主题｜Topic: Big Data and Machine Learning in Macroeconomic Forecasting
时间｜Time: 10月25日｜Oct 25th , 9: 15 - 10: 00AM
地点｜Venue: 文澴楼809｜Meeting Room 809，WENHUAN
主讲｜Speaker
姜彬博士毕业于澳大利亚莫纳什大学，获得计量经济与商务统计博士学位，现为澳新银行风险模型验证与商务智能部经理。主要负责测试评估银行内客户信用评级模型，各投资组合信用风险压力测试模型以及IFRS 9金融工具框架。为银行内相关业务部门提供商务智能解决方案以帮助他们运用现代机器学习和可视化技术手段建立数码化和自动化的智能报告体系。已在 International Journal of Forecasting, Applied Economics，The BE Journal of Economic Analysis and Policy，Econometric，Econometric Reviews 等期刊发表学术论文。
研究领域｜Research Interests
统计学、计量经济学
Statistics，Econometrics
摘要｜Abstract
传统宏观经济预测主要依赖于大量已发布的经济学指标记录，然而预测的精准性常常受到这些经济学指标观测值过少的局限。随着AI时代的到来，海量数据以及各种在工业化领域被广泛使用的机器学习算法使得大数据在宏观经济预测中的运用成为可能。特别的，开源的卫星图像数据开始越来越多的为经济学家所利用。不同于传统采集手段，卫星图像的优势在于它是从外太空这个独一无二的视角中获得的，信息全面覆盖地球所有角落并且保持较高分辨率的信息准确性。本讲座将对卫星图像里的夜光数据以及陆地资源数据如何结合机器学习算法在宏观经济预测中应用进行一些导引和阐述。
