YEAP會(huì)議十年回顧視頻

2025年10月18日至19日，作為環(huán)亞太地區(qū)青年計(jì)量學(xué)者交流合作的重要平臺(tái)，YEAP會(huì)議歷經(jīng)十年，再次回到會(huì)議發(fā)源地——北京大學(xué)光華管理學(xué)院舉行。會(huì)議吸引了來(lái)自北京大學(xué)、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院、西安交通大學(xué)、南京大學(xué)、武漢大學(xué)、華中科技大學(xué)、中山大學(xué)、廈門大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、天津大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、華東師范大學(xué)、山東大學(xué)、湖南大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、暨南大學(xué)、東南大學(xué)、深圳大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、山東財(cái)經(jīng)大學(xué)、首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、澳門大學(xué)、新加坡管理大學(xué)等近三十所國(guó)內(nèi)外知名高校及科研機(jī)構(gòu)的近百名青年計(jì)量學(xué)者、資深專家教授及博士生熱情參與。

大會(huì)合影

第十屆環(huán)亞太青年計(jì)量學(xué)者（YEAP）會(huì)議由北京大學(xué)光華管理學(xué)院主辦，會(huì)議籌備委員會(huì)（以姓氏排序）由東南大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院孔新兵，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院李海奇，北京大學(xué)光華管理學(xué)院宋曉軍、涂云東、解海天（大會(huì)主席）、虞吉海，浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院曾濤等教授團(tuán)隊(duì)組成。為期兩天的議程涵蓋開幕式、5場(chǎng)大會(huì)報(bào)告、12組專題報(bào)告及閉幕式等環(huán)節(jié)，主題圍繞計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融計(jì)量學(xué)、時(shí)空計(jì)量學(xué)等多個(gè)核心領(lǐng)域的前沿理論、方法創(chuàng)新及實(shí)踐應(yīng)用展開分享，為推動(dòng)區(qū)域內(nèi)計(jì)量學(xué)科發(fā)展及青年學(xué)者成長(zhǎng)搭建了高效的溝通橋梁。

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開幕式

開幕式上，北京大學(xué)光華管理學(xué)院院長(zhǎng)、金融學(xué)系教授劉俏，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)、統(tǒng)計(jì)交叉科學(xué)院院長(zhǎng)周勇，清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院C.V. Starr講席教授蘇良軍先后為會(huì)議致辭。

開幕致辭

劉俏在致辭中指出，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是金融科技、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新興領(lǐng)域發(fā)展的核心支撐。他肯定了YEAP會(huì)議在搭建交流平臺(tái)、賦能青年學(xué)者成長(zhǎng)中的關(guān)鍵價(jià)值，并進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前學(xué)術(shù)研究需以建立自主知識(shí)體系為核心目標(biāo)，聚焦“有組織的科研”，主動(dòng)錨定國(guó)家重大需求開展深度研究。這既是高校履行服務(wù)國(guó)家戰(zhàn)略的重要責(zé)任，更是青年學(xué)者加速學(xué)術(shù)成長(zhǎng)、實(shí)現(xiàn)科研價(jià)值的重要方向。

周勇則將目光投向計(jì)量學(xué)科的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。他表示，大數(shù)據(jù)時(shí)代為計(jì)量方法創(chuàng)新帶來(lái)了“前所未有的機(jī)遇”—— 海量多源數(shù)據(jù)不僅拓展了研究邊界，更推動(dòng)計(jì)量與計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融學(xué)等學(xué)科深度交叉，“有太多新問(wèn)題值得探索”。他呼吁青年學(xué)者打破傳統(tǒng)學(xué)科壁壘，在跨領(lǐng)域碰撞中尋找新的研究突破口，讓計(jì)量理論更好地服務(wù)現(xiàn)實(shí)需求。

蘇良軍回顧了YEAP會(huì)議從最初的小型學(xué)術(shù)交流活動(dòng)，到如今成為環(huán)亞太地區(qū)青年計(jì)量學(xué)者的標(biāo)桿平臺(tái)，“每一屆會(huì)議都見(jiàn)證著青年學(xué)者的成長(zhǎng)與蛻變”。他從國(guó)際視野出發(fā)強(qiáng)調(diào)，環(huán)亞太地區(qū)是全球計(jì)量學(xué)科發(fā)展的重要組成部分，唯有加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)學(xué)者協(xié)作、共享學(xué)術(shù)資源，才能共同應(yīng)對(duì)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，推動(dòng)計(jì)量學(xué)科發(fā)展邁向新的高度。

展旗儀式

本屆大會(huì)主席

開幕式特別設(shè)置了“YEAP會(huì)議十年回顧”環(huán)節(jié)，以一段溫情的影像短片，清晰回溯了YEAP會(huì)議從創(chuàng)立初期的初心、關(guān)鍵發(fā)展節(jié)點(diǎn)，到逐步覆蓋計(jì)量核心領(lǐng)域、吸引海內(nèi)外學(xué)者參與的十載歷程，直觀呈現(xiàn)了平臺(tái)對(duì)青年計(jì)量學(xué)者學(xué)術(shù)成長(zhǎng)的持續(xù)賦能，讓在場(chǎng)參會(huì)者深切感受到十年學(xué)術(shù)傳承的溫度與力量。隨后舉行的“會(huì)旗展旗儀式”上，劉俏、周勇、蘇良軍三位致辭嘉賓與北京大學(xué)光華管理學(xué)院商務(wù)統(tǒng)計(jì)與經(jīng)濟(jì)計(jì)量系主任虞吉海教授、會(huì)議發(fā)起人涂云東教授一起展開象征著YEAP會(huì)議精神與傳承的會(huì)旗。會(huì)旗既承載著YEAP十年學(xué)術(shù)積淀的厚重分量，也預(yù)示著新一屆學(xué)術(shù)使命的正式開啟，掌聲交織中，為這一跨區(qū)域?qū)W術(shù)聯(lián)結(jié)的重要時(shí)刻留下深刻的印記。會(huì)議開幕式由大會(huì)主席北京大學(xué)光華管理學(xué)院助理教授解海天主持。

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大會(huì)報(bào)告

兩天議程共安排了5場(chǎng)高水平大會(huì)報(bào)告，主講嘉賓華東師范大學(xué)經(jīng)管學(xué)部教授周勇、清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院C.V.Starr講席教授蘇良軍、復(fù)旦大學(xué)特聘教授陳詩(shī)一、廈門大學(xué)王亞南經(jīng)濟(jì)研究院南強(qiáng)特聘教授方穎、浙江大學(xué)青山講席教授陳松年等國(guó)際著名學(xué)者圍繞計(jì)量學(xué)科前沿理論、方法創(chuàng)新及跨界應(yīng)用展開深度分享，內(nèi)容涵蓋多元主題，展現(xiàn)計(jì)量學(xué)科與前沿領(lǐng)域的深度融合，為現(xiàn)場(chǎng)參會(huì)者呈現(xiàn)了一場(chǎng)兼具理論高度與實(shí)踐價(jià)值的學(xué)術(shù)盛宴。大會(huì)報(bào)告分別由領(lǐng)域內(nèi)知名學(xué)者——北京大學(xué)虞吉海、中山大學(xué)李迎星、中國(guó)人民大學(xué)王霞、中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院孫玉瑩、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)陳志鴻等五位資深教授主持。

大會(huì)報(bào)告主持人

大會(huì)報(bào)告1

周勇：金融科技中的數(shù)據(jù)融合與計(jì)量方法及其應(yīng)用

周勇提出，金融數(shù)據(jù)高敏感性、多源性的特征對(duì)處理方法提出創(chuàng)新要求，數(shù)據(jù)融合技術(shù)區(qū)別于簡(jiǎn)單匯集，核心是深度整合多源數(shù)據(jù)并挖掘價(jià)值以支撐決策。他重點(diǎn)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)、局部差分隱私等前沿技術(shù)，強(qiáng)調(diào)隱私保護(hù)的重要性，并結(jié)合智能風(fēng)控、信用評(píng)估等場(chǎng)景，說(shuō)明了多數(shù)據(jù)融合可解決單一數(shù)據(jù)識(shí)別精度不足的問(wèn)題。他進(jìn)而展望了未來(lái)兩大研究方向：基于遷移學(xué)習(xí)的多元數(shù)據(jù)信用評(píng)估，能提升信用卡違約預(yù)測(cè)效果；基于中間統(tǒng)計(jì)量的隱私保護(hù)研究，可兼顧數(shù)據(jù)保密與估計(jì)精度，為金融計(jì)量實(shí)踐提供了清晰的路徑。

大會(huì)報(bào)告2

蘇良軍：Heterogeneous Panel Data Models with Regime Switching

蘇良軍在報(bào)告中直指?jìng)鹘y(tǒng)同質(zhì)性面板數(shù)據(jù)模型局限性——實(shí)證中同質(zhì)性檢驗(yàn)常被拒絕，難以反映真實(shí)數(shù)據(jù)特征，而現(xiàn)有研究多單獨(dú)考慮單維度異質(zhì)性。其團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出了涵蓋跨橫截面與時(shí)間雙維度異質(zhì)性的模型，并設(shè)計(jì)出了完整估計(jì)方法：通過(guò)正則化估計(jì)和奇異值分解確定機(jī)制數(shù)量，再經(jīng)橫截面回歸和k-means聚類完成機(jī)制劃分。實(shí)證數(shù)據(jù)分析顯示，該模型能有效解釋菲利普斯曲線變平穩(wěn)問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)變量間在不同階段分別呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)和正相關(guān)關(guān)系，為復(fù)雜數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的計(jì)量建模提供重要方法論支撐。

大會(huì)報(bào)告3

陳詩(shī)一：人工智能背景下的智慧養(yǎng)老

陳詩(shī)一立足我國(guó)老齡化現(xiàn)狀，指出老年人口規(guī)模龐大且家庭照料壓力劇增，智慧養(yǎng)老已成必然趨勢(shì)?；诟采w萬(wàn)名老年人的追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，其團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)智能設(shè)備對(duì)老年人健康呈“混合效應(yīng)”：能提升自評(píng)健康、緩解抑郁等非功能性指標(biāo)，但對(duì)認(rèn)知能力等功能性指標(biāo)有一定負(fù)面影響。機(jī)制分析表明，智能設(shè)備可改善生活習(xí)慣，但可能降低線下體檢頻率，且對(duì)護(hù)工照料呈“替代效應(yīng)”、對(duì)子女照料呈“互補(bǔ)效應(yīng)”。數(shù)據(jù)還顯示設(shè)備使用率超20%，高數(shù)字技能、高學(xué)歷老年人獲益更顯著，研究為人工智能背景下的智慧養(yǎng)老政策制定提供了精準(zhǔn)支撐。

大會(huì)報(bào)告4

方穎：人工智能+企業(yè)創(chuàng)新模式

方穎重點(diǎn)探討了企業(yè)層面“人工智能+”的測(cè)度方法及其對(duì)創(chuàng)新模式選擇的影響機(jī)制。針對(duì)傳統(tǒng)研究依賴行業(yè)數(shù)據(jù)的局限，其團(tuán)隊(duì)構(gòu)建企業(yè)級(jí)測(cè)度體系，從技術(shù)與主營(yíng)業(yè)務(wù)雙維度出發(fā)，運(yùn)用大語(yǔ)言模型處理專利與年報(bào)信息，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98%。數(shù)據(jù)顯示2015-2022年“人工智能+”創(chuàng)新增長(zhǎng)率達(dá)30%，服務(wù)業(yè)滲透率最高，結(jié)構(gòu)與美國(guó)接近。團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的理論框架指出，企業(yè)可通過(guò)AI投入改變技術(shù)約束，選擇創(chuàng)新模式。研究在測(cè)度上實(shí)現(xiàn)突破：通過(guò)文本算法計(jì)算融合程度，基于招聘大數(shù)據(jù)構(gòu)建技能詞典測(cè)度AI人力投入，且與年報(bào)測(cè)度可捕捉不同信息。實(shí)證表明，下游AI滲透率對(duì)企業(yè)選擇“人工智能+”模式有顯著正向影響，研究為理解技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系提供了全新視角。

大會(huì)報(bào)告5

陳松年：Partial Identification of Quantile Selection Models

陳松年在報(bào)告中指出，分位數(shù)回歸單方程模型難以適配工資與勞動(dòng)供給聯(lián)合決策等雙方程結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)Heckman框架需強(qiáng)參數(shù)假設(shè)?；诖?，其團(tuán)隊(duì)提出創(chuàng)新非參數(shù)方法：不對(duì)Copula函數(shù)設(shè)限，通過(guò)選擇傾向得分識(shí)別高分組子樣本，在其內(nèi)用矩方程求解系數(shù)，兼顧科學(xué)性與操作性。為提升效率，研究還實(shí)施傾向得分局部平均、局部線性調(diào)整減偏等改進(jìn)。此外，他介紹了聯(lián)合建模工資與工作時(shí)間的選擇模型，克服工具變量難題。模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：局部常數(shù)法穩(wěn)定，經(jīng)局部線性修正后穩(wěn)健性與精度更優(yōu)。該研究將分位數(shù)回歸推廣至存在樣本選擇的復(fù)雜場(chǎng)景，為實(shí)證分析提供更可靠的非參數(shù)工具，具重要的方法論價(jià)值。

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分組報(bào)告

會(huì)議精心設(shè)置了12場(chǎng)分組報(bào)告，內(nèi)容既全面覆蓋計(jì)量學(xué)科核心領(lǐng)域，又精準(zhǔn)聚焦人工智能融合、高維數(shù)據(jù)處理等新興方向，各場(chǎng)分組報(bào)告由各大高校的資深計(jì)量學(xué)者共同主持把關(guān)，他們以深厚的學(xué)術(shù)積淀確保了研討的專業(yè)與深度，為青年學(xué)者搭建起精準(zhǔn)化、高質(zhì)量的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。

分組報(bào)告1 Model Selection and Validation

主持人：浙江大學(xué)曾濤

中國(guó)人民大學(xué)李勇針對(duì)模型誤設(shè)問(wèn)題，提出了基于沙拉堡后驗(yàn)分布的貝葉斯推斷方法，通過(guò)新型懲罰信息準(zhǔn)則提升了模型比較準(zhǔn)確性；浙江大學(xué)肖煒麟用GMM方法分析金融“波動(dòng)性難題”，證實(shí)了波動(dòng)性多表現(xiàn)為反持久性，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)認(rèn)知；清華大學(xué)周凌云提出FarmBreak因子增強(qiáng)正則化模型，通過(guò)三步估計(jì)程序捕捉結(jié)構(gòu)性斷裂，解決高維數(shù)據(jù)變量選擇問(wèn)題。三人研究分別從貝葉斯方法、金融波動(dòng)分析、高維建模角度完善模型選擇與驗(yàn)證理論。

分組報(bào)告1

分組報(bào)告2 Machine Learning and Model Averaging

主持人：清華大學(xué)馮穎杰

中國(guó)科學(xué)院張新雨提出“Prediction-Powered Linear Regression”方法，以線性模型為基準(zhǔn)引入未標(biāo)注數(shù)據(jù)，平衡模型可解釋性與預(yù)測(cè)精度；湖南大學(xué)汪思韋針對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列，設(shè)計(jì)Subsample Forecast Combination方法，通過(guò)識(shí)別結(jié)構(gòu)變點(diǎn)、構(gòu)建子樣本組合提升預(yù)測(cè)性能，在股權(quán)溢價(jià)預(yù)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異；中國(guó)科學(xué)院馬辰辰創(chuàng)新因子樹模型，結(jié)合分類回歸樹與高維因子分析，自動(dòng)識(shí)別多機(jī)制轉(zhuǎn)換的門限變量，在美國(guó)金融市場(chǎng)應(yīng)用中精準(zhǔn)捕捉動(dòng)態(tài)特征，為高維時(shí)間序列建模提供了新的工具。

分組報(bào)告2

分組報(bào)告3 Asset Returns and Nonstationary Factors

主持人：北京大學(xué)宋曉軍

復(fù)旦大學(xué)尹子涵采用LTS工具變量法，降低資產(chǎn)收益率預(yù)測(cè)的計(jì)算成本，在多國(guó)股指預(yù)測(cè)中夏普比率優(yōu)于傳統(tǒng)模型；中國(guó)人民大學(xué)苑宗堯針對(duì)非平穩(wěn)因子模型，采用局部主成分分析估計(jì)，允許因子載荷隨時(shí)間變化，模擬顯示其優(yōu)于傳統(tǒng)主成分分析；南京大學(xué)吳見(jiàn)彬構(gòu)建新建模框架，劃分日內(nèi)與隔夜收益率，用得分驅(qū)動(dòng)法處理外溢性，解決傳統(tǒng)DCC模型低估相關(guān)性、忽略厚尾特征的問(wèn)題，實(shí)證揭示中美市場(chǎng)外溢效應(yīng)變化規(guī)律。

分組報(bào)告3

分組報(bào)告4 Financial Econometrics

主持人：復(fù)旦大學(xué)朱雪寧

西南財(cái)經(jīng)大學(xué)蘭偉提出高維樣本分割alpha檢驗(yàn)，以解決因子投資過(guò)擬合問(wèn)題；浙江大學(xué)周聞?dòng)疃x“有效邊界最小張成集”，提供估計(jì)與推斷方法，在動(dòng)量交易策略中驗(yàn)證有效性；澳門大學(xué)丁一開發(fā)高頻高維跳躍風(fēng)險(xiǎn)因子檢驗(yàn)方法，拆解股價(jià)波動(dòng)、構(gòu)建增量矩陣，發(fā)現(xiàn)美股至多3個(gè)因子可解釋系統(tǒng)跳躍風(fēng)險(xiǎn)；清華大學(xué)王梓涵采用加權(quán)校準(zhǔn)估計(jì)法，提升因子個(gè)數(shù)估計(jì)正確率，在標(biāo)普500數(shù)據(jù)與宏觀預(yù)測(cè)中驗(yàn)證實(shí)用性。

分組報(bào)告4

分組報(bào)告5 Panel Data and Robust Inference

主持人：西安交通大學(xué)張飛鵬

湖南大學(xué)李海奇設(shè)計(jì)SPQR-MGS模型，引入混合組結(jié)構(gòu)與平滑化技巧，通過(guò)懲罰化K均值算法實(shí)現(xiàn)分組識(shí)別，在股票收益預(yù)測(cè)中精準(zhǔn)識(shí)別有效變量；清華大學(xué)張珉源針對(duì)大N小T面板分位數(shù)回歸，用CCE方法處理交互因子，提出兩步修正程序消除偏誤；上海財(cái)經(jīng)大學(xué)嚴(yán)雅毅構(gòu)建高維面板穩(wěn)健推斷框架，提出兩類Nagaev不等式，在資產(chǎn)定價(jià)實(shí)證中避免高估顯著變量；新加坡管理大學(xué)閔鵬瑾采用 “LOO-CV”去偏法，解決高維二次型參數(shù)穩(wěn)健推斷問(wèn)題，表明簇內(nèi)相關(guān)強(qiáng)時(shí)控制檢驗(yàn)規(guī)模效果優(yōu)越。

分組報(bào)告5

分組報(bào)告6 Causal Inference

主持人：中國(guó)人民大學(xué)王瑩

山東大學(xué)陳強(qiáng)結(jié)合斷點(diǎn)回歸兩種框架，提出可信框架避免內(nèi)生性與設(shè)定偏差；山東大學(xué)齊霽針對(duì)雙重差分法平行趨勢(shì)假設(shè)失效問(wèn)題，構(gòu)建平行趨勢(shì)匹配估計(jì)量，在拉隆德數(shù)據(jù)中結(jié)果接近實(shí)驗(yàn)值；廈門大學(xué)曾穎提出百分點(diǎn)平均處理效應(yīng)估計(jì)方法，解決半對(duì)數(shù)回歸中Jensen不等式偏差，適用于處理效應(yīng)異質(zhì)性場(chǎng)景；中國(guó)人民大學(xué)吳澤齊提出平衡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)法，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)緩解維度詛咒，實(shí)現(xiàn)多種處理模型的去偏估計(jì)。

分組報(bào)告6

分組報(bào)告7 Time Series Analysis

主持人：中央財(cái)經(jīng)大學(xué)黃乃靜

深圳大學(xué)陳海強(qiáng)用非參數(shù)趨勢(shì)分位數(shù)模型分析中國(guó)氣溫?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)高緯度地區(qū)升溫更快，氣候變暖增加野火風(fēng)險(xiǎn)，創(chuàng)新“分箱取分位再平滑”估計(jì)策略；湖南大學(xué)費(fèi)毅捷構(gòu)建輕度平穩(wěn)誤差時(shí)間序列回歸框架，推廣IVX-AR校正方法，解決弱偽回歸與推斷偏誤問(wèn)題；復(fù)旦大學(xué)王曉虎提出“局部分?jǐn)?shù)積分過(guò)程”框架，推導(dǎo)出單位根檢驗(yàn)新極限分布，在美債收益率泡沫檢驗(yàn)中識(shí)別出1978年前后顯著泡沫階段，統(tǒng)一平穩(wěn)與非平穩(wěn)檢驗(yàn)理論。

分組報(bào)告7

分組報(bào)告8 Networks Analysis

主持人：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)楊超

廈門大學(xué)張豐采用自適應(yīng)嶺回歸收縮估計(jì)法，結(jié)合子空間投影與穩(wěn)健協(xié)方差估計(jì)，在統(tǒng)計(jì)引文網(wǎng)絡(luò)中有效識(shí)別網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)；暨南大學(xué)曹詩(shī)韻采用低秩結(jié)構(gòu)假設(shè)，結(jié)合正交矩量與樣本劃分，估計(jì)高維動(dòng)態(tài)效應(yīng)參數(shù)，在分析中國(guó)多層網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)與生物多樣性關(guān)系中驗(yàn)證有效性；對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)陳鑒堃構(gòu)建兩層網(wǎng)絡(luò)交互模型，用GMM框架處理異方差性，提出穩(wěn)健二次矩量，為社交、經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)層次性分析提供新路徑。

分組報(bào)告8

分組報(bào)告9 Dynamic Networks and Learning

主持人：北京大學(xué)沈周瑜

西南財(cái)經(jīng)大學(xué)常晉源采用基于常微分方程的深度學(xué)習(xí)生成方法，實(shí)現(xiàn)條件分布端到端學(xué)習(xí)，在圖像數(shù)據(jù)任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異；澳門大學(xué)李德柜提出分組時(shí)變網(wǎng)絡(luò)向量自回歸模型，引入潛在分組結(jié)構(gòu)減少參數(shù)，結(jié)合聚合聚類與局部線性平滑，適用于金融、社交網(wǎng)絡(luò)分析；對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)武伯堯設(shè)計(jì)了高維時(shí)變廣義網(wǎng)絡(luò)自回歸模型，允許系數(shù)與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)變，用非參數(shù)核估計(jì)與Bootstrap推斷，在金融輿情分析中驗(yàn)證穩(wěn)健性。

分組報(bào)告9

分組報(bào)告10 Financial Econometrics

主持人：復(fù)旦大學(xué)付中昊

東南大學(xué)孔新兵的研究構(gòu)建出高維二值變量極大似然估計(jì)框架，適用于非平穩(wěn)與協(xié)整情形，在資產(chǎn)跳躍分析中提取有效因子，解釋系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)；武漢大學(xué)劉成在研究中將高頻數(shù)據(jù)同步問(wèn)題重構(gòu)為矩陣補(bǔ)全問(wèn)題，極小化核范數(shù)捕捉低秩結(jié)構(gòu)，顯著降低同步誤差，提升投資組合夏普比率；北京航空航天大學(xué)崔文昊提出可解釋市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲框架，分解噪聲并量化交易信息貢獻(xiàn)，改善波動(dòng)率特征曲線，為市場(chǎng)質(zhì)量評(píng)估提供工具。

分組報(bào)告10

分組報(bào)告11 Spatial Econometrics

主持人：清華大學(xué)李紅軍

首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)李鯤鵬引入三種增強(qiáng)方法處理空間權(quán)重矩陣內(nèi)生性，開發(fā)QML估計(jì)程序，模擬顯示穩(wěn)健可靠；廈門大學(xué)許杏柏采用休伯IV與休伯GMM估計(jì)法，解決空間自回歸模型長(zhǎng)尾擾動(dòng)問(wèn)題，在城市熱島效應(yīng)與房?jī)r(jià)關(guān)系研究中驗(yàn)證價(jià)值；天津大學(xué)楊陽(yáng)構(gòu)建空間乘法誤差模型，適應(yīng)多種空間相關(guān)性，用Gamma PMLE估計(jì)，在網(wǎng)絡(luò)溢出效應(yīng)弱正數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好，可估計(jì)平均百分比溢出效應(yīng)。

分組報(bào)告11

分組報(bào)告12 Panel Data Models

主持人：北京大學(xué)李少然

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)張征宇提出貝葉斯魯棒先驗(yàn)分布估計(jì)量，閉式解糾偏非線性面板模型，實(shí)證中推斷更準(zhǔn)確；山東財(cái)經(jīng)大學(xué)顏冠鵬基于完全信息變換消除固定效應(yīng)，證明估計(jì)量在短、長(zhǎng)、大面板中均具一致性，異方差下偏差可忽略；北京大學(xué)王柏晴提出層次因子模型聚類方法，用凝聚聚類與信息準(zhǔn)則確定分組，在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中發(fā)現(xiàn)新分組結(jié)構(gòu)，外樣本預(yù)測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)地理分組。

分組報(bào)告12

在兩天的會(huì)議過(guò)程中，青年學(xué)者們?cè)谧钚卵芯砍晒蛧?guó)內(nèi)外前沿?zé)狳c(diǎn)問(wèn)題上發(fā)表了自己的見(jiàn)解，每場(chǎng)分組報(bào)告均專門設(shè)置互動(dòng)點(diǎn)評(píng)與提問(wèn)環(huán)節(jié)。會(huì)場(chǎng)內(nèi)外，青年學(xué)者與領(lǐng)域內(nèi)頂尖專家圍繞研究方法的創(chuàng)新性、實(shí)證設(shè)計(jì)的合理性、成果的應(yīng)用前景展開了深度交流，既充分肯定研究中的創(chuàng)新亮點(diǎn)，也針對(duì)性提出優(yōu)化建議，為青年學(xué)者完善研究成果、推動(dòng)學(xué)術(shù)價(jià)值轉(zhuǎn)化提供了有力支撐。

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閉幕式

YEAP會(huì)議發(fā)起人、北京大學(xué)光華管理學(xué)院教授涂云東主持了閉幕式。他系統(tǒng)總結(jié)本次會(huì)議的學(xué)術(shù)成果：兩天會(huì)議匯聚海內(nèi)外計(jì)量學(xué)者，通過(guò)5場(chǎng)高水平大會(huì)報(bào)告與39篇高質(zhì)量論文報(bào)告，既覆蓋了面板數(shù)據(jù)、因子模型等計(jì)量學(xué)科基礎(chǔ)領(lǐng)域，也深入機(jī)器學(xué)習(xí)、因果推斷等前沿交叉方向，更落地到金融科技、人工智能、民生保障等現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，全面呈現(xiàn)了計(jì)量學(xué)科的全維度前沿動(dòng)態(tài)。他對(duì)主旨演講嘉賓的深度分享、分組報(bào)告學(xué)者們的精彩呈現(xiàn)致以高度贊揚(yáng)，向組委會(huì)團(tuán)隊(duì)細(xì)致周密的籌備、幕后工作人員和志愿者們的辛勤付出表達(dá)了誠(chéng)摯感謝，并鄭重宣布第十一屆YEAP會(huì)議將于2026年在浙江大學(xué)召開。第十一屆YEAP會(huì)議籌備委員會(huì)代表——浙江大學(xué)青山講席教授陳松年發(fā)表閉幕致辭。他寄語(yǔ)全體參會(huì)者以YEAP會(huì)議為契機(jī)深化跨區(qū)域?qū)W術(shù)協(xié)作，共同推動(dòng)環(huán)亞太地區(qū)計(jì)量學(xué)科高質(zhì)量發(fā)展，同時(shí)歡迎并期待大家明年在浙大見(jiàn)面。會(huì)議最后，涂云東與下屆大會(huì)主席曾濤舉行了會(huì)旗交接儀式。會(huì)旗在兩人手中平穩(wěn)傳遞，既定格了本屆會(huì)議的圓滿落幕，也象征著YEAP學(xué)術(shù)精神的接力傳承，現(xiàn)場(chǎng)掌聲雷動(dòng)。

閉幕式

十載YEAP薪火相傳，四十光華弦歌不輟。恰逢北京大學(xué)光華管理學(xué)院四十華誕，本屆YEAP會(huì)議跨越十年重回發(fā)源地，早已超越一場(chǎng)學(xué)術(shù)盛會(huì)的范疇，成為聯(lián)結(jié)過(guò)往與未來(lái)的特殊印記。從2015年首屆牽頭到本屆主場(chǎng)承辦，光華始終以開放的視野、務(wù)實(shí)的擔(dān)當(dāng)深耕學(xué)術(shù)沃土，為青年學(xué)者搭建起兼具深度與廣度的交流橋梁；而歷經(jīng)十年沉淀的YEAP會(huì)議，也始終以“推動(dòng)學(xué)術(shù)對(duì)話、賦能學(xué)科創(chuàng)新”為核心，持續(xù)為計(jì)量學(xué)科注入鮮活的青年動(dòng)能。未來(lái)，期待YEAP會(huì)議繼續(xù)凝聚環(huán)亞太青年智慧，讓計(jì)量學(xué)科的創(chuàng)新突破既扎根區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)踐，更回應(yīng)全球金融治理的時(shí)代命題；而光華也將以每一次這樣的跨區(qū)域?qū)W術(shù)聯(lián)結(jié)為契機(jī)，在邁向世界一流商學(xué)院的征程中，持續(xù)為青年學(xué)者搭建高質(zhì)量的交流平臺(tái)，與全球同仁攜手，為經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的知識(shí)創(chuàng)造、社會(huì)進(jìn)步注入持久動(dòng)能，共同為環(huán)亞太乃至全球計(jì)量學(xué)科發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

環(huán)亞太青年計(jì)量學(xué)者（YEAP）會(huì)議

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融計(jì)量學(xué)融合經(jīng)濟(jì)、金融理論，借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)與計(jì)算機(jī)技術(shù)，從實(shí)際數(shù)據(jù)中挖掘因果、預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估決策，因此在經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。隨著全球經(jīng)濟(jì)與教育合作加深，環(huán)亞太地區(qū)從事該領(lǐng)域研究的青年學(xué)者群體日益壯大，其研究成果發(fā)表于國(guó)內(nèi)外頂尖期刊，產(chǎn)學(xué)研合作均產(chǎn)生了重要的學(xué)術(shù)影響和社會(huì)效應(yīng)。YEAP正是這樣一群由年輕學(xué)者結(jié)成的組織，這個(gè)群體現(xiàn)已有近400名固定成員。自2015年首次舉辦以來(lái)，環(huán)亞太青年計(jì)量學(xué)者（YEAP）會(huì)議歷經(jīng)十載，先后在北京大學(xué)（2015、2025）、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)（2016）、中國(guó)人民大學(xué)（2017）、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)（2018）、上海交通大學(xué)（2019、2022）、武漢大學(xué)（2021）、復(fù)旦大學(xué)（2023）、南京審計(jì)大學(xué)（2024）成功舉辦。十年積淀，會(huì)議致力于推動(dòng)學(xué)術(shù)交流與學(xué)科創(chuàng)新，吸引大量亞太地區(qū)青年教師和博士研究生參與，現(xiàn)已成為亞太地區(qū)從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融計(jì)量學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的青年學(xué)者展示最新研究成果、交流前沿學(xué)術(shù)觀點(diǎn)的優(yōu)質(zhì)平臺(tái)。

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