大样本理论仍有待深入

Asymptotic theory for nonlinear functionals of nonstationary processes. Joon Park 有些成果，但估计只有他和Peter Phillips 看得懂。

factor models, Jushan Bai made some contributions recently.

Volatility models with structural breaks. Pierre Perron说有了breaks就不要用long memory模型了。

小波，分形，各种非线性方法诸如模拟退火，遗传算法，人工神经网络等等。

从费舍尔奠定近代统计学的基础开始他就告诉我们近代统计学就是研究
1.把某个要研究的问题模型参数化
2.估计参数
3.假设检验
但是他唯一没有说清楚的是如何正确科学建模与模型选择。从统计四大天王上面的文章来看，模型选择问题一直
近年来关注的重中之重。对计量经济学领域也是如此，可以看看很多人都是在做model selection problem.

空间计量经济学,包括空间面板,空间probit等,GARCH族模型的扩展,SV扩展,分数维计量,面板计量更深层次的发展,
计量与模拟更深层次的发展,等等.

有关面板数据的分析

Quantile Regression and Nonparametric Identification,and Treatment Effect

Bayesian Econometrics,especially application for panal data econometrics

个人看法，一个方向最多做个10年就不流行了。

这个就不好说了，只以econometrica上的文章为准
近似因子模型以及与之相关的单位根检验，以及相关面板模型估计以及检验，包括FAVAR模型
广义矩估计中的弱工具变量下的估计以及渐进理论，工具变量最优个数问题

计量经济学的最新发展有非线性的动态最优的数值求解技术，带跳（Jump）的高频数据分析等

分位数回归及在经济中的实际应用

近似因子模型，以及相关拓展，这一块内容太多了，本来这个模型就与kalman滤子有关，再将其引入回归中，引出了很多模型，比如FAVAR，因子结构的面板数据分析模型，

计量经济学的最近两年已经突破传统的模型参数的估计和预测，涉及到偏微分方程的求解，非线性的数值逼近求解技术等。纵观2008年和2009年顶级的经济学和金融的期刊，几乎都渐渐把数学领域最新的研究成果应用于经济学中，如随机微分方程中的倒向方程在经济学和金融学中逐渐得到重视和应用，就反映计量经济学的最新发展。

透露两大热点：
1：moment inequality  以前的矩估计都是考虑等式成立，局限性很大，而事实问题复杂的多。你看看现在顶级经济杂志，如econometrica，journal of econometrics 和 统计的annals  ,jasa等。
2：statistical learning  or machine learning, variable selection  国外很多牛人在做，国内刚刚开始。

状态空间模型现在比较热，对建模过程的争论：现在的建模理论由之前的从简单到复杂变为由一般到特殊的过程

COPULA函数的检验问题近来挺热

1) dynamic panel: panel cointegration, cross sectional dependence, bootstrap.....
2) nonlinear dynamics: time series, multivariate, nonlinear ECM(STAR, THR, MS models......), nonlinear transformation of I(1)
3) long memory I(d) process with 0<d<1, robustness of unit root and cointegration test( against nonlinearity), long run variance(kernal, bandwith selection)......
4) nonparametric test of cointegration, nonparametric nonlinear......... continuous stochastic models of second moments
5) local time of brownian motion and its estimation

there are some nontrivial problems for the theoretical foundation of nonlinearity...................

Peter and Park's work confront the nontrivial problem of identification, it requires knowledge of analysis.................
Factor models are vary hot issues..
copula, stochasitc correlation are the beloved of finance people

我个人认为，由于统计学是一门有广泛应用的学科，应用问题的多面性，要求不拘一格的处理方法，应用效果的多目标性以及统计问题的“不完全信息”的性质（指数据并未包含与问题有关的完整信息），也决定了统计方法的发展不致受某一种思想所支配，因此，至少在可以预见的将来，统计学的进展将是一种“多元”的局面，不会出现某种趋势占绝对优势的情况。

现在看来主要是利用统计方法收集整理一些国民经济的数据，然后建立有效的模型，然后利用一些统计软件得出有关结论，为经济决策提供依据。

我也想知道ㄟ