2022年12月8日14：00，廈門大學bevictor伟德官网和王亞南經濟研究院教授、廈門大學特聘教授、博士生導師鄭挺國教授應bevictor伟德官网邀請，進行了主題為“Fast Estimation of a Large TVP-VAR Model with Score-Driven Volatilities”的講座。本次講座在線上進行。鄭挺國教授受到了bevictor伟德官网老師與同學們的熱烈歡迎。bevictor伟德官网黃乃靜副教授主持講座，洪聖傑副教授參加了講座。

鄭挺國，廈門大學bevictor伟德官网和王亞南經濟研究院教授、博士生導師，廈門大學特聘教授，主要從事宏觀經濟與政策分析、宏觀計量學、金融計量學、時間序列分析等領域的研究。近年來在Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、Journal of Multivariate Analysis、Journal of Time Series Analysis等國際學術期刊發表論文近20篇，在《經濟研究》、《經濟學季刊》、《世界經濟》、《金融研究》等國内學術期刊上發表論文50餘篇。曾主持國家自然科學基金項目三項，獲全國優秀博士學位論文提名獎，入選教育部國家級高層次人才、國家萬人計劃青年拔尖人才、福建省哲學社會科學領軍人才、教育部新世紀優秀人才等。

鄭挺國教授提出了一種大型可快速估計的時變參數結構向量自回歸(TVP-SVAR)模型的方法。首先，鄭教授通過對相關文獻的梳理，重點說明了TVP-VAR模型所具有的獨特優勢以及創新之處。

基于得分驅動建模框架，鄭教授系統闡述了模型構建、初始設定、公式推導的過程，鄭教授首先假設TVP-SVAR各方程中結構誤差的時變方差是得分驅動的，然後提出了估計時變參數和時變波動率的濾波和平滑方法。

鄭教授解釋了模型中的參數估計問題，對模型内的相關參數進行了估計，鄭教授指出時變參數的濾波估計可以顯著降低狀态空間的維數，是一個非常快速的估計。此外，可以簡單地推導出一個極快的平滑估計，克服了超高維狀态方程協方差矩陣的逆，為預測和推斷的需要提供了動态模型平均(選擇)和最大似然估計，鄭教授提出的方法比現有的常用方法精度更高。

最後，鄭挺國教授對全球股票市場的動态連通性進行了實證研究，通過對多國家和地區的股票市場進行模拟，對股票市場的溢出效應進行分解，證明了該方法在實時和事後分析方面的優勢。

在講座的過程中，參會老師和同學們積極互動，進行了深入交流，鄭挺國教授也認真細緻地解答了老師和同學們提出的問題。