近日，由北京当代经济学基金会发起设立的“中国经济学优秀博士论文奖”获奖名单在京公布。国际经管学院老师李鲲鹏的博士论文《高维因子模型的极大似然分析：理论与方法》获得2016年中国经济学优秀博士论文奖。李鲲鹏2011年毕业于清华大学经济管理学院，博士期间他曾作为国家留学基金委的公派学生在哥伦比亚大学经济系访问一年，其博士论文是在清华大学李子奈教授和哥伦比亚大学白聚山教授的联合指导下完成的。根据评选细则，李鲲鹏将会获得10万元奖励。

高维因子模型是当前计量经济学中的一个重要模型。以美国美联储前主席Ben S. Bernanke、哈佛大学教授James H. Stock以及普林斯顿大学教授Mark M. Watson为代表的欧美学者，在广泛的实证研究中发现，经过高维因子模型增广的计量经济学模型在宏观经济预测(Stock and Watson, 2002, JBES)、政策效果评价(Bernanke, Bovin and Eliasz, 2005, QJE)以及经验事实挖掘(Kose, Othok and Whiteman, 2003, AER)上有着非常重要的应用。然而现有的高维因子模型的分析，主要集中于主成分分析，更为一般的极大似然分析鲜有文献涉及。李鲲鹏的博士论文将建立极大似然分析框架作为研究的主要内容，系统地研究了高维因子模型极大似然估计量的一致性、收敛速度和渐近分布，填补了高维因子分析理论重要的理论空白。此外，作者还将研究思路拓展到存在交互效应的面板数据模型中，用新的框架研究了极大似然方法估计交互效应模型。相关理论成果对于拓展实证研究范围，提高实证研究的可信度有着重要的意义。

该博士论文在高维参数一致性的证明、分析框架的建立上使用了一系列新的论断，具有很强的理论原创性，其理论成果得到了国内外学术同行的高度认同。博士论文第二章以《Statistical analysis of factor models of high dimension》为题发表在统计学国际顶尖期刊《Annals of Statistics》2012年第1期上，博士论文第三章和第四章以《Theory and methods of panel data models with interactive effects》为题发表于《Annals of Statistics》2014年第1期上。关于交互效应面板模型的算法内容以《交互效应面板模型的EM算法和MCMC算法》为题发表在《数量经济技术经济研究》2012年第4期上。另外，第五章提到的研究方向和第二章的部分内容还发表在了经济学顶尖期刊《Review of Economics and Statistics》上。

中国经济学优秀博士论文奖由北京当代经济学基金会组织评选，从两岸四地近50所名牌大学的经济学院和4个研究所中，经学院院长推荐，由专家评审委员会进行多轮投票选拔。本年度的优秀博士论文是从2010-2015年间的博士论文中挑选出来的，同期获得该奖的还有来自北京大学、香港大学等学校的9篇优秀博士论文。