6月10日，经济学院第258期高级经济学讲座在中心校区举行。美国普渡大学管理学院教授Yong Bao为经济学院师生作了题为“Indirect Inference Estimation of Spatial Autoregressions”的学术报告。

报告从Lee(2002)关于OLS的研究着手。Lee(2002)指出，空间自回归的普通最小二乘(OLS)估计量可能是一致的，前提是每个空间单元都受到很大一部分空间单元的综合影响。其次，本文给出了正确OLS估计量的统一渐近分布结果，并提出了一种基于间接推理(II)过程的估计量。这种估计量有以下三个优点。第一，不管每个空间单元对其他单元的影响程度如何，这种方法所得到的估计量总是可以使用的，并且是一致的和渐近正态的。第二，新的估计量不依赖于分布假设，对未知的异方差具有稳健性。第三，与Lin和Lee(2010)提出的竞争广义矩法(GMM)估计量相比，II估计量具有更好的有限样本性能，且计算时间要求更低。再次，Yong Bao等人将II程序应用于美国10个州的青少年怀孕率的实证研究。其中，数据来源于“美国县和都市区健康与保健数据”和1990年美国人口普查数据并采取GMM模型。实证结果证实了Lin和Lee(2010)的发现，该发现为青少年怀孕率之间的空间相关性提供了强有力的证据并统一了渐近理论OLS估计量。最后，Yong Bao教授与师生进行了学术交流。

Yong Bao，美国普渡大学Krannert管理学院经济学教授。Yong Bao教授的研究和教学兴趣是计量经济学，包括有限样本理论、时间序列和金融计量经济学。研究成果发表在《计量经济学杂志》、《计量经济学理论》、《计量经济学评论》等刊物上。

文/吴奕琪　图/田刘敏