7月10日，世界计量经济学会院士、首位浙江大学青山讲席教授陈松年来我院作题为“Quantile regression for duration data with time-varying regressors”的学术讲座。讲座由中心副主任代栓平教授主持。来自我校多个学院的教师以及研究生、本科生参加了此次讲座。

陈松年教授对分位数回归进行了详细的介绍。通过引入美国工会工资示例，陈松年教授指出普通最小二乘法（OLS）在解释工会工资溢价分布的局限性，介绍分位数回归在分析分布表示方面相比传统模型更具优势，能够提供更多有价值的信息。陈松年教授进一步阐明，经典的Cox比例风险模型虽然能够适用于时变回归变量的情形，但该模型无法引入异质性和内生性。而分位数回归虽然更加适用于传统的久期数据分析，但通常也无法适用于时变回归变量。因此。陈松年教授提出了一种能够引入异质性和内生性，并且适用于时变回归变量的分位数回归模型。他将所提出的模型与加速失效时间模型（AFT）进行比较，通过引入实际案例阐述了新模型的内涵、估计方法的优势。

在报告交流问答环节，陈松年教授就应用分位数回归开展实证研究给出了具体建议，并与在场师生就如何将理论模型研究与实证研究相结合的相关问题展开了深入交流。