主题：Bayesian Distribution Regression

（一种新的分布回归方法：贝叶斯分布回归）

主讲：黄伟哥中南财经政法大学助理教授

主持：高翔

时间：2020年04月24日（周五）下午14:10

地点：钉钉群直播，添加钉钉号gapt418入群

内容提要：

This paper introduces a Bayesian version of distribution regression that enables inference on estimated distributions, quantiles, distributional effects, among other functionals of interest. Our estimators come in three categories: the non-asymptotic, semi-asymptotic, and asymptotic. To conduct simultaneous inference on a function of any estimator, we introduce asymmetric and symmetric Bayesian confidence bands. Inference on point estimates is conducted via posterior intervals. The Bayesian asymptotic theory we develop extends the foregoing to gains in computational time and tractability of posterior distributions. Monte Carlo simulations conducted illustrate good performance of our estimators. We apply our estimators to evaluate the impact of institutional ownership on firm innovation.

本文提出了一种新的计量模型，即贝叶斯分布回归，其可在包括分布估计、分位数和分布效应在内的各类泛函基础上进行统计推断。该模型的估计值可采取非渐近、半渐近和渐近三种形式估计。为对以任何估计值为输入变量的函数进行连理推断，本文在传统分布回归模型中引入了非对称和对称的贝叶斯置信区间。该模型对点值的估计值是通过后验区间来完成的。本文中提出的贝叶斯渐近理论可用于提升估计计算的时间并增加后验分布的追溯性。该模型的性能在蒙特卡罗模拟中也得到了验证。最后本文将模型应用于评估机构投资者所有权对企业创新的影响，取得良好效果。

演讲者简介：

黄伟哥，中南财经政法大学助理教授，美国天普大学Temple University经济博士。主要研究领域是微观计量经济学、资产定价、行为金融学、量化投资、机器学习等。论文发表于Oxford Bulletin of Economics and Statistics、Economics Bulletin、The International Journal of Business Management and Technology等期刊。担任Journal of Applied Econometrics匿名审稿人。

主办单位：上海商学院财金研究所

承办单位：上海商学院财金研究所