近日，我院林家豪研究助理教授与合作者Ulrich Hounyo完成的论文 《Wild Bootstrap Inference with Multiway Clustering and Serially Correlated Time Effects》 在《Journal of Business & Economic Statistics》在线发表。《Journal of Business & Economic Statistics》为国际统计与计量经济学领域的重要学术期刊，在英国商学院协会特许协会（Chartered Association of Business Schools, Chartered ABS）发布的《Academic Journal Guide 2024》中被评为 ABS 4 期刊，具有较高的学术影响力。

该文聚焦多维聚类和时间效应存在序列相关条件下的统计推断问题，针对现有自助法（bootstrap） 方法在更一般依赖结构下适用性不足的局限，提出了新的 bootstrap 推断方法，并从理论上证明了其有效性。相关研究拓展了多维聚类稳健推断方法的适用范围，对于处理复杂依赖数据结构下的经验研究具有重要的方法论意义。论文进一步通过模拟实验和实证分析表明，所提出的方法在有限样本下具有良好的推断表现，相较于传统渐近方法和已有 bootstrap 方法具有更好的稳健性和适用性。该研究为经济学、统计学及相关领域中具有多维相关结构的数据分析提供了新的工具。

论文地址：https://doi.org/10.1080/07350015.2025.2546454