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2021-04-06
经管之家大咖公开课洪永淼老师4月20日 19:00-20:00 分享“非参数统计 学和机器学习基本思想、方法与相互关系”
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在2021年1月4日洪老师的一次直播分享中提及:
大数据和机器学习对经济学研究范式和研究方法的影响,主要聚焦以下三个领域:
一是大数据特别是文本数据创新了文本回归研究范式,将人文社会因素与经济的互动关系纳入到一个统一的定量分析框架当中。
二是大数据带来很多新型数据,这些新型数据呼唤新的计量经济学模型与方法。以区间数据建模为例,区间数据比点数据包含更多信息,区间计量经济学模型可用于经济变量区间预测和宏观经济区间管理。
三是机器学习可以用来帮助简化高维甚至超高维计量经济学模型,通过有效降维,帮助识别重要解释变量或预测变量,提升统计推断效率和样本外预测能力。


非参数统计 学与机器学习的关系又会有怎样的影响呢?洪永淼教授直播回放来了!!!
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2021-4-6 11:14:38
洪永淼,发展中国家科学院院士,世界计量经济学会会士,中国科学院数学与系统科学研究院研究员,中国科学院大学经济与管理学院教授。

研究领域为计量经济学、时间序列分析、金融计量经济学、中国经济。

2014-2019年连续6年入选Elsevier“经济、金融和计量经济学”中国高被引学者榜单。
根据国际权威计量经济学期刊Econometric Theory所做的“世界计量经济学家排名:1989-2005”,洪永淼教授在1989-2005期间名列第15位(洪永淼于1993年博士毕业),在1995-2005和2000-2005期间均名列第7位,是华人理论计量经济学家中在2000-2005期间的最高排名。
学术任职
1998.2至今,Journal of Business and Economic Statistics编委。
2004.1至今,Journal of Econometrics编委。
2005.1至今,Econometric Theory编委。
2000.1至今,Annals of Economics and Finance联合主编。
2001.5至今,《经济学〈季刊〉》学术委员会委员。
2005.6至今,《经济学报》联合主编。

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2021-4-6 11:18:30
《计量经济学报》| 洪永淼、汪寿阳最近发表论文!大数据、机器学习与统计学:挑战与机遇

摘要:
随着数字经济时代的来临,基于互联网、移动互联网以及人工智能技术的经济活动每时每刻产生了海量大数据,这些海量大数据又反过来驱动各种经济活动。大数据来源不一,形式多样,种类繁杂,既有结构化数据,也有非结构化数据,如文本、图像、音频、视频等,即使是结构化数据,也有新型数据,如函数数据、区间数据与符号数据等。大数据大多拥有巨大的样本容量,也有潜在解释变量维数超过样本容量的高维大数据。大数据的产生以及基于大数据的机器学习的广泛使用,对统计学产生了深刻影响。本文从大数据的特点和机器学习的本质出发,讨论了大数据和机器学习对统计建模与统计推断的挑战与机遇,包括由抽样推断总体分布性质、充分性原则、数据归约、变量选择、模型设定、样本外预测、因果分析等重要方面,同时也探讨了机器学习的理论与方法论基础以及统计学和机器学习的交叉融合。
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2021-4-6 11:49:30
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