财政系党支部开展师生支部联学共建主题党日

发布者:邹炘良发布时间:2024-11-29浏览次数:10

11月28日下午,财政系党支部在文泉北601会议室开展“凝心聚力促改革,守正创新谋发展”师生支部联学共建主题党日。财政系党员教师、学院研究生学生代表参与,主题党日由财政系党支部书记祁毓主持。

活动开始,全体成员起立奏唱国歌,重温入党誓词,现场交纳党费并诵读《中国共产党章程》。为加强学院和财政系党支部“一融双高”建设,财政系邀请到统计与数学学院宁瀚文教授讲授“生成式机器学习模型及其在计量经济学中的应用”。

宁瀚文结合数据科学、机器学习与经济学的交叉领域重点分析了生成式机器学习在经济学分析中的应用,以及大数据时代传统分析方法的局限性。讲授内容涵盖了监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习等现代机器学习技术在处理高维和大数据集方面的优势,特别是变分自编码器在数据压缩和生成方面的创新应用。同时,强调了从数据预处理到模型选择的全面流程,以及如何利用这些技术解决复杂的经济和社会问题,展现了机器学习在经济学研究中的广阔前景。

宁瀚文通过介绍在经济研究、管理世界等主流杂志上发表的文献,分享了三种运用机器学习模型进行计量研究的方法。第一,通过文本类型分析,将非结构化数据转化为变量或指标,并融入传统经济学模型中,为分析提供新维度。第二,利用回归数等统计方法,应对复杂数据中的非经济性特征,使收入不平等测算更为精确。第三,基于双重机器学习等方法进行因果推断,这种方法相较于传统方法更为直观。此外,宁瀚文还通过实例说明了如何利用神经网络进行政策效果预测和图像识别等应用。

在场师生就数据处理工具的运用等问题进行讨论交流。财政系党支部陈高对本次会议进行了简要总结。

本次师生联学共建,加深了与会师生对机器学习在计量经济学中的应用的理解,拓宽了我院师生的学术研究思路和方向,是财政系党建引领科学研究的一次重要尝试,对提升我校师生在机器学习领域的学术水平和实践能力具有重要意义。

(梁夏瑜 高思芸)