8月17-24日，由北京友萬(wàn)信息科技有限公司主辦、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)承辦的第三屆Stata中國(guó)用戶大會(huì)暨“機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)量方法應(yīng)用研討會(huì)”在上海財(cái)經(jīng)大學(xué)隆重舉行。中國(guó)濱海金融協(xié)同創(chuàng)新中心選派了2019級(jí)博士研究生方云龍、2018級(jí)碩士研究生劉浩杰參加了此次研討會(huì)及會(huì)議同期舉辦的Stata夏季訓(xùn)練營(yíng)活動(dòng)。據(jù)悉，此次訓(xùn)練營(yíng)由山東大學(xué)陳強(qiáng)教授和南開大學(xué)王群勇教授主講，于8月17-19日、22-24日進(jìn)行了為期六天的Stata機(jī)器學(xué)習(xí)及計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法應(yīng)用課程，課程以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的前沿問題為導(dǎo)向，引入人工智能領(lǐng)域前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合Stata應(yīng)用程序，吸引了來(lái)自全國(guó)各地高校超過百名學(xué)者參與。

　　中心派出的兩名研究生表示在此次活動(dòng)中收獲頗豐、受益匪淺，特別是在與專家面對(duì)面的互動(dòng)交流中進(jìn)一步拓展了學(xué)術(shù)視野、啟迪了創(chuàng)新思維、引發(fā)了將工具技術(shù)與理論思想有機(jī)融合的思考。 

　　2019級(jí)博士研究生方云龍：通過參加這次研討會(huì)以及與各位老師和學(xué)員的交流，我深有啟發(fā)。隨著stata16的發(fā)布，學(xué)習(xí)stata的門檻也越來(lái)越低，就像陳強(qiáng)老師所做的比喻，“隨著stata的升級(jí)，學(xué)習(xí)stata的難度越來(lái)越低，現(xiàn)在的stata更像是一種傻瓜軟件，好比照相機(jī)中的傻瓜相機(jī)，不需要很多的技術(shù)，而R語(yǔ)言更像是單反，需要我們對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)?！卑Q策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)等在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型逐漸出現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)學(xué)論文當(dāng)中，這就要求我們對(duì)前沿的寫作技術(shù)盡早進(jìn)行學(xué)習(xí)，好的選題加上較為先進(jìn)的方法是寫出好論文的重要因素。

　　2018級(jí)碩士研究生劉浩杰：在金融大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代背景下，把金融經(jīng)濟(jì)理論與大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合是今后經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的方向。面對(duì)今后海量的高維金融大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)和線性預(yù)測(cè)性回歸方法已經(jīng)難以處理，容易陷入過擬合和模型不穩(wěn)健等高維陷阱。在此次“機(jī)器學(xué)習(xí)與R語(yǔ)言應(yīng)用”的培訓(xùn)班中，通過陳強(qiáng)老師的講解以及與各個(gè)高校老師同學(xué)的討論，我對(duì)稀疏性模型、因子降維、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及貝葉斯統(tǒng)計(jì)等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有了更加深入的理解，同時(shí)我也意識(shí)到作為一名研究生，我應(yīng)該積極探索新領(lǐng)域，不斷的更新知識(shí)體系，探索大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)在檢驗(yàn)資本市場(chǎng)信息有效性檢驗(yàn)，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)決定機(jī)制及資產(chǎn)定價(jià)模型建模等資本市場(chǎng)領(lǐng)域核心問題上的應(yīng)用，為今后的論文寫作奠定基礎(chǔ)。

　　在大數(shù)據(jù)迅猛發(fā)展的當(dāng)前，“機(jī)器學(xué)習(xí)”已成為人工智能科學(xué)研究和應(yīng)用領(lǐng)域的重要驅(qū)動(dòng)力，必將帶來(lái)一系列傳統(tǒng)決策機(jī)制的根本性變革，也必將推動(dòng)社會(huì)科學(xué)研究范式的重大轉(zhuǎn)型。中心將以此次活動(dòng)為契機(jī)，加強(qiáng)對(duì)在讀碩博研究生工具技術(shù)使用方法的訓(xùn)練培養(yǎng)，推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能方法在經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)前沿領(lǐng)域的研究應(yīng)用；同時(shí)，積極創(chuàng)造良好的學(xué)習(xí)交流平臺(tái)，派出更多優(yōu)秀碩博參與各類學(xué)術(shù)交流活動(dòng)，進(jìn)一步加強(qiáng)與各高校、各科研院所及業(yè)界的交流聯(lián)系，促進(jìn)高質(zhì)量的人才培養(yǎng)和交叉學(xué)科的研究探索。

　　文：中國(guó)濱海金融協(xié)同創(chuàng)新中心  編輯：Uone-Tech