2021年5月14日上午，由北京大学经济学院、国家发展研究院联合举办的“计量、金融和大数据分析工作坊”第41场采用线上与线下同步的方式举行。
本次工作坊邀请到雪城大学助理教授王宇龙以“非参样本分割下的阈值回归”为题，为两院师生作了学术报告。工作坊由经济学院王熙助理教授主持。国家发展研究院沈燕教授、黄卓副教授、张俊妮副教授、孙振庭助理教授，经济学院王法副教授、刘蕴霆助理教授参与了工作坊。
本报告研究了一个阈值回归模型，并利用两个变量之间的联系非参地确定阈值。本模型可以应用于确定未知空间边界，以便更好地进行样本拆分。王宇龙和他的合作者推导了非参阈值估计的一致收敛速度和非标准极限分布。该模型具有广泛的实证用途，比如可以基于本模型，利用人口特征估算社会差异化、利用夜间光强度来确定都市圈的边界，本报告发现新的实证结果与已有研究的结果大不相同。
报告过程中，参会师生与演讲嘉宾热烈互动讨论。在与会师生热烈的掌声中，本场“计量、金融和大数据分析工作坊”圆满结束。
主讲人简介
Yulong Wang is an Assistant Professor of Economics in the Maxwell School and a Senior Research Associate in the Center for Policy Research. Before joining Syracuse University, Wang earned a B.A. from Tsinghua University and Ph.D. in economics from Princeton University. His current research focuses on designing new econometric tools in the non-standard instances when the classic asymptotically Gaussian framework fails to provide good performance. These tools are strongly motivated by empirical applications. Leading examples include estimating the location of the tipping point in social segregation, determining metropolitan areas based on nighttime light intensity, inference about winner’s properties in auctions, and studying the cost of extreme events such as natural disasters.
供稿人：胡丹丹、王熙
