SIMIS數字經濟與金融高端講堂第1期暨人大深圳社科沙龍第43期在上海成功舉辦

中國發展網訊  2025年4月2日下午，由上海數學與交叉學科研究院（SIMIS）、中國人民大學深圳研究院〔社會科學高等研究院（深圳）〕主辦，中國人民大學國際貨幣研究所（IMI）協辦的SIMIS數字經濟與金融高端講堂第1期暨人大深圳社科沙龍第43期在上海成功舉辦。

本次活動邀請了中國科學院數學與系統科學研究院關肇直首席研究員、中國科學院大學經濟與管理學院院長洪永淼教授，作題為“基于嶺動態模態分解的高維向量自回歸模型估計”的學術報告。出席活動的發言嘉賓包括上海數學與交叉學科研究院理事長、菲爾茲獎首位華人得主丘成桐先生，上海數學與交叉學科研究院訪問教授、上海財經大學經濟學院院長周亞虹教授，復旦大學經濟學院教授、上海數學與交叉學科研究院訪問教授、復旦-斯坦福中國金融科技與安全研究院執行院長劉慶富教授，中國人民大學經濟學院李勇教授，英國著名經濟學家陸懋祖教授，以及上海社會科學院數量經濟研究中心主任朱平芳教授等專家學者。線下師生代表與線上各界同仁共同參與了本次活動。

上海數學與交叉學科研究院副院長尚在久教授主持會議，他首先對洪永淼教授及各位嘉賓專家的到來表示熱烈歡迎。

丘成桐先生在致辭中表示，在當前大數據與人工智能蓬勃發展的新時代背景下，數學研究與應用的戰略地位日益凸顯，正肩負著前所未有的歷史使命。數學作為基礎學科，其與人工智能在經濟金融領域的深度融合展現出巨大潛力。數學建模、算法優化等理論方法正在深刻改變金融市場的運行方式，為風險控制、投資決策等關鍵環節提供全新解決方案。然而，當前跨學科融合仍存在亟待加強的薄弱環節。展望未來，數學、計算機科學、經濟學、醫學等學科的交叉融合將成為必然趨勢。這種融合不僅推動理論創新，更將催生突破性的應用成果。以上海、北京、深圳等科技創新中心為代表，我國學術界正在交叉融合領域持續發力。期待通過洪永淼教授等學者的前沿研究，進一步推動社會各界更加重視這一發展趨勢，共同促進學科交叉創新。

洪永淼教授以“基于嶺動態模態分解的高維向量自回歸模型估計”為題作學術報告。他首先回顧了向量自回歸模型（VAR）的核心地位。自1980年提出以來，VAR廣泛用于分析GDP、通貨膨脹率等經濟指標的動態關系，為宏觀經濟預測和政策分析提供支持。然而，在大數據時代，變量增加導致參數激增，樣本量不足使傳統方法失效，面臨“維度災難”問題。為應對這一挑戰，洪永淼教授團隊創新性地引入流體力學中的動態模態分解（DMD）方法，首次將其應用于計量經濟學。該方法通過矩陣分解提取動態特征，突破高維瓶頸并保留VAR的優勢。從理論上證明了其估計相合性、收斂速度、秩選擇一致性及漸近正態性，為該方法的應用奠定基礎。數值模擬顯示，新方法的誤差較LASSO降低18%，預測精度提升20-25%，計算效率提高40%。實證研究表明，該估計方法的預測優于傳統方法，并揭示了通脹傳導的異質性。該方法在宏觀經濟、金融市場及政策評估中前景廣闊，尤其適合小樣本場景。未來將探索非線性擴展、時變模型及高頻數據應用，這些將為計量經濟學方法論的持續發展注入新的活力。

在嘉賓研討環節，周亞虹教授回顧了洪永淼教授將動態模態分解方法應用于高維VAR模型的創新研究，指出該方法突破了傳統VAR模型處理變量數量的限制，為宏觀經濟分析提供了新范式。周亞虹教授關注研究中通過奇異值分解實現數據降維的思路，認為這拓展了經濟學研究的邊界。同時，周亞虹教授提出了三個關鍵問題：參數矩陣秩的動態調整、嶺回歸閾值優化、平穩與非平穩變量混合處理。洪永淼教授回應表示，團隊正在開發非參數方法處理秩變化問題，嶺回歸閾值選擇仍需理論完善，并建議將該方法拓展至誤差修正模型框架。這些研究方向與陸懋祖教授團隊的工作密切相關，為未來跨學科合作提供了可能。

劉慶富教授從模型與數據可信性角度出發，指出當前數據環境呈現三大特征：多模態數據形態、低利用率以及虛假信息病毒式傳播，這些都給經濟研究帶來新挑戰。目前，劉慶富教授團隊在模型與數據可信性研究取得重要突破，開發了能提前2到3年預警財務舞弊風險的預測模型，準確率超過90%。他強調數字經濟研究需兼顧模型可信性與數據可信性。洪永淼教授的研究著眼于前者，提供高維數據分析工具，而后者同樣關鍵，需強調數據可信性，二者共同為數字經濟研究提供更全面的方法論支撐。他提出未來需重點解決三大問題：海量數據篩選、AI內容可信度評估及跨學科數據質量體系建設。

李勇教授認真梳理了動態模態分解方法的數學基礎，表示該方法通過奇異值分解（SVD）技術為高維數據降維提供了有效途徑。針對洪永淼教授提出的截斷嶺回歸動態模態分解方法，他認為該方法在估計高維參數矩陣秩的同時，建立了較為完整的理論體系。從模擬研究和實際數據驗證來看，該方法在25國通脹預測等實證應用中表現出良好效果。洪永淼教授的工作為處理高維時間序列數據開辟了新路徑，特別是在小樣本情境下的應用前景值得期待。他表示，這項研究不僅深化了理論認識，也為宏觀經濟預測、金融風險管理等實際應用提供了有益參考，并建議進一步探索該方法在更復雜場景下的適用性。

在論壇的現場提問環節，英國經濟學家陸懋祖教授、上海社會科學院數量經濟研究中心主任朱平芳教授、尚在久教授、劉慶富教授等與會專家學者，對該研究成果進行熱烈討論。他們認為，這項工作代表了計量經濟學前沿方法的重要突破。通過將數學、統計學與計量經濟學深度融合，洪永淼教授團隊為解決高維時間序列分析這一關鍵難題提供了系統化的解決方案。隨著數字經濟時代的深入發展，此類創新方法必將在經濟預測、政策分析和風險管理等領域發揮越來越重要的作用。

在會議最后，尚在久教授做總結發言，對參與本次報告的各位專家學者以及各界同仁表示衷心感謝。