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近日，由上財商學(xué)院舉辦的上財商學(xué)講堂第119期如期舉行，本次活動有幸邀請到武漢大學(xué)經(jīng)管學(xué)院教授——劉巖老師帶來分享演講，吸引了多位來自全國各大院校和研究機構(gòu)的青年教師與研究生參與。

劉巖教授帶來的報告主題為“面向經(jīng)濟與金融應(yīng)用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法比較與推測函數(shù)特征刻畫”。報告中提出，在經(jīng)濟與金融領(lǐng)域眾多實證研究問題面臨的三個共同難點：1. 樣本觀測值相對于潛在解釋變量的小樣本性；2. 模型不確定性，包括變量的選取與模型的設(shè)定；3. 變量重要性度量問題，本質(zhì)是變量在推測值中的作用。而傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學(xué)方法也存在著一定的局限性：1. 小樣本問題，人為限定解釋變量，關(guān)注核心變量；2. 模型不確定性：各類模型平均方法，非參數(shù)估計；3. 推測函數(shù)刻畫，給定模型下的統(tǒng)計推斷。而監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以解決以上的問題。過去十年來監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在經(jīng)濟與金融研究中獲得廣泛關(guān)注，并在若干領(lǐng)域中取得應(yīng)用突破。然后由于監(jiān)督算法過多，理論基礎(chǔ)與特征各異，研究者在具體應(yīng)用中存在如何選取恰當(dāng)算法的問題。所以劉巖教授圍繞變量與算法選擇的主題，為我們介紹了LASSO、EN、LSB、SVR、Bagging、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、、M5P以及他們的算法改進，說明了各主要類型算法在變量篩選、數(shù)據(jù)非線性特征根刻畫方面的性質(zhì)，為監(jiān)督學(xué)習(xí)在經(jīng)濟與金融研究中更廣泛的應(yīng)用提供了一個簡單有效的基礎(chǔ)。

劉巖教授，2009年于北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院金融數(shù)學(xué)系畢業(yè)，并獲得北京大學(xué)中國經(jīng)濟研究中心經(jīng)濟學(xué)第二學(xué)位。同年赴美紐約州立大學(xué)石溪分校經(jīng)濟系攻讀博士，于2014年獲得經(jīng)濟學(xué)博士學(xué)位。2014年加入武漢大學(xué)經(jīng)管學(xué)院金融系任助理教授。研究方向主要為宏觀經(jīng)濟學(xué)與應(yīng)用理論經(jīng)濟學(xué)。