2020年11月19日上午，厦大经济学科计量经济学与统计学“邹至庄讲座”系列第五讲邀请到澳大利亚莫纳什大学高集体教授带来题为“Semiparametric Time-Varying Models: Theory & Practice”的全英文报告。四百余名校内外师生通过线上线下方式聆听报告。讲座由洪永淼教授主持。
高集体教授首先对趋势时间序列模型（trending time series model）进行了回顾。他指出了趋势时间序列模型的两种时变系数形式：随机性时变系数（stochastic time-varying coefficient）和确定性时变系数（deterministic time-varying coefficient）。高集体教授本次报告的内容主要围绕第二种情况展开。
随后，高集体教授从实际应用中所遇到的问题出发，着重介绍了新模型产生的原因和背景。在经济和金融分析中，常用模型（如预测回归模型）的自变量常常表现出非平稳特征（nonstationarity），而因变量却相对比较平稳，因此模型存在不平衡的问题。同时，模型中的系数也往往会随时间发生改变，而不会在长时间保持一个恒定的数值。因此，我们需要引入“Time-varying Vector MA Models”来解决上述问题。高集体教授列举了Time-varying VMA Model的三种具体形式，包括Time-varying VAR(p)、 Time-varying VARMA(p,q)、Time-varying VARX，并讲解了模型的假设、估计方法、和估计量的渐近理论等。
高教授接着提出了一个应用案例：用上述模型和方法探究1970-1980年美国的高通胀政策对经济发展的影响。首先高教授通过图片展示了1960-2020年的通货膨胀率、就业率和利率的波动情况，随后运用Time-varying VMA model 来研究1960-2020年间非加速通货膨胀失业率（NAIRU），并同时通过表格展示了Time-varying VMA model样本外预测能力的优越性。
最后，高集体教授对Time-varing VMA model的估计方法进行了总结，并提出了正在进行拓展或未来可以研究的方向，包括Time-varying VARX model、Dynamic panel data model等。
问答环节，高集体教授与厦大师生进行针对性的探讨。洪永淼教授对本次报告做了总结，指出本次讲座所提模型的创新点为系数可以随时间发生变化，并阐述了模型参数随时间变化的重要意义：计量模型应该反应经济发展的实际情况，如我国经济长期发展中的结构升级、经济转型变化都意味着计量模型中的参数将随时间发生变化，因此时变系数模型具有重要的现实意义。他强调了非参数方法和半参数方法的重要性，并提议同学们认真学习高集体教授的文章以及讲座中列出的参考文献。
（经济学院2019级博士生 李艳旭）
