本网讯（通讯员高达）12月24日（周一）上午10:00，经济学院2018年第六十六次学术讲座在经济学院106教室顺利举行，厦门大学、堪萨斯大学蔡宗武教授作了题为“Models on Testing Predictability of Asset Returns”的主题讲座。本次讲座吸引了大量的数量经济学和金融学的老师及博士硕士。由我院教授王少平老师主持本次讲座。

讲座伊始，蔡宗武教授介绍道，在最近30多年来，资产报酬收益的预测成为了计量和金融核心研究领域，这些年的对资产收益预测理论的贡献也不断被用于实证选基金，投资资产分配等方面。目前来说，资产收益的预测有主要以下两个方面，第一是检验资产回报是自相关还是随机游走还是鞅差分过程？第二个是用金融变量去作为估计变量，去检验金融变量是否可以预测资产回报。蔡宗武教授谈到大量的文献在检验资产回报是自相关还是随机游走还是鞅差分过程上作出贡献并推荐了Lo and Mackinlay(1997), Jondeau,Poon and Rockinger(2010)，”AssetPricing Theory” by Cochrane等等相关书籍。在最近的二十来年，大量的实证的文章中金融变量也被运用去检验资产回报的预测，例如股利与价格比,收益价格比，账面市值比，利率等。

接着，蔡宗武教授讲到经典的预测回归的文献中使用的是线性结构预测模型，在ut 和vt是iid时很好处理，而我们在此讨论存在自相关时存在的问题，这看起来是一个很简答问题，但实际上里面有很多计量或统计上的问题。例如，ut 和vt存在的自相关在应用上在Campbell and Yogo(2006)提到的嵌入内生性。再比如说，解释变量的可以存在平稳和非平稳这两种情况，在非平稳下，近单位根过程尤其值得关注。如果说方程中的截距项非零的话，最终推导出的渐进分布也会有很大差异。在我们上述提到估计方程中，即使估计系数在渐进上满足无偏性，但是在有限样本下有一定偏误，如何去提高有限样本性质？蔡宗武教授提到了三种关于偏差纠正方法，重点介绍了由(Stambaugh 1999)提出的一阶修正方法，以及Hurvich(2004)提出的二阶修正。接下里，蔡宗武教授介绍了下Bonferroni Approach.他讲到，Campbell and Yogo(2006)基于Bonferroni的思想构建置信区间，构造出所谓的Q检验。这方法曾被Phillips andLee (2013)讨论可能或会导致其size比传统检验低很多。紧接着，蔡宗武教授依此讲到了它们团队最近发表过的加权经验似然方法，IV估计方法，额外变量估计方法，双权重稳健估计方法等。蔡宗武教授讲到，他们的团队在理论计量上做的非常好的一个重要原因在于它们把能想到的各种模型都结合在一起，比如引入了分位数预测模型，时变系数模型，非线性模型及其检验等。

最后，蔡宗武教授对自己及团队做的工作提出一些思考，第一，如果在模型中解释变量引入结构变化会怎样？第二，当解释变量是非平稳的时候，如何去构造一个同邹检验相似的方法去检验系数的统计性质？第三，当模型含有截距项，如何去运用一个新方法去避免使用部分样本而提高有效性。第四，对于分位数模型而言，怎么在其中加入非参或者是半参数的方法？这种模型捕捉异方差的能力如何？

据悉，蔡宗武教授为美国堪萨斯大学经济系经济学教授和计量经济学Charles Oswald讲席教授，厦门大学王亚南经济研究院特聘教授，厦门大学经济学科（经济学院和王亚南经济研究院以及邹至庄经济研究中心）教授委员会主任，福建省统计科学重点实验室（厦门大学）主任，教育部计量经济学重点实验室（厦门大学）学术委员会主席。现在主要研究领域为理论和应用计量经济学、经济分析和政策评估、金融计量学、风险管理、非线性和非平稳时间序列建模和检验、非参数函数估计和检验，以及大数据分析与建模等多个领域，其主要的研究工作与创新在于成功地把统计学与经济学以及金融学紧密地结合起来，并取得许多国际上一流的研究成果，积极推动交叉学科的综合与发展。蔡宗武教授现为“中国留美经济学会”会长（2018-2019）。蔡教授还是Journal of Business and Economic Statistics、Econometric Reviews和Big Data and Cloud Innovation等多家国际一流经济学、统计学和数据科学以及金融学期刊的副主编，同时也是美国统计协会Fellow、国际数理统计协会会员、国际计量经济学会会员、国际泛华统计协会会员，美国国家自然科学基金评审团成员，加拿大社会科学与人类研究基金评审员，以及多家国际著名期刊的审稿人，在国际数量经济学、统计学以及数据科学领域有很高的影响力。在国际顶尖级的经济学与统计学以及金融学等期刊上发表了论文90多篇。