Py学习  »  机器学习算法

讲座: 机器学习在社会科学中的应用

计量经济圈 • 1 年前 • 266 次点击  

凡是搞计量经济的,都关注这个号了

箱:econometrics666@126.com

所有计量经济圈方法论丛的code文件, 微观数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.

分享一个直播讲座,主办方为东南大学经济管理学院。
报告题目:机器学习在社会科学中的应用
报告人(单位):陈硕 教授 (复旦大学经济学院) ,AER, 中国大运河上的叛乱: 262年间的证据, 运用DID, CIC, SCM等方法!
点评人(单位):刘修岩 教授 (东南大学) 点评人(单位) 高彦彦 副教授 (东南大学)
会议地点:2022年5月19日(周四)上午10:00-11:40
腾讯会议ID:775-238-593
报告人简介:陈硕是复旦大学经济系教授。他的研究兴趣包括发展经济学、政治经济学、经济史及中国经济。他的研究成果发表在American Economic Review、American Political Science Review、American Economic Journal、Journal of Economic Growth、Journal of Development Economics、Journal of Corporate Finance、Journal of Economic Behavior & Organization以及Journal of International Business Studies等国际顶级学术期刊上,以及《经济研究》、《金融研究》、《管理世界》、《世界经济》、《经济学季刊》、《统计研究》等国内权威学术期刊上。陈硕教授目前主持国家自然科学基金青年、面上及重点项目,以及省部级重大课题。
报告内容提要:随着数据的可得和计算机软硬件的发展,机器学习技术在业界及自然科学领域已经得到了广泛地应用。在社会科学领域,该技术使用虽然起步较晚,但发展也非常迅速。本讲座目的旨在系统介绍机器学习在社会科学中的应用。在简单介绍定义,在业界及自然科学领域的应用后,我们将从数据生成、预测以及因果识别 (DID,RD和IV) 三方面详细介绍机器学习在社会科学中的应用。局限于社科因果识别方法论的成熟及样本量限制,主讲人认为机器学习虽然拓展了社会科学研究的边界,但并不会颠覆现有研究范式。最后,主讲人会从学界不平等及可复制性等方面讨论了该技术在应用过程中可能带来的问题。

关于机器学习,参看1.机器学习之KNN分类算法介绍: Stata和R同步实现(附数据和代码),2.机器学习对经济学研究的影响研究进展综述,3.回顾与展望经济学研究中的机器学习 ,4.最新: 运用机器学习和合成控制法研究武汉封城对空气污染和健康的影响! 5.Top, 机器学习是一种应用的计量经济学方法, 不懂将来面临淘汰危险!6.Top前沿: 农业和应用经济学中的机器学习, 其与计量经济学的比较, 不读不懂你就out了!7.前沿: 机器学习在金融和能源经济领域的应用分类总结,8.机器学习方法出现在AER, JPE, QJE等顶刊上了!9.机器学习第一书, 数据挖掘, 推理和预测,10.从线性回归到机器学习, 一张图帮你文献综述,11.11种与机器学习相关的多元变量分析方法汇总,12.机器学习和大数据计量经济学, 你必须阅读一下这篇,13.机器学习与Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典,14.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 大数据和因果推断,15.R语言函数最全总结, 机器学习从这里出发,16. 机器学习在微观计量的应用最新趋势: 回归模型,17.机器学习对计量经济学的影响, AEA年会独家报道,18.回归、分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点(附Python和R实现),19.关于机器学习的领悟与反思,20.机器学习,可异于数理统计,21.前沿: 比特币, 多少罪恶假汝之手? 机器学习测算加密货币资助的非法活动金额! 22.利用机器学习进行实证资产定价, 金融投资的前沿科学技术! 23.全面比较和概述运用机器学习模型进行时间序列预测的方法优劣!24.用合成控制法, 机器学习和面板数据模型开展政策评估的论文!25.更精确的因果效应识别: 基于机器学习的视角,26.一本最新因果推断书籍, 包括了机器学习因果推断方法, 学习主流和前沿方法,27.如何用机器学习在中国股市赚钱呢? 顶刊文章告诉你方法!28. 机器学习和经济学, 技术革命正在改变经济社会和学术研究,29.世界计量经济学院士新作“大数据和机器学习对计量建模与统计推断的挑战与机遇”,30.机器学习已经与政策评估方法, 例如事件研究法结合起来识别政策因果效应了!31.重磅! 汉森教授又修订了风靡世界的“计量经济学”教材, 为博士生们增加了DID, RDD, 机器学习等全新内容!32.几张有趣的图片, 各种类型的经济学, 机器学习, 科学论文像什么样子?33.机器学习已经用于微观数据调查和构建指标了, 比较前沿!34.两诺奖得主谈计量经济学发展进化, 机器学习的影响, 如何合作推动新想法!

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/134499
 
266 次点击