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          MIT的故事:你對過去能記住多少?
          發(fā)布者:唐僧    發(fā)布時間:2016-01-20 22:37:16    點擊次數(shù):10640
          安娜·米庫舍瓦改進時間序列計量經(jīng)濟學(xué)工具,提供更佳預(yù)測效果。

          MIT Technology Review 中國大陸地區(qū)獨家授權(quán),未經(jīng)授權(quán)嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載。更多精彩內(nèi)容請搜索官方微信“mit-tr”,同我們一道關(guān)注即將商業(yè)化的技術(shù)創(chuàng)新,分享即將資本化的技術(shù)創(chuàng)業(yè)。

          安娜·米庫舍瓦

          對于學(xué)者們的工作,如果你問的多了,總會遇到令人驚訝的描述。

          “我的論文是關(guān)于持久估算的,也就是說你對過去記住了多少?!甭槭±砉W(xué)院(MIT)副教授安娜·米庫舍瓦(Anna Mikusheva)在談及自己的博士論文時說。

          初聽起來,你可能認(rèn)為米庫舍瓦是一名心理學(xué)家或普魯斯特學(xué)者。但事實上,她是一名計量經(jīng)濟學(xué)家:研究經(jīng)濟模型中估算方法的學(xué)者。

          更準(zhǔn)確地講,米庫舍瓦主攻時間序列計量經(jīng)濟學(xué),研究的是與特定統(tǒng)計輸出相關(guān)的時間觀察值序列,比如通貨膨脹、國內(nèi)生產(chǎn)總值和股票價格等。

          所以,當(dāng)米庫舍瓦說“你記得多少”時,她談的實際上是時間序列計量經(jīng)濟學(xué)中的一個關(guān)鍵問題:這些離散數(shù)據(jù)點具有多大程度的關(guān)聯(lián)性,比如某只股票價格的歷史。

          “時間序列與時間依賴性有關(guān),即不同觀察值之間的相互依存關(guān)系?!泵讕焐嵬呓忉屨f。

          就她的工作而言,一是分析該領(lǐng)域內(nèi)現(xiàn)有的經(jīng)濟學(xué)工具,二是幫助開發(fā)可解決時間序列問題的新方法。

          當(dāng)然,要想完整說明諸如通貨膨脹之類的軌跡,你需要全面解釋其所涉及的各種因素。

          不過,計量經(jīng)濟學(xué)可以幫助我們了解這些模型在統(tǒng)計學(xué)上是否可靠,以及經(jīng)濟數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程中是否存在持久性和連續(xù)性。

          基于她的創(chuàng)新性工作和教學(xué),米庫舍瓦在去年年初獲得MIT終身教職職位。

          扭轉(zhuǎn)人生的入學(xué)考試

          從一名蘇聯(lián)兒童到獲得MIT教職職位,米庫舍瓦的個人經(jīng)歷恰恰也是一個充滿諸多非連續(xù)性的時間序列。位于烏拉爾山脈一帶、靠近哈薩克斯坦邊境的俄羅斯城市奧倫堡是她的成長地,但最初,她學(xué)的并不是經(jīng)濟學(xué)。

          “從一開始,從兒童時代起,我恰好就喜歡數(shù)學(xué)?!泵讕焐嵬哒f,“老師們都鼓勵我。”她還回憶說,家人也給予了她精神支持,雖然這未必就是學(xué)術(shù)指向。

          “我的父母對教育非常支持,但他們對教育工作并不是很了解,在這方面也沒有多少經(jīng)驗?!泵讕焐嵬哒f,“我有一位非常好的數(shù)學(xué)老師,她認(rèn)為我有天賦,鼓勵我參加奧林匹克數(shù)學(xué)競賽,于是我就參加了一些地區(qū)級別的競賽?!?/p>

          米庫舍瓦15歲時參加奧林匹克數(shù)學(xué)競賽,雖然后來一直沒有超越地區(qū)級別的門檻,但在參加競賽期間,她獲得了一個機會:莫斯科一家寄宿學(xué)校注意到了她,并表示如果她能通過入學(xué)考試,就會為她留出錄取名額。

          米庫舍瓦通過了考試,離開家鄉(xiāng),去了新的學(xué)校?!斑@是一個很難得的機會?!彼f。

          再之后,米庫舍瓦就讀莫斯科國立大學(xué)(Moscow State University),并于1998年獲得數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。在拿到莫斯科新經(jīng)濟學(xué)院(New Economic School)碩士學(xué)位之后,米庫舍瓦才正式開始經(jīng)濟學(xué)研究,同時又回到莫斯科國立大學(xué)攻讀數(shù)學(xué)博士學(xué)位。

          她在莫斯科國立大學(xué)的博士研究生教育只完成了大約一半:由于太優(yōu)秀,她被哈佛大學(xué)(Harvard University)錄取,攻讀經(jīng)濟學(xué)博士學(xué)位。她最初準(zhǔn)備研究博弈論,但后來轉(zhuǎn)向了時間序列計量經(jīng)濟學(xué),部分原因與她的導(dǎo)師詹姆斯·斯托克(James Stock)有關(guān),因為米克舍瓦認(rèn)為自己能夠解決斯托克早前確定的一些問題。

          “我覺得計量經(jīng)濟學(xué)更適合我。”米庫舍瓦回憶道,“這是一種數(shù)學(xué)統(tǒng)計。我說,‘這可能是我的強項所在?!?/p>

          數(shù)據(jù)的局限性

          米庫舍瓦是對的:她于2007年完成博士學(xué)業(yè),而她提出的“一致漸近逼近”(uniform asymptotic approximation)概念以及與之相關(guān)的論文,很快就被一家頂級期刊發(fā)表。很多用于經(jīng)濟模型評估的統(tǒng)計方法都基于這樣一個假定,即其所涉及的大量數(shù)據(jù)是可以無限增加的。

          但經(jīng)濟數(shù)據(jù)并不是無限的,因此在將經(jīng)典統(tǒng)計方法應(yīng)用于現(xiàn)實世界時,其準(zhǔn)確性有多高?米庫舍瓦的方法表明,模型估算的某些方面可能并不可靠,并暗示經(jīng)濟學(xué)中一些常用的統(tǒng)計方法存在這種不可靠問題。

          “作為計量經(jīng)濟學(xué)家,我們實際上是不開發(fā)模型的,但我們會開發(fā)可供應(yīng)用研究人員使用的方法。而且我認(rèn)為,作為計量經(jīng)濟學(xué)家,我們對我們所提供方法的質(zhì)量還是很在意的?!彼f。

          在最初的成功之后,米庫舍瓦開始追求多層面的研究,其中一些研究是圍繞著“弱識別”(weak identification)開展的。這里的弱識別,是指經(jīng)濟模型的某一方面存在信息匱乏問題。這個問題在一些宏觀經(jīng)濟模型或大型模型中表現(xiàn)得尤為明顯,其中也包括人們所熟知的動態(tài)隨機一般均衡(DSGE)模型。

          “我對其他經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的同事充滿敬意?!泵讕焐嵬哒f,“解決大型宏觀模型問題是一個重大挑戰(zhàn),而他們在這方面做得相當(dāng)成功?!钡瑫r,她又補充說:“動態(tài)隨機一般均衡模型的困難在于,數(shù)據(jù)的支撐力并沒有我們想象的那么強大?!?/p>

          在經(jīng)歷了幾年的職業(yè)生涯之后,現(xiàn)在米庫舍瓦開始強調(diào)她在MIT的工作生活。

          “我們這個院系提供了很好的支持性環(huán)境,一直以來都是這樣?!泵讕焐嵬哒f,“這是最具合作精神的院系之一。人們喜歡交流?!?/p>

          對米庫舍瓦來說,富有成效的對話也會發(fā)生在課堂上。“我喜歡教學(xué)。”她說,“有時候,學(xué)生教給我的,比我教給他們的還多。我喜歡在課堂上討論,他們經(jīng)常會提出非常有趣的問題?!?/p>

          基于自身的教學(xué)努力,米庫舍瓦2008年獲得MIT經(jīng)濟學(xué)研究生教師獎。在研究方面,米庫舍瓦2012年獲得美國經(jīng)濟學(xué)會(American EconomicsAssociation)頒發(fā)的伊萊恩·班尼特研究獎(Elaine Bennett Research Prize);該獎每年頒發(fā)兩次,對象是在7年內(nèi)完成經(jīng)濟學(xué)博士學(xué)業(yè)的女性。

          從近期看,米庫舍瓦將會發(fā)表更多有關(guān)弱識別的論文,并繼續(xù)朝著計量經(jīng)濟學(xué)的新領(lǐng)域邁進。但她的過去和未來研究之間會不會存在強連續(xù)性,那就等時間告訴我們吧。


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