近日，山东大学经济学院刘彦伯副教授与厦门大学经济学科柳楠助理教授、美国范德堡大学经济系Yuya Sasaki教授合作论文“Estimation and inference for causal functions with multi-way clustered data”在计量经济学国际顶尖期刊Journal of Econometrics在线发表。

文章提出了一种在多重聚类数据结构下，对多类因果函数（如条件平均处理效应与连续处理效应）进行估计与一致推断的方法，核心思想是将因果函数识别为依赖高维无关参数的Neyman 正交矩条件。本文采用两步估计程序，首先利用非参数方法估计高维无关参数，并将估计得到的Neyman 正交信号投影到随样本量增长的基函数空间中。同时，对全样本估计与多重聚类交叉拟合两种估计方法进行研究，建立相应的函数型高斯逼近理论。在推断方面，本文提出了多重聚类稳健的筛估计得分自助法。模拟结果表明，该方法在有限样本下具有良好的表现。本文同时将所提出的估计与推断方法应用于实证分析。

刘彦伯，山东大学经济学院副教授，新加坡管理大学经济学博士。研究方向为非参数/半参数计量、微观计量、金融计量等。研究成果在International Economic Review, Journal of Econometrics, Econometric Theory, Economics Letters等国际期刊上接收或发表。