為貫徹經濟學拔尖人才培養要求，加強學生的國際化水平，促使學生有更多機會接觸和了解學科前沿，經濟學院于2019年10月13日、19日、20日、26日舉辦了短期課程” High-Dimensional Econometrics Data Analysis”。韓國全南大學的吳自添（Chi Tim, Ng）副教授應邀作為主講嘉賓。Tim博士于2007年畢業于香港中文大學統計系，他的主要研究方向為高維數據分析，時間序列分析，變量選擇，隨機積分以及期權定價等。目前，他已在國際知名統計學期刊上發表三十多篇論文。參與課程學習的同學主要由2016、2017級經數實驗班的同學，以及部分從事相關研究的碩博研究生組成。

在第一日的課程中，Tim老師為同學們介紹了高維數據的特征。他列舉了證券市場中的股指數據等常見的高維數據，帶領同學們認識高維數據的特征。在第二日和第三日的課程中，Tim老師為同學們介紹了高維統計分析的基本方法，其中包括PCA、factormodel在內的transition的方法，以及包括LASSO、Bayesian在內的selection的方法。在第四日的課程中，Tim老師為同學們介紹了高維統計分析在現實中的應用。其中，Tim老師重點介紹了高維數據以及高維統計分析在人工智能領域中的廣泛應用，帶領同學們走近經濟學與統計學研究的前沿問題。

2019年11月2日、3日、9日、10日，經濟學院再次推出“政策評估計量”短期課程。國立首爾大學的Ryo Okui（奧井亮）副教授應邀作為主講嘉賓。奧井亮，賓夕法尼亞大學博士，曾任教于香港科技大學，京都大學和上海紐約大學，研究方向為計量經濟學理論與應用，研究發表于 Econometrica, Review of Economic Studies, Journal of Econometrics, Econometric Theory, Journal of Applied Econometrics等知名國際期刊。參與課程學習的同學主要由2016、2017級經數實驗班的同學，以及部分從事相關研究的碩博研究生組成。同時經濟學院江艇、馬駿老師和漢青經濟金融研究院的童國士老師也全程出席，并與奧井亮教授就學科問題展開充分交流，現場氣氛熱烈。

奧井亮教授在第一日的課程中為同學們明確了課程目的，即為同學們提供政策評估的相關方法，并重點介紹其在實證中的應用。其中，政策評估要求進行因果推斷，而因果推斷由兩個密切相關的部分組成：識別和執行。在第二日至第四日的課程中，奧井亮教授分別為同學們介紹了因果推斷中識別與執行的問題和方法，包括隨機對照試驗，多重檢驗，反概率加權估計，雙重穩健估計，匹配，條件平均處理效應，工具變量，邊緣處理效應，離散工具變量，非連續回歸，模糊回歸，雙重差分，Oxaca-Blinder分解，Bounding 處理效應等工具與方法。在介紹方法之余，奧井亮教授還為同學們介紹了部分方法在實證中的具體應用，通過對經典文獻的回顧與前沿問題的探討，加深了同學們對政策評估方法的理解。

本次經濟學院主辦的短期課程圓滿結束。未來經濟學院將繼續貫徹經濟學拔尖人才培養要求，加強學生的國際化水平，為同學們提供更加豐富的學習資源。

供稿：韓松；編輯:楊菲；核稿：陸美賀?