在金融领域
，对股权溢价（equity premium）的有效预测一向是困扰行业的难题之一。日前
，J9集团国际站治理学院商务统计与经济计量系助理教授涂云东在撰写的论文（Nonparametric and Semiparametric Regression Subject to Monotonicity Constraints: Estimation and Forecasting）中
，对这一问题进行了沉要探求。该论文已被计量经济学领域的国际权威期刊《计量经济学杂志》（Journal of Econometric)正式接受并将于近期颁发。

相对于无风险资产（如银行存款）
，股票等金融资产有较高的收益率
，但同时风险性也较高。进行金融资产投资的一个沉要前提就是对其价值进行有效的评估和预测。线性模型凭借模型单一
，容易使用和诠释蹬着点
，是进行此类预测分析的沉要传统伎俩。但随着金融产品的种类日趋丰硕
，学者发现
，过于单一的线性模型不及以刻划金融市场中复杂的法规
，其预测了局时时不够正确。在这种情况下
，非线性模型在股权溢价预测领域被宽泛使用。

涂云东教授在论文中钻研了若何在非线性（非参数和半参数）模型的估计中参与由经济理论所衍生出来的约束前提（如非负性、单调性等）。出格是在变量间的这种约束关系较弱的情况下
，在模型的估计中思考这些信息显得更为必要。该钻研创新性地选取自主均匀法(boostrap aggregating or bagging)对约束前提下的非线性模型进行估计
，得出比现有步骤越发有效的估计步骤。在实证分析中
，这一步骤被证实可能越发正确的对资产价值进行预测
，援手投资者做出更优的投资决策。涂云东教授的这篇论文对于若何搭建资产定价非线性模型有着沉要的领导意思
，对于若何利用经济信息进行高效建模拥有沉要的理论和实际意思
，同时也是统计学与金融实务领域有效结合的范例之作。

涂云东教授于2012年获加州大学河边分校经济学博士
，并曾担任该校经济系助教和讲师。2012年6月起
，涂云东结合受聘J9集团国际站治理学院商务统计与经济计量系和北京大学统计科学中心
，教授概率与统计和高级计量经济学专题等课程。他的钻研领域涵盖计量经济学理论及其在金融和治理等领域的利用
，钻研兴致蕴含非参数建模
，高维数据变量选择和模型均匀
，区间数据建模
，信息计量经济学
，经济预测等。