统计与数学学院贝叶斯计量经济分析方法系列讲座成功举办

发布者:研思政办发布时间:2016-11-28浏览次数:23

    (通讯员 田力源 武治巧)11月22日至25日,由统计与数学学院主办的贝叶斯计量经济分析方法系列学术讲座在文波楼304教室成功举行。本次讲座持续了4天,邀请到中南财经政法大学文澜讲座教授、天津财经大学统计系教授、博士生导师白仲林教授作为主讲人。讲座由统计与数学学院院长助理李占风教授主持。

    白教授从运用计量经济学分析经济问题的角度出发,概述了计量分析的四个步骤:模型设定—参数(分布)估计—模型检验—模型应用。他提出模型设定既具有科学性也存在着艺术性,而合并“先验信息”和用样本观测数据建立计量模型的Bayesian计量经济学能使计量经济学的艺术性更加科学化。白教授向在场师生讲述了Bayes统计推断的基本概念,其中包括Bayes定理、Jeffreys 不变先验等先验分布、经典Bayes方法、后验分布等。白教授用专业术语和典型案例,深入浅出地为同学们解读这一新领域的基础知识,使老师和同学们受益良多。

    在几天的讲座里,白教授陆续讲述了关于贝叶斯计量分析的相关知识。首先,白教授讲解了非平稳时间序列的 Bayesian 计量经济分析方法,内容包括单位根检验理论、协整分析方法以及VAR模型等,虽然这些内容在传统频率学派中也有完整的理论,但在贝叶斯计量中又被赋予了新的定义和模型结构,在解决实际问题上,这些方法同样发挥着重要作用。接下来,白教授列举了几种贝叶斯估计的数值积分方法,主要包括确定积分算法和随机积分算法。教授简要介绍了确定积分算法中具有代表性的Simpson算法,然后重点讲解了随机积分算法,也称为Monte Carlo积分,包括Markov链方法、Gibbs抽样算法、Metropolis抽样算法等。最后,白教授针对如何选择Bayesian模型与模型平均问题进行深入讲解,涉及到了后赔概率、三种信息准则以及基于Gibbs方法的Bayesian变量选择等。在针对模型平均问题的讲解中,白教授以经济增长的决定因素分析为例,系统阐述了Bayesian模型平均在经济问题中的应用。讲座过程中,白教授旁征博引,娓娓道来,同学们都听的津津有味。

    尽管降温骤降,寒风凛冽,但依然无法阻挡同学们对于新知识的渴望,教室里座每天无虚席,现场气氛严肃而活泼。为使同学们更加深刻地了解和学习这一流派,白教授在课件中备注了各种基础知识和对专业术语的解释,详细程度甚至超过了他所著的专业书籍。白教授说自己并不在意版权,只要能让同学们学到知识,他就心满意足,这一无私奉献的举动感染了全体同学。此次讲座令我院师生对于Bayesian学派有了深刻的认识,激发了大家的学习兴趣,讲座在一片热烈掌声中圆满结束。