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近日，中國人民大學經濟學院李勇教授在《Journal of Econometrics》合作發表論文《Deviance Information Criterion for Bayesian model selection: Theoretical justification and applications》，合作者為倫敦大學瑪麗女王學院的Sushanta K. Mallick、首都經濟貿易大學的汪念玲、澳門大學的余俊、浙江大學的曾濤。

內容摘要：

本文為偏差信息標準 （DIC） 作為使用 MCMC 輸出的貝葉斯模型選擇工具提供了理論依據。與 Akaike 信息準則 （AIC） 和貝葉斯信息準則 （BIC） 不同，它們在不考慮先驗信息的情況下平衡模型充分性與復雜性，而 DIC 將先驗納入了這種權衡中。本文的貢獻是雙重的。首先，它表明，當在一組規則性條件下使用插件預測分布（通過將參數值替換為其最佳估計值以產生插件估計的抽樣分布而獲得）時，DIC 充當數據生成過程和插件預測分布之間預期 Kullback-Leibler 散度的漸近無偏估計器。其次，它為 DIC 和有效參數的數量開發了高階展開，突出了先驗的影響。我們使用 DIC 在三個實證應用中比較離散選擇模型、隨機前沿模型和 copula 模型;結果與理論預期一致，表明 DIC 作為一種多功能工具的效用優于傳統的模型選擇標準。研究發現，在調查父母教育對兒童高中完成率的邊際影響方面，logit 模型優于 probit 模型。此外，與正態分布相比，具有指數分布的隨機前沿模型更適合電力公用事業數據。最后，為 S&P 指數回報選擇的 copula 模型表現出重尾和強尾依賴性。通過高階擴展對先驗的影響進行建模，我們還發現上述實證模型在預測準確性方面優于其基準模型。

作者簡介：

李勇，金融學和計量經濟學教授，博士生導師。香港中文大學統計學博士、新加坡管理大學金融學博士后、中國人民大學量化投資研究所所長。長期以來從事金融計量經濟學、量化投資、資產配置方面的研究，培養量化投資和資產配置方向碩士博士生近150名，多名學生赴沃頓商學院、紐約大學等海外高校深造。在中英文頂級期刊如《Journal of Econometrics》《經濟研究》《管理世界》等學術雜志共發表文章近50篇，其中SSCI/SCI收錄近50篇，出版學術專著一部，編著一部。