2019年12月，世界著名计量经济学家、美国艺术与科学学院院士、世界计量经济学会会士、麻省理工学院Whitney Newey教授作为邹至庄杰出访问教授到访厦门大学经济学科，并为经济学科研究生开设两场题为《Machine Learning for Dynamic Discrete Choice Models》的课程讲座。
Newey教授对计量经济学理论，特别是一般矩估计（GMM）和广义经验似然检验（GEL）的发展作出了巨大的贡献。本次课程讲座介绍了Newey教授在机器学习方面的研究。课程讲座分为两节，第一节主要讲授debiased/double machine learning (DML)等机器学习相关内容，第二节课主要讲授动态离散选择模型在微观经济学中的应用以及其与机器学习估计方法结合的最新发展，以期同学们能够进行参考，在面对大数据时进行更准确、更可靠的估计。
Newey教授介绍，近年来微观数据往往含有大量的个体特征信息，而在回归中，如果仅仅采用传统的统计学习方法来处理大量解释变量的选择问题，可能导致参数估计的极大有偏性。基于Newey教授与其合作者的最新研究，使用DML估计方法可以有效去偏，从而提高估计量的收敛速率，显示良好的大样本性质。该去偏估计方法可应用于动态离散选择模型中对conditional choice probabilities (条件选择概率)的估计。同时，Newey教授认为，该方法也存在一些问题，例如参数估计的有偏程度在某些情况下仍然较高。因此，该方法理论有待进一步发展，在应用时也需要更加谨慎。授课过程中Newey教授循循善诱，他也十分注重与同学之间的互动交流，在课上与课后十分耐心地为同学们解答疑惑。
此外，Newey教授还与世界著名计量经济学家、南加州大学经济学系萧政教授共同参与了2019WISE微观计量经济学研讨会。本次研讨会分为理论计量与应用计量两个场次，报告内容涉及稳健结构估计、职业退休与社保改革等。两位教授认真听取了经济学科八位教师的论文报告，并与报告人互动讨论，及时就主题报告中的疑问点提出自己的看法和思考，现场气氛热烈。
Whitney Newey，美国麻省理工学院（MIT）原经济系主任、美国艺术与科学学院院士、世界计量经济学会会士。曾9次获得美国国家科学基金资助，曾担任经济学国际最佳期刊Econometrica 联合主编，Econometric Theory 和Journal of Statistical Planning and Inference副主编, Economics Letters联合主编。在Econometrica 等计量经济学、经济学国际顶尖期刊发表论文近80篇。
十余年来，Whitney Newey教授与厦大经济学科一直保持良好的合作关系，曾多次到访厦大经济学科，作为特邀嘉宾出席学术会议、举办多场讲座。除了每次到访都与青年学者、学生进行交流之外，Newey教授还长期为厦大经济学科的发展提供指导建议、协助建立国际学术联系。
（WISE2017级博士生 闫玉）
