定；接着张荣茂教授介绍了剖面经验似然法、重尾GRACH模型指数的经验似然，分享了在这方面所做的工作以及相关理论结果，并以例子进行模拟预测；然后，张荣茂教授介绍了高维协方差矩阵相等性检验及其现有方法，并提出进一步需要研究的问题；最后，张荣茂教授对本次报告内容做了总结。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。

张荣茂，浙江大学数学学院与数据科学中心教授，统计所所长、浙江省现场统计研究所副理事长。2004年在浙江大学获得博士学位，2004年7月-2006年6月在北京大学从事博士后研究，2006年至今在浙江大学工作，多次访问香港科大、香港中文大学和伦敦政治经济学院。主要从事非平稳时间序列和高维空间数据的理论与应用研究，已发表SSCI/SCI论文近40篇，发表的杂志包括Ann. Statist.，J. Amer. Assoc. Statist., J. Econometrics等。2015年获浙江省杰出青年基金，主持国家自然科学基金和省部级基金项目多项，现任J. Korean Statist. Soc.（SCI期刊）和Intern. J. Math. Statist.的编委。