6月22日下午，“统计大讲堂”系列讲座第162讲举行。本次讲座采取在线会议的方式，邀请厦门大学王亚南经济研究院助理教授冷旋作题为“分布异质下的个体多维组类识别”的报告。讲座由中国人民大学统计学院副教授、应用统计研究中心研究员杨翰方主持。

杨翰方首先介绍了主讲人的相关信息。冷旋是中国科学技术大学统计学博士（美国佐治亚理工学院联合培养），并曾在荷兰Erasmus大学从事博后工作。2019年入职厦门大学经济学院统计与数据科学系，王亚南经济研究院助理教授。研究兴趣包括面板计量与极值统计，研究成果发表于Journal of Financial Econometrics, Extremes, Insurance: Mathematics and Economics等国际期刊。现主持国家自然科学基金青年项目。

冷旋首先介绍了在带有横截面与时间固定效应（可加形式）的面板回归模型下，考虑具有潜在组结构的回归效应的必要性。为了精确估计回归效应的潜在组结构，冷旋用另一潜在组结构近似依横截面变化的固定效应，提出了具有多维组结构的面板回归模型，并阐述了基于复合面板分位数回归，识别异质分布下横截面多维组结构的过程。

接着，冷旋通过一个简单例子给出了应用复合分位数估计潜在组类的优势。然后从估计的大样本性质，模拟验证，组数确定，以及在企业管理激励和冒险行为领域的应用这几个方面进行了深入浅出的讲解。

最后，冷旋对讲座内容进行了总结。该研究提供了一种灵活而简便的方法捕捉回归效应的分布异质性。模型允许面板横截面和回归效应存在任意不同的组结构，并使用复合分位数方法估计这样的多维组结构。相较于只基于均值或单个分位数上的聚类，复合分位数有效地提高了聚类的精确度。

提问交流环节，在线师生积极参与讨论，冷旋耐心解答了大家的疑问，就本课题进行了更加深入的探讨.

此后“统计大讲堂”系列将陆续推出更多精彩讲座，敬请关注。