Identification in Parametric Models
参数模型识别
区分识别与估计;在正则条件下用信息矩阵理解局部识别。
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参数模型识别
区分识别与估计;在正则条件下用信息矩阵理解局部识别。
部分识别与集合推断
研究参数不能点识别时如何估计集合、构造置信区域。
广义矩估计
GMM 一致性、渐近正态性与有效加权的基础。
部分线性半参数回归
通过残差化估计部分线性模型,是理解现代正交化方法的基础。
半参数渐近方差
分析估计辅助函数对最终估计量渐近方差的影响。
异方差稳健推断
异方差稳健协方差估计的基础,不要求误差同方差。
HAC 协方差
构造半正定的异方差与自相关稳健协方差估计。
HAC 核与带宽
系统研究 HAC 协方差估计以及核与带宽选择。
弱工具变量
展示工具变量较弱时常规渐近近似与推断的问题。
系统 GMM
研究初始条件带来的额外矩限制及动态面板估计效率。
交互固定效应
研究大 N、大 T 面板中的潜在共同因子与异质载荷。
ARCH
用过去冲击刻画条件方差的动态变化。
协整与误差修正
把协整关系与误差修正表示联系起来。
VAR 中的协整秩
在高斯 VAR 框架中研究协整向量的极大似然估计与检验。
共同相关效应
理解跨截面相关与不可观测共同因子,以及共同相关效应估计思路。
异质动态面板的长期关系
区分短期异质性与长期限制,理解 pooled mean group 估计。
VAR 的宏观研究起点
理解 VAR 的建模立场,以及宏观动态分析中的识别问题。
局部投影
学习逐预测期估计脉冲响应,并比较局部投影与 VAR 的建模方式。
主成分与宏观预测
理解如何把大量预测变量压缩成少数共同因子用于预测。
大维因子模型的因子数
学习大维因子模型中信息准则与因子数选择。
大维因子模型的推断
理解估计因子与载荷的误差,以及大维渐近理论。
广义动态因子模型
区分共同成分与特有成分,理解动态因子模型的识别与估计。
预测准确性比较
学习用损失差比较预测方法,以及序列相关对检验的影响。
条件预测能力检验
在预测时可用信息的条件下比较方法表现,理解条件预测能力。
多重结构突变
学习多个未知断点的估计与检验,理解分段模型的适用范围。
马尔可夫状态切换
用隐含状态刻画经济周期,理解状态切换模型与滤波。
Lasso 与变量选择
理解惩罚回归如何结合收缩和变量选择,为高维方法打基础。
贝叶斯宏观时间序列
从综述建立贝叶斯 VAR、收缩先验与宏观预测的整体框架。
状态空间模型的 Gibbs 抽样
学习状态空间模型中的后验抽样,为时变参数模型做准备。
时变参数与随机波动
理解参数漂移与随机波动如何进入货币政策的动态分析。
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