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[期刊] 管理世界
[作者]
陶旭辉 郭峰
对公共政策的准确评估，是制定科学公共政策的重要前提，科学的公共政策将有助于促进国家治理体系和治理能力现代化。异质性政策效应评估作为一种新兴的研究范式，其重要性在政策效应评估文献中已经获得广泛认可。本文总结了异质性政策效应评估的重要价值，以及代表性传统方法的逻辑和局限性。在此基础上，文章重点梳理了机器学习方法在异质性政策效应评估中的重要价值和具体应用：更好地筛选和切分异质性变量、更好地评估多重异质性政策效应、更好地估计个体政策效应等。本文也指出机器学习在异质性政策效应评估的算法可接受性、过程可检验性以及结论稳健性中存在局限性。进一步，文章提出了异质性政策评估和机器学习的重点发展方向：引入和发展机器学习方法，重视异质性政策评估的政策价值及提升机器学习的可接受性；结合传统分析范式，拓展机器学习在异质性政策评估中的新模式；规范研究数据的采集和处理，推动数据和代码的公开透明等。
[期刊] 特区经济
[作者]
王庆 姚康
由于中小企业规模较小、行业分散、收益不稳定、抵押条件不足、存在一定风险等原因,多年来一直面临融资难等问题。而融资难从根本上来说是中小企业与金融机构之间的信息不对称。如何合理的评估中小企业的信用状况对于解决融资难问题起着关键性作用。本文实证分析对比了各类评估方法,结果表明,基于支持向量机的bagging集成算法具有较低的错误分类率,能更好的适应中小企业信用评估。
关键词：
机器学习 信用评估 支持向量机 集成学习
[期刊] 经济学动态
[作者]
吴立元 龚六堂
近年来,收入不平等与资产组合多样化等问题日益受到人们的关注,经济个体的异质性对于宏观经济分析的意义也受到学术界的普遍重视,从而使得传统的代表性个体模型越来越受到质疑和挑战。收入、财富、消费等的异质性对货币政策传导的影响以及货币政策对收入、财富、消费分布的影响,显然都是非常重要的理论与现实问题。虽然近年来对于异质性条件下货币政策的最新研究成果不断涌现,但系统的梳理非常缺乏。本文梳理了这一领域的最新研究成果,总结并详细阐述了异质性条件下货币政策四个新的传导机制:实际利率变动的收入效应机制、再分配机制、谨慎性储蓄机制与流动性保险机制。本文在详细分析这些新机制产生的理论原因的同时,还讨论了前瞻性指引、"直升机撒钱"、货币政策效应的非对称性、货币政策是否应关注金融稳定和不平等、最优通货膨胀率等政策问题,并尝试提出未来进一步研究的方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李超 求文星
机器学习是人工智能的重要分支,在预测、分类等方面的优异表现使其成为计量经济学研究的重要工具,对因果推断方法的发展具有重要推动作用。文章对机器学习应用于因果推断计量方法的文献进行梳理后,分别从机器学习方法对因果推断计量的改进,以及机器学习在因果推断中的应用这两个方面介绍了其当前研究进展。机器学习方法不仅可以与因果推断传统计量方法相结合优化其性能,还能以"数据驱动"系统全面地考虑广泛的模型,通过提高预测效果,从而进行有效的反事实推断。最后,对机器学习在因果推断经济学领域的应用研究进行了总结和展望。
关键词：
机器学习 计量经济学 因果推断
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
傅隆生 宋珍珍 Zhang Xin 李瑞 王东 崔永杰
为使农业信息领域的研究人员能够系统和快速地了解深度学习在农业中的研究进展以及应用现状,对深度学习在农业信息领域的应用进行归纳、梳理、分析和展望。对涉及农业领域且应用深度学习技术的90项研究中所涉及的农业问题、具体模型和框架、数据集的来源和特征以及预处理方法、模型评价指标等进行归纳总结分析,并讨论深度学习的优点和局限性,进而展望深度学习的发展趋势。农业领域中的应用包括作物及其器官分类、病虫害识别、果实识别和计数、植物识别、土壤覆盖分类、杂草识别、行为识别和分类、植物养分含量估计、植物叶片或种子表型分析等方面;大多数研究采用卷积神经网络,如AlexNet、VGG16和Faster R-CNN。在框架方面,Caffe使用频次最高,其次是Tensorflow和Keras/Theano;分类准确度是最常用的模型评价指标,其次是F1得分和平均精度。与其他常用方法和技术相比,深度学习不仅精度高,而且性能优于现有的常用图像处理技术。其他涉及计算机视觉技术的农业应用有望通过深度学习技术的使用获得更好的效果。
[期刊] 生态经济
[作者]
殷阿娜 李从欣
为了探求京津冀大气污染协同治理政策实施效果，以京津冀地区13个城市为研究对象，应用合成控制法科学评估京津冀大气污染协同治理政策效应，在此基础上构建计量模型探讨政策效应区域异质性的原因。结果表明：京津冀大气污染协同治理政策效应具有显著的时滞性、短期负效应冲击和区域异质性；地区政府财政实力、人力资本和人口密度是影响京津冀大气污染协同治理政策效应异质性的重要原因。最后，提出既要不断夯实协同根基、提升协同效率，更要重视“异质性”影响、突出“差异化”共治的政策建议。
关键词：
京津冀 协同 政策效应 异质性
[期刊] 生态经济
[作者]
殷阿娜 李从欣
为了探求京津冀大气污染协同治理政策实施效果，以京津冀地区13个城市为研究对象，应用合成控制法科学评估京津冀大气污染协同治理政策效应，在此基础上构建计量模型探讨政策效应区域异质性的原因。结果表明：京津冀大气污染协同治理政策效应具有显著的时滞性、短期负效应冲击和区域异质性；地区政府财政实力、人力资本和人口密度是影响京津冀大气污染协同治理政策效应异质性的重要原因。最后，提出既要不断夯实协同根基、提升协同效率，更要重视“异质性”影响、突出“差异化”共治的政策建议。
关键词：
京津冀 协同 政策效应 异质性
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周毓萍 陈官羽
在大数据和互联网技术迅猛发展的背景下,金融大数据平台公司通过自己的平台收集和整理海量数据,完善信用评价维度,运用机器学习方法对个人信用水平进行全面科学评价,因而,商业银行传统个人信用评价面临巨大挑战。从现有个人信用评价体系和方法局限出发,探讨基于机器学习方法的个人信用评价研究的必要性,完善个人信用评价维度和评价体系,明确数据采集的渠道,运用动态脱敏技术进行数据脱敏、LOF检验方法检验数据异常值和随机森林方法补充数据缺失值。接着,运用梯度提升决策树方法筛选重要性指标,通过基于逻辑回归的评分卡模型对筛选后的指标进行处理,输出个人信用评价分。最后,通过BP神经网络对模型进行检验,运用该模型对个人信用水平进行预测。研究表明基于机器学习能够进一步提高个人信用评价的准确性,为商业银行个人信用评价提供科学的依据和参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋锋 张文雅
机器学习方法在处理复杂数据、构建高精度模型方面具有显著优势，在不同领域的研究中都得到了广泛应用。数字经济时代为经济领域带来海量数据的同时，也对经济研究提出诸多挑战。机器学习方法能充分挖掘数据中的非线性、非平稳信息，有效提高经济分析结果的精度。机器学习与经济问题的融合改变了传统经济学的研究范式。文章对近年来机器学习方法在经济研究中的应用进行回顾，从通货膨胀、汇率与货币、GDP、劳动力市场、社会稳定、政策评价等角度进行总结，比较了常用机器学习方法的优缺点，并展示了模型的评价准则，如均方根误差、F1-得分、AUC值等。
[期刊] 经济学动态
[作者]
肖争艳 陈衎 刘哲希
居民加杠杆是否能有效促进消费，已有研究从总量层面难以达成共识，这主要源于不同群体加杠杆对消费的影响存在差异。本文采用融合机器学习模型的GML(generic machine learning inference)因果推断方法，客观量化评估了居民加杠杆的异质性效应，并使用机器学习解释性方法识别了导致异质性效应产生的核心因素。主要得到以下结论：第一，居民加杠杆对消费的促进作用存在显著的异质性，最高效应组的处理效应约是最低效应组的2倍。第二，家庭人均可支配收入是导致居民加杠杆效应存在异质性的最核心因素，中等收入群体加杠杆对消费的促进作用显著低于低收入群体。家庭人均可支配收入因素的贡献率达到30%,明显高于其他特征因素。第三，影响不同收入群体加杠杆效应的核心因素不同。对中等收入群体而言，杠杆对消费促进作用偏弱的主要原因在于房贷压力；对低收入群体而言，杠杆对消费促进效果更为显著主要源于养老育儿等方面的刚性支出压力较大，需要依靠借贷弥补收支缺口。本文系统地分析了居民加杠杆效应的异质性及其产生根源，可为政策制定提供更多参考。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
高华川 白仲林
研究目标:基于个体间关系时变的面板数据,提出一种估计政策因果效应的反事实机器学习算法——时变LASSO方法。研究方法:基于真实数据生成过程未知的经典文献中的实际数据和时变的模拟数据,分别将时变LASSO方法与两种常系数方法 (HCW方法和常系数LASSO方法)进行对比研究;以英国"脱欧公投"对英镑汇率的因果效应分析为例,研究了政策信息提前披露时政策因果效应的动态行为。研究发现:相对于两种常系数方法,时变LASSO方法能更准确地估计反事实结果,更适用于样本时期数较长、政策干预时间点相对较晚的政策评估;实证研究表明,常系数方法对脱欧公投的影响存在一定的高估。研究创新:提出了一种基于机器学习的时变LASSO面板数据政策评估方法,以及基于此的两种反事实估计方法。研究价值:对于政策信息提前披露的政策,提供了评价政策因果效应动态行为的工具,完善了面板数据政策评估理论方法。
[期刊] 生态经济
[作者]
张羽 傅斌 罗勇 张洪吉 陈青松 顿玉多吉
生态资产是支撑区域可持续发展的基础。科学评估资产的数量和质量是进行开发利用的前提。通过对生态资产概念与内涵、分类体系、监测方法与指标的辨析与梳理，重点对生态资产监测与评估方法进行了总结，进而讨论了生态资产管理与应用。最后，针对生态资产概念、分类方面存在的问题，建议注重生态资产分类标准及评估指标体系研究，明确生态资产产权、构建生态资产账户体系、创新资产管理机制，以进一步提高生态资产管理水平。
[期刊] 生态经济
[作者]
张羽 傅斌 罗勇 张洪吉 陈青松 顿玉多吉
生态资产是支撑区域可持续发展的基础。科学评估资产的数量和质量是进行开发利用的前提。通过对生态资产概念与内涵、分类体系、监测方法与指标的辨析与梳理，重点对生态资产监测与评估方法进行了总结，进而讨论了生态资产管理与应用。最后，针对生态资产概念、分类方面存在的问题，建议注重生态资产分类标准及评估指标体系研究，明确生态资产产权、构建生态资产账户体系、创新资产管理机制，以进一步提高生态资产管理水平。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
赵珂 夏清清 胡晓艳
研究目的：避免城镇建设适宜性评价指标及其权重体系建立的主观性，通过“数据海选—非线性认知—线性规则转化”的方式，探索能反映城镇建设适宜性影响因素之间真实联系、评价结果易于理解、便于落地实施的城镇建设适宜性评价方法。研究方法：非线性机器学习、贝叶斯网络模型。研究结果：贝叶斯网络非线性结构学习出的有向无圈网络(DAG)揭示了城镇建设适宜性评价指标影响的线性主次性，贝叶斯网络非线性参数学习出的各评价指标重要度映射出城镇建设适宜性评价指标的线性重要度。研究结论：对比“专家经验线性评价”、“非线性贝叶斯网络评价”“转化线性规则评价”三种方法评价结果，非线性贝叶斯网络评价结果的合理性大大高于专家经验线性评价结果，转化线性规则评价结果的准确性不如非线性贝叶斯网络评价，但误差在可接受范围内，评价出的城镇建设适宜用地更加集中连片，评价结果易于感知、理解，可行性强。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
程煜 何益欣 刘玉萍
基于2007—2018年的上市公司数据,采用双重差分法,在社会保险缴费不实的现实背景下考察了2016年养老保险"阶段性降费"改革对企业养老保险实际降费效果的影响。基准分析显示:由于存在缴费不实的情况,实际费率的下降程度低于政策费率的下降程度;实际费率下降的效果与企业所在的行业、地区以及企业所有制有关,即降费效果在工业、东部地区和民营企业中更为显著。进一步的成本-收益分析显示,"阶段性降费"改革虽然造成企业养老保险收入的直接损失,但其也从企业利润和员工薪酬福利方面获得了社会收益,这对继续深化社保降费改革具有一定的启示意义。
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