近日，迪拜皇宫_(中国)经济学科韩晓祎副教授（第一作者）、许杏柏副教授（通讯作者）与俄亥俄州立大学李龙飞教授合作的题为“Large Sample Properties of Bayesian Estimation of Spatial Econometrics Models”的学术论文在计量经济学国际权威期刊Econometric Theory上在线发表。
该文主要关注在经典计量经济学框架下，一些典型线性和非线性空间计量模型的后验概率密度函数及其贝叶斯估计量的大样本性质。作者分别讨论了带有空间自回归扰动项的高阶空间自回归线性模型，以及空间自回归Tobit非线性模型的贝叶斯估计量的大样本理论性质。作者发现，模型贝叶斯估计量的后验概率密度渐近正态，同时相应贝叶斯估计量具有和经典极大似然估计量一样的渐近正态性。模拟实验的结果表明，即使在样本量不大的情况下，正态分布已经能够较好地逼近模型参数估计的后验分布，且相应的贝叶斯估计量也如经典大样本理论所预测那样展示出了良好的性质。
作者名片：
韩晓祎，2014年获美国俄亥俄州立大学经济学博士，现为WISE与经济学院财政系双聘副教授，主要研究领域为计量经济学、应用计量经济学、区域经济学和劳动经济学，主持国家自然科学基金面上项目、青年项目各1项，多篇论文发表在Journal of Business and Economic Statistics、Econometric Theory和Regional Science and Urban Economics等学术期刊上。
许杏柏，2016年获美国俄亥俄州立大学经济学博士，现为WISE与经济学院统计系双聘副教授，主要研究领域为理论计量经济学和微观计量经济学，主持国家自然科学基金面上项目、青年项目各1项，多篇论文发表在Journal of Econometrics、Econometric Theory和Regional Science and Urban Economics等学术期刊上。
（王亚南经济研究院 许有淑）
