杨继生 教授
项目名称：交互效应面板分位数回归及其对实体经济企业行为的应用研究
项目类别：面上项目
项目介绍：交互效应面板分位数回归既可以反映非常态个体或一般个体在非常态下的行为特征，还可以捕获不可观测的共同因子对不同个体的差异化影响，是微观实证分析的有效手段。
本项目基于交互效应面板数据模型进行分位数回归，并扩展到多层因子和Tobit截取样本，构造有效的估计量，借以分析中国实体经济企业融资、企业负担和企业创新的内外部约束。①建立交互效应面板分位数回归的有效估计量，并应用于货币流动性在实体经济企业间分配效率及其与资本市场分流机制的研究，以检验不同货币政策工具对实体经济企业的有效性和靶向性。②进一步将交互效应扩展到多层因子，包括非交叉的分层因子和交叉的分群因子，并应用于民营中小企业内部成本和外部约束的研究，尤其是用工成本和宏观税负的边际效应。③建立交互效应面板Tobit分位数回归的有效估计量，并应用于中小企业创新行为的分析，特别是外部政策因素对企业创新意愿的作用机制。
彭斌 博士
项目名称：大维面板数据模型中存在序列相关性的截面相关性检验研究
项目类别：青年项目
研究内容：大多数的面板数据中的截面相关性检验统计的理论基础都是假设模型残差项在时间维度上不存在序列相关性。这个严格的假设存在两个方面的局限性：一是基于一阶差分进行估计的动态面板数据模型的残差项具有一阶序列相关性;二是经济活动中往往存在时滞效应，导致一些未知因素存在序列相关性，即在面板数据残差项中产生序列相关性。当存在序列相关性时，已有的一些截面相关性检验，如球形检验、截面相关性等，将不再适用。针对此问题，本项目拟研究在允许序列相关性的情况下，在各种大维面板数据模型中截面相关性检验的提出和构造;估算统计量的偏误并进行更正;当n和T趋向无穷大时，推导出检验统计量的联合理论渐进分布函数。本项目还将通过蒙特卡洛模拟实验来考察构造的检验统计量的有限样本性质并进行相关的经济学应用研究。
蔡必卿 博士
项目名称：基于级数估计的非参数和半参数股票收益预测模型研究
项目类别：青年项目
研究内容：股票收益的可预测性是金融学中最重要的问题之一，也是当前计量经济学和金融学研究的热点问题之一。股票收益预测回归模型的一个重要数据特征是：预测变量为单位根或接近单位根过程然而被预测的股票收益是个接近白噪声的过程。这说明非线性的可积协整回归模型比文献中广泛使用的线性模型更适合用来对预测回归模型建模。本项目考察基于级数估计的单变量的非参数协整回归模型和多变量的半参数协整回归模型。这是对当前非线性非平稳时间序列计量理论的一个突破。同时我们将分析提出的模型是否在样本外预测表现优于传统的线性模型和历史均值(无预测性)模型。这将对非线性的股票收益预测研究具有重要的启发意义。
代昀昊 博士
项目名称：高管海外经历与企业投资决策：影响机制与经济后果
项目类别：青年项目
研究内容：人才是我国实施创新驱动发展战略的关键，而海归人才对经济发展的影响也引起了广泛关注。但囿于数据与方法，目前对海归人才的影响仍缺乏系统认识和经验证据。
基于手工搜集整理的上市公司高管海外经历独特数据集，我们首先从企业层面衡量高管的海外经历特征，并结合高层梯队理论与国家制度文化理论构建我国高管海外经历对企业投资决策影响的分析体系与框架;然后，从人力资本与公司治理两个角度分析高管海外经历影响的作用机制;最后，从研发投资、多元化和海外投资等角度分析高管海外经历影响的经济后果。并通过区分高管海外经历特征，深入分析高管海外经历影响的异质性。
本项目将海归人才的影响从宏观转移至微观研究，并拓展了海归人才对企业影响的研究视角，为丰富企业家才能对企业决策的机理提供实证证据。在政策层面上，本项目的结论能为企业雇佣海外人才和国家“引智”政策提供参考意见，同时也从调节企业投资结构的角度为当前供给侧改革提供政策建议。
崔国伟 博士
项目名称：共同冲击(因子)受约束的动态面板模型的理论与方法研究
项目类别：青年项目
研究内容：过去15年，共同冲击(或者交互效应)面板回归模型快速发展，成为重要的计量经济学术研究前沿。基于这一模型，本项目充分利用经济理论或者现实背景蕴含的共同冲击的约束信息，提出了共同冲击受约束的动态面板模型和部分共同冲击受约束的动态面板模型。约束信息的引入，使模型更为贴合现实，提高了参数估计精度，是上述前沿领域的重要扩展。进一步，本项目采用最小二乘法估计所提模型，并研究估计量的一致性、收敛速度以及渐近分布等渐近性质。考虑到估计量可能是渐近有偏的，本项目基于偏误纠正的思想，得到渐近无偏的偏误纠正估计量。然后，注意到共同冲击个数在实证应用中通常是未知的，本项目将采用信息准则方法予以估计并证明其一致性。最后，本项目借助于Monte Carlo仿真考察最小二乘估计量、偏误纠正估计量以及共同冲击个数估计量的有限样本表现。由此，本项目建立了共同冲击受约束的动态面板模型的基本分析框架，具有重要的应用和理论价值。
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