Matthew R McKay
机构：香港科技大学 电子与计算机工程系。随机矩阵理论、大维统计与金融数据分析。
在本 wiki 的论文
- Yang-Couillet-McKay 2015 — A Robust Statistics Approach to Minimum Variance Portfolio Optimization — 稳健收缩协方差估计量 + 在线选收缩强度；恒指 45 只成分股 736 天样本外年化波动 0.0419（各基准 0.0428–0.0439，等权 0.1112）。
方法论取向
大维随机矩阵理论与稳健统计的结合。与 Romain Couillet 合作的 Large dimensional analysis and optimization of robust shrinkage covariance matrix estimators（Journal of Multivariate Analysis 131: 99–120, 2014）证明了几条平行提出的稳健收缩估计量在大维下渐近等价，从而可用统一随机矩阵模型分析；Yang 等 2015 的收缩强度在线优化建立在这一分析之上。
他与 Couillet、Morales-Jimenez 合作的另一篇（arXiv:1503.01245, 2015）研究带离群点的大维稳健 M 估计量，给出稳健协方差估计量对任意离群点的韧性刻画——Yang 等 2015 的真实数据实验正是拿这条结果作为「厚尾之外还抗离群点」的旁证。