本网讯（通讯员严利芳）2021年11月7日上午，林少宫纪念讲座在华中科技大学经济学院报告厅隆重举行。此次讲座的主讲嘉宾为香港中文大学（深圳）校长讲座教授艾春荣，香港中文大学（深圳）经管学院助理教授陈齐辉。华中科技大学经济学院院长张建华，经济学院原党总支书记邓世兰，金融学系唐齐鸣教授、杨继生教授、沈淑琳老师及学院师生代表参加此次讲座。本次纪念讲座由经济学院副院长欧阳红兵教授主持。

张建华院长表示林少宫纪念讲座旨在纪念杰出的数理统计学家、计量经济学家林少宫先生对我国计量经济学，对华中科技大学经济学院的卓越贡献，旨在铭记老一辈学者的报国情怀和对学术孜孜不倦的追求精神；激励一代代经院学子积极传承家国情怀，领悟经世济民的思想，将个人的发展与国家、民族的命运联系在一起，为国家的现代化建设贡献自己的力量。

随后，艾春荣教授和陈齐辉助理教授分别作了精彩的演讲。

艾春荣教授的演讲以“Econometric Learning”为主题，介绍了机器学习在微观经济学方面的应用及未来的发展趋势，指出大数据的出现使得“数据驱动模型”成为未来计量研究的一种方法。艾教授首先比较了计量方法和机器学习在进行经济分析时的特点：计量分析从设定模型出发，优点在于可以解释经济现象；但若模型设定有误，分析便不再有效，是模型驱动的学习。机器学习则是从一类中挑选一个预测最好的模型，优点在于适用性强，但不具有经济解释力，是数据驱动的学习。二者出发点不同，过程不同，追求目标也不一样。计量分析过程要求构建模型这一步会使部分学者根据研究结果选择模型，仅靠观察数据难以做因果分析，因此需要将计量经济方法和机器学习融合。随后通过介绍三个例子来说明观察数据揭示的现象与经济理论并不相符，指出只有构造自然实验才能解释因果关系，把计量经济学和机器学习结合起来是一个发展趋势。

陈齐辉助理教授将机器学习应用到金融学研究中，向大家介绍了自己的最新研究成果“Semiparametric Conditional Factor Models：Estimation and Inference”。陈教授以“为什么不同的资产回报不同”为引，首先回顾了近四十年对资产定价的研究，着重介绍了三因子模型和投资组合排序法的原理，并指出了这些方法的不足：一是多种股票资产代入后α并不为0，所以不适用；二是只能同时处理2-3个特征，不能同时处理多个特征，也不能很好的区分特征。陈教授文章中给出的方法避免了这些不足：既可以估计所有股票的特征，且不需要事先构造因子，也可将α和β区分开；此外，也允许股票的特征和模型随时间变化，更贴合实际金融市场。随后，陈教授介绍了文章的主要工作：提出一个非常简单的估计方法——通过线性回归得出投资组合，再用主成分分析法从投资组合里构造出因子。这种方法既可以检验α是否为0，又可以检验α和β是否是线性的，且可以最大限度地描述动态变化。

讲座结束后，欧阳红兵副院长对两位教授精彩的报告给予了高度评价，再次代表全院师生向两位表示衷心地感谢。

林少宫先生是我国著名的数理统计学家和计量经济学家，我国计量经济学奠基者之一，担任中国现代统计研究会名誉理事长和中国数量经济学会顾问，生前为华中科技大学经济学院顾问、特聘教授、博士生导师、数量经济与金融研究中心名誉主任。