陈晓红:希望更多年轻经济学家致力于经济学创新_同城贷民间贷款加盟

  • 发表于:2017-11-21
  • 分类:贷款行情
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  金融界网站讯 11月18日,2017中国经济学家颁奖典礼在北京华彬歌剧院举行。邹至庄凭借“邹氏检验”、陈晓红凭借其提出的“一套对于具有内生性的半非参数条件矩模型的估计和推断方法”获奖,两人将分享总额200万元的奖金。

  陈晓红发表获奖演说,以下是演讲实录:

  陈晓红:诚挚地感谢夏彬理事长和北京当代经济学基金会设立并组织评定中国经济学奖,这个奖项的宗旨是鼓励经济创新、繁荣经济科学,这项公益事业值得我们大家敬佩和赞赏,我也非常感谢今年的评奖委员会对邹教授和我对计量经济学的认可。能够和邹教授分享今年的中国经济学奖,我愧不敢当,除了“邹氏检验”,邹教授还对中国计量经济学和宏观经济做出了大量开创性的研究。更难能可贵的是,邹教授对中国经济学改革和经济学教育现代化做出了重要贡献,我本人就受益于当年邹教授设立的培训班,因此我倍感荣幸能够与邹教授分享今年的经济学奖。基金会给我这个殊荣是对我这一代华人计量经济学家和女性经济学家的肯定,希望此奖能够鼓励更多的年轻经济学家致力于经济学的创新。

  一路走来,我获得了很多帮助和支持。我本科就读于武汉大学数学系,受益于中国政府改革开放政策和邹教授创建的中美经济学培训班,得以进入UCSP学习并且取得了经济学博士。在芝加哥任教期间我有幸得到了学术上的细心指导,那里的教授的严谨治学为我留下了深刻的印象,可惜没有获得更多的宝贵机会。1999年我有幸得到了Peter Robinson教授给我去伦敦任教的机会,受益良多。2011年到2002年期间访问了普林斯顿,访问习见我又得到了邹教授的指点,2012年到2017年我又有幸向Thomas J.Sargent教授学习。在这期间,我得到了很多教授的鼓励和支持,我也非常幸运遇到了非常聪明、年轻的合作者,今天几位教授远渡重洋参加这次颁奖仪式,我深受感动。一直以来,我的家人也非常支持我的工作,借此机会,我对所有关心和帮助我的良师、同事、好友和亲人表示最诚挚的谢意!

  我的研究是半非参模型和筛分方法,模型是为了做预测的,而且半非参模型是由有限维和无限维共同确定的概率分布组。最近我们收集的数据越来越多,而且经济模型越发复杂,所以半非参模型变得非常通用,筛分方法通过一系列渐进参数空间求解经验目标函数最优化问题来估计。相信这里的很多理论你们是不太感兴趣的,为什么我们作为经济学家很感兴趣?因为可以通过这种判断和模型来了解某种维度上的研究限制,两大准则所有用来估计非线性参数模型的现有准则都是合适的选择。

  刚才说到的这种筛分方法就是通过一系列渐进参数空间求解经验目标函数最优化的问题来估计半非参模型,一共分成了两大类准则:所有用来估计非线性参数模型的现有准则都是合适的选择,一个叫做M准则,也就是分位数回归非线性最小二乘等等,另一个叫做最小距离,广义估计法GMM、经验估计法GEL等等。有限维的线性或者非线性也是分为两种:有限维的线性和非线性,其实每个人都会做这种筛分,哪怕是现在的本科生。首先是线性回归不行的话肯定要结束这种做法,然后开始用这种新的筛分方法。

  这是一个非常独特的理论,也是一种特别好的方法,可以用更好的方法来做回归。里面很多的参数都是高度敏感的,所以这里写了多项式,还有量条函数、AAM人工神经网络,深度学习最近是常讲的,就是有两个人工网络构成,这是非常典型的非线性筛分。其它的包括进项机和机波等等,这些都是可以符合非常复杂的函数。最后是具有各种惩罚约束的无限维的线性或者非线性筛选,给我数据就可以告诉你们使用的限制,通过求解经验目标函数最优化估计半非参模型。

  我们有不同的准则和筛分空间进行选择,估计半非参的不可结构模型时非常灵活,这类模型可能还有内生性、潜在抑制性或者潜在状态相关性,准则的选择取决于模型研究者关注的参数,例如没有内生性的非参数回归适用M准则,具有内生性的模型适合MD或者GM准则,筛空间的选择取决于我们所掌握的关于未知函数的先验信息,这些信息可能直接或者间接地从经济或者计量模型当中得到。这种筛分方法可以很容易地从未知函数上添加形状,可加性、非复性或者其它约束,易于计算。

  这是非常方便计算,一旦我们用有限维筛空间近似未知函数,则应用筛分方法就与参数非线性估计一样简单。举个例子,比如八十年代的时候有一个需求紧张的情况,这是内生恩格尔曲线的形状不变系统,Y1ELI是一家人,Y是在L上的预算份额,Y2L是在所有非耐用品上支出的对数,然后是内生变量,就是一个月要花多少钱购买非耐用品,半非参均值工具变量就是一个公式。

  这种恩格尔曲线的需求是什么?比如L可能是靠近或者远离,它的函数不是一直都是线性的,可能会出现非线性,因此我们要了解使用这种最小距离的方法估计,完全是取决于有不同的参数,最后上述两种条件都使用筛最小距离方法。这里还有一些非函数,使用这样的数据告诉你这种函数的构成,不需要用线性的方法来做计算。这种筛分方法可以变得非常简单,因为使用恩格尔曲线Y1LI和Y2LI作为基础。

  这些都是回归的例子,我们会有线性的回归,然后增加了不同变量的数据和估算,其它的情况下这张图片使用的是恩格尔的估计,X轴是家庭总支出的对数,Y轴是家庭预算份额,然后就形成了预估的恩格尔曲线。这是内生需求曲线里面家庭用户对汽油的需求量,传统的方法是不适用的,结构模型当中我们要了解的是优化的理论,我们还是使用一些变量,唯一的变化就是R是一个连续可导函数,满足P0和P1的函数值,其中PI代表价格,YI代表家庭收入。如果我要考虑消费者剩余和无谓损失都是对价格计税变化如何影响消费者福利的度量,这个价格是一个非常好的方式,就是证明了当价格从P0变为P1,收入水平为Y的消费者的CS是否能够满足这个函数值。我们要知道从P0变成P1的时候价格收入的变化,如何能够满足消费者福利的度量。

  之前大家不知道怎么做,现在这种方法是非常简单的,这是一个汽油价格上涨导致的福利影响,红线和黑线是完全由家庭收入所决定。家庭收入代表七万两千五百美元,另一边是四万两千五百美元,对低收入家庭的影响要比对高收入家庭的影响更加明显,这也是有机草莓价格弹性函数,是和很多的收入相关,价格是耶鲁大学的学生做的,上面发表了一篇文章。对比估计的自然价格就是它的自价格弹性函数,BLP法依赖于参数假设,而筛NPIV使用有机和无机草莓价格弹性。如果我们是做参数比较,BLP就是红颜色的这条线,还有非参数的蓝颜色这条线,它的价格弹性的表现是非常不同的,代表了它的一些结果。

  这些都是非条件均约束模型,很多研究对有效消费时间可分函数这个假设提供出了自己的疑虑,这种估计模型也是非常出名的。可以看到相同的一年,这个模式上面有很多的架构,大部分都是提出了对效用的假设。这是基于非线性习惯资产定价的模型,可以看到研究者需要使用非线性的习惯函数识别是外部还是内部习惯。

  快速地总结一下,对半非参数条件模型来说,其中未知函数H可以取决于内生变量,我们共同写了三个论文,首先就是对条件模型使用筛MD方法工具,以及BETA的统计量,另外两个论文延伸了我们的论文,就是将它进行进一步的延伸,可以获得未得到具有不同条件集的一般判物模型当中BETA的渐进正态性,或者顺区约束当中未得到BETA的有效估计,分别调整了筛MD。我非常喜欢和Richard一起合作,因为他们会问一些非常有意思的问题,可以看到他们是对内生恩格尔曲线系统的未知函数筛NPIV估计的非参数军方误差收敛速度感兴趣,我们对这种误差进行了研究,开发出了这方面的理论,包括它的具体曲线和函数。

  现在我们更加关注非参数均方误差,还有得到对可能非平滑的广义残差的筛MD和QLR检验的大样本性质,Jim让我做更多的研究,我必须要提一下他,目前仍然缺乏关于收敛速度慢于N开根号的泛函推断结果,包括AAN或者深度学习。在位分析具有非线性非高斯潜在结构的半非参数动态模型,提出的对数值模型的筛分方法需要更加深入的研究。大数据时代需要更加复杂的经济模型、更多的政策反式分析的可能性,更多的由内生性和潜在动态状态相关性、非平稳性、测度误差、变量和模型选择带来的问题。所有的这些大数据只会让我们的研究变得更加复杂,这种惩罚筛分法仍然是适用的,虽然我很少提到它,但是我们需要更谨慎地研究随机优化算法和计量性质之间的相互作用,并且相应修改现有模型和推断的理论。

  数据这么多,我们也要非常关注,比较简单的方法就像Thomas之间提到的,现在又变得非常流行了,尽管计算能力增长了很多,但是数据的增长要快于计算能力的增长,无法计算所有的数据。Robinson的模型又出现了非常大规模使用的情况,要把随机优化算法和计量性质之间的相互作用更加谨慎地对待。

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模型函数恩格尔

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