厦大经济学科刘婧媛教授与在读博士生孙傲合作论文在Journal of Econometrics发表

近日，经济学院统计学与数据科学系与王亚南经济研究院刘婧媛教授与其指导的2020级博士生孙傲，以及美国乔治亚大学柯源助理教授合作的题为“A generalized knockoff procedure for FDR control in structural change detection”被Journal of Econometrics正式接受并在线发表。Journal of Econometrics是学界公认的计量经济学和统计学领域权威期刊，也是我校认定的国际A类期刊。

如何控制错误发现率（False discovery rate，FDR）在稳定性统计建模、统计推断中至关重要。然而，现有文献主要集中于针对变量系数本身估计及检验的FDR控制方法，而对系数的结构性变化（例如均值变点识别、分段常数系数结构、多数据源系数整合）等问题的FDR控制方法研究甚少。因此，该文针对结构变化识别问题提出了一种广义Knockoff（GKnockoff）错误发现率控制框架，以及基于此的结构变化识别稳定性建模方法。文中证明了GKnockoff能够在有限样本下能够精确地控制结构变化识别的错误发现率，并从系统研究了所提方法的选择功效。为进一步把GKnockoff推广到高维问题，该文创新性地提出了一种针对结构变化识别的筛选方法来过滤高维度的潜在结构变化；然后再采用数据分割技术，通过GKnockoff控制错误发现率。数值模拟分析充分展示了GKnockoff在错误发现率控制和选择功效方面的明显优势。最后，该文利用GKnockoff来识别经济发展对第二产业的驱动效应的结构变化这一宏观经济问题。