本网讯（通讯员：高达）2019年6月20日上午8点至11点30分，经济学院第四十三次学术系列讲座在华中科技大学经济学院209教室举行，来自美国德克萨斯A&M大学的吴曦明教授做了非参数方法系列讲座（三），经济学院金融系教师文旷宇老师以及部分数量经济学博士研究生、硕士研究生参加报告。本次报告由文旷宇老师主持。

讲座伊始，吴曦明教授给我们介绍了在回归中如何使用核估计。在回归里，条件均值估计是用g(x)来表示的，g（x）是关于联合密度函数积分除以边际概率函数的结果，这样我们就可以运用之前讲述的相关知识给出结果。从直观上看，估计出来的g(x)就是关于Yi的一个加权平均，其中权重就是核估计的占比，从直觉角度上讲，离Yi越远的点就给与一个小的权重，离Yi值近的点就是给予一个大的权重。同时也给出了估计的g(x)的偏误和收敛速度。其MSE的阶数与之前将的类似。所以同样的这里也是涉及到窗宽的选择的问题。吴曦明教授按照之前的讲述模式，分别讲述了经验法则，平方交叉有效估计方法，AIC准则选取方法等。其中AIC估计方法是借用了参数估计的思想，引入残差方差项和惩罚项做权衡，最后得到了h的估计值。