讲座主题：

人工智能新近发展及其对经济学研究范式的影响

时间：

2023年3月22日 10:00-11:30

地点：

明德主楼830会议室

主讲人：

洪永淼，中国科学院数学与系统科学研究院关肇直首席研究员，中国科学院大学经济与管理学院院长，发展中国家科学院院士，世界计量经济学会会士，教育部高等学校经济学类专业教学指导委员会副主任委员。曾任美国康奈尔大学经济学与国际研究讲席教授（2010-2020），中国留美经济学会会长（2009-2010）。

研究领域为计量经济学、时间序列分析、金融计量学、统计学、中国经济，在Annals of Statistics、Biometrika、Econometrica、Journal of American Statistical Association、Journal of Political Economy、Journal of Royal Statistical Society B、Quarterly Journal of Economics、Review of Economic Studies、Review of Financial Studies、《经济研究》《管理世界》等经济学、金融学和统计学中英文主流期刊发表文章120余篇。出版《概率论与统计学》《高级计量经济学》、Probability and Statistics for Economists、Foundations of Modern Econometrics: A Unified Approach等中英文著作。2014-2021年连续8年入选Elsevier经济学/统计学中国高被引学者榜单。

主持人：

张成思，中国人民大学财政金融学院副院长

点评人：

高昊宇，中国人民大学财政金融学院副教授

讲座摘要：

以ChatGPT为代表的AI技术的迅速发展，特别是大数据模型的发明应用，正在深刻改变人类社会的生产方式、生活方式与治理方式，也在深刻改变经济学研究范式、研究方法与研究工具。本讲座将探讨大模型对经济学研究范式的影响。长期以来，经济学与计量经济学一般以具有经济可解释性的简约模型为目标，在简约模型基础上解释典型经验特征事实、探索经济运行规律并进行经济预测。虽然大数据和AI在一定程度上提升了简约模型的预测能力，但由于经济系统的复杂性与时变性，经济预测仍然面临巨大挑战。在数字经济时代，海量互联网数据涌现，基于大数据和AI的大模型可以确保训练用的样本容量远远大于模型的参数个数，从而有效避免“维数灾难”。因此，如何在大数据和AI的基础上扩大模型规模，是经济学中一个值得关注的新研究范式，如大模型将对计算经济学、计量经济学与理性经济人假设等产生深刻影响。同时，本讲座也将探讨AI技术的局限性，如AI因果推断本质是一种统计关系的推断，AI也没有改变经济学实证研究的本质，即基于大数据的经济学实证研究仍然是从样本推断总体，以及进行样本外预测。此外，由于经济在不同历史阶段有不同的运行特征，经济运行规律体现了显著的时变性，这使得AI对经济的预测更具挑战性。