3月25日下午，我院本学期第二场双周三学术报告会在行健楼学术活动室 526 顺利举行。本次报告会主讲人为统计与金融数学研究室的刘正威博士，报告的题目是“An efficient method of posterior sampling for Poisson INGARCH models”，数学研究所副所长吴奕飞教授主持了本次报告会。金融统计研究室杜秀丽教授、高启兵教授、周秀轻教授、李启才副教授、米辉副教授、许晓明副教授、姚奕副教授、孙红芳博士，计算科学研究室王雨顺教授、吕星龙博士，以及部分研究生参加了本次报告会。

报告中，刘正威老师围绕Poisson INGARCH 模型的高效后验采样方法展开分享，系统介绍了其团队在计数时间序列建模与贝叶斯推断领域的创新成果。刘正威老师指出，传统方法在处理强时序依赖的 Poisson INGARCH 模型时，存在采样效率低、数值稳定性不足等问题，为此团队提出了一种全新的后验采样框架。该方法基于负二项分布的泊松极限性质，对后验密度进行近似逼近，将模型重构为可适配Pólya-Gamma数据增广的形式，从而使自回归系数的更新简化为条件高斯分布形式。

在此基础上，通过Gibbs-type迭代即可直接从近似后验中高效采样，即便在强时序依赖场景下仍能保持良好的数值稳定性。进一步，将该采样器作为Proposal Distribution，可显著提升 Metropolis-Hastings 算法与自适应重要性采样的效率。数值模拟结果验证了该方法能得到精确的后验估计，且马尔可夫链具有快速混合的特性，为高维计数时间序列的贝叶斯推断提供了高效、稳定的解决方案。

最后吴奕飞教授对报告内容进行了简要总结，参会师生围绕算法设计、理论分析、数值实验等问题积极提问、深入交流。本次报告内容翔实、逻辑严谨，有效拓宽了师生学术视野，激发了科研热情。双周三学术报告会作为数学研究所的传统学术活动，持续为师生搭建高水平交流平台，助力提升我院科研创新能力与综合学术水平。