10月24日上午，统计与数学学院统计学双周学术论坛秋季第四期在卓远楼305室举行。本期论坛由喻达磊博士作题为《REQML estimator for mixed regressive, spatial autoregressive model and its small sample bias》的学术讲座。学院部分教师、硕士和博士研究生听取报告并展开了深入的研讨和交流。

    本次讲座围绕混合空间自回归（MRSAR）模型展开。喻达磊向大家详细地介绍了MRSAR模型，并围绕该模型的发展脉络对当前的相关理论做了综述性回顾。在此基础上，在宽松的分布假设下，喻达磊提出了准限制性极大似然（REQML）估计，同时给出了此估计量二阶偏差（second-order-bias）之显明表达式，并据此提出了REQML框架下的纠偏估计（精确到二阶）。在正态分布和非正态分布情形下，大量的数值模拟研究显示了在样本容量相对较小的情况下，准极大似然估计方法（QML）存在较大的偏差，而这些偏差可以有效地被所提出的REQML估计及其纠偏形式所消除。最后，通过对一组实际数据的分析演示了对各种估计方法，进一步证明了所提出方法的有效性和精确性。

    本次讲座因其理论的前沿性和实用性引起了在座师生的密切关注，参加论坛的师生随后就报告主题展开了详细的学术讨论，取得了良好的交流效果。

    喻达磊，香港城市大学统计学博士，副教授。研究领域为随机效应模型、混合模型和空间计量经济学模型的统计推断。已在Stat. Med.、J. Multivariate Anal.等国际统计期刊发表多篇论文。