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上海财经大学,易艳萍博士:“Uniform Inference with Stationary or Nearly Integrated Regressors Using the Restricted

        2012年5月17日下午,“WISE-SOE”2012春季学期高计经济学系列讲座第十三讲在经济楼D110举行。来自上海财经大学的易艳萍博士给大家带来了题为“Uniform Inference with Stationary or Nearly Integrated Regressors Using the Restricted Likelihood”的学术报告。
 
        首先提出在使用相关序列滞后值预测某一序列的未来值时,传统的股票收益率预测的检验总是会拒绝原假设。因为如果模型包含截距项,就显著的增加了似然比的统计曲率,引起推断的难度,所以需要去除由截距项带来的曲率,而受约束似然值没有麻烦的截距参数和由截距引起的统计曲率。因此考虑使用受约束似然来预测不知道截距项的回归模型。但是,模型的受约束最大似然估计量对高维情况来说一般不可行而且没有近似形式。进而选择加权最小二乘近似受约束最大似然估计量,该估计量不仅有受约束最大似然估计量的性质,而且易于计算。
 
        最后给出了加权最小二乘近似受约束最大似然估计量(在原假设成立)的极限分布形式,以及在不同情况下拟受约束似然比检验的分布:收敛到自由度为1的卡方分布和非标准分布,但是模拟结果显示这样的非标准极限分布非常接近于卡方分布。
 
                               (2011级硕士生 丁婉清 彭明志 胡梦荻 党奕欣 朱峰 WISE2011级博士生 范云菲)