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讲座预告:模型不确定性和模型平均方法
2024-11-2112
题目:模型不确定性和模型平均方法
主讲人:张新雨
地点:立德楼(北2)339
摘要:在大数据时代,模型不确定性广泛存在。模型不确定性可来自理论不确定、异质性不确定、函数形式不确定等。在经济建模中,忽视模型不确定性会导致误判,造成决策失误。例如,把不显著变量误判为显著的变量。在预测中忽视模型不确定性会导致信息遗失和不稳健预测,造成预测失效。模型平均通过对来自各个模型的估计或者预测进行加权,是处理模型不确定性的主要方法之一。报告人将介绍模型不确定性、模型平均方法和几个案例。
主讲人简介:张新雨,中科院数学与系统科学研究院研究员。主要从事统计学和计量经济学的理论和应用研究工作,具体研究方向包括模型平均、管理统计、机器学习和经济预测等,担任SCI期刊Journal of Systems Science & Complexity (JSSC)领域主编和其他5个国内外重要期刊的编委,是管理科学与工程学会常务理事。先后主持优青和杰青项目。