李睿副教授與合作者撰寫的論文《Semiparametric Tail Index Regression》，方艷副教授與合作者撰寫的論文《Robust Estimation of Additive Boundaries With Quantile Regression and Shape Constraints》近期被統(tǒng)計學與計量經濟學國際權威期刊《Journal of Business and Economics Statistics》發(fā)表?！?span style="margin:0px;padding:0px;outline:0px;max-width:100%;visibility:visible;box-sizing:border-box !important;overflow-wrap:break-word !important;">Journal of Business and Economics Statistics》是美國統(tǒng)計學會的官方學術期刊，該期刊被我校列為國際二類（I）期刊。
論文一
成果簡介：極端事件的產生原因在很多領域的科學研究中都備受關注。顯然，極端事件的出現必然源于一些解釋變量的影響，如何建立合理的統(tǒng)計模型來刻畫可能存在的非線性相依關系，同時建立對應的漸近理論是非常重要的，不過這方面的成果還相對較少。受此啟發(fā)，本文針對尾指標提出了一類半參數的尾指標回歸模型，建立了模型中參數和非參數部分的相合估計，并研究得到了估計量的漸進正態(tài)性質，這些結論可用于進一步的統(tǒng)計推斷研究。本文通過大量的蒙特卡洛數值模擬驗證了理論結果的合理性，并將文中所提出的方法應用到股票收益率數據和阿爾卑斯山氣候特征數據的實證分析。
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論文二
成果簡介：準確估計一個滿足某些形狀約束并具有加性結構的生產前沿面在現實當中具有極其重要的作用。為此，基于樣條估計和分位數估計，本文提出了生產前沿面的一種非參三步估計法。該估計方法也可以看作是已有均值估計方法的一種拓展，該新方法對數據中的離群值和/或極端值有相當的可靠性和穩(wěn)健性。理論分析表明，在正則條件下新的估計估計是均勻一致的估計。而蒙特卡羅模擬研究的結果表明，當數據存在異常值時，本文提出的新估計方法優(yōu)于已有的估計方法。最后，文章通過具體的實證分析再次證明生產前沿面新估計方法具有一定的實際意義。
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END
