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　　6月6日下午，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2014年第8期數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)Seminar在明德主樓734會(huì)議室進(jìn)行。來自波士頓學(xué)院經(jīng)濟(jì)系的肖志杰教授做了題為《Efficient Regressions via Quantile Combination》的報(bào)告。經(jīng)濟(jì)學(xué)院韓松副教授、楊斌副教授，王旖旎博士、時(shí)文東博士，章永輝博士，漢青研究院的徐吉良博士等，以及相關(guān)領(lǐng)域的博士、碩士生參加了研討會(huì)。

　　肖教授和與會(huì)者分享了他在分位數(shù)回歸方面的最新研究成果。在該項(xiàng)研究中，他們主要提出了一種如何通過分位數(shù)回歸來構(gòu)造有效估計(jì)量的普遍可行的方法。該方法利用了不同分位數(shù)上信息的最優(yōu)組合，并可被廣泛地運(yùn)用到參數(shù)和非參數(shù)的設(shè)定中去。給定不同分位數(shù)上信息的組合，他們推導(dǎo)得到了估計(jì)量效率和Fisher信息之間距離的一個(gè)顯示上界。當(dāng)分位數(shù)個(gè)數(shù)增加時(shí)，在適當(dāng)?shù)臈l件下，該估計(jì)量的漸近方差接近Cramer-Rao下界；而在non-regular的統(tǒng)計(jì)估計(jì)中，他們證明了該估計(jì)量是super-efficient。他們由幾個(gè)廣泛使用的回歸模型演示了該方法。大樣本性質(zhì)和蒙特卡洛模擬同時(shí)顯示了該方法優(yōu)于現(xiàn)有的其他方法。

　　與會(huì)者就肖教授的研究設(shè)定以及許多的應(yīng)用問題行了熱烈的討論。

（編輯：王寶奎，陸美賀；核稿：丁凱）