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李红军做客社科大讲堂 剖析机器学习方法在计量分析中的应用

2022-09-28

9月22日下午在六教,万博体育maxbextx官网首页经济学研究所副教授李红军做客社科大讲堂,以“运用机器学习方法进行计量分析”为题,为百余名线下及线上师生阐释何为数据分析、机器学习、计量分析,并讲解机器学习方法在计量分析中的应用。

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主讲人李红军

讲座伊始,李红军分析了做数据分析的原因,指出从学术角度来看,数据分析在科学知识发现中起着至关重要的作用,对在科学研究时寻找规律、验证定理等大有裨益;从现实需要角度来看,数据分析在许多领域扮演着重要角色,如它可助力商业经营者进行投资决策,可帮助政府部门进行政务管理。数据分析是指以发现信息、得出结论或支撑决策为目的对数据进行搜集、整理、处理和分析的过程。广义上所有的实验室试验都可以看作是参与数据分析。一定意义上,可以从简单的试验设计思量出发,理解数据分析工作。

李红军援引周志华《机器学习》中的观点来解释何为机器学习,指出“机器学习致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。”目前机器学习方法在自动驾驶、面部识别、金融交易等领域已取得重要突破。

李红军指出,在经济学的三大领域中,如果把微观经济学看作个体经济行为、宏观经济学看作总体经济行为,那么计量经济学可以看作经济数据行为。每个计量分析都对应着一种对现实经济行为的描述。计量分析与机器学习有所区别。我们可以从机器学习中“学习(Lesson)”,机器学习对分类和预测、新估计方法、新数据来源等方面助益颇多。李红军以投资组合、违约风险为例,具体阐释如何运用机器学习方法进行计量分析。

最后,李红军总结“机器计量”的潜在挑战主要体现在以下四个方面:一是优化问题,如非凸性(Non-Convex)、全局解(Global Optimal);二是可解释性,如AI模型的可审计性以及公开透明度;三是可靠性,如不同的应用场景(Self-Driving);四是理论基础,如神经网络的理论性质。

在演讲结束后的互动环节,李红军回答了同学们提出的数据分析在无人驾驶领域的应用、“机器计量”的发展与挑战、机器学习的预测等问题。

本场讲座是万博体育maxbextx官网首页和清华大学国家大学生文化素质教育基地联合主办的2022年“社科大讲堂系列”第五讲,由万博体育maxbextx官网首页孙震副教授主持并点评。

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李红军,万博体育maxbextx官网首页经济学研究所副教授。现任《数字经济》(Journal of Digital Economy)副主编,万博体育maxbextx官网首页数字经济专业硕士项目主任。博士就读于德州农工大学(Texas A&M University),主要从事非参数计量、机器学习、实证产业组织等领域的理论与应用研究,主持和参与多个国家级基金项目,已有多篇论文发表于《计量经济学杂志》(Journal of Econometrics),《中国经济评论》(China Economic Review),《经济学快报》(Economics Letters),《计量经济学评论》(Econometric Reviews)和《实证经济学》(Empirical Economics)等经济学期刊。

来源:清华新闻网

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