12月13日，由教育部人文社会科学重点研究基地太阳成tyc7111cc宏观经济研究中心、国家自然科学基金委员会“计量建模与经济政策研究”基础科学中心、太阳成tyc7111cc邹至庄经济研究院、中国科学院预测科学研究中心联合主办的“2023时间序列计量经济学与应用宏观经济学前沿研讨会”在太阳成tyc7111cc经济楼成功召开。
本次会议聚焦时间序列计量经济学与应用宏观经济学的最新研究进展，包括时间序列计量经济学的理论发展与宏观经济学的实证应用，主题包括经济叙事数据与数据分解的应用，微观数据在宏观预测中的应用，模型平均、非参数估计与机器学习算法在宏观经济的应用等。会议特别邀请到诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特（Thomas Sargent）教授作特邀报告。
会议开幕式由太阳成tyc7111cc和王亚南经济研究院院长周颖刚教授主持，太阳成tyc7111cc校长张宗益教授致开幕词。
张宗益校长向萨金特教授和莅临本次研讨会的各位来宾表示诚挚的欢迎，并向大家长期以来对厦大经济学科的关心和支持致以衷心的感谢。他表示，很期待各位与会专家在更大范围、更宽领域、更深层次开展交流合作，加快推进中国特色、世界一流经济学科建设，着力培养更多国际化复合型专业人才，以经济学教育的高质量发展为中国式现代化建设贡献智慧和力量。
随后，张宗益校长为萨金特教授颁发太阳成tyc7111cc最高级别学术讲座——南强学术讲座纪念牌。
中国科学院大学经济与管理学院、太阳成tyc7111cc邹至庄经济研究院洪永淼教授主持会议主题演讲。
洪永淼教授简要介绍了邹至庄经济研究院的发展历程，并谈到，邹至庄经济研究院与萨金特教授创办的QuantEcon数量经济学国际学术平台已于最近签署合作协议，双方将就合作共建世界一流的数量经济学大型网络学习平台、促进经济建模开源软件的全球共建共享、培养国际一流的数量经济学人才、建设具有世界影响力的数量经济学教育资源中心等合作内容进行进一步细化部署。
随后，诺贝尔奖得主托马斯·萨金特（Thomas Sargent）教授带来了题为“Dynamic Mode Decomposition of a CEX Panel”的精彩主题演讲。
在这场学术报告中，Thomas Sargent教授深入探讨了如何利用动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）方法解决宏观数据中观测指标众多但观测时间较短，从而产生的“高瘦”（tall-skinny）数据问题。通过构建了一种一阶向量自回归（VAR）模型，实现对这类数据的有效降维。他强调了DMD在处理这种数据结构方面的有效性。
在这一方法中，Thomas Sargent教授首先详细介绍了动态模式分解（DMD）的概念及其重要性。面对高维数据问题，即观测变量维度大而时间长度短的情况，常规的最小二乘法（OLS）在处理一阶VAR模型时会遇到困难。针对这一挑战，Sargent教授采用奇异值分解（SVD）方法将观测数据矩阵近似为低秩矩阵，这种近似处理使得数据更易于分析和理解。利用这种近似数据，他能够巧妙地估算出待定参数，并通过变量替换，将原本复杂的VAR模型转化为更简洁、更易于处理的形式。Sargent教授指出，这种转换后的模型可以与状态空间模型进行类比。在这一框架下，他深入分析了如何通过DMD提取和理解经济数据中的动态模式，并展示了这些动态模式是如何与状态空间表示中的隐藏马尔可夫状态相互关联的。
在报告中，Thomas Sargent教授将这些理论应用于美国消费者支出调查（CEX）数据。Thomas Sargent教授使用DMD方法分析了美国从1990年到2021年的收入、税后转移收入和消费数据。他具体分析了收入和消费的分位数动态，尤其是对不同收入和消费水平的家庭如何在整个数据集期间相对于宏观经济趋势进行变化，从而更好地理解宏观经济趋势和分布。
Thomas Sargent教授巧妙地将这些发现与20世纪主流宏观经济学家实践的“新古典综合”理论相联系。他强调，DMD方法作为分析宏观经济数据的新工具，可以帮助经济学家更深入地理解经济波动，并为政策制定提供关键的数据支持。这种方法使经济学家能够更准确地识别和分析经济波动中的关键驱动因素，为经济预测和政策分析提供了更深刻的洞见。
Thomas Sargent教授的报告不仅对经济学研究领域的专业人士具有重要意义，也为跨学科研究者提供了丰富的启示。报告展示了如何将先进的数学工具应用于经济数据分析，为理解和预测经济现象提供了新的视角和工具。他的工作表明，结合经济学、数学和统计学的新方法可以在解决复杂经济问题时发挥重要作用。
总的来说，这场报告不仅为经济学理论和实践提供了新的洞见，也为宏观经济数据分析领域带来了创新的分析工具。DMD方法的应用展现了其在处理复杂经济数据时的独特优势，特别是在提高经济波动理解和预测精度方面。这项研究不仅丰富了经济学的方法论，还为政策制定者提供了更为深入和精确的数据分析支持，从而能更好地应对经济挑战和机遇。
会议还包含迎来邀请报告环节。上海交通大学上海高级金融学院的潘军教授，中国科学院大学、太阳成tyc7111cc洪永淼教授，中央财经大学的姜富伟教授，太阳成tyc7111cc周颖刚教授，香港城市大学崔丽媛教授，中国科学院数学与系统科学研究院孙玉莹教授，中央财经大学的黄乃静教授分别带来精彩报告。
最后，洪永淼教授为研讨会致简短闭幕词。他表示，本次会议虽然只有短短一天的议程，但内容丰富、交流活跃，萨金特教授更是对研讨会整体的高效和专业度表示了赞许。洪永淼教授最后还对邹至庄经济研究院的行政团队会务组织能力表示了肯定，并再次感谢校内外各位专家学者和师生的积极参与。
（WISE 林安语）
