《张量回归建模及其应用研究》
	张量数据分析是处理多模态、多属性高维数据的有力工具，且可以保留数据元素的结构信息即数据相互之间的内在关联和空间拓扑结构。张量作为向量和矩阵的推广，具有良好的计算特性和分析表达能力。张量数据分析和张量回归建模已引起数理统计学、计量经济学、机器学习等诸多领域研究者的重点关注，在计量金融、图像去噪、数据挖掘等领域有着广泛应用。本课题讲研究张量回归的稀疏建模方法、稳健估计、统计推断方法和估计量的理论性质，并将研究成果应用于计量经济、金融保险等实际领域，同时通过实际问题的研究促进新方法的提出。
	赵为华