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　　12月3日中午，由中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)教研室主辦的2013年第六期數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)Seminar在明德主樓729會(huì)議室進(jìn)行。來自上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的徐佳文助理教授做了題為《Forecasting in the presence of in and out of sample breaks》的報(bào)告。經(jīng)濟(jì)學(xué)院韓松副教授、楊斌副教授、張杰副教授、王旖旎博士、時(shí)文東博士、章永輝博士、漢青研究院的李勇副教授、徐吉良博士以及相關(guān)領(lǐng)域的博士、碩士生參加了研討會(huì)。
　　在近1個(gè)小時(shí)的報(bào)告中，徐佳文博士詳細(xì)介紹了她的最新研究成果。她的研究為一類樣本內(nèi)外同時(shí)具有參數(shù)結(jié)構(gòu)突變的時(shí)間序列過程提出了一種基于頻率的預(yù)測(cè)方法。為了刻畫這類結(jié)構(gòu)突變，假設(shè)參數(shù)服從隨機(jī)位移過程，且移動(dòng)是否發(fā)生由一類Bernoulli 過程來控制。為了使參數(shù)具有可估計(jì)性，考慮了兩類模型的修改：第一類使移動(dòng)發(fā)生的概率依賴于某些變量并且可被預(yù)測(cè)；第二類中參數(shù)隨著時(shí)間推移服從均值回歸過程。然后，把這些模型看成非線性非高斯的狀態(tài)空間模型，并用粒子濾波算法和蒙特卡洛EM算法來估計(jì)模型和進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后，她介紹了該方法在金融、宏觀等領(lǐng)域中的幾類應(yīng)用。

　　與會(huì)者就該預(yù)測(cè)方法的理論框架、性質(zhì)和適用性，以及實(shí)際應(yīng)用中的諸多問題與徐佳文博士進(jìn)行了細(xì)致而熱烈的討論。

（編輯：王寶奎,陸美賀；核稿：丁凱）