大数据环境下经济政策评估和分析的计量理论与方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71631004
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    230.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G01.管理科学与工程
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Econometric theories and methodologies in evaluation and analysis of socio-economic policies and programs are key problems in the fields of economics and management, which are not only important in academic studies but also useful in practical applications. In the era of big data, this proposal proposes and studies new econometric methods and theories to analyze and evaluate socio-economic policies and programs, including estimation and testing with high dimensional weak instruments, policy evaluation with high dimensional panel data, quantile policy evaluation approaches with big data, new methods and theories for discrete choice models, and their applications in finance and economic management. Big dada tools bring both new opportunities and challenges to developing new econometric methods and theories policy evaluation and analysis. This proposal is expected to fill up gaps in the field of policy evaluation with big data, to achieve valuable academic breakthroughs, to educate outstanding teaching and research talents, and finally, to improve analytical and evaluation abilities to make scientific decisions to social economic policies and programs.
经济政策评估和分析的计量理论与方法是经济管理领域的关键问题,不仅具有重大的学术研究价值,而且具有重要的现实意义。本项目将从大数据角度出发研究经济政策评估和分析的计量经济学理论基础与方法论体系,具体而言,包括高维弱工具变量模型估计与检验的方法论体系、高维面板数据政策评估的方法论体系、大数据分位数政策评估的方法论体系、离散选择模型的理论和方法体系以及政策评估理论与方法在金融与经济管理中的应用等。大数据给政策评估和分析的计量经济学带来难得的机遇与全新的理论与方法挑战。本项目的研究目的在于填补大数据政策评估领域的研究空白,取得一批突破性的学术研究成果,培养若干从事相关前沿领域研究与教学的优秀人才,提高社会经济政策科学分析与决策的理论水平,满足国家治理能力现代化的重大需求。

结项摘要

经济政策评估和分析的计量理论与方法是经济管理领域的重要研究问题,科学有效的政策评估和分析有助于政策的事前设计、具体实施与事后调整,不仅具有重大的学术研究价值,而且具有重要的现实意义。近年来大数据技术的发展为经济政策评估提供了更及时全面的信息来源,也给传统政策效应评估方法的使用带来了挑战。本项目的研究内容建立了大数据环境下经济政策评估和分析的计量经济学方法论体系、理论基础与应用,重点研究了高维协变量的无混淆假设检验、部分条件分位数处理效应模型推断、高维面板数据的分位数处理效应推断、高维协变量平衡的变量选择问题和生成式对抗网络(机器学习)方法、基于广义合成控制方法的处理效应推断、政策评估方法在经济金融中的应用等问题。..项目组按时圆满完成了申请书中的研究目标,项目执行过程中未对申请书中的研究计划进行重大调整,在论文发表、学术交流、人才培养等方面取得一系列丰硕的成果,其中部分研究取得了具有国际影响力和处于国际领先地位的突破性研究成果,填补了这个研究领域的国际研究前沿的空白,从而引起国际学术界相关领域的广泛关注。研究期内,项目组成员在国内外学术期刊上发表论文78篇,其中在国际计量经济学和统计学顶级期刊Journal of Econometrics、 Journal of the American Statistical Association、 Journal of Business & Economic Statistics、 Econometric Theory等上发表论文15篇,在国内经济学顶级期刊《经济研究》上发表论文5篇;项目组依托本项目举办多次学术会议,参加国内外各类学术会议200余次,和国内外相关领域专家交流项目研究成果;项目组主要成员入选青年长江学者,多人获得国家自然科学基金重点项目、面上和青年项目资助;依托本项目研究培养博士生16名(已毕业6名,3篇学位论文入选省优秀博士论文)。

项目成果

期刊论文数量(77)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
基于面板数据的处置效应估计的计量方法最新进展
  • DOI:
    10.12012/cjoe2021-0016
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计量经济学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡宗武
  • 通讯作者:
    蔡宗武
Solving Euler equations via two-stage nonparametric penalized splines
通过两阶段非参数惩罚样条求解欧拉方程
  • DOI:
    10.1016/j.jeconom.2020.04.042
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Econometrics
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Liyuan Cui;Yongmiao Hong;Yingxing Li
  • 通讯作者:
    Yingxing Li
Identifying key factors in momentum in basketball games
确定篮球比赛势头的关键因素
  • DOI:
    10.1080/02664763.2020.1795819
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Applied Statistics
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    FAN QINGLIANG
  • 通讯作者:
    FAN QINGLIANG
信息获利、道德风险与询价机构报价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐光鲁;马超群;蔡宗武;贾钰
  • 通讯作者:
    贾钰
存款保险制度、银行异质性与银行个体风险
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭晔;赵静
  • 通讯作者:
    赵静

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其他文献

人民币汇率的半参数预测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡宗武;陈琳娜;方颖
  • 通讯作者:
    方颖
创新、内生增长与气候变化:2018年度诺贝尔经济科学奖贡献简评
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    段宏波;蔡宗武
  • 通讯作者:
    蔡宗武

其他文献

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面板数据建模的理论与方法
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  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    重点项目

相似国自然基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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