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世界计量经济学会2021计量经济学与统计学亚洲暑期学校系列课程——Whitney Newey教授篇

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发布时间:2021-07-15 来源: 浏览:

2021年7月13日,由中国科学院预测科学研究中心、中国科学院大学经济与管理学院共同举办的世界计量经济学会“计量经济学与统计学亚洲暑期学校”进入了第二天的课程学习。

我们有幸邀请到来自麻省理工学院的著名计量经济学家Whitney Newey教授为来自世界各地线上以及线下的师生们授课。Whitney Newey教授是麻省理工学院福特经济学教授,麻省理工学院经济系主任和计量经济学会和美国艺术与科学院院士。他曾担任经济学国际最佳期刊Econometrica的联合主编,Econometric Theory和Journal of Statistical Planning and Inference副主编, Economics Letters联合主编。此外,他还任职于计量经济学会执行委员会和计量经济学会理事会。Whitney Newey教授专注于理论经济学领域的研究,对计量经济学理论,特别是广义矩估计(Generalized method of moments,简称GMM)和广义经验似然检验(Generalized empirical likelihood test,简称GEL)的发展作出了巨大的贡献。Newey教授与Kenneth D. West教授于1987年共同提出了Newey-West估计,该估计在误差是异方差和自相关的情况下对回归模型的协方差矩阵进行稳健估计。

 

Newey教授在线授课


2021年7月13日上午,Newey教授为同学们带来了去偏机器学习(Debiased Machine Learning)的基本介绍。首先Newey教授为同学们介绍了一系列机器学习方法,如LASSO、神经网络、随机森林等,并描述它们在多协变量回归分析中的使用以及他们对应的估计量。同时,Newey教授还讨论了减少正则化和模型选择偏差的必要性。为了方便同学们进行进一步的学习理解,Newey教授还给出一个经济应用:美国雇主补充退休账户对净金融资产的影响。短暂的休息后,Newey教授为同学们带来了去偏机器学习的平均处理效应(Average treatment effect,简称ATE)方面的知识。Newey教授讲解了如何在高维和非参数模型中使用机器学习来估计平均处理效应。同时给出了ATE的去偏机器学习,该去偏机器学习是基于回归与校正的正则化和模型选择偏差。最后,Newey教授以就业培训的相关经济案例,结束了精彩的授课。

在教授过程中,Newey教授深入浅出,理论联系实践,让枯燥的理论变得直观、有趣,充分调动了各位师生的热情。参会的师生们认真聆听,积极思考,对Newey教授所授知识进行了深入的学习探讨。Newey教授在授课过程中,除积极启发各位师生之外,在每小节结束时都不忘了与各位师生互动,回答大家的问题,进一步加深了大家对授课内容的理解。最后,Newey教授的授课在热烈的掌声中顺利结束,取得了圆满成功。


同学们认真聆听


图:徐坚皓、王海娟

文:孙佳婧、徐坚皓

 

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