（通讯员：陈翔）12月1日下午，南开大学金融学院助理教授程婷婷受邀来到经济学院学术讲座现场，在经济学院106教室进行主题为“Functional Coefficient Time Series Models with Trending Regressors”的讲座。

程婷婷简单介绍了功能系数时间序列模型。在我们通常所说的经典线性模型中，系数β是个常数，如果β是随时间变化的，那么这个模型被称为时间变化系数模型；如果β是某个变量z的未知函数，那么这个模型就是功能系数模型；如果β不仅随时间变化，还是某个变量z的未知函数，那么这个模型就是功能系数时间序列模型。在该研究领域中，Robinson、Cai已经研究了时间变化系数模型并成功求出系数β，Orbe还在该模型中加入了季节性限制条件。除此之外，Xiao做过平稳函数的功能系数模型，Sun、Cai和Li进一步研究了回归量和系数都是非平稳状态的模型，Gao和Philips不仅研究了回归量和系数都非平稳的模型，还将整个回归模型设定为非线性。但是目前还没有学者研究功能系数时间序列模型。程婷婷团队就致力于研究这种模型，并且估计出系数β(τt,zt)。

程婷婷首先用局部线性估计方法去估计未知的系数函数，然后进行模型确设定过程。她参考Fan、Zhang和Zhang文中的广义似然比检验统计检验估计出的系数函数是否是常数或是否随时间和z变化，同时采用贝叶斯方法选择模型中的带宽。经过四次不同数据类型模拟，她发现根据贝叶斯方法选择出来带宽计算的估计偏差和均方误差要比经典交叉验证方法计算出来的要小，估计更精确。

讲座最后，程婷婷用美国消费和收入关系作为例子，检验上述估计方法。结果表明，和其他估计模型相比，她将功能系数时间序列模型、贝叶斯方法、模型确认检验结合起来，在样本内预测和样本外预测都表现得更好。在场师生都不断提出自己的疑惑，程婷婷也一一解答，大家对此模型的理解更深入了一些。