喜报!童国士教授论文获国际一流期刊接受发表,创新性提出大数据降维技术 | 学术
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近日,复旦大学泛海国际金融学院资深金融学助理教授童国士与合作者黄大山、姜富伟、李鲲鹏、周国富合作论文Scaled PCA: A New Approach to Dimension Reduction获得国际一流期刊该论文借鉴有监督学习的思想,提出了一种新的大数据降维技术——缩放主成分分析,改进了经典主成分分析在金融经济预测中的效果。
论文指出,缩放主成分分析通过引入预测目标信息,先对原始数据进行方差缩放,再开展因子提取:对那些预测能力强(弱)的变量提高(降低)权重和方差,从而达到降低缺乏预测能力的冗余变量的不利影响的目的。该算法简洁、易理解,在大数据与人工智能时代的经济管理实证研究中拥有重要的潜在应用价值。
论文接着从理论和实证两个角度比较了缩放主成分分析和经典主成分分析的预测效果。理论上,文章发现,在弱因子数据结构下,噪音占据原始数据的绝大部分,缩放主成分分析仍可以一致的估计有效因子,但经典主成分分析会完全失效;而在强因子数据结构下,缩放主成分分析小样本性质更好。实证上,文章围绕经济增长、失业率、通胀膨胀和金融市场波动预测开展分析。论文发现,金融波动和通货膨胀预测信息可能属于弱因子,只有缩放主成分分析可以准确有效提取;而经济增长和失业率预测信息可能属于强因子,两种方法都可以有效提取,但缩放主成分分析在样本外有更准确的预测效果。
复旦泛海国金办学四年来,截至目前,学院已经有29位教授的82篇论文先后被国际著名学术期刊接收发表。其中,25位教授的57篇学术论文被国际一流期刊接收发表。学院师资团队秉承“卓越·责任·创新”的院训,全身心地投入学院学术研究工作,学术成果从数量到质量始终保持高位水平,充分反映出学院师资团队在学术研究领域的卓越实力。未来,学院将不断追求国际前沿科研成果,继续为推动一流金融学科和经济学科发展作出更大贡献。
童国士复旦大学泛海国际金融学院资深金融学助理教授(教学轨)
童国士教授的主要研究领域为资产定价,国际金融,大数据与中国金融市场。
童国士教授曾任中国人民大学财政金融学院与汉青高等研究院助理教授,以及加拿大中央银行国债管理部高级经济学家。他的学术成果发表于国际一流学术期刊,包括
童国士教授于2015年获得加拿大不列颠哥伦比亚大学经济学博士学位,2008年获得不列颠哥伦比亚大学金融数学硕士学位,2006年获得复旦大学应用数学学士学位。
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