2019年12月19日上午，香港中文大學經濟系史震濤教授應邀到訪bevictor伟德官网，講授題為Advancements of Machine Learning in Econometrics的短期課程。本次課程由黃乃靜老師主持，在沙河校區主教303教室舉行，bevictor伟德官网及校内多名師生參加了此次課程。

史震濤，香港中文大學經濟系助理教授。耶魯大學博士，師從Peter Phillips教授。他的研究領域為計量經濟學理論和應用計量，特别是關于機器學習方法在計量應用中的估計和推斷，曾在Econometrica、Journal of Econometrics、Journal of Applied Econometrics、EconometricReviews等國際頂級期刊上發表論文。

史震濤教授從機器學習對經濟學研究的意義出發，強調機器學習處于當今技術進步的前沿，它影響着我們進行經濟學研究的方式。由于統計軟件的廣泛使用，機器學習方法在經濟上的應用逐漸增多，然而，機器學習距離成為主流實證研究方法，仍有很大的差距。這是因為機器學習理論主要是建立在一般的統計模型上，而不是為經濟環境量身定制的。接下來，史震濤教授從First Generation出發，介紹了非參數估計、SeriesEstimation、Lasso方法；然後史震濤教授又對不依賴于DGP的“黑匣子”類模型進行了講解，就決策樹、随機森林、梯度提升等幾個常見的模型進行了介紹。在課程的最後一部分，史震濤教授介紹了自己的研究成果，研究領域集中于機器學習和傳統計量經濟學之間的銜接，尤其是如何把機器學習的方法應用在經濟環境中，比如在非平穩時間序列和面闆數據中機器學習方法的應用。

這次短期課程，史震濤教授展示了自己對機器學習和計量經濟學的深刻理解，并用生動的語言介紹了自己的相關研究。最後，黃乃靜老師對本次課程進行總結，參加人員均表示受益匪淺。