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林晨副教授与黄白博士在统计与数学学院做学术报告
来源:  点击次数: 次 发布时间:2018-04-24   编辑:统计数学学院

2018411下午,统计与数学学院举办第11期双周学术报告会,本次双周学术报告会是我校数量经济学双一流学科建设系列活动之一,邀请中国人民大学经济学院林晨副教授和中央财经大学统计与数学学院黄白博士做学术报告。数量经济系主任张宝军副教授主持了本次学术活动。

1:林晨副教授与黄白博士作学术报告

 

林晨副教授的报告题目是《国内产业转移还是国际产业转移——基于世界投入产出表的研究》,研究采用世界投入产出数据库和中国各省投入产出表,从分配的视角探讨我国东部地区产业转移的方向。分析结果显示我国省份之间资本劳动收益比的巨大差异令部分中西部省份相对于印度尼西亚等发展中国家具有承接劳动密集型产业的比较优势。资本劳动收益比的差异源自于限制资本劳动自由流动的制度和非制度性安排。若限制资本劳动自由流动的障碍源自于地方保护主义,则因此导致的国内产业转移并非是有效率的。

 

黄白博士的报告题目是《Estimation of Panel Data Models for US State Level House Pricewith Many Instruments。黄白博士的报告研究了当由于同时性或测量误差导致回归因子为内生性时,面板数据模型的固定效应(FE)估计量不一致的问题。该报告使用工具变量(FE-2SLS)扩展了原有固定效应估计量,并使用状态水平面板数据分析美国房价。该论文发现FE-2SLS估计量对所选变量的数量非常敏感,并且在数量增加时不一致。该论文进一步发现使用约束方法如LassoSCAD来选择变量将使FE-2SLS估计器更加稳健,并在有多变量时得到一致性估计。黄白博士将Hansen2017)的文章扩展到结构面板数据模型,考虑FEFE-2SLS估计量的组合估计量并提供其渐近性质。证明当FE-2SLS一致时,组合估计量具有严格小于FE-2SLS估计量的渐近风险。黄白博士的蒙特卡罗分析表明,只有当少量好的变量被仔细选择时,渐近理论才能继续进行有限的样本测量。否则,即使内生性很大,使用过多的变量也可能会比FE-2SLS估计量更差。黄白博士用这些理论结果对对房地产价格的经济性进行了仔细的实证研究。

2:参会师生参与讨论

 

   参会教师与学生就报告内容与林晨副教授与黄白博士展开了深入交流。数量经济系和经济统计系全体教师、学院部分青年教师、全体硕士研究生参加了本次会议。本次活动受中央财经大学专题学术讲座项目资助。  

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