王群勇简介 王群勇,经济学教授、博士生导师,南开大学数量经济研究所所长,中国数量经济学会常务理事,中国统计学会常务理事。主持国家自然科学基金青年项目、天津市科技支撑计划项目、教育部人文社科项目、中国人民银行、国家统计局等多项**和省部级课题。曾获得首届国家统计科技进步三等奖、天津市科技进步二等奖等多项荣誉。在《China Economic Review》、《Stata Journal》、《Journal of Family and Economics Issues》、《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《金融研究》等SSCI和CSSCI期刊发表多篇论文,并担任期刊匿名审稿人。王群勇教授编写的xthreg(固定效应面板门限模型)、cointreg(协整回归)、sax12(X12-ARIMA季节调整)、sax13(X-13ARIMA-SEATS季节调整)、stregress(平滑转换模型)、xtstregress(面板平滑转换模型)、midasreg(混频回归)等Stata程序被大量下载和使用。其学术志线上课程《时间序列分析》、《微观计量经济学》、《计量经济学入门30讲》得到广泛**。 王教授是我们的老朋友了,已经陪伴Stata用户大会走过了五个年头,同时也是我们历届Stata夏令营的主讲嘉宾之一。为我们分享过的内容包括《政策评估与因果推断:Stata应用概述》、《样本选择问题与处理》、《非参数计量经济方法(核回归,局部线性回归)》、《Fixed effect panel threshold model for unbalanced panel》、《混频回归方法与Stata应用》、《平滑转换模型与Stata应用》、《Global VAR and Bayesian VAR in Stata 》、《Mixed Regression with Macro and Micro Data in Stata》等多个精彩主题演讲,每一个分享都结合当时Stata软件应用的新特点或新功能,为Stata用户在探索软件的路上提供实用的新思路。王群勇教授渊博的知识,精彩、细致的讲解,如行云流水、沐浴春风般娓娓道来的授课风格受到了学者们的一致**。 很多南开老师了解他,是因为他求学于此,奋勉务实,工作于此,积极进取; 很多南开学子记住他,是因为他畅述专题,精辟*到,引经据典,信手拈来; 多的人知道他,是因为他以很多奖项,在中国当代经济学界崭露头角。 从踏足经济学研究领域开始,王群勇的人生之路就是一条不断攀越科研高峰的路途,身后留下了一长串闪光的脚印。在这样一条令人艳羡的成长轨迹背后,其实有着很多不为人知的艰辛,但王群勇总是说自己很幸运,在这条路上走得很“顺”,因为他遇到了很多良师益友,包括带他步入经济学**的,他的硕士生导师赵梦涵教授,他的博士生导师、国内外享有盛誉的*经济学家张晓峒教授。 有人曾经这样定义经济学家:他们虽然不是手握权柄的强者,却是一群掌握经济规律的、影响强者的智者,他们用自己智慧的经济学理论与实践,推动着社会经济的发展,从而也推动人类社会的发展。王群勇所从事的研究工作就是如此,它虽不直接产生生产效益,却同样影响着国计民生。 王教授的研究领域和兴趣相对比较宽泛,他对与中国经济相关的问题十分敏感,尤其对经济发展的可持续性、对经济规律的量化分析是情有*钟。”具体研究问题上,王教授主要从数据分析、效率分析和生产率评估等视角对中国经济可持续发展的重大应用问题进行解释和预测,对各种政策情景进行仿真和模拟,从而为企业和有效进行可持续发展管理提供科学依据。 季节调整是王群勇教授在近些年的主要研究内容之一。受到不同季节假期等因素对经济数据的影响,各个季度乃至月度经济数据之间不能直接进行比较,往往需要通过模型对数据根据假期的情况进行调整,使得数据可以进行对比,进而产生经济的“环比”数据。在王群勇教授主持的国家自然基金青年项目《稳健季节调整的信号提取理论与应用研究》中,他详尽地调研了以往的季节调整方法,针对特定季节效应,包括移动节假日、黄金周、工作制转换等,提出了季节调整的新方案和新方法,并通过社会消费品零售额等指标验证了模型的季节消除效果和结果的稳定性。这些方法为国家统计局开发的季节调整软件NBS-SA奠定了重要的理论基础,王教授也因此获得第十一届全国统计科学研究优秀成果一等奖。 在王群勇教授的另一项研究中,利用OECD国家1971-2007年期间的失业率、通胀率等面板数据考察菲利普斯曲线时,发现了通胀率与失业率的关系随着通胀率的变化而变化,而不是简单的线性关系。正是这些常常遇到的非线性关系问题促使王群勇开发了面板门限回归的程序。这一程序为在STATA软件中寻找非线性关系的拐点提供了很好的解决方案,如今已被频繁使用在经济学研究中。 此外,王群勇教授的多篇学术论文对基本经济问题也有深入研究,例如利率与通货膨胀率关系,贸易均衡等重要经济政策的研究,他通过大量的数据分析验证费雪效应、菲利普斯曲线,这些基础问题的研究树立了他在学界的声誉。同时,他也关注新型经济问题,例如虚拟经济与实体经济之间的关系,在不同历史阶段虚拟经济的不同特征,区域经济之间相互影响的效应,研究成果均在**经济学杂志发表。 作为中国年轻有为的计量经济学*,王教授的**成就和贡献受到业内*的一致认可,曾经先后受邀担任Journal of System Engineering、Economic Modelling和China Economic Review等多个专业学术杂志的审稿*,这是业界对他的充分肯定。 在即将到来的第六届Stata中国用户大会上,王教授将演讲的主题是:《动态随机一般均衡模型的贝叶斯估计》。贝叶斯经济学功能方面的增强是Stata 17中重要的新,包括贝叶斯VAR模型、贝叶斯IRF和FEVD分析、贝叶斯纵向/面板数据模型、贝叶斯动态预测、贝叶斯线性与非线性DSGE模型等新功能。围绕着这些新的程序和命令,王老师进行了深入的探索和研究,并将心得分享给每一位Stata用户。本次主题主要介绍马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)在Stata中的实现,以及Stata对线性和非线性动态随机一般均衡模型(DSGE)进行贝叶斯估计的方法与应用。让我们一起期待吧!王群勇与Stata中国用户大会&夏令营活动集锦
难忘恩师
把脉中国经济发展
第六届Stata中国用户大会-演讲主题
蒙特卡洛模拟和贝叶斯推断日益成为现代计量经济学中的核心方法,是很多宏观计量、微观计量、金融计量模型的主流估计方法,被纳入到当代计量经济学教材的标准内容体系中,并成为经济学、管理学等研究生的必修内容和科研工作者的*工具。比如,在《Microeconometrics using Stata》(第2版,2022年)一书中即新增了两章关于贝叶斯分析的内容。
贝叶斯方法对于复杂模型、样本量较小的数据等情形,贝叶斯估计将数据信息和先验信息综合起来,在模型估计、模型选择、模型检验、模型预测和模型平均方面具有**的优势,是各种向量自回归模型、动态随机一般均衡模型、社会网络模型的标准估计方法。
受抽样算法、软件开发等限制,贝叶斯估计并没有像传统的估计方法(小二乘估计、较大似然估计和广义矩估计等)那样被大家所熟知,造成很多学生和科研人员需要贝叶斯方法进行实证研究时却无从下手。本期课程以蒙特卡洛模拟和贝叶斯估计为核心,由浅入深介绍贝叶斯推断的基本概念和核心算法(马尔科夫链蒙特卡洛模拟、Metropolis-Hastings抽样、Gibbs抽样等)模拟结果的统计分析、模拟结果的质量诊断、贝叶斯预测。同时,介绍贝叶斯方法在宏观金融计量经济学中的重要应用,包括线性和非线性VAR模型、混频回归模型等。
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