6月6日下午，由中国人民大学经济学院数量经济教研室主办的2014年第8期数量经济学Seminar在明德主楼734会议室进行。来自波士顿学院经济系的肖志杰教授做了题为《Efficient Regressions via Quantile Combination》的报告。经济学院韩松副教授、杨斌副教授，王旖旎博士、时文东博士，章永辉博士，汉青研究院的徐吉良博士等，以及相关领域的博士、硕士生参加了研讨会。

　　肖教授和与会者分享了他在分位数回归方面的最新研究成果。在该项研究中，他们主要提出了一种如何通过分位数回归来构造有效估计量的普遍可行的方法。该方法利用了不同分位数上信息的最优组合，并可被广泛地运用到参数和非参数的设定中去。给定不同分位数上信息的组合，他们推导得到了估计量效率和Fisher信息之间距离的一个显示上界。当分位数个数增加时，在适当的条件下，该估计量的渐近方差接近Cramer-Rao下界；而在non-regular的统计估计中，他们证明了该估计量是super-efficient。他们由几个广泛使用的回归模型演示了该方法。大样本性质和蒙特卡洛模拟同时显示了该方法优于现有的其他方法。

　　与会者就肖教授的研究设定以及许多的应用问题行了热烈的讨论。

（编辑：王宝奎，陆美贺；核稿：丁凯）