最后3日，预售特惠！2025机器学习计量经济学论文复现研讨班

一、研讨班简介

站在2025年回望，人工智能和机器学习技术已经成为学术研究中不可或缺的部分，尤其在经济学和金融学领域。去年的寒假，我们首次启动了机器学习专栏。当时，尽管学者们对使用机器学习方法保持兴趣，但是否能取代传统的计量经济学方法，成为经济学分析和预测的主流工具，仍然是一个广泛讨论的话题。

然而，仅仅一年时间，机器学习在经济学（包括金融学）领域的应用观点迅速主流化。尤其在学术界，随着论文发表压力的增大，机器学习似乎成为了提升论文质量、突破外审的关键因素。如果你希望深入了解机器学习算法和模型在经济学与金融学中的科研应用，那么《2025机器学习计量经济学论文复现研讨班》无疑是你不容错过的选择。

1. 更系统的机器学习方法论介绍

2025年寒假的机器学习课程将重点关注“如何使用机器学习写论文”这一主题。金博士将深入介绍基于机器学习的经济学论文写作范式。尽管这一领域尚未像传统计量经济学方法那样规范化，但通过学习顶级学术期刊中基于机器学习的经济学论文范式，我们可以更好地组织和仿写相关内容，快速掌握这一领域的写作技巧。

2. 更复合多元的算法模型

上次寒假我们详细介绍了几种经典的机器学习模型，如线性回归（半参数）、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络、K近邻算法、Adaboost、LASSO等。然而，在经济学论文写作中，这些模型通常需要组合使用，以解决更复杂的问题。因此，本次课程将重点介绍这些模型的常见组合方式，如随机森林、支持向量机、神经网络与LASSO的结合方式。通过这些组合方法，你将能够更高效地掌握机器学习在论文中的应用。

3. 机器学习的论文写作应用场景

除了算法和模型，本次课程还将深入探讨机器学习在经济学和金融学科研中的实际应用场景。例如，如何用机器学习构建新的因子，替代面板回归；如何构建预测模型，替代传统时间序列模型；如何使用机器学习构建双重因果模型，替代DID模型等。通过分析顶级学术期刊中的相关论文实例，你将深入了解机器学习在不同经济学和金融学领域中的应用，为你的学术研究和职业发展提供新的视角和方法。