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香港中文大學經濟系史震濤教授到訪經濟學院短期授課

[发表时间]:2019-12-20 [浏览次数]:

2019年12月19日上午,香港中文大学经济系史震涛教授应邀到访经济学院,讲授题为Advancements of Machine Learning in Econometrics的短期课程。本次课程由黄乃静老师主持,在沙河校区主教303教室举行,经济学院及校内多名师生参加了此次课程。

史震涛,香港中文大学经济系助理教授。耶鲁大学博士,师从Peter Phillips教授。他的研究领域为计量经济学理论和应用计量,特别是关于机器学习方法在计量应用中的估计和推断,曾在Econometrica、Journal of Econometrics、Journal of Applied Econometrics、EconometricReviews等国际顶级期刊上发表论文。

史震涛教授从机器学习对经济学研究的意义出发,强调机器学习处于当今技术进步的前沿,它影响着我们进行经济学研究的方式。由于统计软件的广泛使用,机器学习方法在经济上的应用逐渐增多,然而,机器学习距离成为主流实证研究方法,仍有很大的差距。这是因为机器学习理论主要是建立在一般的统计模型上,而不是为经济环境量身定制的。接下来,史震涛教授从First Generation出发,介绍了非参数估计、SeriesEstimation、Lasso方法;然后史震涛教授又对不依赖于DGP的“黑匣子”类模型进行了讲解,就决策树、随机森林、梯度提升等几个常见的模型进行了介绍。在课程的最后一部分,史震涛教授介绍了自己的研究成果,研究领域集中于机器学习和传统计量经济学之间的衔接,尤其是如何把机器学习的方法应用在经济环境中,比如在非平稳时间序列和面板数据中机器学习方法的应用。

這次短期課程,史震濤教授展示了自己對機器學習和計量經濟學的深刻理解,並用生動的語言介紹了自己的相關研究。最後,黃乃靜老師對本次課程進行總結,參加人員均表示受益匪淺。