为活跃学术氛围、推动科研合作，深圳大学金融科技学院持续举办高水平系列学术讲座。2026年5月26日下午，学院荣幸邀请到北京中医药大学/中国科学院大学张正军教授，为全院师生带来题为 “A Sparse Max–Fréchet Framework for Multivariate Clustered Extremes with an Application to Cryptocurrency Spillovers” 的专题报告。

在本次讲座中，张正军教授提出了一套统一的计量经济框架，用于解决高维多元极值分析中同时建模时间持续性与横截面依赖性的挑战。该框架通过引入稀疏化M4模型（vSM4R）、将AcF模型扩展至m依赖场景（mAcF），并整合为动态多元弗雷歇框架（mAcF–vSM4R），有效克服了传统方法计算复杂、依赖模式不现实及创新项独立假设等局限。研究推导了该框架的概率性质，开发了具有一致性和渐近正态性的复合似然估计量，蒙特卡洛模拟验证了其优异的有限样本性能，而基于加密货币收益率数据的实际案例分析则进一步证明了该模型在捕捉时变尾部依赖关系及溢出效应方面的有效性与方法论价值。

讲座现场学术氛围浓厚、交流热烈。学院师生与张正军教授积极互动，围绕计量经济学与数据科学的前沿问题展开了深入探讨。讲座结束后，金融科技学院院长陈海强教授向张正军教授颁发感谢函，对其精彩分享致以诚挚谢意。

主讲嘉宾介绍：

张正军教授现为北京中医药大学数据科学与人工智能学院院长、二级教授，中国科学院预测科学研究中心副主任，原中国科学院大学经济与管理学院长聘教授和统计与数据科学系系主任，美国威斯康辛大学统计系终身教授和系副主任，威斯康辛大学生物医学信息系兼职教授，国际数理统计协会执行委员和财务总监（July 2016 -- July 2022），国际数理统计协会会士，美国统计协会会士。现担任JASA，JBES， Statistica Sinica， JDS， EJS、STaRF等国际期刊副主编。主要研究方向包括统计理论和方法、计量经济学、金融计量学、计算医学与实践、 极端气候等等。在国际顶级期刊：统计（AoS，JASA，JRSSB）、计量（JoE, EE）、金融（JBES, JBF）、医学（AFM， Vaccines，npj Precision Oncology）、气象 (ATM) 等发表论文上百篇。代表性工作和首创性思想和作品包括: 新极值理论、绝对和相对同步有效性（AbRelaTEs）、双边截断极值惩罚变量选择机器学习模型（TWT-LR-ETP）、商相关系数（QCC、TQCC）、非对称广义相关系数（GMC）、滞后尾部相依系数(lambda_k)、最大线性回归模型(MaxLR)、最大逻辑回归模型(Max-logistic)、EGB2期权定价公式、盯市在险价值（MMVaR）、条件极值Frechet自回归（AcF）, 虚拟标准数字货币（VSTC），新冠基因组学、癌症基因组学的几何空间（DARPA： Mathematical Challenge Fifteen: The Geometry of Genome Space）等号。