2023年3月27日，首届“北京大学-剑桥大学”教育数字化研讨会开幕。本届研讨会主题是“数字时代的教师素养”，由北京大学教师教学发展中心（Center for Excellent Teaching and Learning，CETL）与剑桥大学数字化未来教育中心（Digital Education Futures Initiative，DEFI）联合举办，旨在加强北京大学与世界一流大学的交流合作，推进教师发展的数字化转型，提高教师数字化时代开展教育教学的能力。
3月27日晚，北京大学经济学院助理教授李少然在本届研讨会第一场“金融与经济学中的机器学习”报告会上作主题报告。他介绍了计量经济学的研究对象及方法，计量经济学是运用统计模型分析经济数据的经济学研究分支，按照识别问题（identification）、设定模型（specification）、估计参数（estimation）、推断结论（Inference）四个要素，为经济学中的问题提供实证证据；而机器学习能够与计量经济学互相补充、相互促进，在处理高维数据、加强模型灵活度、提升样本外预测效果等方面发挥了极大的作用。李少然还结合自己的论文，介绍了应用机器学习研究“逆向选择”和“金融市场有效性”等课题的实际例子。
李少然
北京大学经济学院金融学系助理教授，研究方向为金融计量，资产定价，投资组合管理以及机器学习。主讲《应用时间序列分析》和《金融计量》等课程。研究成果发表于Journal of Econometrics 、Journal of Business & Economic Statistics等国际期刊。曾任Journal of Econometrics、Management Science、Economic Modelling、Financial Innovation等国际期刊的匿名审稿人。
供稿：经济学院融媒体中心
美编：初夏
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