近日，首都经济贸易大学国际经济管理学院副教授陈烨，华中农业大学经济管理学院教授李剑与新加坡管理大学2019级博士研究生李琦源（首都经济贸易大学国际经济管理学院2019届硕士毕业生）合作完成的论文“Seemingly Unrelated Regression Estimation for VAR Models with Explosive Roots”于2023年3月在经济学国际著名期刊《Oxford Bulletin of Economics and Statistics》接收。

包含爆炸根的时间序列模型是金融计量学的研究热点，该模型在资产价格泡沫的结构分析上有着广泛的应用前景。本篇文章对包含爆炸根的向量自回归模型的参数估计提出了似不相关回归（Seemingly Unrelated Regression, SUR）方法。当向量自回归模型存在共同爆炸根时，SUR能解决文献中向量自回归的OLS估计量系数矩阵不一致的问题。当向量自回归模型存在异质爆炸根时，向量自回归的SUR估计量系数矩阵不仅具有一致性，还具有很好的有限样本性质。除此之外，本篇论文还考虑了更为一般化的包含爆炸根向量自回归模型，包括微爆炸向量自回归模型以及包含截距项的爆炸向量自回归模型。蒙特卡洛模拟表明，SUR方法在这些更为一般化的模型中也有着很好的有限样本性质。

在应用案例分析中，本文在爆炸向量自回归模型的基础上进行预测方差分解的结构分析。通过对2010年7月3日至2011年1月29日之间的中国农业大宗商品期货（大豆，大米，小麦，玉米以及蔗糖）价格建模，分析显示基于OLS估计量，工具变量估计量以及SUR估计量的预测方差分解的结果差异很大。

陈烨，现任首都经济贸易大学国际经济管理学院金融科技与管理科学常任副教授，新加坡管理大学博士，博士生导师。主要研究领域：金融计量学和理论计量学，涵盖资产价格泡沫、高维数据建模、非平稳数据、因子模型，经济预测等主题。在《Journal of Econometrics》、《Journal of Financial Econometrics》、《Oxford Bulletin of Economics and Business》、《管理世界》等期刊发表多篇学术论文，并主持国家自然科学基金青年项目。