汪寿阳教授莅临我院开设讲座:复杂数据处理及其在经济分析中的应用

2017-11-14   

    2017年是上海财经大学庆贺百岁华诞之年,为庆祝这一盛事,我院邀请多位国内外管理学界权威专家,举办“管理科学发展前沿”系列高端讲座。

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    2017年11月14日,汪寿阳教授莅临我院带来本系列第四场讲座——“复杂数据处理及其在经济分析中的应用”。汪寿阳教授为中国科学院特聘研究员、长江学者奖励计划特聘教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者、发展中国家科学院院士、国际系统与控制科学院院士。1986年获中国科学院系统科学研究所“运筹与控制”专业博士学位,现任中国科学院大学经济与管理学院院长、中国科学院预测科学研究中心主任。他在金融管理、物流与供应链管理、决策支持系统、预测方法与技术等领域做出了一批得到国际同行高度好评和政府有关决策部门高度重视的研究工作。先后获得Scott Award、ISMCDM Chairperson Prize,中国科学院青年科学家奖、中国青年科技奖等重要奖励。 汪寿阳教授此次开设讲座吸引近百位师生慕名而来,讲座开场前夕,102报告厅已经座无虚席。下午1点30分汪寿阳教授进入报告厅,讲座准时开始。

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    讲座开场,汪教授现身说法,用2008年他的团队在全球原油价格预测上与实际一致的例子,将讲座带入主题:特征提取与分析(EMD方法:empirical mode decomposition: Norden E Huang又名Hilbert huang并换)。方法论是经济预测中最重要的部分之一,但傅里叶变换,小波分析在非线性、非平稳的时间序列上存在局限性。而EMD可以将任何数据,从非平稳和非线性过程降为简单的独立本征模函数;EMD假设数据取决于其复杂性,可能同时存在许多不同的共存振荡模式。可以根据数据本身的局部特征尺度,从原始时间序列中提取这些固有模态,并将每个本征模表示为固有模态函数。我们可以先确定函数的局部最大点和最小点——把最大点和最小点分别连线——两条线除2得到均值的信号线——用原始信号减掉均值的信号线,得到新的信号线。循环这一过程,过程中的每次得到的新的信号线都是组成部分(适用于非线性非平稳时间序列)。在分析的时候,需要把各个组成部分按照特定方法再次组成新的曲线。之后,汪教授用原油案例举例,介绍了该案例中的分析方法:原油有期货属性,有金融属性,不简单地由供求关系决定价格涨跌。石油价格的大幅下跌或上涨是由不可预测和重大事件(如911事件、伊拉克海湾战争)触发的,对油价的影响可以运用EMD-based event analysis method对该复杂的市场做EMD分解把四个平稳期和四个暴涨期分别合并成两条,最后得到一条短期线和重大战争线。

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    讲座末尾,汪教授与在座师生互动交流;对上财百年华诞表达了祝贺;并表示信管学院处于学科交叉点,能够联动并促进相关学科的发展,上财信管的明天充满希望。最后,讲座在师生们热烈的掌声中圆满结束。

文:王中柱

图:刘资颖