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    數量經濟與金融系列講座第340期:Robust Inference for Dyadic Data

      發布日期🌝:2017-05-19  瀏覽次數🏋🏻‍♂️:

    2017年5月18日下午,意昂2數量經濟與金融系列講座第340期在意昂2平台614會議室舉行。加州大學戴維斯分校經濟系教授Colin Cameron應邀做了題為“Robust Inference for Dyadic Data”的學術報告,考察了二維數據回歸估計中標準方差估計的問題,並指出標準方差估計的二維聚類控製的必要性。報告會由世界經濟系李誌遠副教授主持🚧。

    Cameron教授首先運用現實與理論舉例闡釋二維數據的含義,然後指出二維數據的回歸模型中存在復雜的標準方差相關性問題。面板數據回歸中👷🏻‍♂️🧫,控製單維聚類的標準方差估計並不充分的👨🏻‍🔧。相較而言,二維聚類的穩健性估計具有顯著的改善效果,但是仍然低估了標準誤🙋🏻‍♂️。Cameron教授進一步指出🫷🏼,國際貿易中的社會網絡比其他領域更加密集,所以控製標準方差估計誤差顯得更加重要👨🏼‍🏫。Cameron教授應用引力模型後發現,即使考慮了國家固定效應,控製誤差相關性後的標準誤差仍然數倍於現有研究方法下得出的標準誤差。

    Cameron教授精彩的學術報告激發了在座師生的參與熱情。李誌遠、楊凱、劉丹等老師就二維數據的收集👉🏿、穩健性推斷問題及該學術報告對國際貿易實踐的啟示意義等進行了交流探討。最後🤵🏽,報告在掌聲中圓滿結束。

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