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國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)發(fā)布《2022年國(guó)家自然科學(xué)基金集中接收申請(qǐng)項(xiàng)目評(píng)審結(jié)果的通告》，中山大學(xué)管理學(xué)院今年共獲得15項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金立項(xiàng)。其中重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，面上項(xiàng)目9項(xiàng)，青年科學(xué)基金項(xiàng)目5項(xiàng)。

國(guó)家自然科學(xué)面上項(xiàng)目

貨幣政策的資本錯(cuò)配效應(yīng)研究——基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的主體基建模與仿真應(yīng)用

Research on the Capital Misallocation Effects of Monetary Policy: Application of Agent-Based Modeling and Simulation Based on Machine Learning Methods

摘要

隨著2019年新冠疫情的爆發(fā)，全球主要經(jīng)濟(jì)體貨幣政策的頻繁使用，科學(xué)評(píng)估貨幣政策的資本錯(cuò)配效應(yīng)成為當(dāng)務(wù)之急。然而，由于資本錯(cuò)配成因以及貨幣政策作用機(jī)制的復(fù)雜多樣性，而現(xiàn)有研究因不能有效分離大量潛在因素的影響，以及無(wú)法充分納入主體異質(zhì)性特征等原因，導(dǎo)致難以深刻準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)貨幣政策對(duì)資本錯(cuò)配的影響、作用機(jī)制及其經(jīng)濟(jì)后果。本項(xiàng)目研究成果，可成為我國(guó)央行貨幣政策優(yōu)化設(shè)計(jì)的有力工具，并且可為更好發(fā)揮貨幣政策促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的作用，提供理論依據(jù)和可操作政策建議。

項(xiàng)目申請(qǐng)人簡(jiǎn)介

彭方平

彭方平，中山大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。2004年畢業(yè)于華中科技大學(xué)獲得經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士學(xué)位；2007年畢業(yè)于華中科技大學(xué)獲經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。2007年起工作于中山大學(xué)管理學(xué)院，歷任講師、副教授、教授。主要研究領(lǐng)域?yàn)樨泿沤鹑谂c計(jì)量，在《經(jīng)濟(jì)研究》《管理世界》《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》《中國(guó)管理科學(xué)》《金融研究》等國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物發(fā)表多篇論文。近五年主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目一項(xiàng)和國(guó)家自然科學(xué)青年科學(xué)基金項(xiàng)目一項(xiàng)。