（通讯员 汪珺）5月14日上午，宏观经济大数据挖掘与应用湖南省重点实验室在湖南师范大学商学院610会议室举办学术沙龙。美国波士顿学院经济学博士、中央财经大学经济学院国民经济系主任黄乃静副教授、中国科学院大学孙玉莹副研究员应邀开展学术交流。会议由商学院副院长、省重点实验室主任李红权教授主持。

黄乃静副教授以《资产价格与中国通货膨胀率预测——基于个体上市公司股票价格和机器学习的视角》为题进行分享，她通过学理分析指出资产价格应该具有对于通货膨胀和实际经济活动的预测能力，然而现有实证文献的结果却并不理想。她进一步研究发现已有文献多采用资产价格加总变量来构建通胀预测模型，鲜有基于个体层面资产价格变量的预测分析。但事实上，加总变量和个体变量的信息含量是不同的。基于此，她聚焦于个体层面公司股票价格，引入新的机器学习方法—变权重套索模型（Varying-weight Lasso Model)，对中国CPI和PPI通货膨胀率进行了预测。研究证实了个体层面资产价格对于通货膨胀具有良好的预测性能。

孙玉莹副研究员以《Penalized Time-Varying Model Averaging》为题进行分享，她从经济波动具有不确定性与时变性这一特征性事实出发，继续推进了模型不确定性和模型平均这一前沿研究领域，提出了一种全新的惩罚时变模型平均方法(TVFVMA)来确定候选模型的最佳时变组合权重，建立了最优性、相合性和可用于统计推断的大样本理论，并证实了时变平均模型估计量的一致性和正态性，同时在数值模拟和通货膨胀预测的实证应用中验证了TVFVMA方法以及相比于其他竞争性模型平均方法的优点。

李红权教授对两位老师的学术分享表示感谢，他高度评价了两位青年女科学家的前沿研究工作，同时鼓励研究生在学习过程也要顶天立地，勇于挑战学术前沿问题。李红权教授强调，在大数据时代，经济学、金融学以及管理学的方法都在经历着大变革，尤其是最近十年发展迅速，同学们的研究方法要与时俱进。

实验室何琳洁副教授、谢楠副教授等30余名师生参加了本次学术沙龙。