［本站讯］5月4日，经济学院第178期高级经济学讲座在中心校区举行。厦门大学王亚南经济研究院助理教授柳冠男为经济学院师生带来了题为“Detecting Financial Data Dependence Structure by Averaging Mixture Copulas”的学术报告。

报告指出，作为几个独立Copula函数的线性组合，混合Copula函数能够产生现有Copula族之外的相依结构，这使得它在研究不同金融市场中截然不同的相依结构时表现出较大的优越性。因此，报告建议在混合Copula函数的框架下，使用模型平均法来估计金融数据的相依结构，而不是通过某一特定标准来选择一个独立的Copula函数。在进行模拟分析时，报告通过J折交叉验证过程来选择加权平均处理的权重，证明了在平方估计损失最小化的情况下，模型的平均估计量最接近于最优水平；而当混合模型被错误指定时，模型平均法的修正效果也优于其他方法。此外，通过运用12年间四个发达经济体(美国、英国、中国香港和日本)的股票指数的日收益率进行分析，报告得出了模型平均法能够更加精确地估计出数据间的相依结构的结论。报告结束后，柳冠男与现场师生进行了互动，并针对相关提问做出了详细解答。

柳冠男，厦门大学王亚南经济研究院助理教授，美国德克萨斯A&M大学（TAMU）博士。主要研究领域为计量经济学，金融计量经济学，应用计量经济学等。其研究成果发表在Econometric Reviews等知名期刊。