第十屆環亞太青年計量學者（YEAP）會議在北大圓滿落幕

YEAP會議十年回顧視頻

2025年10月18日至19日，作為環亞太地區青年計量學者交流合作的重要平臺，YEAP會議歷經十年，再次回到會議發源地——北京大學光華管理學院舉行。會議吸引了來自北京大學、清華大學、復旦大學、浙江大學、中國人民大學、中國科學院、西安交通大學、南京大學、武漢大學、華中科技大學、中山大學、廈門大學、上海財經大學、天津大學、北京航空航天大學、對外經濟貿易大學、華東師范大學、山東大學、湖南大學、西南財經大學、暨南大學、東南大學、深圳大學、上海財經大學、山東財經大學、首都經濟貿易大學、澳門大學、新加坡管理大學等近三十所國內外知名高校及科研機構的近百名青年計量學者、資深專家教授及博士生熱情參與。

大會合影

第十屆環亞太青年計量學者（YEAP）會議由北京大學光華管理學院主辦，會議籌備委員會（以姓氏排序）由東南大學統計與數據科學學院孔新兵，湖南大學金融與統計學院李海奇，北京大學光華管理學院宋曉軍、涂云東、解海天（大會主席）、虞吉海，浙江大學經濟學院曾濤等教授團隊組成。為期兩天的議程涵蓋開幕式、5場大會報告、12組專題報告及閉幕式等環節，主題圍繞計量經濟學、金融計量學、時空計量學等多個核心領域的前沿理論、方法創新及實踐應用展開分享，為推動區域內計量學科發展及青年學者成長搭建了高效的溝通橋梁。

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開幕式

開幕式上，北京大學光華管理學院院長、金融學系教授劉俏，華東師范大學統計學院院長、統計交叉科學院院長周勇，清華大學經濟管理學院C.V. Starr講席教授蘇良軍先后為會議致辭。

開幕致辭

劉俏在致辭中指出，計量經濟學是金融科技、數字經濟等新興領域發展的核心支撐。他肯定了YEAP會議在搭建交流平臺、賦能青年學者成長中的關鍵價值，并進一步強調，當前學術研究需以建立自主知識體系為核心目標，聚焦“有組織的科研”，主動錨定國家重大需求開展深度研究。這既是高校履行服務國家戰略的重要責任，更是青年學者加速學術成長、實現科研價值的重要方向。

周勇則將目光投向計量學科的未來發展趨勢。他表示，大數據時代為計量方法創新帶來了“前所未有的機遇”—— 海量多源數據不僅拓展了研究邊界，更推動計量與計算機、統計學、金融學等學科深度交叉，“有太多新問題值得探索”。他呼吁青年學者打破傳統學科壁壘，在跨領域碰撞中尋找新的研究突破口，讓計量理論更好地服務現實需求。

蘇良軍回顧了YEAP會議從最初的小型學術交流活動，到如今成為環亞太地區青年計量學者的標桿平臺，“每一屆會議都見證著青年學者的成長與蛻變”。他從國際視野出發強調，環亞太地區是全球計量學科發展的重要組成部分，唯有加強區域內學者協作、共享學術資源，才能共同應對復雜的經濟問題，推動計量學科發展邁向新的高度。

展旗儀式

本屆大會主席

開幕式特別設置了“YEAP會議十年回顧”環節，以一段溫情的影像短片，清晰回溯了YEAP會議從創立初期的初心、關鍵發展節點，到逐步覆蓋計量核心領域、吸引海內外學者參與的十載歷程，直觀呈現了平臺對青年計量學者學術成長的持續賦能，讓在場參會者深切感受到十年學術傳承的溫度與力量。隨后舉行的“會旗展旗儀式”上，劉俏、周勇、蘇良軍三位致辭嘉賓與北京大學光華管理學院商務統計與經濟計量系主任虞吉海教授、會議發起人涂云東教授一起展開象征著YEAP會議精神與傳承的會旗。會旗既承載著YEAP十年學術積淀的厚重分量，也預示著新一屆學術使命的正式開啟，掌聲交織中，為這一跨區域學術聯結的重要時刻留下深刻的印記。會議開幕式由大會主席北京大學光華管理學院助理教授解海天主持。

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大會報告

兩天議程共安排了5場高水平大會報告，主講嘉賓華東師范大學經管學部教授周勇、清華大學經濟管理學院C.V.Starr講席教授蘇良軍、復旦大學特聘教授陳詩一、廈門大學王亞南經濟研究院南強特聘教授方穎、浙江大學青山講席教授陳松年等國際著名學者圍繞計量學科前沿理論、方法創新及跨界應用展開深度分享，內容涵蓋多元主題，展現計量學科與前沿領域的深度融合，為現場參會者呈現了一場兼具理論高度與實踐價值的學術盛宴。大會報告分別由領域內知名學者——北京大學虞吉海、中山大學李迎星、中國人民大學王霞、中國科學院數學與系統科學研究院孫玉瑩、對外經濟貿易大學陳志鴻等五位資深教授主持。

大會報告主持人

大會報告1

周勇：金融科技中的數據融合與計量方法及其應用

周勇提出，金融數據高敏感性、多源性的特征對處理方法提出創新要求，數據融合技術區別于簡單匯集，核心是深度整合多源數據并挖掘價值以支撐決策。他重點介紹了聯邦學習、局部差分隱私等前沿技術，強調隱私保護的重要性，并結合智能風控、信用評估等場景，說明了多數據融合可解決單一數據識別精度不足的問題。他進而展望了未來兩大研究方向：基于遷移學習的多元數據信用評估，能提升信用卡違約預測效果；基于中間統計量的隱私保護研究，可兼顧數據保密與估計精度，為金融計量實踐提供了清晰的路徑。

大會報告2

蘇良軍：Heterogeneous Panel Data Models with Regime Switching

蘇良軍在報告中直指傳統同質性面板數據模型局限性——實證中同質性檢驗常被拒絕，難以反映真實數據特征，而現有研究多單獨考慮單維度異質性。其團隊創新性地提出了涵蓋跨橫截面與時間雙維度異質性的模型，并設計出了完整估計方法：通過正則化估計和奇異值分解確定機制數量，再經橫截面回歸和k-means聚類完成機制劃分。實證數據分析顯示，該模型能有效解釋菲利普斯曲線變平穩問題，發現變量間在不同階段分別呈現負相關和正相關關系，為復雜數據場景下的計量建模提供重要方法論支撐。

大會報告3

陳詩一：人工智能背景下的智慧養老

陳詩一立足我國老齡化現狀，指出老年人口規模龐大且家庭照料壓力劇增，智慧養老已成必然趨勢。基于覆蓋萬名老年人的追蹤調查數據，其團隊發現智能設備對老年人健康呈“混合效應”：能提升自評健康、緩解抑郁等非功能性指標，但對認知能力等功能性指標有一定負面影響。機制分析表明，智能設備可改善生活習慣，但可能降低線下體檢頻率，且對護工照料呈“替代效應”、對子女照料呈“互補效應”。數據還顯示設備使用率超20%，高數字技能、高學歷老年人獲益更顯著，研究為人工智能背景下的智慧養老政策制定提供了精準支撐。

大會報告4

方穎：人工智能+企業創新模式

方穎重點探討了企業層面“人工智能+”的測度方法及其對創新模式選擇的影響機制。針對傳統研究依賴行業數據的局限，其團隊構建企業級測度體系，從技術與主營業務雙維度出發，運用大語言模型處理專利與年報信息，識別準確率達98%。數據顯示2015-2022年“人工智能+”創新增長率達30%，服務業滲透率最高，結構與美國接近。團隊構建的理論框架指出，企業可通過AI投入改變技術約束，選擇創新模式。研究在測度上實現突破：通過文本算法計算融合程度，基于招聘大數據構建技能詞典測度AI人力投入，且與年報測度可捕捉不同信息。實證表明，下游AI滲透率對企業選擇“人工智能+”模式有顯著正向影響，研究為理解技術與企業創新關系提供了全新視角。

大會報告5

陳松年：Partial Identification of Quantile Selection Models

陳松年在報告中指出，分位數回歸單方程模型難以適配工資與勞動供給聯合決策等雙方程結構，傳統Heckman框架需強參數假設。基于此，其團隊提出創新非參數方法：不對Copula函數設限，通過選擇傾向得分識別高分組子樣本，在其內用矩方程求解系數，兼顧科學性與操作性。為提升效率，研究還實施傾向得分局部平均、局部線性調整減偏等改進。此外，他介紹了聯合建模工資與工作時間的選擇模型，克服工具變量難題。模擬實驗驗證：局部常數法穩定，經局部線性修正后穩健性與精度更優。該研究將分位數回歸推廣至存在樣本選擇的復雜場景，為實證分析提供更可靠的非參數工具，具重要的方法論價值。

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分組報告

會議精心設置了12場分組報告，內容既全面覆蓋計量學科核心領域，又精準聚焦人工智能融合、高維數據處理等新興方向，各場分組報告由各大高校的資深計量學者共同主持把關，他們以深厚的學術積淀確保了研討的專業與深度，為青年學者搭建起精準化、高質量的學術交流平臺。

分組報告1 Model Selection and Validation

主持人：浙江大學曾濤

中國人民大學李勇針對模型誤設問題，提出了基于沙拉堡后驗分布的貝葉斯推斷方法，通過新型懲罰信息準則提升了模型比較準確性；浙江大學肖煒麟用GMM方法分析金融“波動性難題”，證實了波動性多表現為反持久性，挑戰傳統認知；清華大學周凌云提出FarmBreak因子增強正則化模型，通過三步估計程序捕捉結構性斷裂，解決高維數據變量選擇問題。三人研究分別從貝葉斯方法、金融波動分析、高維建模角度完善模型選擇與驗證理論。

分組報告1

分組報告2 Machine Learning and Model Averaging

主持人：清華大學馮穎杰

中國科學院張新雨提出“Prediction-Powered Linear Regression”方法，以線性模型為基準引入未標注數據，平衡模型可解釋性與預測精度；湖南大學汪思韋針對非平穩時間序列，設計Subsample Forecast Combination方法，通過識別結構變點、構建子樣本組合提升預測性能，在股權溢價預測中表現優異；中國科學院馬辰辰創新因子樹模型，結合分類回歸樹與高維因子分析，自動識別多機制轉換的門限變量，在美國金融市場應用中精準捕捉動態特征，為高維時間序列建模提供了新的工具。

分組報告2

分組報告3 Asset Returns and Nonstationary Factors

主持人：北京大學宋曉軍

復旦大學尹子涵采用LTS工具變量法，降低資產收益率預測的計算成本，在多國股指預測中夏普比率優于傳統模型；中國人民大學苑宗堯針對非平穩因子模型，采用局部主成分分析估計，允許因子載荷隨時間變化，模擬顯示其優于傳統主成分分析；南京大學吳見彬構建新建?？蚣?，劃分日內與隔夜收益率，用得分驅動法處理外溢性，解決傳統DCC模型低估相關性、忽略厚尾特征的問題，實證揭示中美市場外溢效應變化規律。

分組報告3

分組報告4 Financial Econometrics

主持人：復旦大學朱雪寧

西南財經大學蘭偉提出高維樣本分割alpha檢驗，以解決因子投資過擬合問題；浙江大學周聞宇定義“有效邊界最小張成集”，提供估計與推斷方法，在動量交易策略中驗證有效性；澳門大學丁一開發高頻高維跳躍風險因子檢驗方法，拆解股價波動、構建增量矩陣，發現美股至多3個因子可解釋系統跳躍風險；清華大學王梓涵采用加權校準估計法，提升因子個數估計正確率，在標普500數據與宏觀預測中驗證實用性。

分組報告4

分組報告5 Panel Data and Robust Inference

主持人：西安交通大學張飛鵬

湖南大學李海奇設計SPQR-MGS模型，引入混合組結構與平滑化技巧，通過懲罰化K均值算法實現分組識別，在股票收益預測中精準識別有效變量；清華大學張珉源針對大N小T面板分位數回歸，用CCE方法處理交互因子，提出兩步修正程序消除偏誤；上海財經大學嚴雅毅構建高維面板穩健推斷框架，提出兩類Nagaev不等式，在資產定價實證中避免高估顯著變量；新加坡管理大學閔鵬瑾采用 “LOO-CV”去偏法，解決高維二次型參數穩健推斷問題，表明簇內相關強時控制檢驗規模效果優越。

分組報告5

分組報告6 Causal Inference

主持人：中國人民大學王瑩

山東大學陳強結合斷點回歸兩種框架，提出可信框架避免內生性與設定偏差；山東大學齊霽針對雙重差分法平行趨勢假設失效問題，構建平行趨勢匹配估計量，在拉隆德數據中結果接近實驗值；廈門大學曾穎提出百分點平均處理效應估計方法，解決半對數回歸中Jensen不等式偏差，適用于處理效應異質性場景；中國人民大學吳澤齊提出平衡神經網絡加權法，用深度神經網絡緩解維度詛咒，實現多種處理模型的去偏估計。

分組報告6

分組報告7 Time Series Analysis

主持人：中央財經大學黃乃靜

深圳大學陳海強用非參數趨勢分位數模型分析中國氣溫數據，發現高緯度地區升溫更快，氣候變暖增加野火風險，創新“分箱取分位再平滑”估計策略；湖南大學費毅捷構建輕度平穩誤差時間序列回歸框架，推廣IVX-AR校正方法，解決弱偽回歸與推斷偏誤問題；復旦大學王曉虎提出“局部分數積分過程”框架，推導出單位根檢驗新極限分布，在美債收益率泡沫檢驗中識別出1978年前后顯著泡沫階段，統一平穩與非平穩檢驗理論。

分組報告7

分組報告8 Networks Analysis

主持人：上海財經大學楊超

廈門大學張豐采用自適應嶺回歸收縮估計法，結合子空間投影與穩健協方差估計，在統計引文網絡中有效識別網絡效應；暨南大學曹詩韻采用低秩結構假設，結合正交矩量與樣本劃分，估計高維動態效應參數，在分析中國多層網絡經濟與生物多樣性關系中驗證有效性；對外經濟貿易大學陳鑒堃構建兩層網絡交互模型，用GMM框架處理異方差性，提出穩健二次矩量，為社交、經濟網絡層次性分析提供新路徑。

分組報告8

分組報告9 Dynamic Networks and Learning

主持人：北京大學沈周瑜

西南財經大學常晉源采用基于常微分方程的深度學習生成方法，實現條件分布端到端學習，在圖像數據任務中表現優異；澳門大學李德柜提出分組時變網絡向量自回歸模型，引入潛在分組結構減少參數，結合聚合聚類與局部線性平滑，適用于金融、社交網絡分析；對外經濟貿易大學武伯堯設計了高維時變廣義網絡自回歸模型，允許系數與網絡結構時變，用非參數核估計與Bootstrap推斷，在金融輿情分析中驗證穩健性。

分組報告9

分組報告10 Financial Econometrics

主持人：復旦大學付中昊

東南大學孔新兵的研究構建出高維二值變量極大似然估計框架，適用于非平穩與協整情形，在資產跳躍分析中提取有效因子，解釋系統性風險傳導；武漢大學劉成在研究中將高頻數據同步問題重構為矩陣補全問題，極小化核范數捕捉低秩結構，顯著降低同步誤差，提升投資組合夏普比率；北京航空航天大學崔文昊提出可解釋市場微觀結構噪聲框架，分解噪聲并量化交易信息貢獻，改善波動率特征曲線，為市場質量評估提供工具。

分組報告10

分組報告11 Spatial Econometrics

主持人：清華大學李紅軍

首都經濟貿易大學李鯤鵬引入三種增強方法處理空間權重矩陣內生性，開發QML估計程序，模擬顯示穩健可靠；廈門大學許杏柏采用休伯IV與休伯GMM估計法，解決空間自回歸模型長尾擾動問題，在城市熱島效應與房價關系研究中驗證價值；天津大學楊陽構建空間乘法誤差模型，適應多種空間相關性，用Gamma PMLE估計，在網絡溢出效應弱正數據中表現良好，可估計平均百分比溢出效應。

分組報告11

分組報告12 Panel Data Models

主持人：北京大學李少然

上海財經大學張征宇提出貝葉斯魯棒先驗分布估計量，閉式解糾偏非線性面板模型，實證中推斷更準確；山東財經大學顏冠鵬基于完全信息變換消除固定效應，證明估計量在短、長、大面板中均具一致性，異方差下偏差可忽略；北京大學王柏晴提出層次因子模型聚類方法，用凝聚聚類與信息準則確定分組，在宏觀經濟預測中發現新分組結構，外樣本預測效果優于傳統地理分組。

分組報告12

在兩天的會議過程中，青年學者們在最新研究成果和國內外前沿熱點問題上發表了自己的見解，每場分組報告均專門設置互動點評與提問環節。會場內外，青年學者與領域內頂尖專家圍繞研究方法的創新性、實證設計的合理性、成果的應用前景展開了深度交流，既充分肯定研究中的創新亮點，也針對性提出優化建議，為青年學者完善研究成果、推動學術價值轉化提供了有力支撐。

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閉幕式

YEAP會議發起人、北京大學光華管理學院教授涂云東主持了閉幕式。他系統總結本次會議的學術成果：兩天會議匯聚海內外計量學者，通過5場高水平大會報告與39篇高質量論文報告，既覆蓋了面板數據、因子模型等計量學科基礎領域，也深入機器學習、因果推斷等前沿交叉方向，更落地到金融科技、人工智能、民生保障等現實應用場景，全面呈現了計量學科的全維度前沿動態。他對主旨演講嘉賓的深度分享、分組報告學者們的精彩呈現致以高度贊揚，向組委會團隊細致周密的籌備、幕后工作人員和志愿者們的辛勤付出表達了誠摯感謝，并鄭重宣布第十一屆YEAP會議將于2026年在浙江大學召開。第十一屆YEAP會議籌備委員會代表——浙江大學青山講席教授陳松年發表閉幕致辭。他寄語全體參會者以YEAP會議為契機深化跨區域學術協作，共同推動環亞太地區計量學科高質量發展，同時歡迎并期待大家明年在浙大見面。會議最后，涂云東與下屆大會主席曾濤舉行了會旗交接儀式。會旗在兩人手中平穩傳遞，既定格了本屆會議的圓滿落幕，也象征著YEAP學術精神的接力傳承，現場掌聲雷動。

閉幕式

十載YEAP薪火相傳，四十光華弦歌不輟。恰逢北京大學光華管理學院四十華誕，本屆YEAP會議跨越十年重回發源地，早已超越一場學術盛會的范疇，成為聯結過往與未來的特殊印記。從2015年首屆牽頭到本屆主場承辦，光華始終以開放的視野、務實的擔當深耕學術沃土，為青年學者搭建起兼具深度與廣度的交流橋梁；而歷經十年沉淀的YEAP會議，也始終以“推動學術對話、賦能學科創新”為核心，持續為計量學科注入鮮活的青年動能。未來，期待YEAP會議繼續凝聚環亞太青年智慧，讓計量學科的創新突破既扎根區域經濟發展實踐，更回應全球金融治理的時代命題；而光華也將以每一次這樣的跨區域學術聯結為契機，在邁向世界一流商學院的征程中，持續為青年學者搭建高質量的交流平臺，與全球同仁攜手，為經濟金融領域的知識創造、社會進步注入持久動能，共同為環亞太乃至全球計量學科發展貢獻力量。

環亞太青年計量學者（YEAP）會議

計量經濟學與金融計量學融合經濟、金融理論，借助數理統計與計算機技術，從實際數據中挖掘因果、預測風險、評估決策，因此在經濟金融領域應用廣泛。隨著全球經濟與教育合作加深，環亞太地區從事該領域研究的青年學者群體日益壯大，其研究成果發表于國內外頂尖期刊，產學研合作均產生了重要的學術影響和社會效應。YEAP正是這樣一群由年輕學者結成的組織，這個群體現已有近400名固定成員。自2015年首次舉辦以來，環亞太青年計量學者（YEAP）會議歷經十載，先后在北京大學（2015、2025）、對外經濟貿易大學（2016）、中國人民大學（2017）、上海財經大學（2018）、上海交通大學（2019、2022）、武漢大學（2021）、復旦大學（2023）、南京審計大學（2024）成功舉辦。十年積淀，會議致力于推動學術交流與學科創新，吸引大量亞太地區青年教師和博士研究生參與，現已成為亞太地區從事計量經濟學、金融計量學及相關領域的青年學者展示最新研究成果、交流前沿學術觀點的優質平臺。

來源 |北大光華學術資訊

審閱|塔娜