第十届环亚太青年计量学者（YEAP）会议在北大圆满落幕

YEAP会议十年回顾视频

2025年10月18日至19日，作为环亚太地区青年计量学者交流合作的重要平台，YEAP会议历经十年，再次回到会议发源地——北京大学光华管理学院举行。会议吸引了来自北京大学、清华大学、复旦大学、浙江大学、中国人民大学、中国科学院、西安交通大学、南京大学、武汉大学、华中科技大学、中山大学、厦门大学、上海财经大学、天津大学、北京航空航天大学、对外经济贸易大学、华东师范大学、山东大学、湖南大学、西南财经大学、暨南大学、东南大学、深圳大学、上海财经大学、山东财经大学、首都经济贸易大学、澳门大学、新加坡管理大学等近三十所国内外知名高校及科研机构的近百名青年计量学者、资深专家教授及博士生热情参与。

大会合影

第十届环亚太青年计量学者（YEAP）会议由北京大学光华管理学院主办，会议筹备委员会（以姓氏排序）由东南大学统计与数据科学学院孔新兵，湖南大学金融与统计学院李海奇，北京大学光华管理学院宋晓军、涂云东、解海天（大会主席）、虞吉海，浙江大学经济学院曾涛等教授团队组成。为期两天的议程涵盖开幕式、5场大会报告、12组专题报告及闭幕式等环节，主题围绕计量经济学、金融计量学、时空计量学等多个核心领域的前沿理论、方法创新及实践应用展开分享，为推动区域内计量学科发展及青年学者成长搭建了高效的沟通桥梁。

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开幕式

开幕式上，北京大学光华管理学院院长、金融学系教授刘俏，华东师范大学统计学院院长、统计交叉科学院院长周勇，清华大学经济管理学院C.V. Starr讲席教授苏良军先后为会议致辞。

开幕致辞

刘俏在致辞中指出，计量经济学是金融科技、数字经济等新兴领域发展的核心支撑。他肯定了YEAP会议在搭建交流平台、赋能青年学者成长中的关键价值，并进一步强调，当前学术研究需以建立自主知识体系为核心目标，聚焦“有组织的科研”，主动锚定国家重大需求开展深度研究。这既是高校履行服务国家战略的重要责任，更是青年学者加速学术成长、实现科研价值的重要方向。

周勇则将目光投向计量学科的未来发展趋势。他表示，大数据时代为计量方法创新带来了“前所未有的机遇”—— 海量多源数据不仅拓展了研究边界，更推动计量与计算机、统计学、金融学等学科深度交叉，“有太多新问题值得探索”。他呼吁青年学者打破传统学科壁垒，在跨领域碰撞中寻找新的研究突破口，让计量理论更好地服务现实需求。

苏良军回顾了YEAP会议从最初的小型学术交流活动，到如今成为环亚太地区青年计量学者的标杆平台，“每一届会议都见证着青年学者的成长与蜕变”。他从国际视野出发强调，环亚太地区是全球计量学科发展的重要组成部分，唯有加强区域内学者协作、共享学术资源，才能共同应对复杂的经济问题，推动计量学科发展迈向新的高度。

展旗仪式

本届大会主席

开幕式特别设置了“YEAP会议十年回顾”环节，以一段温情的影像短片，清晰回溯了YEAP会议从创立初期的初心、关键发展节点，到逐步覆盖计量核心领域、吸引海内外学者参与的十载历程，直观呈现了平台对青年计量学者学术成长的持续赋能，让在场参会者深切感受到十年学术传承的温度与力量。随后举行的“会旗展旗仪式”上，刘俏、周勇、苏良军三位致辞嘉宾与北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系主任虞吉海教授、会议发起人涂云东教授一起展开象征着YEAP会议精神与传承的会旗。会旗既承载着YEAP十年学术积淀的厚重分量，也预示着新一届学术使命的正式开启，掌声交织中，为这一跨区域学术联结的重要时刻留下深刻的印记。会议开幕式由大会主席北京大学光华管理学院助理教授解海天主持。

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大会报告

两天议程共安排了5场高水平大会报告，主讲嘉宾华东师范大学经管学部教授周勇、清华大学经济管理学院C.V.Starr讲席教授苏良军、复旦大学特聘教授陈诗一、厦门大学王亚南经济研究院南强特聘教授方颖、浙江大学青山讲席教授陈松年等国际著名学者围绕计量学科前沿理论、方法创新及跨界应用展开深度分享，内容涵盖多元主题，展现计量学科与前沿领域的深度融合，为现场参会者呈现了一场兼具理论高度与实践价值的学术盛宴。大会报告分别由领域内知名学者——北京大学虞吉海、中山大学李迎星、中国人民大学王霞、中国科学院数学与系统科学研究院孙玉莹、对外经济贸易大学陈志鸿等五位资深教授主持。

大会报告主持人

大会报告1

周勇：金融科技中的数据融合与计量方法及其应用

周勇提出，金融数据高敏感性、多源性的特征对处理方法提出创新要求，数据融合技术区别于简单汇集，核心是深度整合多源数据并挖掘价值以支撑决策。他重点介绍了联邦学习、局部差分隐私等前沿技术，强调隐私保护的重要性，并结合智能风控、信用评估等场景，说明了多数据融合可解决单一数据识别精度不足的问题。他进而展望了未来两大研究方向：基于迁移学习的多元数据信用评估，能提升信用卡违约预测效果；基于中间统计量的隐私保护研究，可兼顾数据保密与估计精度，为金融计量实践提供了清晰的路径。

大会报告2

苏良军：Heterogeneous Panel Data Models with Regime Switching

苏良军在报告中直指传统同质性面板数据模型局限性——实证中同质性检验常被拒绝，难以反映真实数据特征，而现有研究多单独考虑单维度异质性。其团队创新性地提出了涵盖跨横截面与时间双维度异质性的模型，并设计出了完整估计方法：通过正则化估计和奇异值分解确定机制数量，再经横截面回归和k-means聚类完成机制划分。实证数据分析显示，该模型能有效解释菲利普斯曲线变平稳问题，发现变量间在不同阶段分别呈现负相关和正相关关系，为复杂数据场景下的计量建模提供重要方法论支撑。

大会报告3

陈诗一：人工智能背景下的智慧养老

陈诗一立足我国老龄化现状，指出老年人口规模庞大且家庭照料压力剧增，智慧养老已成必然趋势。基于覆盖万名老年人的追踪调查数据，其团队发现智能设备对老年人健康呈“混合效应”：能提升自评健康、缓解抑郁等非功能性指标，但对认知能力等功能性指标有一定负面影响。机制分析表明，智能设备可改善生活习惯，但可能降低线下体检频率，且对护工照料呈“替代效应”、对子女照料呈“互补效应”。数据还显示设备使用率超20%，高数字技能、高学历老年人获益更显著，研究为人工智能背景下的智慧养老政策制定提供了精准支撑。

大会报告4

方颖：人工智能+企业创新模式

方颖重点探讨了企业层面“人工智能+”的测度方法及其对创新模式选择的影响机制。针对传统研究依赖行业数据的局限，其团队构建企业级测度体系，从技术与主营业务双维度出发，运用大语言模型处理专利与年报信息，识别准确率达98%。数据显示2015-2022年“人工智能+”创新增长率达30%，服务业渗透率最高，结构与美国接近。团队构建的理论框架指出，企业可通过AI投入改变技术约束，选择创新模式。研究在测度上实现突破：通过文本算法计算融合程度，基于招聘大数据构建技能词典测度AI人力投入，且与年报测度可捕捉不同信息。实证表明，下游AI渗透率对企业选择“人工智能+”模式有显著正向影响，研究为理解技术与企业创新关系提供了全新视角。

大会报告5

陈松年：Partial Identification of Quantile Selection Models

陈松年在报告中指出，分位数回归单方程模型难以适配工资与劳动供给联合决策等双方程结构，传统Heckman框架需强参数假设。基于此，其团队提出创新非参数方法：不对Copula函数设限，通过选择倾向得分识别高分组子样本，在其内用矩方程求解系数，兼顾科学性与操作性。为提升效率，研究还实施倾向得分局部平均、局部线性调整减偏等改进。此外，他介绍了联合建模工资与工作时间的选择模型，克服工具变量难题。模拟实验验证：局部常数法稳定，经局部线性修正后稳健性与精度更优。该研究将分位数回归推广至存在样本选择的复杂场景，为实证分析提供更可靠的非参数工具，具重要的方法论价值。

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分组报告

会议精心设置了12场分组报告，内容既全面覆盖计量学科核心领域，又精准聚焦人工智能融合、高维数据处理等新兴方向，各场分组报告由各大高校的资深计量学者共同主持把关，他们以深厚的学术积淀确保了研讨的专业与深度，为青年学者搭建起精准化、高质量的学术交流平台。

分组报告1 Model Selection and Validation

主持人：浙江大学曾涛

中国人民大学李勇针对模型误设问题，提出了基于沙拉堡后验分布的贝叶斯推断方法，通过新型惩罚信息准则提升了模型比较准确性；浙江大学肖炜麟用GMM方法分析金融“波动性难题”，证实了波动性多表现为反持久性，挑战传统认知；清华大学周凌云提出FarmBreak因子增强正则化模型，通过三步估计程序捕捉结构性断裂，解决高维数据变量选择问题。三人研究分别从贝叶斯方法、金融波动分析、高维建模角度完善模型选择与验证理论。

分组报告1

分组报告2 Machine Learning and Model Averaging

主持人：清华大学冯颖杰

中国科学院张新雨提出“Prediction-Powered Linear Regression”方法，以线性模型为基准引入未标注数据，平衡模型可解释性与预测精度；湖南大学汪思韦针对非平稳时间序列，设计Subsample Forecast Combination方法，通过识别结构变点、构建子样本组合提升预测性能，在股权溢价预测中表现优异；中国科学院马辰辰创新因子树模型，结合分类回归树与高维因子分析，自动识别多机制转换的门限变量，在美国金融市场应用中精准捕捉动态特征，为高维时间序列建模提供了新的工具。

分组报告2

分组报告3 Asset Returns and Nonstationary Factors

主持人：北京大学宋晓军

复旦大学尹子涵采用LTS工具变量法，降低资产收益率预测的计算成本，在多国股指预测中夏普比率优于传统模型；中国人民大学苑宗尧针对非平稳因子模型，采用局部主成分分析估计，允许因子载荷随时间变化，模拟显示其优于传统主成分分析；南京大学吴见彬构建新建模框架，划分日内与隔夜收益率，用得分驱动法处理外溢性，解决传统DCC模型低估相关性、忽略厚尾特征的问题，实证揭示中美市场外溢效应变化规律。

分组报告3

分组报告4 Financial Econometrics

主持人：复旦大学朱雪宁

西南财经大学兰伟提出高维样本分割alpha检验，以解决因子投资过拟合问题；浙江大学周闻宇定义“有效边界最小张成集”，提供估计与推断方法，在动量交易策略中验证有效性；澳门大学丁一开发高频高维跳跃风险因子检验方法，拆解股价波动、构建增量矩阵，发现美股至多3个因子可解释系统跳跃风险；清华大学王梓涵采用加权校准估计法，提升因子个数估计正确率，在标普500数据与宏观预测中验证实用性。

分组报告4

分组报告5 Panel Data and Robust Inference

主持人：西安交通大学张飞鹏

湖南大学李海奇设计SPQR-MGS模型，引入混合组结构与平滑化技巧，通过惩罚化K均值算法实现分组识别，在股票收益预测中精准识别有效变量；清华大学张珉源针对大N小T面板分位数回归，用CCE方法处理交互因子，提出两步修正程序消除偏误；上海财经大学严雅毅构建高维面板稳健推断框架，提出两类Nagaev不等式，在资产定价实证中避免高估显著变量；新加坡管理大学闵鹏瑾采用 “LOO-CV”去偏法，解决高维二次型参数稳健推断问题，表明簇内相关强时控制检验规模效果优越。

分组报告5

分组报告6 Causal Inference

主持人：中国人民大学王莹

山东大学陈强结合断点回归两种框架，提出可信框架避免内生性与设定偏差；山东大学齐霁针对双重差分法平行趋势假设失效问题，构建平行趋势匹配估计量，在拉隆德数据中结果接近实验值；厦门大学曾颖提出百分点平均处理效应估计方法，解决半对数回归中Jensen不等式偏差，适用于处理效应异质性场景；中国人民大学吴泽齐提出平衡神经网络加权法，用深度神经网络缓解维度诅咒，实现多种处理模型的去偏估计。

分组报告6

分组报告7 Time Series Analysis

主持人：中央财经大学黄乃静

深圳大学陈海强用非参数趋势分位数模型分析中国气温数据，发现高纬度地区升温更快，气候变暖增加野火风险，创新“分箱取分位再平滑”估计策略；湖南大学费毅捷构建轻度平稳误差时间序列回归框架，推广IVX-AR校正方法，解决弱伪回归与推断偏误问题；复旦大学王晓虎提出“局部分数积分过程”框架，推导出单位根检验新极限分布，在美债收益率泡沫检验中识别出1978年前后显著泡沫阶段，统一平稳与非平稳检验理论。

分组报告7

分组报告8 Networks Analysis

主持人：上海财经大学杨超

厦门大学张丰采用自适应岭回归收缩估计法，结合子空间投影与稳健协方差估计，在统计引文网络中有效识别网络效应；暨南大学曹诗韵采用低秩结构假设，结合正交矩量与样本划分，估计高维动态效应参数，在分析中国多层网络经济与生物多样性关系中验证有效性；对外经济贸易大学陈鉴堃构建两层网络交互模型，用GMM框架处理异方差性，提出稳健二次矩量，为社交、经济网络层次性分析提供新路径。

分组报告8

分组报告9 Dynamic Networks and Learning

主持人：北京大学沈周瑜

西南财经大学常晋源采用基于常微分方程的深度学习生成方法，实现条件分布端到端学习，在图像数据任务中表现优异；澳门大学李德柜提出分组时变网络向量自回归模型，引入潜在分组结构减少参数，结合聚合聚类与局部线性平滑，适用于金融、社交网络分析；对外经济贸易大学武伯尧设计了高维时变广义网络自回归模型，允许系数与网络结构时变，用非参数核估计与Bootstrap推断，在金融舆情分析中验证稳健性。

分组报告9

分组报告10 Financial Econometrics

主持人：复旦大学付中昊

东南大学孔新兵的研究构建出高维二值变量极大似然估计框架，适用于非平稳与协整情形，在资产跳跃分析中提取有效因子，解释系统性风险传导；武汉大学刘成在研究中将高频数据同步问题重构为矩阵补全问题，极小化核范数捕捉低秩结构，显著降低同步误差，提升投资组合夏普比率；北京航空航天大学崔文昊提出可解释市场微观结构噪声框架，分解噪声并量化交易信息贡献，改善波动率特征曲线，为市场质量评估提供工具。

分组报告10

分组报告11 Spatial Econometrics

主持人：清华大学李红军

首都经济贸易大学李鲲鹏引入三种增强方法处理空间权重矩阵内生性，开发QML估计程序，模拟显示稳健可靠；厦门大学许杏柏采用休伯IV与休伯GMM估计法，解决空间自回归模型长尾扰动问题，在城市热岛效应与房价关系研究中验证价值；天津大学杨阳构建空间乘法误差模型，适应多种空间相关性，用Gamma PMLE估计，在网络溢出效应弱正数据中表现良好，可估计平均百分比溢出效应。

分组报告11

分组报告12 Panel Data Models

主持人：北京大学李少然

上海财经大学张征宇提出贝叶斯鲁棒先验分布估计量，闭式解纠偏非线性面板模型，实证中推断更准确；山东财经大学颜冠鹏基于完全信息变换消除固定效应，证明估计量在短、长、大面板中均具一致性，异方差下偏差可忽略；北京大学王柏晴提出层次因子模型聚类方法，用凝聚聚类与信息准则确定分组，在宏观经济预测中发现新分组结构，外样本预测效果优于传统地理分组。

分组报告12

在两天的会议过程中，青年学者们在最新研究成果和国内外前沿热点问题上发表了自己的见解，每场分组报告均专门设置互动点评与提问环节。会场内外，青年学者与领域内顶尖专家围绕研究方法的创新性、实证设计的合理性、成果的应用前景展开了深度交流，既充分肯定研究中的创新亮点，也针对性提出优化建议，为青年学者完善研究成果、推动学术价值转化提供了有力支撑。

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闭幕式

YEAP会议发起人、北京大学光华管理学院教授涂云东主持了闭幕式。他系统总结本次会议的学术成果：两天会议汇聚海内外计量学者，通过5场高水平大会报告与39篇高质量论文报告，既覆盖了面板数据、因子模型等计量学科基础领域，也深入机器学习、因果推断等前沿交叉方向，更落地到金融科技、人工智能、民生保障等现实应用场景，全面呈现了计量学科的全维度前沿动态。他对主旨演讲嘉宾的深度分享、分组报告学者们的精彩呈现致以高度赞扬，向组委会团队细致周密的筹备、幕后工作人员和志愿者们的辛勤付出表达了诚挚感谢，并郑重宣布第十一届YEAP会议将于2026年在浙江大学召开。第十一届YEAP会议筹备委员会代表——浙江大学青山讲席教授陈松年发表闭幕致辞。他寄语全体参会者以YEAP会议为契机深化跨区域学术协作，共同推动环亚太地区计量学科高质量发展，同时欢迎并期待大家明年在浙大见面。会议最后，涂云东与下届大会主席曾涛举行了会旗交接仪式。会旗在两人手中平稳传递，既定格了本届会议的圆满落幕，也象征着YEAP学术精神的接力传承，现场掌声雷动。

闭幕式

十载YEAP薪火相传，四十光华弦歌不辍。恰逢北京大学光华管理学院四十华诞，本届YEAP会议跨越十年重回发源地，早已超越一场学术盛会的范畴，成为联结过往与未来的特殊印记。从2015年首届牵头到本届主场承办，光华始终以开放的视野、务实的担当深耕学术沃土，为青年学者搭建起兼具深度与广度的交流桥梁；而历经十年沉淀的YEAP会议，也始终以“推动学术对话、赋能学科创新”为核心，持续为计量学科注入鲜活的青年动能。未来，期待YEAP会议继续凝聚环亚太青年智慧，让计量学科的创新突破既扎根区域经济发展实践，更回应全球金融治理的时代命题；而光华也将以每一次这样的跨区域学术联结为契机，在迈向世界一流商学院的征程中，持续为青年学者搭建高质量的交流平台，与全球同仁携手，为经济金融领域的知识创造、社会进步注入持久动能，共同为环亚太乃至全球计量学科发展贡献力量。

环亚太青年计量学者（YEAP）会议

计量经济学与金融计量学融合经济、金融理论，借助数理统计与计算机技术，从实际数据中挖掘因果、预测风险、评估决策，因此在经济金融领域应用广泛。随着全球经济与教育合作加深，环亚太地区从事该领域研究的青年学者群体日益壮大，其研究成果发表于国内外顶尖期刊，产学研合作均产生了重要的学术影响和社会效应。YEAP正是这样一群由年轻学者结成的组织，这个群体现已有近400名固定成员。自2015年首次举办以来，环亚太青年计量学者（YEAP）会议历经十载，先后在北京大学（2015、2025）、对外经济贸易大学（2016）、中国人民大学（2017）、上海财经大学（2018）、上海交通大学（2019、2022）、武汉大学（2021）、复旦大学（2023）、南京审计大学（2024）成功举办。十年积淀，会议致力于推动学术交流与学科创新，吸引大量亚太地区青年教师和博士研究生参与，现已成为亚太地区从事计量经济学、金融计量学及相关领域的青年学者展示最新研究成果、交流前沿学术观点的优质平台。

来源 |北大光华学术资讯

审阅|塔娜