受学校国际合作部国际合作与交流基金资助，应002资讯网田波平教授邀请，美国加州大学河滨分校（University of California, Riverside）统计系马舒洁副教授将于2019年6月20日—2019年6月25日来访公司，并开展专题讲座共三场、总计五个报告，以精准医疗和经济计量模型系列专题讲座与公司师生进行了多次学术交流活动，主要讲述了金融统计、因子模型及充分降维等前沿问题的相关研究进展。

第一场报告时间为6月21日上午9:00-12:00，地点为格物楼503室，共两个报告，分别以“Heterogeneity and Subgroup analysis via non-convex fusion penalization”、“A concave pairwise fusion approach to subgroup analysis”为题，该报告系统地讲述医疗数据分析中统计模型的应用，围绕如何在建模中确定研究问题的主要因素、开展实验设计及数据采样处理等问题介绍统计学在生物医疗中的应用。

第二场报告时间为6月21日下午14:30-16:00，地点为明德楼201室，报告题为“A robust and efficient approach to treatment effect estimation based on sparse sufficient dimension reduction”，该报告围绕高维变量选择问题，讲述在大数据时代背景下统计理论的实用性，基于充分降维提出了一种稳健有效的估计效用方法。

第三场报告时间为6月22日上午8:30-11:30，地点为格物楼503室，报告题为“Estimation and Inference in Semiparametric Quantile Factor Models”，“Estimation of large dimensional factor models with an unknown number of breaks”。这两个报告针对金融统计中一类重要模型——因子模型进行了系统的介绍，并对经济金融领域的面板数据建立了半参数因子模型，进一步对存在未知数目间断的因子模型进行了分析。

上述系列报告由田波平教授主持，002资讯网相关专业师生、部分职工听取了报告并进行了热烈的讨论，听众一致反映马老师报告翔实、讲授接受程度良好，听众普遍受益多。鉴于马老师报告的内容和研究成果以及应用统计专业硕士缺乏有力的案例教学，老师和同学们赞同将其报告内容作为一个经典案例进行深入的学习和总结。

访问期间，马老师还分别听取了田波平教授研究小组成员正在进行的研究工作介绍，进行了深入的讨论，提出了许多建设性的建议和指导意见。