2019年10月25日，由中南财经政法大学文澜学院举办的第一届文澜经济测度与应用计量经济学系列学术讲座在文澴楼809会议室成功举办。该系列讲座分为两场，上午场的主讲嘉宾为澳新银行风险模型验证与商务智能部姜彬博士、昆士兰大学效率与生产力研究中心杜凯博士，下午场的主讲嘉宾为东北财经大学经济与社会发展研究院王岩博士、中南财经政法大学黄伟哥助理教授、广州大学公共管理学院李强副教授、合肥工业大学经济学院陈亚副研究员。
上午场讲座于9点整在文澴楼809会议室拉开序幕。第一场主题讲座于9：15分正式开始，主讲人是澳新银行风险模型验证与商务智能部姜彬博士，讲座的主题是“Big Data and Machine Learning in Macroeconomic Forecasting”。传统宏观经济预测主要依赖于大量已发布的经济学指标记录，然而预测的精准性常常受到这些经济学指标观测值过少的局限。随着AI时代的到来，海量数据以及各种在工业化领域被广泛使用的机器学习算法使得大数据在宏观经济预测中的运用成为可能。江彬博士对卫星图像里的夜光数据以及陆地资源数据如何结合机器学习算法在宏观经济预测中应用进行一些导引和阐述。
紧接着，昆士兰大学效率与生产力研究中心杜凯博士作了题为“Bootstrap Hypothesis Testing of Technology Difference”的讲座。生产可能性边界通常被用来表述现有的科学技术发展，而科学技术变化的本事，也是社会科学关注的重点课题。该研究基于两阶段数据包络分析模型探讨了如何使用最大似然估计比率的方来来测算科学技术的变化，并深入分析了新测试方法的蒙特卡罗模拟下的结果。
下午场讲座于下午两点整在文澴楼809会议室拉开帷幕。东北财经大学经济与社会发展研究院王岩博士作了题为“Measuring Real GDP and Changes in the Terms of Trade Across Space and Time”的讲座。该研究旨在以更一致的方式来测度时空维度的生产法和支出法的实际GDP，并对贸易条件的变动对实际GDP增长率的贡献度进行衡量。基于Diewert和Morrison（1986）引入的生产理论框架和超越对数GDP方法及其对Inklaar和Diewert（2016）方法框架的扩展，使得本文可以更为一致地测度生产法和支出法的实际GDP，并进一步理清贸易条件的变动对实际GDP的影响。
接下来，中南财经政法大学黄伟哥助理教授作了题为“Distributional effects and continuous variable”的讲座。
紧接着，广州大学公共管理学院李强副教授带来了题为“Corruption drain away talents: cross countries evidence using an IV approach”的讲座。腐败和人才外流都是经济和社会发展的极大障碍。该研究使用2017年全球147个国家的跨国数据研究了腐败对人才流失的影响，通过采用500年前（工业化前）表亲结婚的比例作为当前腐败的工具变量，解决了内生性问题。研究发现，如果政府腐败程度提高10个点，国家的人才流失指数将增加0.28点，而人均GDP必须相应增加8485国际美元才能留住这些受过教育的专业人员。进一步的研究表明，腐败尤其在民主程度高或高收入国家有重要影响。
随后，合肥工业大学经济学院陈亚副研究员，作了题为“DEA with shrinkage techniques for dimension reduction in ‘big data’ contexts”的讲座。在数据包络分析（DEA）中，维数诅咒可能会损害结果的准确性甚至相关性。该研究基于将最小绝对收缩和选择算子（LASSO）的变量选择方法与SCNLS结合使用的方法，探索了更先进的LASSO版本，规避了维度问题。
至此，第一届文澜经济测度与应用计量经济学系列学术讲座顺利落幕。本次讲座使得我院师生在思维模式创新、方法运用、探索经济测度与应用计量经济学学科前沿问题等方面受益匪浅。此外，希望本次讲座内容能对同学们在今后的学习生活中产生启示作用。
