本报告主要讨论了层级数据空间模型的构建、参数估计以及Monte Carlo模拟实验。林光平在研究中详细讲述了经济计量分析的大体框架、数据的类型，介绍了层级数据空间模型。本研究是在Baltagi et al.(2014)研究框架基础上引入具有空间误差自相关和误差分量结构的随机误差项，同时捕捉未观测到的空间溢出效应（空间误差自相关）以及两类随机效应（层级随机效应以及该层级与第一层级的嵌套随机效应），建立层级数据空间误差自回归（HSEAD）模型。同时研究中给出了模型九个矩条件的显式表达，推导了其最优权重GMM估计量与对应的FGLS估计量，其中最优权重矩阵是采用矩条件的方差矩阵来构建的；并分别通过六组不同样本量的Monte Carlo模拟（每次情况实验次数1000次）得到了估计量的有限样本性质，有助于实证研究中对参数的估计。讲座引起了讨论，报告结束后林光平对空间计量这一领域的具体问题与在座师生进行了积极的交流、讨论。

　　林光平（Kuan-Pin Lin），美国波特兰州立大学经济系终身教授，研究领域覆盖计量经济学、数理经济学、计算经济学等。林光平1977年在纽约州立大学石溪分校获经济学博士学位，之前曾于1973－1975年在哈佛大学研习数学研究生课程。1978－1979年，林光平成为哈佛大学的博士后研究员，在著名经济学家、诺贝尔经济学奖得主肯尼斯.J.阿罗教授的指导下，完成了经济系统中决策有效性的研究项目。20世纪80年代以来，林光平曾先后执教于纽约州立大学石溪分校、Reed大学以及中国包括清华大学、厦门大学在内的多所大学，他的著作发表在《Journal of Finance》、《Journal of Mathematical Economics》、《Journal of Economic Dynamics and Control》以及《Computation Economics》等学术期刊上。