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[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] 统计与决策
[作者]
石荣 张特 杨国涛
文章从传统计量经济学的三大作用——经济预测、验证理论、政策评价入手，梳理了机器学习与计量经济学融合发展过程中机器学习在计量经济学中的应用途径。研究发现：机器学习可以更高效地探索变量之间的关系，以做出更精准的预测；在大数据背景下机器学习丰富了经济数据的多样性，通过对大量经济数据进行分析和处理，从而揭示出数据中的潜在模式、关联性和趋势，继而能够检验一些更复杂、更富有挑战性的研究假设；机器学习从识别假设条件、函数形式拟合、“反事实”预测等角度提高了因果处理效应估计的准确性和稳定性，进而更精确地定量评估政策效应，服务国家重大战略需求。
关键词：
机器学习 计量经济学 大数据 因果推断
[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] 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] 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] 中国内部审计
[作者]
生丽英
本文基于COSO委员会2016年发布的企业风险管理新框架,构建了运用机器学习算法的嵌入式智能持续审计系统框架,并以W市国家电网公司的数据为例,借用Python软件,通过模拟仿真测试,阐释了嵌入式智能持续审计系统的基本算法、运行流程及实施效果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈秉正
一、引言 经济政策分析是经济决策的基础,而政策分析通常包括经济形势分析、政策影响分析、政策比较分析等环节。政策分析既可能是定性的,也可能是定量的,更多的可能是需要定性与定量相结合的方式。因此,有必要为经济政策分析提供更多更有力的工具。本文将介绍的方法是一个不同于许多现有方法(运筹学方法、数理统计方法、计量经济学方法)的、定性与定量相结合的可用于支持经济政策分析的有效工具。
[期刊] 南开学报(哲学社会科学版)
[作者]
陈小亮 程硕 陈衎 肖争艳
一线城市的房地产市场在全国房地产市场中具有举足轻重的地位，因此，维持一线城市房价平稳从而对保障全国房价平稳健康发展具有重要意义。运用XGBoost等机器学习方法和SHAP值可解释性方法，对四大一线城市房价的主要影响因素及其在2012年前后的动态变化进行测算并分析，研究发现：第一，预期因素是一线城市房价上涨的主要影响因素，并且其影响在不断增强。第二，供给因素和需求因素对一线城市房价上涨也起到了较为重要的作用，不过其作用呈现出减弱态势。第三，货币政策等因素对一线城市房价上涨的影响相对偏弱，并且近年来其影响进一步下降。考虑到预期因素是一线城市房价上涨的最主要因素，因此对一线城市而言，稳房价的关键在于稳预期。进一步地，结合实证结果可知，需要让房价更多地由基本面因素来决定，并且通过稳定房地产调控政策来稳预期。一是从供给端发力，构建一线城市土地供给与房价以及土地供给与常住人口之间的联动机制。二是从需求端发力，缩小一线城市与其周边城市以及其他三四线城市之间的公共服务差距，从而减轻一线城市的外来人口压力以及由此引发的住房需求增长。三是保持房地产调控政策的连续性、一致性、稳定性，通过稳定政策来稳定房地产市场的预期。
关键词：
一线城市 房价 稳预期 机器学习方法
[期刊] 中国农业科学
[作者]
申哲 张认连 龙怀玉 徐爱国
【目的】基于历史数据，利用机器学习方法分析宁夏南部土壤质地空间变异规律及其与环境因素之间的关系。【方法】基于宁夏回族自治区南部428个20世纪80年代第二次土壤普查土壤剖面点数据，采用分类回归树（CART）和随机森林（RF）两种机器学习方法，结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数，探究与宁夏南部地区土壤质地分布相关性较强的环境因素，并用两种机器学习预测该区土壤质地类型的空间分布，用剖面点验证集数据以及宁夏回族自治区海原县实测样点数据验证模型精度。【结果】（1）RF和CART对剖面点验证集土壤质地类型的预测正确率分别为62.36%、55.29%，接收者操作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under roc curve,AUC）分别为0.7515、0.6933，对海原县122个实测样点的预测正确率分别为54.10%、48.36%,AUC分别为0.6599、0.5981,RF的预测精度高于CART。（2）该区土壤类型（ST）是与土壤质地空间分布相关性最强的环境因素，其次是高程（Ele），高程越高，土壤质地越黏重。风力作用指数（WEI）和坡度（Slo）对土壤质地的影响较小。（3）研究区土壤质地类型以轻壤土为主，空间分布格局基本呈现为南部土壤质地黏重，北部土壤质地较轻。【结论】RF更适合预测宁夏南部地区土壤质地的空间分布，且充分利用历史数据，结合新的野外采样，可以达到预测制图的精度要求；土壤类型（ST）和高程（Ele）是与土壤质地空间分布相关性较强的环境因素。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马骊
本文在简单介绍空间统计与空间计量经济方法的基础上,对它们在经济研究中的主要应用领域及代表性成果进行了阐述;并探讨了空间统计与空间计量经济方法在经济研究中广阔的应用前景及发展方向。
[期刊] 统计研究
[作者]
袁显平 柯大钢
Abroad,the event study method has been used extensively in financial and economic research.Based on the external results of event study methodology,this paper discusses the procedures and properties of event study,and compares the external and internal literature using event study methods in financial and economic research.Our results suggest that there exist many choices in event studies,which may influence the reliability of research results,and as regards the literature using event study methods in financial and economic research,some limitations remain in the internal literature,compared to the external literature.
关键词：
事件研究 参数检验 检验统计量 异常收益
[期刊] 经济地理
[作者]
张可云 仲艾芬
结对集聚是产业空间集聚的重要现象之一。文章应用并改进机器学习方法，测度了中国城市的制造业结对集聚指数，从时序变化、空间格局方面分析结对集聚特征。研究表明：(1)制造业结对集聚指数整体上呈现出“U”型分布特征。(2)2013年劳动与劳动、劳动与资本、劳动与技术密集型产业显著结对集聚组合明显上升。(3)中国四大区域板块中，技术密集型产业的结对集聚指数低于劳动、资本密集型产业。(4)2013年城市产业空间网络呈现出一定的“核心—边缘”特征。最后，提出了加强产业链的整体规划与布局、进一步提升制造业集聚水平、引导城市制造业差异化发展等政策建议。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
马俊林
(一)模糊方法是一种科学的方法。模糊和精确是对立的统一。卫生经济中包括许许多多的因素,有些因素不必要计算得十分精确,过分的精确反倒模糊,适当地模糊反而精确。所以模糊方法也是一种科学的思维方法。恩格斯说:“辩证法不知道什么绝对分明和固定不变的界限,不知道什么无条件的普遍有效的“非此即彼”。它
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
佘晓萌
对于pair-copula中的参数估计,大多假设copula函数的参数和条件变量独立,将参数简化成一个不依赖于条件变量的常数。本文假设copula函数的参数和条件变量不独立,该参数是以条件变量为自变量的一元函数。应用该方法实证分析了“克强指数”三个指标铁路货运量、工业用电量和贷款发放量的对数增长率之间的关系,研究发现该方法优于简化的pair-copula参数估计,并且得出在固定铁路货运量不变时,工业用电量和银行贷款发放量成负相关关系,且这种负相关性随铁路货运量增加而减弱。
[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。
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