2020年9月8日下午4点，英国伦敦经济与政治科学学院姚琦伟教授应邀在腾讯会议（ID:418 188 690）开展了一场题为“Quantiles for Curve-to-Curve Regression and Probabilistic Forecasting for Daily Electricity Load Curves”的学术讲座。本次讲座由王启华老师主持。
姚琦伟教授是国际知名的统计学家，一直从事统计学的教学和科研工作，主要研究领域为：时间序列分析、时空过程分析、金融计量经济学。他在非线性和高维时间序列方面的研究国际领先。姚琦伟教授迄今已发表学术论文80多篇， 并获得EPSRC, BBSRC等英国国家基金会支持的多项研究基金项目。其专著《非线性时间序列：非参数及参数方法》（与范剑青合著）于2003年由Springer 出版，《计量金融简要》（与范剑青合著）于2017年由剑桥出版社出版。姚琦伟教授已担任包括Annals of Statistics，Journal of the American Statistics Association, Journal of the Royal Statistical Society (Series B) 等多个顶级杂志副主编，并曾任 Statistica Sinica的联合主编。姚琦伟教授还曾为巴克莱银行，法国电力公司以及Winton资本等多家企业提供咨询。
首先，姚教授指出，电力负荷曲线的概率预测对于在日益动荡和竞争激烈的能源市场中进行有效调度和决策具有根本性的意义。因此，姚教授提出了一种新的方法来构建曲线的概率预测因子（PPC），从而在曲线到曲线线性回归的背景下，对量子点进行了自然的新定义。姚教授指出，PPC有三种类型：预测集、预测带和预测分位数，它们都是在预先指定的名义概率水平上定义的。进一步姚教授对其进行了模拟研究，在模拟研究中发现PPC在各种数据生成机制下，实现了有前景的覆盖率。最后，姚教授将其当应用于法国日电力负荷曲线的提前一天预测中，预测结果表明，PPC在预测精度、覆盖率和预测带的平均长度方面都优于几种最先进的预测方法。例如，PPC实现了高达2.8倍的覆盖率，而预测带的平均长度却小得多。
整场讲座持续了一个多小时，意犹未尽，学术氛围浓厚。讲座结束后，我院师生与姚教授在线上进行了热烈探讨，姚教授认真一一回答了师生们提出的各种问题。最后，王老师对此次讲座作了小结，参会老师和同学收获颇丰。
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