12月02日，365体育官方唯一入口主办的计量与数量经济学Seminar在明德主楼729会议室召开。本次报告嘉宾为中央财经大学统计与数学学院的杨玥含副教授，报告题目是“弹性约束估计的显著性检验及其渐近分布”。杨玥含的主要研究兴趣为高维统计、复杂数据分析和资产配置。目前, 她已在Biometrika、Science China Mathematics等国内外知名学术期刊上发表多篇论文，完成多篇工作论文，并已出版2本学术著作。

报告的论文主要研究了高维稀疏线性模型的弹性约束估计(elastic net, EN) 的显著性检验问题，具体地，在弹性约束估计的解路径上建立 Cov-EN 检验。为了获取该检验的理论结果, 论文回顾了 KKT (Karush-Kuhn-Tucker) 条件，通过 Lars 算法计算得到弹性约束估计的解路径上每个节点的解析表达式，证明了该检验在一般数据下渐近收敛于参数为 1 的指数分布。此外，论文在正交预测矩阵数据和一般预测矩阵数据下进行了数值模拟，并使用红酒数据和股票数据进行实证分析，模拟和分析结果显示 Cov-EN检验比 Lasso 协方差检验表现更好。

该论文的结果丰富和完善了高维统计的假设检验理论。在交流环节，李勇教授指出应当谨慎选择实证研究的数据类型，并对预测数据矩阵非正交时 Bootstrap结果的一致性很感兴趣。马骏副教授也提出了有关高维数据Bootstrap的问题。章永辉副教授认为本论文将lambda离散化，使实证研究变得更加可行，兼具理论和实证价值。

本次Seminar由365体育官方唯一入口章永辉副教授主持，365体育官方唯一入口的李勇教授和马骏副教授做了并做精彩点评和讨论。此外，还有各专业的硕士、博士研究生参加了此研讨会。在思维碰撞中，每位参与者都扩展了视野，收获了知识，会议在热烈的掌声中落下帷幕。