文澜金融论坛（第298期）

摘要：

复杂时空过程的非线性建模一直是地理空间大数据分析中的一大挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种称为半参数动态函数系数自回归时空模型。这个模型可以用于考虑具有不规则观测位置和空间非平稳性但在时间方向平稳的时空数据。本文采用了两种估计方法来处理模型中的半参数部分。为了捕捉动态空间邻近时间滞后效应，本文首先使用了预先指定的空间权重矩阵，然后提出了一种通过矩阵融合生成权重矩阵的方法。我们证明了估计量在一些假设条件下具有渐近正态性，并通过蒙特卡洛模拟验证了估计的有限样本特性。在实证例子当中，本模型也应用于分析欧洲零售油市场，结果表明欧洲各国的零售油市场存在非线性的空间邻居效应，进一步佐证了本模型的有效性。

主讲人介绍：

任晓航，中南大学商学院特聘副教授，Elsevier中国高被引学者，全球前2%顶尖科学家，主要从事能源金融、金融风险、金融计量等方面的研究，在Journal of the American Statistical Association、Transportation Research Part A、Energy Economics、Quantitative Finance、Review of Quantitative Finance and Accounting、International Review of Financial Analysis、Technological Forecasting and Social Change、Business Strategy and the Environment、Pacific-Basin Finance Journal、Applied Energy、Resources Policy、Renewable & Sustainable Energy Review、Energy、管理科学学报（英文版）、系统工程理论与实践、中国管理科学等国内外权威期刊上发表论文一百余篇，其中ESI热点文章/高被引论文三十余篇。担任Sustainable Communities(Taylor & Francis)领域主编，Humanities & Social Sciences Communications（Nature旗下唯一面向人文社会科学的子刊）等期刊副主编，Climate Change Economics, Economic Change and Restructuring等SSCI期刊客座主编。