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【AFR动态】AFR研究员、浙大经院曾涛和刘晓彬的合作论文被国际顶级期刊Journal of Econometrics正式接受
论文在模型正确识别的情形下，基于贝叶斯后验分布提出了类似Wald检验的统计量。该统计量可以当做是Wald统计量的贝叶斯版本并且具有良好的理论性质和便于计算。首先，在非常规先验信息下新的统计量依然定义良好；其次它可以避免Jeffreys-Lindley-Bartlett’s悖论；第三，在原假设和重复抽样的前提下，它渐进服从卡方分布；第四，计算过程只需针对关注的参数对应的后验协方差矩阵进行求逆，避免对全体参数对应的高维协方差矩阵进行求逆；第五，该统计量及其数值标准差可以通过后验抽样简易计算可得。除此之外，论文也提出了在模型错误识别情形下的稳健型统计量，此统计量依然具有良好的理论和计算性质。作者在文章中应用蒙特卡洛模拟验证了所提出统计量的有限样本性质并将其应用于微观应用计量和金融中常用的两类潜在变量模型。
曾涛于2017年加盟浙江大学经济学院，现为浙江大学经济学院长聘副教授，浙江大学金融研究院研究员，多篇论文发表于Journal of Econometrics、Journal of Financial Econometrics、Handbook of Statistics、Accounting and Finance、《金融研究》等国际国内顶级刊物。刘晓彬于2018年加盟浙江大学经济学院，现为浙江大学“百人计划” 研究员，浙江大学金融研究院研究员，已经在Review of Economics and Statistics、Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics等国际顶级刊物发表多篇文章。