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2021年7月20日下午，“2021年中國科學(xué)院大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)暑期學(xué)?！钡谒膱?chǎng)報(bào)告暨思危大講堂第三十六期由洪永淼教授開講。

洪永淼教授是中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院院長、發(fā)展中國家科學(xué)院院士、世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)士、教育部高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)副主任委員、《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)》聯(lián)合主編。2014—2020年連續(xù)7年入選Elsevier“經(jīng)濟(jì)、金融和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”領(lǐng)域中國高被引學(xué)者榜單。

洪永淼教授以“大數(shù)據(jù)如何改變經(jīng)濟(jì)學(xué)研究范式與研究方法”為題進(jìn)行授課。他首先以“實(shí)證革命”和“可信度革命”為例，指出實(shí)證研究符合科學(xué)研究范式，并逐步發(fā)展成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)一種主流的研究范式。大數(shù)據(jù)革命提供了大量各種各樣的數(shù)據(jù)，推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，也將不可避免地引起經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究范式與研究方法的變化。在此基礎(chǔ)上，洪永淼教授從模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、參數(shù)不確定性與模型不確定性、無偏估計(jì)與正則化估計(jì)、人工分析與智能化分析等九個(gè)方面詳細(xì)講解了大數(shù)據(jù)將引起的經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究范式與研究方法的變化。

洪永淼教授授課

在模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方面，洪永淼教授指出，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，可以突破傳統(tǒng)模型的局限性，使得研究問題不依賴于模型，并挖掘出更多的數(shù)據(jù)證據(jù)。在參數(shù)不確定性與模型不確定性方面，他指出，在大數(shù)據(jù)條件下，海量大數(shù)據(jù)能夠極大地降低參數(shù)估計(jì)的不確定性，但也導(dǎo)致估計(jì)模型出現(xiàn)不確定性，如何增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性成為一個(gè)重要問題。

對(duì)于無偏估計(jì)與正則化估計(jì)，洪永淼教授認(rèn)為無偏估計(jì)并不是最好的估計(jì)，如果對(duì)未知參數(shù)施加一定限制，通過犧牲無偏性質(zhì)，換取估計(jì)方差的顯著減少，這將顯著減少均方誤差，提高預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。但是，基于有偏估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)推斷，需要建立一套新的統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。在對(duì)比分析低維建模與高維建模方面，洪永淼教授指出傳統(tǒng)模型大多是低維模型，該種模型存在模型誤設(shè)的可能性，而在實(shí)際應(yīng)用中，很多經(jīng)濟(jì)金融問題涉及到眾多變量，高維建模十分必要，機(jī)器學(xué)習(xí)等非參數(shù)方法可以有效降維，解決“維數(shù)災(zāi)難”問題。關(guān)于樣本內(nèi)擬合與樣本外預(yù)測(cè)，洪永淼教授指出經(jīng)濟(jì)學(xué)傳統(tǒng)建模與經(jīng)驗(yàn)解釋大多基于樣本內(nèi)擬合，而科學(xué)理論的本質(zhì)在于精準(zhǔn)樣本外預(yù)測(cè)，即泛化能力。

在低頻數(shù)據(jù)與高頻數(shù)據(jù)方面，洪永淼教授解答了高頻數(shù)據(jù)可以為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提供哪些啟示，例如，從高頻數(shù)據(jù)中能夠識(shí)別外生的宏觀政策（如貨幣政策）沖擊，并評(píng)估研究宏觀政策沖擊對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)影響。從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)向新型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變方面，洪永淼教授指出新型數(shù)據(jù)能夠提供傳統(tǒng)數(shù)據(jù)所沒有的信息，要處理新型數(shù)據(jù)則需要發(fā)展新的分析工具，特別是數(shù)學(xué)工具，因而對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家及統(tǒng)計(jì)學(xué)家提出了新的要求。在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面，洪永淼教授以文本數(shù)據(jù)分析為例，指出文本回歸分析使原來的定性分析轉(zhuǎn)變?yōu)槎糠治龀蔀榭赡?，也使得?jīng)濟(jì)學(xué)與其他社會(huì)科學(xué)及自然科學(xué)有了更多交叉的可能。從人工分析到智能化分析的變化，洪永淼教授舉例分析了智能化對(duì)于科學(xué)研究的推動(dòng)作用。最后，洪永淼教授指出大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)正在改變經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范式與研究方法，一個(gè)新興學(xué)科——大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)正在興起。數(shù)字時(shí)代的經(jīng)濟(jì)研究需要更加重視交叉學(xué)科和跨學(xué)科的理論與方法。

在與學(xué)員的互動(dòng)環(huán)節(jié)，洪永淼教授針對(duì)學(xué)員提出的問題，分享了他關(guān)于人工智能預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)金融市場(chǎng)準(zhǔn)確性的觀點(diǎn)。他認(rèn)為預(yù)測(cè)主要應(yīng)看相對(duì)精度，即相對(duì)歷史預(yù)測(cè)情況以及其他預(yù)測(cè)方法是否有所改進(jìn)。在較長的時(shí)間周期中，只要存在因果關(guān)系，人工智能基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)一般能取得較高的精度。

學(xué)員提問

課程的最后，中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副院長喬晗教授代表思危大講堂對(duì)洪永淼教授的精彩講授表示感謝，并為其頒發(fā)了思危大講堂演講紀(jì)念牌。

喬晗教授向洪永淼教授頒發(fā)思危大講堂演講紀(jì)念牌

洪永淼教授的課程內(nèi)容非常豐富，結(jié)合理論與案例進(jìn)行了深入淺出、生動(dòng)有趣的分析講解，讓學(xué)員們對(duì)大數(shù)據(jù)如何改變經(jīng)濟(jì)學(xué)研究范式與研究方法有了全面而深入的認(rèn)識(shí)，課程在學(xué)員們熱烈的掌聲中圓滿結(jié)束。

（文/劉倚溪 圖/閻古月）