2024年江西财经大学统计与数据科学学院暑期夏令营
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2024年江西财经大学统计与数据科学学院暑期夏令营 正文
报名截止日期:7月2日下午5点
with tensor techniques》
主讲人:李国栋,香港大学,教授
内容简介:The tensor, as an extension of matrices, has recently gained significant attention from econometricians and statisticians, and the literature has witnessed two types of its applications. Firstly, the involvement of tensors can facilitate the development of new inference tools, which are impossible under the framework of matrices alone. Secondly, many big data come in the form of tensors. This talk will introduce several of my research studies on high-dimensional time series modeling using tensors, and I will also present two inference tools for tensor-valued time series.
人工智能如何改善企业资本效率?》
主讲人:王开科, 山东财经大学统计与数学学院副院长,副教授
内容简介:加快构建新质生产力,是科技革命下生产力系统不断由低级状态向高级状态转型的必要途径。人工智能技术作为新质生产力发展的核心驱动和新一轮科技革命的核心载体,可以有效激励企业调整生产结构,推动经济提质增效,助力新质生产力建设。从资本利用率视角,采用微观数据深入探讨了人工智能赋能新质生产力建设的机制路径。研究发现,人工智能技术可以显著提升企业资本利用率,助力企业可持续发展。基于生产力系统三大层次的机制检验结果也表明,人工智能可以通过激励企业进行突破式创新,规制企业内部治理水平以及调整高技能劳动力结构,改善企业资本利用率水平,进而赋能新质生产力建设。进一步分析表明,专利侵权程度、信息基础设施建设水平、政策支持力度、数字化产业以及企业产权对人工智能影响资本利用率的效果差异性显著,人工智能技术可以有效增进员工福利、提升企业价值和经济收益。
主讲人:彭刚,中国社会经济统计研究中心副主任,西南财经大学统计学院,教授
内容简介:扩大中等收入群体,推进共同富裕取得实质性进展,关键在于降低低收入群体比重。基于提低扩中与构建橄榄型收入结构的低收入群体内涵,全面测算2000—2021年全国与各省份低收入群体标准和比重发现,我国仍存在规模庞大的低收入群体,其经历了先扩张后缩小的演变趋势,整体呈现东低西高、东增西减的变动格局。通过FGT分解识别该变动主要驱动因素显示,低收入群体在经济发展成果分配的共享程度提高,是新时代以来低收入群体减少的主要原因,但照此趋势实现橄榄型收入分配格局的相对减半目标仍任重道远,2035年实现绝对标准下的低收入群体减半目标则更为可能。我国低收入群体的城乡结构、群体结构稳步升级,但农村以及中西部地区仍存在相对贫困突出、共同富裕进程较慢等问题。
经济统计主讲人:陶春海,统计与数据科学学院党委书记,教授/博导
理学统计主讲人:刘小惠,财经数据科学重点实验室主任,教授/博导
数量经济学主讲人:胡平波,统计与数据科学学院数量经济学导师组组长,教授/博导
应用统计专业硕士主讲人:郭露,统计与数据科学学院副院长,教授/博导
暑期夏令营日程安排
时间 | 活动安排 |
7月9日15:00-16:00 | 学员见面会、签到 |
7月10日8:40-9:00 | 开班仪式 |
7月10日9:00-10:30 | 讲座A |
7月10日14:30-16:00 | 讲座B |
7月11日9:00-11:30 | 讲座C |
7月11日14:30-16:00 | 各硕士专业方向简介 |
7月11日16:00-17:00 | 交流会 |
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