第一章回歸分析模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的基礎(chǔ)應(yīng)用第二章回歸模型的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展——時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)第三章復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的回歸建模——非線性與交互效應(yīng)第四章前沿算法與回歸模型的融合——機(jī)器學(xué)習(xí)的補(bǔ)充第五章回歸模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的倫理與偏見問題第六章回歸模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)01第一章回歸分析模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的基礎(chǔ)應(yīng)用第1頁(yè)：引言——經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)與回歸分析的角色經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的重要性回歸分析模型的作用具體數(shù)據(jù)和案例展示經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)對(duì)政策制定者和商界的核心需求回歸分析通過建立自變量與因變量間的數(shù)學(xué)關(guān)系，為經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)提供了可驗(yàn)證的框架以2019年美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備系統(tǒng)預(yù)測(cè)GDP增長(zhǎng)、通貨膨脹、失業(yè)率等關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為例，展示回歸分析在量化預(yù)測(cè)中的潛力第2頁(yè)：分析——經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的回歸模型類型與選擇標(biāo)準(zhǔn)線性回歸（OLS）邏輯回歸時(shí)間序列回歸（如VAR模型）最基礎(chǔ)模型，適用于關(guān)系穩(wěn)定的變量在二元經(jīng)濟(jì)事件預(yù)測(cè)中不可或缺解決動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)問題第3頁(yè)：論證——數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型驗(yàn)證——以失業(yè)率預(yù)測(cè)為例數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性模型驗(yàn)證的重要性失業(yè)率預(yù)測(cè)案例數(shù)據(jù)誤差會(huì)顯著影響預(yù)測(cè)精度模型驗(yàn)證需區(qū)分歷史擬合與未來預(yù)測(cè)能力以2019年美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備系統(tǒng)預(yù)測(cè)失業(yè)率為例，展示數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型驗(yàn)證的重要性第4頁(yè)：總結(jié)——回歸分析作為經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的基石回歸分析的重要性回歸分析通過量化變量間關(guān)系，為經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)提供了科學(xué)依據(jù)未來發(fā)展方向展望回歸分析在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的未來發(fā)展方向，如模型的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的建模等02第二章回歸模型的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展——時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)第5頁(yè)：第1頁(yè)：引入——?jiǎng)討B(tài)預(yù)測(cè)的需求：以新冠疫情為例動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的需求全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境日益復(fù)雜多變，預(yù)測(cè)GDP增長(zhǎng)、通貨膨脹、失業(yè)率等關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)指標(biāo)成為政策制定者和商界的核心需求新冠疫情案例以2020年3月全球GDP預(yù)測(cè)為例，展示動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的重要性第6頁(yè)：分析——?jiǎng)討B(tài)模型的數(shù)學(xué)原理與實(shí)現(xiàn)自回歸模型（AR）移動(dòng)平均模型（MA）分布滯后模型（DL）捕捉歷史依賴性處理隨機(jī)擾動(dòng)考慮政策影響的時(shí)滯性第7頁(yè)：論證——復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的建模案例案例1：歐元區(qū)主權(quán)債務(wù)危機(jī)案例2：全球供應(yīng)鏈重構(gòu)案例3：零利率下的貨幣政策傳導(dǎo)使用ARDL模型預(yù)測(cè)了希臘10年期國(guó)債收益率使用非線性ARIMA(1,1,1)模型預(yù)測(cè)了零售銷售波動(dòng)使用MSV-VAR模型預(yù)測(cè)了不同場(chǎng)景下的通脹反應(yīng)第8頁(yè)：總結(jié)——?jiǎng)討B(tài)模型的適用性與局限動(dòng)態(tài)模型的適用性動(dòng)態(tài)模型的局限未來發(fā)展方向動(dòng)態(tài)模型通過引入滯后項(xiàng)和時(shí)變參數(shù)，顯著提升經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)能力參數(shù)不穩(wěn)定性、過擬合風(fēng)險(xiǎn)、計(jì)算復(fù)雜度等展望動(dòng)態(tài)模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的未來發(fā)展方向，如模型的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的建模等03第三章復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的回歸建?！蔷€性與交互效應(yīng)第9頁(yè)：第1頁(yè)：引入——復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)挑戰(zhàn)：以美國(guó)經(jīng)濟(jì)衰退為例復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)多變量耦合、閾值效應(yīng)、混沌行為等美國(guó)經(jīng)濟(jì)衰退案例以2007-2009年美國(guó)經(jīng)濟(jì)衰退為例，展示復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)第10頁(yè)：分析——非線性回歸的數(shù)學(xué)實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸交互項(xiàng)回歸分位數(shù)回歸擴(kuò)展線性模型捕捉變量間的協(xié)同效應(yīng)處理極端值第11頁(yè)：論證——復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的建模案例案例1：全球價(jià)值鏈重構(gòu)中的貿(mào)易模式變化案例2：疫情中的收入分配不平等案例3：系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)建模使用交互項(xiàng)回歸分析2000-2020年數(shù)據(jù)使用交互項(xiàng)模型分析40個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（NNR）分析2008年危機(jī)前數(shù)據(jù)第12頁(yè)：總結(jié)——復(fù)雜系統(tǒng)建模的實(shí)踐建議復(fù)雜系統(tǒng)建模的實(shí)踐建議明確變量間的非線性關(guān)系、選擇合適的模型形式、動(dòng)態(tài)化處理未來發(fā)展方向展望復(fù)雜系統(tǒng)建模在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的未來發(fā)展方向，如模型的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的建模等04第四章前沿算法與回歸模型的融合——機(jī)器學(xué)習(xí)的補(bǔ)充第13頁(yè)：第1頁(yè)：引入——算法融合的需求：以全球通脹預(yù)測(cè)為例算法融合的需求全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境日益復(fù)雜多變，預(yù)測(cè)GDP增長(zhǎng)、通貨膨脹、失業(yè)率等關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)指標(biāo)成為政策制定者和商界的核心需求全球通脹預(yù)測(cè)案例以2023年全球通脹回落為例，展示算法融合的重要性第14頁(yè)：分析——機(jī)器學(xué)習(xí)模型的回歸擴(kuò)展支持向量回歸（SVR）長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）集成學(xué)習(xí)模型處理非線性關(guān)系捕捉時(shí)間依賴性如隨機(jī)森林、梯度提升樹第15頁(yè)：論證——算法融合案例案例1：全球供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)案例2：金融資源分配的公平性案例3：全球貧困預(yù)測(cè)的公平性改進(jìn)使用混合模型（LSTM+SVR）預(yù)測(cè)了2021年第三季度全球制造業(yè)產(chǎn)出缺口使用混合模型（RF+SVR）預(yù)測(cè)了醫(yī)院需求使用包含差分隱私的LSTM模型預(yù)測(cè)貧困率第16頁(yè)：總結(jié)——算法融合的挑戰(zhàn)與機(jī)遇算法融合的挑戰(zhàn)技術(shù)鴻溝、數(shù)據(jù)主權(quán)沖突、算法權(quán)力集中等算法融合的機(jī)遇技術(shù)進(jìn)步、全球協(xié)同預(yù)測(cè)系統(tǒng)、技術(shù)普及等05第五章回歸模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的倫理與偏見問題第17頁(yè)：第1頁(yè)：引入——算法偏見問題：以美國(guó)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)為例算法偏見問題經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的數(shù)據(jù)偏見檢測(cè)方法、算法公平性度量標(biāo)準(zhǔn)、緩解策略美國(guó)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)案例使用傳統(tǒng)回歸模型的算法顯示對(duì)白人家庭房產(chǎn)估值比黑人家庭高12%第18頁(yè)：分析——數(shù)據(jù)偏見與算法公平性數(shù)據(jù)偏見檢測(cè)方法統(tǒng)計(jì)測(cè)試、代理變量檢測(cè)、因果推斷算法公平性度量標(biāo)準(zhǔn)一致性指標(biāo)、分離性指標(biāo)、機(jī)會(huì)均等指標(biāo)第19頁(yè)：論證——偏見緩解案例案例1：醫(yī)療資源分配的公平性案例2：信用卡審批的偏見消除案例3：全球貧困預(yù)測(cè)的公平性改進(jìn)使用重采樣+校準(zhǔn)器修正了醫(yī)院需求使用“雙模型系統(tǒng)”修正了信貸模型使用差分隱私的LSTM模型預(yù)測(cè)貧困率第20頁(yè)：總結(jié)——未來發(fā)展的系統(tǒng)性思考未來發(fā)展的系統(tǒng)性思考技術(shù)融合與倫理規(guī)范的必要性未來發(fā)展方向南南合作、多邊數(shù)據(jù)治理框架、算法民主化等06第六章回歸模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)第21頁(yè)：第1頁(yè)：引入——預(yù)測(cè)范式的轉(zhuǎn)變：以全球通脹預(yù)測(cè)為例預(yù)測(cè)范式的轉(zhuǎn)變AI與回歸模型的深度融合、全球協(xié)同預(yù)測(cè)系統(tǒng)、技術(shù)普及的挑戰(zhàn)全球通脹預(yù)測(cè)案例使用AlphaCup2.0（結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)與因果推斷）預(yù)測(cè)了2023年全球通脹第22頁(yè)：分析——前沿模型的數(shù)學(xué)原理因果推斷與回歸的結(jié)合可解釋AI（XAI）技術(shù)全球協(xié)同預(yù)測(cè)系統(tǒng)傾向得分匹配（PSM）控制混淆因素SHAP值、LIME數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、模型比較框架、動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)機(jī)制第23頁(yè)：論證——未來趨勢(shì)案例案例1：AI輔助預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)化案例2：全球預(yù)測(cè)系統(tǒng)的治理框架案例3：技術(shù)普