教师职称:副教授
导师类型:硕士生导师
所属系 :金融系
邮箱:gymao@bjtu.edu.cn
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本科毕业
博士毕业
1. 2016-12-01,至今,北京交通大学经济管理学院,副教授
2. 2016-08-28,2017-08-29,威斯康辛大学麦迪逊分校,访问学者
3. 2013-07-01,2016-11-01,北京交通大学经济管理学院,讲师
1.计量经济学
本科
计量经济学
金融综合专题研究(下)
金融计量学
实验经济学
金融计量导论
研究生
固定收益证券
经济学研究方法
国际经济专题(双语)
时间序列分析与应用
统计学
时间序列分析
高级计量经济学
中文
序号 | 论文名称 | 第一作者 | 合作者 | 期刊名称 | 发表年月 | 期号 |
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1 | 公路交通基础设施与区域经济发展空间关联研究 | 李祯琪 | 欧国立, 卯光宇 | 云南财经大学学报 | 2016-02 | 1期 |
英文
序号 | 论文名称 | 第一作者 | 合作者 | 期刊名称 | 发表年月 | 期号 |
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1 | On high-dimensional tests for mutual independence based on Pearson’s correlation coefficient | 卯光宇 | COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS | 2019-03 | 期 | |
2 | Bubbles or fundamentals? Modeling provincial house prices in China allowing for cross-sectional dependence | 卯光宇 | Shen | CHINA ECONOMIC REVIEW | 2019-02 | 期 |
3 | Testing for error cross-sectional uncorrelatedness in a two-way error components panel data model | 卯光宇 | Communications in Statistics - Theory and Methods | 2018-10 | 47期 | |
4 | Stochastic Tail Index Model for High Frequency Financial Data with Bayesian Analysis | 卯光宇 | Zhang | Journal of Econometrics | 2018-08 | 2期 |
5 | Testing for sphericity in a two-way error components panel data model | 卯光宇 | Econometric Reviews | 2018-05 | 37期 | |
6 | Testing independence in high dimensions using Kendall’s tau Guangyu Mao | 卯光宇 | COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS | 2018-01 | 期 | |
7 | Variance-corrected tests for covariance structures with high-dimensional data | 卯光宇 | Journal of Multivariate Analysis | 2017-11 | 期 | |
8 | Robust test for independence in high dimensions | 卯光宇 | Communications in Statistics - Theory and Methods | 2017-10 | 20期 | |
9 | A note on tests for high-dimensional covariance matrices | 卯光宇 | Statistics and Probability Letters | 2016-10 | 无期 | |
10 | Testing for error cross-sectional independence using pairwise | 卯光宇 | Econometrics Journal | 2016-10 | 3期 | |
11 | Do Regional House Prices Converge or Diverge in China | 卯光宇 | China Economic Journal | 2016-04 | 2期 | |
12 | A note on testing complete independence for high dimensional data | 卯光宇 | Statistics and Probability Letters | 2015-07 | 无期 | |
13 | Efficient penalized estimation for linear regression model | 卯光宇 | Communications in statistics – Theory and Methods | 2015-04 | 无期 | |
14 | Model selection of M-estimation models using least squares approximation | 卯光宇 | Statistics and Probability Letters | 2015-04 | 无期 |
硕士