现在计量经济学和统计学的前沿问题有哪些？回答有奖

现阶段计量经济学和统计学的前沿问题，最好能稍加注释。。欢迎大家来探讨

看了以上各位的，个人感觉如下：
1） Panel Data方面近年似乎没出更经典的教材（Ie:所以没进一步的理论更新），Econometric Analysis of Panel Data  Baltagi那本算比较前沿的，尽管方法颇多但（Nonstationary PanelData；Unbalanced PanelData；etc）似乎仍还处于理论估计+初步实证状态；外文文献包括Elsevier.etc所用的也多是比较传统的（One-Way,Two-way,Autoregression）方法
2） 看到上面的XD说Kalman Filtering和Neuro Network，这些应该算金工的方法，而且例如Kalman Filtering（包括EKF  UKF）都发展得比较成熟，个人感觉Kalman Filtering不大算前沿方法，只能说国内还感觉新奇。
    Neuro Network潜力倒是很大，除了老套的BP，大家更喜欢用新奇的SOFM   Hopfield    ART那些，个人感觉这门分支的发展更多依靠计算机或者程序的发展，而经济学所要做的只是借鉴这块。
3） 个人感觉相对更新的是非线性方法（比如求函数相关性的Copula(eliptical Copula, Archemedian  Copula)，Markov，配合微分方程的研究，非参数...）以及估计方法的更新---Robust Estimation等
4)    小波分析  混沌等方法不熟悉，不做评论

面板数据的分析与检验

统计学中的前沿问题：响应变量缺失下的降维问题，已有的文献更多的是研究协变量缺失下的；关于模型中的误差分布的GOF检验问题。

欢迎大家继续。。。

GMM中moment conditions的最优选择
Weak Instruments
Partial Identification

大样本理论仍有待深入

Asymptotic theory for nonlinear functionals of nonstationary processes. Joon Park 有些成果，但估计只有他和Peter Phillips 看得懂。

factor models, Jushan Bai made some contributions recently.

Volatility models with structural breaks. Pierre Perron说有了breaks就不要用long memory模型了。

小波，分形，各种非线性方法诸如模拟退火，遗传算法，人工神经网络等等。

从费舍尔奠定近代统计学的基础开始他就告诉我们近代统计学就是研究
1.把某个要研究的问题模型参数化
2.估计参数
3.假设检验
但是他唯一没有说清楚的是如何正确科学建模与模型选择。从统计四大天王上面的文章来看，模型选择问题一直
近年来关注的重中之重。对计量经济学领域也是如此，可以看看很多人都是在做model selection problem.