随着信息技术和互联网的不断发展，数据更多呈现出复杂数据的特征，其中区间数据为主要代表之一，传统计量和统计分析对这类数据分析不再有效。汪寿阳研究员领导的研究团队，在国际上率先构造了区间时间序列模型的计量理论与系统性分析框架，为区间形式的复杂数据提出了全新的计量分析工具，对经典统计学与计量经济学进行扩展与修正，从理论和应用层面推进计量经济学的发展。

理论上，该团队提出了全新的区间非线性建模技术和统计推断方法，以“区间时间序列”为研究对象，对区间样本建立了阈值自回归区间模型（TARI）, 解决了若干关键性的数学问题：基于区间距离的参数估计方法，区间估计量极限分布，不同参数估计量的不同收敛速度，区间模型参数的假设检验等。无论从数值模拟还是金融市场股票数据，均验证了我们的方法相对于传统计量方法显著地提高了区间数据的预测精度。

进一步，基于TARI模型，该团队提出基于区间信息的假设检验，检验阈值效应是否存在，并给出统计量的渐近性质，将其应用到原油市场，从价格水平和波动两个角度分析原油价格对成品油价格的非对称传导机制。

与本成果相关的论文：

[1] Sun, Y., Han, A., Hong, Y., & Wang, S. (2018). Threshold autoregressive models for interval-valued time series data. Journal of Econometrics, 206(2), 414-446.

[2] Sun, Y., Zhang, X., Hong, Y., & Wang, S. (2018). Asymmetric pass-through of oil prices to gasoline prices with interval time series modelling. Energy Economics, In press.

孙玉莹          sunyuying@amss.ac.cn