题目：模型不确定性和模型平均方法
主讲人：张新雨
地点：立德楼（北2）339
摘要：在大数据时代，模型不确定性广泛存在。模型不确定性可来自理论不确定、异质性不确定、函数形式不确定等。在经济建模中，忽视模型不确定性会导致误判，造成决策失误。例如，把不显著变量误判为显著的变量。在预测中忽视模型不确定性会导致信息遗失和不稳健预测，造成预测失效。模型平均通过对来自各个模型的估计或者预测进行加权，是处理模型不确定性的主要方法之一。报告人将介绍模型不确定性、模型平均方法和几个案例。
主讲人简介：张新雨，中科院数学与系统科学研究院研究员。主要从事统计学和计量经济学的理论和应用研究工作，具体研究方向包括模型平均、管理统计、机器学习和经济预测等，担任SCI期刊Journal of Systems Science & Complexity (JSSC)领域主编和其他5个国内外重要期刊的编委，是管理科学与工程学会常务理事。先后主持优青和杰青项目。