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“计量、金融和大数据分析工作坊”第11场|Brendan K. Beare:几何分布停时的马尔可夫增长过程和帕累托尾(Geometrically Stopped Markovian Random Growth Processes and Pareto Tails)

发布时间:2019-10-10

 

题目:几何分布停时的马尔可夫增长过程和帕累托尾(Geometrically Stopped Markovian Random Growth Processes and Pareto Tails)

时间:2019年9月27日(周五)10:00-11:30

地点:北大经济学院107室

报告人:Brendan K. Beare教授,悉尼大学

主持人:孙振庭(北京大学国家发展研究院助理教授)

2019年9月27日,我们邀请到了悉尼大学的布伦丹·比尔教授为我们讲述了他的最新研究,几何分布停时的马尔可夫增长过程和帕累托尾。许多实证研究表明了幂律分布(Power Law)体现在经济金融的各个研究领域中,例如城市人口,企业大小,个人收入和财富分布。我们可以证明将独立分布的高斯冲击加至分从几何分布的停时,其以自然常数为底的指数函数则服从幂律分布(Power Law)。该文通过允许冲击非高斯(但为轻尾)并且(分布)依赖于(隐)马尔可夫状态变量来一般化以上机制(译者注:隐马尔科夫链)。该文的主要结果和贡献为可以精确的描述(双)尾部概率,给出了(双)尾部帕累托指数的简单公式以及比较静态分析。随后该文提供了两个例子:(i)在Ayagari(1994)框架下具有个体特质投资风险的异质动态一般均衡模型中财富分布具有帕累托尾部特征。(ii)利用日本的城市人口的历史变迁数据,利用Hill估计来描述其帕累托尾部系数,发现只有允许(隐)马尔可夫状态的情况下,Zips定理才有可能成立,从而从侧面应证了改文的假设合理性。

 

报告人简介:布伦丹·比尔,悉尼大学教授,耶鲁大学经济学博士。

研究方向:计量经济学理论,金融计量经济学,时间序列计量经济学。

 

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电话(传真):010-62751460/010-62754237 Email:economics@pku.edu.cn

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