为贯彻经济学拔尖人才培养要求，加强学生的国际化水平，促使学生有更多机会接触和了解学科前沿，经济学院于2019年10月13日、19日、20日、26日举办了短期课程” high-dimensional econometrics data analysis”。韩国全南大学的吴自添（chi tim, ng）副教授应邀作为主讲嘉宾。tim博士于2007年毕业于香港中文大学统计系，他的主要研究方向为高维数据分析，时间序列分析，变量选择，随机积分以及期权定价等。目前，他已在国际知名统计学期刊上发表三十多篇论文。参与课程学习的同学主要由2016、2017级经数实验班的同学，以及部分从事相关研究的硕博研究生组成。
在第一日的课程中，tim老师为同学们介绍了高维数据的特征。他列举了证券市场中的股指数据等常见的高维数据，带领同学们认识高维数据的特征。在第二日和第三日的课程中，tim老师为同学们介绍了高维统计分析的基本方法，其中包括pca、factormodel在内的transition的方法，以及包括lasso、bayesian在内的selection的方法。在第四日的课程中，tim老师为同学们介绍了高维统计分析在现实中的应用。其中，tim老师重点介绍了高维数据以及高维统计分析在人工智能领域中的广泛应用，带领同学们走近经济学与统计学研究的前沿问题。
2019年11月2日、3日、9日、10日，经济学院再次推出“政策评估计量”短期课程。国立首尔大学的ryo okui（奥井亮）副教授应邀作为主讲嘉宾。奥井亮，宾夕法尼亚大学博士，曾任教于香港科技大学，京都大学和上海纽约大学，研究方向为计量经济学理论与应用，研究发表于 econometrica, review of economic studies, journal of econometrics, econometric theory, journal of applied econometrics等知名国际期刊。参与课程学习的同学主要由2016、2017级经数实验班的同学，以及部分从事相关研究的硕博研究生组成。同时经济学院江艇、马骏老师和汉青经济金融研究院的童国士老师也全程出席，并与奥井亮教授就学科问题展开充分交流，现场气氛热烈。
奥井亮教授在第一日的课程中为同学们明确了课程目的，即为同学们提供政策评估的相关方法，并重点介绍其在实证中的应用。其中，政策评估要求进行因果推断，而因果推断由两个密切相关的部分组成：识别和执行。在第二日至第四日的课程中，奥井亮教授分别为同学们介绍了因果推断中识别与执行的问题和方法，包括随机对照试验，多重检验，反概率加权估计，双重稳健估计，匹配，条件平均处理效应，工具变量，边缘处理效应，离散工具变量，非连续回归，模糊回归，双重差分，oxaca-blinder分解，bounding 处理效应等工具与方法。在介绍方法之余，奥井亮教授还为同学们介绍了部分方法在实证中的具体应用，通过对经典文献的回顾与前沿问题的探讨，加深了同学们对政策评估方法的理解。
本次经济学院主办的短期课程圆满结束。未来经济学院将继续贯彻经济学拔尖人才培养要求，加强学生的国际化水平，为同学们提供更加丰富的学习资源。
供稿：韩松；编辑:杨菲；核稿：陆美贺