近日，数学科学学院何叶副研究员以第一作者，四川师范大学为第一单位与合作者在国际权威统计学与计量经济学期刊《Journal of Business & Economic Statistics》（简称JBES）在线发表了题为“Identification of Latent Subgroups for Time-varying Panel Data Models”的研究论文。JBES由美国统计协会主办，旨在发表商务和经济统计领域的前沿优质研究成果，涵盖金融学、宏观经济学和微观经济学。该刊是国际公认的统计学和计量经济学顶级期刊之一，被英国商学院协会认定为四星级（ABS 4）期刊。

该工作构建了一种包含潜在亚组结构的时变面板数据模型，旨在同步刻画个体异质性与时变异质性，创新性地提出了组中心监督的K-幂均值方法(KPM)，该方法驱动个体参数向其所属的聚类中心收敛，实现了在无先验分组信息条件下的潜在亚组结构识别。该估计方法兼具优良的估计精度与计算效率，理论上给出了参数估计的相合性及亚组识别的一致性，系统的数值模拟和实际应用验证了该方法在面板数据潜在亚组结构识别中的优良性能。

作者简介：何叶，四川师范大学数学科学学院副研究员、硕士生导师，西南财经大学博士，电子科技大学博士后，博士期间学术访问Queen’s University。主要从事亚组分析，生物统计，数据集成等相关工作。在JBES， Biometrics，Statistics in Medicine，Modern Pathology等国际学术期刊发表论文若干篇。主持国家自然科学基金1项，四川省科技厅自然科学基金1项。

作者：吕王勇；一审：吕王勇；二审：舒乾宇；终审：屈加文

编辑：吕王勇   审核：舒乾宇   终审：屈加文