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    学术讲座

数据分解+计量建模+深度学习=?

智能感知与计算系列讲座
Lecture Series in Intelligent Perception and Computing 

    TITLE):数据分解+计量建模+深度学习=?

SPEAKER: 魏云捷 副研究员,中国科学院预测科学研究中心

(CHAIR)张兆翔 研究员

    (TIME)2022年4月8日(周五),16:00

    (VENUE) 腾讯会议ID: 985 391 526 Password: 2022


报告摘要(ABSTRACT):

大数据的发展为研究提供了海量的数据,经济建模中越来越多的使用到非公开数据,这也给现有的预测理论和方法提出了新的问题和挑战。一方面,大数据是复杂数据的一种,具有时效性强、形式多样化、维度高等特点。采用网络数据挖掘、文本挖掘等方式随时可以获取海量文本数据等高维非结构化数据,这些数据能够反应政策制定者、公众、投资人等的预期,也给预测提供了新的机遇;另一方面,大型数据集具有复杂性、非线性等特征,需要更结合机器学习技术、计量经济学理论等来对复杂数据进行建模。本报告从数据分解入手,基于TEI@I方法论,将复杂数据采用分解方法处理成不同的频度,再根据数据特点采取适合的方法进行预测。本报告以外汇预测、旅游预测、石油价格预测等为例,探究如何将数据分解、计量建模和深度学习相结合。


报告人简介(BIOGRAPHY):

魏云捷,中国科学院大学与香港城市大学双博士,现任中国科学院预测科学研究中心副研究员。研究方向:经济预测理论与方法、经济政策分析。目前在重要学术期刊上发表(含接收发表)论文39篇,其中16篇在SCI/SSCI上发表。曾获陈景润未来之星、关肇直青年研究奖、中国科学院优秀博士学位论文奖、中国系统科学与系统工程优秀博士学位论文奖、ICEF2020最佳论文奖和第十四届全国青年管理科学与系统科学学术会议(2017)优秀论文奖等。同时,将综合集成预测方法应用到汇率与进出口预测领域,作为主笔,参与撰写政策研究报告35篇,其中9篇得到了国家领导人的重要批示,部分政策建议被商务部、中国人民银行及国家外汇管理局所采纳,有效地支持了国家高层决策。

 


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