2024年9月23日，普林斯顿大学终身教授、比利时皇家科学院院士范剑青教授应邀做客北师港浸大（UIC）“高研院会同讲坛”第三讲，为师生带来题为“统计智能科学与数字经济”的精彩报告。本次讲座由UIC高等研究院、广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室、理工科技学院共同主办，吸引了众多师生的积极参与。
范剑青教授在讲座中
大数据与统计智能科学的交融
在讲座中，范剑青教授以大数据和人工智能的结合为切入点，深入探讨了统计智能科学如何在数字经济中发挥关键作用。他指出，随着计算能力的提升和大数据环境的普及，数据科学的应用场景迅速扩展，统计学习与优化技术成为了推动数据科学发展的核心动力，人工智能是统计学习和优化决策的动态循环。范教授强调，大数据的价值在于如何将其加工为“智慧数据”，这种智慧数据能够更好地理解和预测社会经济现象，为科学研究和商业决策提供有力支持。
应用实例：从住房市场到金融投资
范教授通过三个典型的应用实例详细展示了统计智能科学在解决复杂社会经济问题中的重要作用。
他以住房市场活力度量为例，介绍了如何通过多源大数据构建具有时空特征的高质量社会经济指数，用于衡量房地产市场的活力和居住状态。住房指数估算存在诸多困难如房屋居住状态复杂，房子空置或活跃的定义不明确，普查和抽查数据不够及时等。由于传统的数据来源往往滞后且不全面，而通过整合多种大数据资源，运用统计数据科学可以更为准确地了解市场状况，优化政策制定和资源分配。
他还探讨了财务造假识别的创新方法。范教授提出了一种全新的财务舞弊测度模型，通过识别关键影响因子并构建检验模型，能够更有效地预测企业的财务舞弊行为，提高了预测的精确性和可靠性。他介绍了测度财务舞弊倾向性指标（FSFP）——基于媒体报道对财务舞弊倾向性评分，提到了同群效应下的财务舞弊风险因子以及识别框架的经济价值。这一方法的成功应用，展示了统计智能科学在金融审计和风险管理中的巨大潜力。
以财经新闻情绪分析与投资组合构建为例，范教授展示了如何利用大数据技术和统计模型分析新闻情绪，并将其应用于投资组合的构建中。通过对新闻文本的情感分析，建立起与市场表现相关的投资策略。范教授指出，与当前流行的大语言模型相比，基于统计学习的模型在回报率预测和风险管理方面表现更加优异，能够为投资者提供更可靠的决策支持。
北师港浸大校长陈致教授向范剑青教授致送纪念品
北师港浸大副校长（研究和拓展）潘建新教授主持讲座
在介绍了上述三个核心案例之后，范教授还简要介绍了统计智能科学在其他应用场景中的广泛应用，如条件资产定价、高频交易与市场微观结构、动态定价和金融衍生品定价、新闻造假测度等，展示了统计智能技术如何在多种领域中发挥作用。
未来展望：统计学与人工智能深度融合
在讲座的最后，范剑青教授总结道，大数据与人工智能技术已经渗透到经济、社会的方方面面，各行各业技术创新产生的大量数据增加了对海量数据处理和分析的强烈需求，促进了大数据与人工智能的发展。统计智能科学的核心任务是将复杂的大数据转化为智慧数据，为社会经济发展提供新的资源，为科技创新提供新的依据，为管理决策提供新的信息。他强调，未来的研究将继续探索统计学与人工智能的深度融合，在更多应用场景中推动数字经济的创新发展。
师生与范剑青教授互动
讲座结束后，范教授与在场师生展开了深入的互动交流，回答了大家关于统计智能科学前沿问题及大学学习生涯的诸多提问。此次讲座不仅拓宽了大家在统计学和数字经济领域的视野，也为大家未来的学术研究和职业发展提供了宝贵的启示。
范剑青教授是国际统计学界的知名学者，美国普林斯顿大学 Frederick L. Moore'18 冠名金融学讲座教授，统计学和运筹与金融工程教授。现为国际统计学会会士、国际数理统计学会会士、美国统计学会会士、美国科学促进会会士、计量金融学会会士。曾任国际数理统计学会主席、泛华统计协会会长，并担任多个国际顶尖学术期刊主编。获国际统计学领域最高奖项COPSS奖，洪堡基金会终身成就奖，晨兴华人数学家大会应用数学金奖，泛华统计学会“许宝禄奖”，英国皇家统计学会“Guy Medal”银质奖章，美国统计学会Noether杰出学者奖等。在非参数建模、高维统计、机器学习、人工智能、网络分析、深度学习、数据科学、金融经济学和生物信息学等领域作出了基础性贡献。
潘建新教授、方开泰教授、范剑青教授合影
范剑青教授与理工科技学院老师合影
来源 | 理工科技学院 新闻公关处
文字 | 李琪月（统计学专业大二学生）
图片 | 陈晓虹
