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2025年4月3日上午，北京大学中国农业政策研究中心（CCAP）成立30周年系列活动暨 CCAP国际知名学者讲座第187期成功举办。德国哥廷根大学于晓华教授应邀作题为“Variable Selection in Economic Models: Perspectives from Machine Learning”的学术报告。本次讲座由中文成人直播-黄色直播网址 副院长、 CCAP副主任刘承芳教授主持。

首先，于晓华教授简要介绍了机器学习方法的发展历程及其对现代研究范式的影响。他指出，在大数据时代，基于中心极限定理（CLT）的传统统计与计量经济学面临巨大挑战：随着样本量增大，标准误减小，近乎所有的变量系数都会显著，统计检验失去意义。善于处理大数据的机器学习方法的重要性日益凸显。但是，于教授也强调，传统的统计与计量经济学方法与机器学习方法并不存在孰优孰劣，只是代表着不同的哲学思想。他从数据结构、模型设定、因果与相关、用途这四个维度阐述了计量经济学与机器学习的区别。随后，他介绍了机器学习主要可以完成五方面任务：识别与预测（Supervised Learning，监督学习）、聚类与关联（Unsupervised Learning，非监督学习）、博弈（Reinforcement Learning，强化学习）、内容生成（ChatGPT）以及变量选择（Feature Engineering，特征工程）。

于晓华教授介绍研究成果

接下来，于教授重点讲解如何利用机器学习进行变量选择。机器学习主要基于变量的相关性（Relevance）、有用性（Usefulness）以及重要性（Importance）选择变量，常见方法包括过滤法（Filtering Method）、包裹法（Wrapper Method）、嵌入法（Embedded Method）、提取法（Extraction Method）以及夏普利值法（Shapley Value Method）。他进一步引用Wolpert（1996）提出的“没有免费的午餐”理论来阐释利用机器学习进行变量选择的深刻原理，并逐一介绍了上述方法。最后，于教授以自己的四篇论文为例分享了如何在实证研究中利用机器学习进行变量选择。

于晓华教授与现场师生深入交流

讲座上，黄季焜教授、易红梅教授、解伟副教授、侯玲玲副教授、黄开兴研究员、赖汪洋研究员、皮鲁鲁研究员，CCAP校友代表蔡金阳老师和项诚老师，以及来自校内外的博士后、学生等踊跃提问，现场讨论气氛热烈。此次讲座加深了大家对如何利用机器学习方法进行变量选择的理解，为后续相关研究提供了有益启示。最后，刘承芳教授代表参会师生向于晓华教授表示诚挚感谢，讲座在热烈的掌声中圆满落幕。

现场师生合影