龚金国，西南财经大学统计学院数量经济研究所副教授。主要从事金融计量经济学、非线性时间序列分析等方面的研究。
在《数量经济技术经济研究》、《Economic Modelling》、《数理统计与管理》等国内外学术期刊发表论文10多篇。
目前正主持一项国家社科基金项目和一项教育部人文社科等项目。

研究领域
非参数计量经济学，
Copula理论及其在经济、金融中的应用

学习工作简历
2013.03-2014.02，伦敦政治经济学院（LSE）统计系，访问学者
2011，西南财经大学数量经济学专业，经济学博士
2005，四川大学应用数学专业，理学硕士
1998，重庆师范大学数学教育专业，理学学士
2011.12—至今，西南财经大学统计学院，副教授
2006.12—2011.11，西南财经大学统计学院，讲师
2009.2—2009.6，台湾淡江大学统计学，访问学者
2005.7—2006.11，西南财经大学经济数学学院，助教
1998.7—2002.08，四川文理学院数学系，助教

主讲课程
1，计量经济学
2， 中级计量经济学
3，非参数计量经济学
4，金融时间序列分析

问答汇总
Q1:坛友tracychenxia:
龚老师：
     您好！
我查了一些文献，看到都是关于copula在金融的运用，之前有个朋友做水资源方面的，和他一起看了点copula函数理论，我想把这个应用到将来的学习中，能把这个理论运用到财政、产业方面吗？谢谢龚老师！
A1:
谢谢你的提问。
这里首先需要明白Copula理论的出发点。Copula理论主要是针对随机向量联合分布及其相关结构建模的一种方法，由于该方法的众多优势（特别是可以将边际分布与相关结构分别进行建模、考虑尾部相关性等），目前被广泛应用在众多领域，比如，金融、保险、环境科学等。至于在财政、产业方面，很遗憾，我对该领域没进行研究，但我想，在财政产业方面如果涉及到随机向量联合分布或相关结构建模的话，你可以试图考虑Copula方法。


Q2:坛友蓝_23:
龚老师，您好。
针对偏态数据的分析，请教问题如下：
1、利用bootstrap法求百分位数、几何均数等统计量的P95的置信区间。
   （还有其他更好的方法分析）
2、复杂抽样的分析，考虑整群分层的因素，如何融入软件分析。国内、外有文献报道，但没有具体的过程。
3、偏态数据的转换为正态性：对数变换不满足正态性，参考陈锋老师《现代医学统计方法与STATA应用》box-cox变换，结果是不了了之，让人模棱两可。
A2:
谢谢你的提问!
关于偏态数据，常见的居民收入就应该属于此类。针对你的问题1和3，需要考虑的是：偏态数据是来自何种概率分布的一个样本，这个概率分布是存在但未知的。因此一种思路是假设该偏态数据（或经某种转换后的数据）来自某一个已知的概率分布，参数未知（可通过MLE估计）；另一种思路是直接通过非参数核密度方法进行估计，不需要事先假设概率分布。此外，数据本身（或数据转化后）为什么要满足正态性，我不得而知，或许是因为简单、性质好的缘故吧，你是否可以考虑为偏态分布（比如：skewed t distribution）。当然，最后你还可以做分布假设检验。一旦有了概率分布，你可以通过理论计算相应的数字特征，若无法解析求解；当然，我认为通过Bootstrap是一种比较好的方法；还有，你的样本量不是足够大的情况下，不可能直接通过样本求分位数，可能你也需要通过分布的确定然后bootstrap来考虑你的分位数等。至于问题2，对不起，我未做个关于抽样方面的研究。

Q3:坛友daishuwf：
龚老师，您好。我对Copula比较感兴趣，之前看过一点这方面的知识，我想请问模拟这块的数据是随机的还是现有的？怎样将理论与数据相结合？谢谢。
A3:
谢谢。关于模拟产生随机数，数据产生是伪随机的，也就是说，对于某个软件，你设定一个seed（比如R软件， 给出命令 set.seed(10)），那么每次从给定分布产生的样本随机数会是相同的，便于再现你需要的某些结果（或让读者核实你的结果，呵呵）。而关于怎样将理论与数据相结合这个问题，我不明白你的问题，我想你是否是需要讨论给定数据，如何应用copula理论？若是这样的话，通常是先对每个随机变量建立边际分布，然后再建立相关结构copula函数，当然，每一步都涉及到模型的检验，拟合优度等方面，以此说明你建立的模型是否能较好拟合所给数据。如果是高维数据，问题比较复杂，目前比较流行的是Vine copula对随机向量联合分布进行建模。

Q4:坛友smhmily：
龚老师：
    您好！我正在写自己的硕士毕业论文，主要内容就是研究混合Copula模型，目前在混合Copula函数的参数估计这一步，我采用的是EM算法，里边有一个SCAD惩罚函数需要进行参数估计，我查阅了资料，还是不能很明白具体该怎样估计，请求您的帮助！
A4:
谢谢。不知道你是做Copula的理论研究还是应用研究。若是理论研究，很遗憾，我未对混合copula函数采用EM算法估计进行研究，所以不能回答。若是应用研究，你也可以试图换一个模型考虑，其实在二变量情形，有较多的双参数Archimedean Copula可供选择，还可以采用动态Copula相关结构等进行建模，你或许可以考虑下。当然，如果你有兴趣，下来可以交流你的算法估计，我想，只要有算法，参数估计应该不是太困难。

Q5:坛友zzx668：
龚老师：
    您好！我想问一下关于copula函数方面的问题。一般的方法是不是建立一个合适的copula函数来求解尾部相关系数，然后进行参数估计？能不能利用非参数估计来求解呀！
A5:
谢谢。当然copula函数不仅仅是通过参数估计来求解一个尾部相关系数，Copula函数主要是建立随机向量的联合分布或相关结构，尾部相关系数算是比较重要的一个方面。因此你还可以应用在估计随机变量函数的分位数估计，比如风险测度VaR方面，当然也可用在资产定价等方面。估计主要通过两个步骤完成，步对边际分布建模（可以通过非参数核密度或经验分布函数估计），第二步一般通过极大似然估计参数。当然，也有采用经验Copula函数，这个函数一般是用来检验参数copula的拟合优度时所采用。

Q6:坛友王一冰：
龚老师：
  您好！我这学期在学习计量经济学，说实话感觉很难，尤其是我数学底子薄，所以更加欲哭无泪啊。请教问题如下：1.检验一阶自回归模型随机误差项是否存在自相关，为什么用德宾h检验而不用D.W.检验？
2.异方差中对数变换的作用是什么？
A6:
谢谢。呵呵，对于你欲哭无泪，我完全可以理解，我们的学生初学（包括我）都曾这样。可以参考下洪永淼老师谈到的，初学计量经济学时常常会感到“只见树木，不见森林。”对计量经济学基础理论，应该有一个全面系统的了解和掌握。为此，初学时可以看数理工具较少的计量经济学教科书（我可以推荐下参考:Gujarati, Basic Econometrics）。另一个困难是所学的计量经济学理论、方法与模型有什么用；能用于什么经济问题。因此，每当学习一种计量经济学理论、方法或者模型时，应该看到一些相关的实证例子，并加以借鉴。第三个困难是自己尚未进行实证分析之前，常常有畏难情绪，担心数据处理、统计软件使用等不好学，花很多时间。实际上，“万事开头难”，一旦做下去，坚持下来，很多困难在一段时间以后，均会迎刃而解。
      另外，关于用德宾h检验而不用D.W.检验，我建议你仔细看看检验的前提条件，特别是DW检验，其中有个条件是解释变量不能含有滞后被解释变量，答案自然揭晓。其实经济金融数据通过对数变化一般也是有意义的，比如全对数模型，系数就有弹性的经济意义，所以关于数据做变换，需要知道变化后模型参数的经济意义，若随意做数据变化，只是为了处理方便就毫无意义可言；另一方面，数据做对数变换后，波动的幅度相应减小，会缓减异方差现象。

Q7:坛友大掌柜：
龚老师：
       您好，我听过您课，您的幽默风趣给我留下很深的印象。有个问题想请教您：做向量自回归VAR模型时，中间用最小二乘法得出的方程是否有意义？方程中变量的系数大小正负可以说明问题吗？我是直接没出方程就做了脉冲函数和方差分解，对这些过程中的逻辑关系没太清楚。
A7:
谢谢哈。VAR模型适合于研究时间序列之间的数量预测关系，该模型缺乏经济理论基础，不是经济结构模型，因此，方程中讨论系数的大小及正负意义不是太大，讨论经济意义很多情况下是借助于脉冲响应函数进行分析。如果扰动项可以解释为经济或市场的冲击，那么脉冲函数可以刻画冲击在每一个时期对经济的影响。当然，若将该模型做预测和研究Granger因果关系（注意，并不是经济学通常研究的逻辑因果关系，而是计量经济学意义上的预测关系，即一个经济变量X的历史信息有助于预测另一个经济变量Y的未来变动，说明X是Y的Granger原因），是合适的。用最小二乘法得出的估计结果是否有意义，主要在于你采用的是哪一类VAR（简化式还是结构式），即方程右端是否出现内生变量，若出现内生变量，则解释变量与随机扰动项相关，此时就不能采用OLS；若是简化式模型，方程右端未出现内生变量，那么采用OLS得出的结果将是有意义的。

Q8:坛友金布利：
老师好，作为计量经济学刚入门的学生，有以下几个问要请教：
1、老师觉得哪个软件比较适合入门的学习蒙特卡洛方法的学生使用？
2、老师觉得相对参数计量经济学，非参数计量经济学的优势主要体现在何处？另外，就老师个人的使用感受而言，老师觉得那类统计软件适合初学者？
3、老师觉得，在数据筛选的层面，经济学上的数据能否借鉴一下其他学科的数据筛选方法？比如生物化学中常用以组内差异为特征筛选的Q值检验法。
A8:
谢谢。针对你的问题，我个人认为，其实很多软件思路都差不多，关键是你要明白其中Mote Carlo的算法以及你的研究目的，这比较关键，然后借助软件实现，当然我首推R软件，因为我是使用它的哈哈。关于非参数计量经济学主要是考虑参数计量经济学模型设定而引出的，即你可以对模型不做任何假定，完全非参数；也可以部分非参数、部分参数的半参数模型，根据问题的需要了。当然，非参数模型在估计的收敛速度以及经济解释等方面赶不上参数模型。关于数据筛选，不好意思，我是外行。

Q9:坛友馨信：
龚老师，您好
我在学习copula文章，一般看到的都是两个变量的估计，我想估计几个变量的静态和动态的copula，然后再模拟服从估计的copula，但是不知道怎么操作，也没有找到相关的程序。恳请老师指导下，提供下具体操作，程序之类的。谢谢！
A9:
谢谢你的提问。关于多变量（超过2个）相关结构建模，一般采用Vine Copula，目前以静态为主。关于模拟以及统计推断，建议你参考：
Aas et al., (2009), Pair Copula Constructions of multiple dependence. Insurance: Mathematics and Economics. 44(2): 182-198.
软件程序操作可以采用R软件中的package: CDVine. 比较全面的，我想你会解决掉的。

Q10:坛友星月___无涯：
老师好，很多学者都在说，未来将是bigdata的时代：我想问下在big data时代
我作为一名数学与经济双学位的本科生，毕业后想深造，未来从事金融统计方向的研究，现在需要做好哪些知识储备呢？
A10:
谢谢。我个人认为，金融统计主要是要通过统计、计量经济学等方法来研究金融市场的一些现象。因此，若要从事金融统计方向的研究，我想统计计量方法、经济金融学基础理论以及软件的熟练使用这三方面是必不可少的。平时可以多参加关于经济金融、统计计量等学术讲座，了解国际前沿动态；还可以多去旁听下关于经济金融等基础理论课程，加强一些感性认识。统计离不开数据，当然也就少不了计算，因此计算编程能力这方面需要加强。

Q11:坛友孙泽茂：
老师 在上学期系统性地学习了计量经济学，主要的问题集中在完成课程论文的过程中，几乎很难找到比较切合数据的模型，构造的模型R方能达到0.5已经非常不易，请问这是什么原因导致的呢？
A11:
谢谢。很难找到切合数据的模型，不知道你从哪些方面进行阐述的。如果从检验角度都不满足，原因有多方面：可能是模型设定错误，比如总体回归函数形式设定错误，本该非线性设为线性；遗漏相关解释变量等；同时你要保证数据质量可靠。此外，在估计方法上也值得推敲，比如OLS估计在诸多假设下估计量才有好的统计性质。因此，你可能需要重新设定模型，考虑估计方法，检验数据质量等。总之，这个过程不会像书本上一些例子那样一帆风顺。不能仅仅依赖R square的大小来辨别模型的好坏，因为R square会很依赖你的样本容量，当样本容量较大时，0.5其实是一个不小的拟合优度。你或许还可借助F 检验，残差的一系列检验来看模型的拟合效果。

Q12:坛友wuhui1018：
老师好！对于计量的知识个人也只是懂个初级的理论。非参数计量经济学是研究的热点。但国内高校一般很少有学校可以开设这门课程，相关的比较好的入门书籍也不是很了解。个人现在的方向是金融学，偏向于金融计量，所以想请教一下老师推荐一些比较好的介绍非参数方法在金融应用比较多的书或者文献资料。特别是一些估计方法。在此非常感谢！
A12:
谢谢。你可以参考如下专著的部分章节：
Fan, J. and Gijbels, I (1996). Local Polynomial Modelling and its Applications
Fan & Yao (2003), Nonlinear Time Series: Nonparametric and Parametric Methods。
Li & Racine，（2007），Nonparametric Econometrics: Theory and Practice
当然，你可以跳过理论部分，重点理解下非参数估计技术的思想，我认为这个很重要。关于文献，建议你针对你研究的主题去检索相关的文献，我想或许会效率会更好些。

Q13:坛友huanghao028：
龚老师：
     您好！我本科数学，今年刚考上统计学专业的研究生，有2个问题想请教一下：
1，时间序列分析在哪些行业中有着较多应用？如果选择时间序列分析为研究方向的话，我应该在哪些科目或哪些方面打下基础？
2，在老师接触到的研究生中，什么样的研究生才是的？
A13:
谢谢。时间序列分析应用的领域可多啦，只要你涉及的数据是时间序列，或许都可用上。选时间序列为研究方向，至少本科阶段的数学分析、矩阵分析、概率论数理统计都是很重要的科目吧。当然，Hamilton:Time Series Analysis 这本专著很重要，若你做这个方向研究；若做非线性时间序列，可以参考：Fan & Yao (2003), Nonlinear Time Series: Nonparametric and Parametric Methods。研究生如何评价，呵呵，我不知道，主要是你看哪方面，科研能力，还是其他素质.

Q14:坛友cnhyyhu1111：
老师您好，
我想针对MLE问两个问题。
个是，怎么判断MLE的结果是不是算好的结果？
第二个是，在多维度求最优解时，怎么能确保找到的是global的值而不是local的？
谢谢！
A14:
谢谢。我认为，你首先需要了解如何评价一个估计量的好坏，比如无偏性、有效性、一致性、渐进正态性等。关于MLE，你可以参考大部分的数理统计教材，或参考网页：
https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood，在一定的正则条件下，MLE估计量会有很好的大样本统计性质，比如具有一致性、有效性以及渐进正态性。关于多维度求最优解，要找到合适的global解几乎是不可能的，一般需要借助一些算法，有时也很依赖你的参数初始值的设定。

Q15:坛友stardust_11：
老师好，我发现您是学数学出身的，想请问一下，做计量研究的是不是基本都是学数学出身的？如果本科硕士都不是数学专业，博士研究方向选择计量是不是不太合适？
A15:
谢谢。本科不是数学专业出身当然可以选择计量作为你的研究方向哈，比如大家都熟知的 洪永淼老师 本科是学物理的，一样为很牛的计量经济学家哈。

Q16:坛友Kslior：
龚老师我有一题要请教：我们知道金融计量经济学因其研究数据和处理方法使得与传统计量经济学在金融领域的应用大有不同，同时也不具备“亲民性”，现阶段资产定价理论及市场有效性理论是研究的热点、重点，那么可应用于现实生活中的具体操作问题又有哪些呢?  谢谢龚老师！
A16:
谢谢。将计量经济学应用于金融领域，成为金融计量经济学，我认为很“亲民”，呵呵。至少在金融资产定价、风险管理等许多方面其实是需要研究的。