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喜 報(bào)

近日，復(fù)旦大學(xué)泛海國(guó)際金融學(xué)院資深金融學(xué)助理教授童國(guó)士與合作者黃大山、姜富偉、李鯤鵬、周國(guó)富合作論文Scaled PCA: A New Approach to Dimension Reduction獲得國(guó)際一流期刊該論文借鑒有監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想，提出了一種新的大數(shù)據(jù)降維技術(shù)——縮放主成分分析，改進(jìn)了經(jīng)典主成分分析在金融經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的效果。

論文指出，縮放主成分分析通過(guò)引入預(yù)測(cè)目標(biāo)信息，先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行方差縮放，再開(kāi)展因子提?。簩?duì)那些預(yù)測(cè)能力強(qiáng)（弱）的變量提高（降低）權(quán)重和方差，從而達(dá)到降低缺乏預(yù)測(cè)能力的冗余變量的不利影響的目的。該算法簡(jiǎn)潔、易理解，在大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的經(jīng)濟(jì)管理實(shí)證研究中擁有重要的潛在應(yīng)用價(jià)值。

論文接著從理論和實(shí)證兩個(gè)角度比較了縮放主成分分析和經(jīng)典主成分分析的預(yù)測(cè)效果。理論上，文章發(fā)現(xiàn)，在弱因子數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下，噪音占據(jù)原始數(shù)據(jù)的絕大部分，縮放主成分分析仍可以一致的估計(jì)有效因子，但經(jīng)典主成分分析會(huì)完全失效；而在強(qiáng)因子數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下，縮放主成分分析小樣本性質(zhì)更好。實(shí)證上，文章圍繞經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、失業(yè)率、通脹膨脹和金融市場(chǎng)波動(dòng)預(yù)測(cè)開(kāi)展分析。論文發(fā)現(xiàn)，金融波動(dòng)和通貨膨脹預(yù)測(cè)信息可能屬于弱因子，只有縮放主成分分析可以準(zhǔn)確有效提取；而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和失業(yè)率預(yù)測(cè)信息可能屬于強(qiáng)因子，兩種方法都可以有效提取，但縮放主成分分析在樣本外有更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)效果。

復(fù)旦泛海國(guó)金辦學(xué)四年來(lái)，截至目前，學(xué)院已經(jīng)有29位教授的82篇論文先后被國(guó)際著名學(xué)術(shù)期刊接收發(fā)表。其中，25位教授的57篇學(xué)術(shù)論文被國(guó)際一流期刊接收發(fā)表。學(xué)院師資團(tuán)隊(duì)秉承“卓越·責(zé)任·創(chuàng)新”的院訓(xùn)，全身心地投入學(xué)院學(xué)術(shù)研究工作，學(xué)術(shù)成果從數(shù)量到質(zhì)量始終保持高位水平，充分反映出學(xué)院師資團(tuán)隊(duì)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的卓越實(shí)力。未來(lái)，學(xué)院將不斷追求國(guó)際前沿科研成果，繼續(xù)為推動(dòng)一流金融學(xué)科和經(jīng)濟(jì)學(xué)科發(fā)展作出更大貢獻(xiàn)。

童國(guó)士教授的主要研究領(lǐng)域?yàn)橘Y產(chǎn)定價(jià)，國(guó)際金融，大數(shù)據(jù)與中國(guó)金融市場(chǎng)。

童國(guó)士教授曾任中國(guó)人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院與漢青高等研究院助理教授，以及加拿大中央銀行國(guó)債管理部高級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)家。他的學(xué)術(shù)成果發(fā)表于國(guó)際一流學(xué)術(shù)期刊，包括

童國(guó)士教授于2015年獲得加拿大不列顛哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位，2008年獲得不列顛哥倫比亞大學(xué)金融數(shù)學(xué)碩士學(xué)位，2006年獲得復(fù)旦大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。