2015年12月16日下午，著名计量经济学家Whitney Newey教授应邀来访经济学科，在经济楼N303，为作题为“大量协变量条件下的因果效应的估计”的南强学术讲座。
Whitney Newey教授现任美国麻省理工学院经济系主任，同时担任国际顶尖学术杂志Econometrica联合主编的职务，研究专注于理论经济学领域，对计量经济学理论，特别是一般矩估计（GMM）和广义经验似然检验（GEL）的发展作出了巨大的贡献，被广泛运用到统计学和计量经济学中的“Newey-West estimator”方法就是以Newey教授命名的，
主持人在介绍Whitney Newey教授时给予了高度的评价，并幽默地说如果不知道Newey教授那相当于没有学过计量经济学。在听众们的热烈掌声中，Newey教授走上讲台开始了今天的讲座。
Newey教授先以两篇计量经济方面的论文提出了该专业在经验工作中的目标是估算一些变量在想要得出的结果上的结构效应、因果效应或者处理效应。例如在一些估算政策变量的方法中就会对于其它的一些因素以及协变量附加一些约束条件，而其中大量的潜在协变量的处理则成为了计量经济学中的一个主要难题，而这篇论文的则是对于线性回归模型中可能存在的许多约束给出了一个能准确计算的有效的推断方法，这一方法可以应用到同方差和无限制异方差当中。
Newey教授在论文中针对包含了大量协变量的多维线性回归的方法得出了如下的结论：1、高斯自由度的修正给出了同方差情况的一个有效近似。2、异方差的稳健方差的评估。3、Eicker-White异方差稳健的评估的不一致性。接下来通过对协变量施加控制条件来得出异方差情况下的一致性并引用几篇高维线性回归的论文，从而论证了高维线性模型中的OLS的评估是近似正态分布的，同时也给出了一个有效的异方差情况下的广泛自由度的修正。
接下来Newey教授继续解释了什么是近似方差估计量，同时通过线性模型的具体公式以及结合本论文中的观点来详细解释了如何得出前文提到的三个结论。之后Newey教授通过建立模型以及对其中变量的近似标准化针对同方差以及异方差情况分别进行了理论证明。
报告的最后一部分是Newey教授展示了如何将本论文提出的方法以及理论运用到中等规模的蒙特卡洛抽样，并给出了高斯分布、均匀分布以及离散分布的协变量的线性回归的数据图标。
最后，洪永淼教授与Newey教授就理论部分与数值模拟结果展开了有趣的讨论，并探讨了该方法的适用性以及将来可以改进的地方。此外蔡教授也与Newey教授讨论了在数据的模拟中将k值（协变量的个数）定在某一区间时对结果的影响。整场讲座在掌声中圆满结束。
(WISE2015MA 谢斯忱 WISE 邓晶晶)
