报告题目：深度样本选择网络--基于机器学习的微观计量模型
报告人：宁翰文
报告摘要：
随着计算机技术的发展，机器学习技术广泛应用于工业界各个领域。传统计量经济学与机器学习有着共同的理论基础和相同的研究方法，同时从研究方式与目的，对模型的要求、模型检验方式都有着明显的差异。对于传统计量经济学存在诸多的不足，例如模型泛化能力弱，样本不足等问题，机器学习的范式和方法可以应用其中来解决传统计量经济学中的问题。
本报告主要讨论机器学习在微观计量中的应用以及机器学习对经济学和计量经济学的影响。
报告人简介:
宁瀚文，中南财经政法大学数理与金融统计学系副教授，博士生导师。博士毕业于华中科技大学数学与统计学院，获概率统计专业博士学位，在香港理工大学、英国格拉斯哥大学、澳大利亚莫纳什大学各做过1-2年的访问学者研究工作。参加工作以来，主持国家自然科学基金两项，国家社会科学基金一项，在科学出版社出版专著一部，论文发表于《中国科学》，《统计研究》，《IEEE T Neural Networks & Learning Systems》，《Pattern Recognition》，《Neural Networks》，《Journal of the Franklin Institute》，《IET Control Theory & Applications》等国内外权威期刊。主要研究方向为机器学习，深度学习与金融计量的交叉。
报告时间：2021/04/01 9:00
报告地点：竞慧西楼209