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2018年 11月22日中午12時30分，由中國人民大學經濟學院主辦，數量經濟學教研室負責的數量經濟學Seminar在明主729進行。來自上海紐約大學的Ryo Okui副教授做了題為《Kernel Estimation for Panel Data with Heterogeneous Dynamics》的報告。本次報告的成果由他和Takahide Yanagi合作完成。

Ryo Okui為上海紐約大學副教授、賓夕法尼亞大學博士，曾任教于香港科技大學與京都大學，研究方向為計量經濟學理論與應用，他的研究發表于 Econometrica、Review of Economic Studies、Journal of Econometrics、Econometric Theory、Journal of Applied Econometrics等知名國際期刊。

Ryo Okui副教授在報告中提出了面板數據的nonparametric kernel-smoothing估計，以檢驗橫截面單元的異質性程度。他首先將報告中的模型與傳統的模型法方做了簡單的比較，指出該估計方法不受模型的限制、易于實現等的優點，能夠直觀地理解異質性的特性。在估計方法上，首先需要估計出每個單元的樣本均值，自協方差和自相關，然后應用kernel smoothing來計算這些參數的密度和累積分布函數估計值。并且他進一步指出當橫截面和時間序列樣本大小趨于無窮大時，該方法得到的核估計量是一致且漸近正態。另外，他建議使用jackknife方法來減輕在估計中因偶然參數問題和核函數的非線性出現的偏差，并且還基于漸近屬性發展了帶寬選擇方法和bootstrap推斷。并且Ryo Okui副教授使用了美國價格動態和蒙特卡羅模擬說明估計方法的可靠性。在最后，他還對估計方法的假設做了進一步的說明。

本次Seminar由馬駿博士主持，經濟學院趙國慶教授、韓松教授、江艇副教授以及章永輝博士，英國劍橋大學教授，中國人民大學統計與大數據研究院特聘教授Oliver Linton教授，以及數名數量經濟學、西方經濟學、產業經濟學專業的博士生和碩士生參加了此次Seminar，并在會后對該方法的估計過程、應用情況和假設進行了熱烈的討論。

編輯：楊菲；核稿：陸美賀; 供稿：習媛杰