鲁万波教授（金融数量分析、非参数统计）5月31日在线访谈

坛友随机过程：大量的数学、物理学的方法被应用到经济、金融学中，甚至有些泛滥，脱离了经济金融现实问题的本身。在国外，是基于现实问题而衍生出方法论的创新，而在国内，这一过程被颠倒了。例如：阿罗不可能性定理是基于“投票选举”这一非常现实的问题，进行了数学的公理化定义。赫克曼的离散选择模型虽然对计量经济学作出巨大贡献，但是是基于对已婚妇女的劳动供给这一现实问题研究的基础上得到的。恩格尔的ARCH模型是来源于对英国通货膨胀方差估计的研究中得到的。这些定理、模型之所以能得到认可并被广泛使用，是因为他们解决了非常具体的经济学、金融学或实际问题，而不在于模型本身的复杂性。弗里德曼说过，一个真正的实证研究，是需要大量人员协作、经过长期努力，往往以专著的形式完成的。一篇文章的容量，很难实现严格意义上的实证研究。
提到模型的复杂性，非线性动力学中的分形几何和混沌也被广泛用于大量论文中，例如，北大陈平教授（美国物理学博士，ccer副主任）1987年曾在英文论文中发现“美国货币指数中存在维数为1.5左右的奇怪吸引子”，这个结论是否与“中国股市具有很强的波动聚集性和持续性”有点相似，但是这样的结论没有在学术上引起任何的重视，因为仅仅是“数据带入模型而得到的一些基本特征描述”而已，即没有任何经济金融理论层面的意义，也没有在解决问题的具体方法上有所改进（此改进不是指模型复杂性增加，而是指使所用的方法更便于解决现实问题）。
若说模型方面真正有意义的方法论研究，2009金融统计与金融计量国际研讨会中范剑青、严加安教授的研究具可以说有比较重要的意义。
财大统计，路在何方？希望鲁教授能够有所思考，认清不足，不断呐喊呼吁，而不是随波逐流，才能更好地促进学术发展。

坛友greensky201：鲁老师，您好! 我曾经看过你写的《基于特征变量的中国股票市场微观结构数量研究：日内模式、持续时间与价格发现》，基本上是把市场微观结构的一些领域方方面面都做的差不多了，一些实证结果也很有意义。
   我想请问下：以后如果在做市场微观结构这块儿领域的话，还可以从哪些方面或者哪些角度去创新-----不仅仅是技术方面，更重要的是思想方面 去创新？我国目前金融市场改革力度很大，我想这其中肯定有很多值得研究的地方？但 我还不太有一个研究的思路……
  谢谢！

坛友econfj：
教授您好！  请问：
1.非参数在解决measurement error方面发展如何？特别是在解决ols中有一个independent variable有measurement error的问题。
在金融中有有一个investment－cash flow sensitivity的问题：
回归式子是： investment＝a＋b Tobin'Q+c cash flow+error term
因为Tobin'Q有measurement error所以b，c的估计会有偏误。那如果我们用非参数的方法来解决Tobin’Q的measurement error的问题，不知道表现如何。
2.Bayesian方法也可以解决上述问题，不知道和非参数的方法比较优劣如何。
非常感谢！
3. 对非参数不太了解，比方说非参数的garch模型比参数的garch模型好在什么地方？在什么条件下，两者估计结果可以认为统计上相同？
4. 两个SETAR的gobal stationary的序列能组成一个cointegration系统嘛？或者进一步组一个threshold cointegration的系统？
虽然我知道书上说两个non－stationary的序列,可以组建一个cointegration，那么这两个non－stationary的序列有长期稳定关系。
那是不是说两个SETAR的gobal stationary的序列一定有长期稳定的关系（感觉不一定吧），如果不一定，在什么情况下它们有长期稳定的关系，这个长期稳定的关系用什么来表示。
另外，我们可以考察另外一种情况，比如一个三个regimes的SETAR（中间的regime是单根，根据书上的理论我们知道这个SETAR可以是平稳序列），例外一个序列是stationary AR， 我觉得这两个的差值能组成一个threshold cointegration的系统。换句话说，两个平稳序列能组成一个threshold cointegration的系统。

坛友私念：鲁老师，我也是西南财经大学的学生，现在读研一，虽然是管理学方面，但还是很喜欢上咱们学校的计量课，先后上过喻志老师和张卫东老师，我来围观，特来高兴，自己学校的老师很是感到骄傲，加油！

坛友DF89HB6686：鲁万波老师：你好！非常感谢您来到论坛。
非线性回归模型中有一部分模型是不能线性化的，有一种方法是用TYLER式展开，取前两项，线
性化后，再用OLS求出参数，但这种方法需要多次迭代计算，且可能只获得残差平方和的局部最小值，而无法获得整体最小值，现在有什么方法可以改进？谢谢！

坛友linaziyuan：鲁老师您好，我最近在写论文中要用到PVAR模型，请问，用该模型时该注意哪些，现在有成熟的资料和程序借鉴吗？能否给推荐下，谢谢！

坛友jane-reality：鲁教授，您好，我想问一下，马柯维茨均值方差模型中的有关有效前沿的计算中如何规避
数据的非随机波动带来的干扰，从而减小误差。

坛友弄巷：鲁老师，您好！我问的问题可能比较简单，但确实困惑了我许久，希望您能够为我解惑，谢谢！
自回归分布滞后—误差修正模型（ARDL—ECM），可以运用于不同阶的变量之间，我问的是：ARDL--ECM中各变量的一阶滞后项系数（不是一阶差分滞后项系数）表示的是与y的长期关系，还是短期关系？抑或者是一调整项？

PS：若表示的是长期误差对y的调整，那假如这些变量是不同阶的，就不存在长期关系，那调整项来自于？
希望能够得到鲁老师的解惑，谢谢！

坛友chengzhifu2013：
教授：
您好！学生最近看到一本关于可转换债债券的书中（作者：刘立喜，上海财经大学出版社，1999）。
（1）有一个关于股票波动率的估计问题，恳请您指导。学生将其简单描述如次：
选取n个观察时点的股价样本数据，估计出样本标准差sigma。
那么，对于总体标准差而言，样本标准差的估计误差为
sigma*sigma/(2n)。
学生一直没弄明白这个所谓估计方差是怎么得到的。
（2）对于债券价值过程假设为几何布朗运动，学生以为如果假设债券的内在收益率的变化过程服从几何布朗运动似乎更在理一些。您认为这是否合适？
（3）从92年国内诞生支深宝安转债开始，可转换债券在中国已发展至今已有20个年头了。但是不容乐观的是：现在市场上的转债产品依然弊端频现，条款和期限设计都没有体现出足够的针对性。您认为中国转债的未来发展前景如何？中国成长型企业的融资出路又在哪里？
谢谢！

学习一下。。