鲁万波教授（金融数量分析、非参数统计）在线访谈活动预提问

学习，都是高手

鲁老师：
非参数统计，个人感觉是统计学在分类变化和排序变量上的延伸。在数量统计范畴中，有很多模型都有相应的使用限制，比如变量的相关性、正态性，对于非参数统计领域，没有看到像数量统计中的高要求，是因为非参数统计的非参数性质决定的？还是说 是由于非参数统计的学术领域中的应用范围不深致使？

鲁老师您好，非常感谢您抽出时间来与我们交流，我有几个比较具体的问题想请教鲁老师，都是我在最近的学习中遇到的让我比较困惑的问题，希望老师提供帮助。
1，在使用面板数据时采用固定效应方法时，如果自变量中有虚拟变量，不随时间变化，那么这时有可能虚拟变量有可能会被认为是固定效应，有老师说这时估计会出现异常（stata）。但是我以前没有注意到stata软件有异常，请问这种情况下如何处理？
2，最近在文献中看到一种非参数回归方法叫做核回归，请问诸如此类的非参数回归方法相比我们通常使用的线性回归在哪些方面具有优势，在什么情景下非参数回归比较有效？
3，请问老师，采用贝叶斯估计方法时如何确定参数的先验分布，贝叶斯估计主要运用在什么样的情景下，有什么优势？
问题比较多，老师可以简要作答，辛苦老师了！

请教鲁老师，如何分析两个变量之间谁是真正的原因谁是真正的结果?不是用格兰杰因果检验，有别的方法吗？

鲁老师用什么软件运行的？！

问题一：《基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测》一文中，您指出“样本数据的起始点选取在1997年1月是基于中国股市从1996年12月16日开始实行涨跌停板限价交易制度，该交易机制的实施在很大程度上抑制了股市的暴涨暴跌现象，使沪、深两市的涨跌现象较实施涨跌停板交易之前有明显的减少。”说明您认可制度的变化会对股市波动的机理产生影响，继而对模型的使用产生影响，要对数据进行分段处理。
而股市的波动有其深层次的制度和经济层面原因，例如：证监会的监管政策是不断变化和完善的、经济总量的变化会影响人们的可支配收入继而影响股市的波动、人们投资的判断能力在不断发生变化（总体变好还是变差是不确定的，因为在现有投资者不断丰富知识的同时，还会有新的缺乏经验的投资者进入股票市场），这些因素，都会使股市的波动机制发生变化，数据背后的机理发生变化，随机变量（或随机过程）的分布就会发生变化，此时用模型来做刻画，技术层面就会有无法解释的矛盾——究竟分多少段？在哪里分段？如果实行涨跌停制度是一个断点的话，企业年金投资股票的比例放宽是不是断点？推出创业板是不是断点？国有股减持继而叫停，后又继续是不是断点？开放式基金推出是不是断点？印花税调整是不是断点？外汇政策的变化而使外资进入股市的量发生变化是不是断点？这些因素都会对股市的波动产生系统性影响，每次政策变化，价格波动的分布都会或多或少有所改变。
此外，用大量新颖的模型对股票市场进行研究，其研究的目的、意义在哪里？能否发现我国资本市场发展中存在哪些问题？能否给出监管政策方面的建议？能否给出货币政策、产业政策等方面的建议？还是能作出很好的预测而进行投资？如果能达到最后一种效果，似乎更像是证券公司交易员或私人投资者做的事情，距离学术研究的层次还有较大差距。如果达不到上述任何效果，那么这种所谓的研究意义何在？您文中所得到的结论“中国股市具有很强的波动聚集性和持续性，且深圳强于上海”、“非参数GARCH(1.1)的预测能力强于参数GARCH(1.1)”，仅仅是对描述了数据的统计特征，不能称这种结论是所谓的“研究”，这种“波动聚集性和持续性”，又说明了什么问题？深圳股市的波动聚集性和持续性强于上海，无非就是类似于“A样本的方差大于B样本”这样的结论，更深层次的意义在哪里呢？与两个股市的主体结构不同有关吗？与投资者结构不同有关吗？“非参数GARCH(1.1)的预测能力强于参数GARCH(1.1)”这一结论，仅用一组时序数据去验证，不符合证伪原则和科学推论原则，换一组不同分段的数据（如1997年-1999年作为一个样本、2000年-2001年作为一个样本），也会是这个结论吗？这里涉及到统计方法在使用继而得出结论的过程中的一个基本逻辑问题。
以上疑问是基于我对西南财经大学统计学院“存在较严重的‘唯方法’泡沫”的判断，大量类似的论文没有任何经济学或金融学层面的意义，更像是用模型套数据而做的一个“大作业”。看看其他学院的文章：《货币政策能对股价的过渡波动做出反应吗？》、《基于R2的中国股市私有信息套利分析》、《银行为什么愿意向大企业贷款》，似乎更像是经济类的研究文章而不是作业，这与研究水平没有关系，而是方向性的错误。
问题二：现在的一些计量方法中大量用到渐进分布理论，简单说就是一个变量是渐进服从正态分布的，所以在假设检验中用正态分布的拒绝域来做判断。这里存在一个收敛速度的问题，就是样本得到多大以上，分布才会与正态较为接近？如果不是足够接近，假设检验的结果就可能与事实相反。此问题的另一种提法，就是样本量到底多大才算大样本？这在使用一个模型之前是应该首先明确的，ADF检验就是通过随机模拟的方式先得到不同样本量的分布函数，然后根据样本量确定拒绝域，再做检验。而目前大量的论文中，包括诸多老师的论文，都没有注意这一点，而这一点是整篇文章是否有根本性错误的表现。

请您谈谈对以上两个问题的看法。

鲁老师：您好！首先非常感谢您来人大经济论坛在线访谈，让我们有机会学习。
个人对参数统计方法比较熟悉，非参数统计不大了解，但知道非参数统计方法在金融中的应用越来越多。所以在这里想请鲁老师给我推荐一些关于金融统计学方面与非参数统计的入门书籍和相关金融文献。
另外想请教一下鲁老师，正态分布的检验是金融分析中经常遇到的一个问题，在非参数统计中，有哪些具体的检方法可以应用。具体操作上，可以读哪些文献？谢谢！

请问问老师对我们学金融专业同学未来职业规划的建议，谢谢

鲁老师您好，想问问您对于国家现在经济形势的看法，尤其是人行不断调节存款准备金率，对于我国的经济来说有何影响，我们学习经济的同学对这一情况又应该以何种眼光去看待，谢谢！

听过鲁老师的课