⭐ 公开课：王菲菲-文本分析在经济金融领域的应用

公开课：文本分析及其在经济管理领域的应用

目录

1. 课程概览

• 嘉宾：王菲菲 (中国人民大学)
• 时间：2023 年 6 月 15 日 19:00-21:00
• 方式：在线直播
  

2. 嘉宾简介

王菲菲, 中国人民大学应用统计科学研究中心研究员, 中国人民大学统计学院副教授, 北京大学光华管理学院统计学博士。主要从事文本挖掘及其商业应用、社交网络分析、大数据建模等方面的研究，成果见诸 Journal of Econometric, Journal of Business and Econometric Statistics, Journal of Machine Learning Research, 中国科学(数学) 等国内外高水平期刊上。主持并参与了国家自科基金项目、教育部社科重大项目、国家重点研发项目等多个课题。曾获中国人民大学教师青年基本功大赛二等奖、课外优秀指导教师奖和线上教学优秀奖等。

3. 课程详情

文本数据是一种常见的非结构化数据类型，在经济管理领域的应用越来越广泛。本次公开课涉及如下三个主题：

• 文本分析在经济金融领域中的应用
• 文本分析的常用方法介绍
• 基于 R 语言的文本分析代码实现

具体而言：

• 首先，介绍既往的经管类文献中是如何使用文本数据的，为听众进行后续研究打开思路；
• 其次，介绍文本分析的标准流程和常用方法，包括分词、关键词提取、文本可视化展示、文本主题模型等；
• 最后，将以 Wang et al. (2021, JBES) 为例，展示如何基于用户评论数据研究产品好评率，基于该数据展示文本数据的具体分析过程，并给出基于 R 语言的实现方法。

4. 主要参考文献

• Blei, D., Ng, A., and Jordan, M. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research. 3:993–1022. -Link-, -PDF-, -cited-
• Wang, F., Liu, J., and Wang, H. (2021). Sequential Text-Term Selection in Vector Space Models. Journal of Business and Economic Statistics. 39(1):82-97. -Link-, -PDF-, -PDF2-
• 沈艳, 陈赟, 黄卓. (2019). 文本大数据分析在经济学和金融学中的应用:一个文献综述. 经济学（季刊）(4), 34-51. -PDF-

5. 相关课程

5.1 最新专题：Stata 暑期班

$\Rrightarrow$ 连享会： 2023 · Stata 暑期班

• 时间： 2023 年 7 月 15-25 日
• 方式： 网络直播 + 回放
• 授课教师： 连玉君 (初级+高级) || 王群勇 (进阶班)
• 报名链接： http://junquan18903405450.mikecrm.com/kILLnGa
• 课件/计量软件： 提供全套 Stata 实操程序、数据和 dofiles (开课前一周发送)。建议使用 Stata 16.0 或更高版本
• 课程详情： https://www.lianxh.cn

  • 往期板书和答疑： https://gitee.com/arlionn/PX/wiki
  • PDF 课纲： $\Rrightarrow$ https://file.lianxh.cn/KC/lianxh_PX.pdf
  • 参考文献和资料： 打包下载

回放安排

• 初级班：7 月 15-17 日 (三天), 网络直播 + 20 天回放
• 高级班：7 月 19-21 日 (三天), 网络直播 + 20 天回放
• 进阶班：7 月 23-25 日 (三天), 网络直播 + 20 天回放
• 全程班：7 月 15-25 日, 网络直播 + 60 天回放
• 报名链接： http://junquan18903405450.mikecrm.com/kILLnGa

5.2 即将上线

$\Rrightarrow$ 江艇老师专场

精讲：非常重要，却不容易用好的计量方法

• 时间： 2023 年 8 月 2-5 日 (四天)
• 地点： 西安 · 西北工业大学
• 嘉宾： 江艇 (中国人民大学)
• 主题：

  • IV 估计方法最新进展 (1 天)
  • DID 新进展 (2 天)
  • 敏感性分析 (1 天)
• 联系方式：

  • 邮箱：wjx004@sina.com
  • 王老师：18903405450 (微信同号)
  • 李老师：18636102467 (微信同号)

$\Rrightarrow$ 杨海生老师专场

因果推断的新纪元：「联邦因果推断」和「政策学习」
评估已经实施的政策固然重要，
但更重要的是如何优化未来的政策，如何保证政策公平性。
 $\to$ 解决方案：
o S1：用「双重机器学习/非参」估出每一个个体的反事实和处理效应；
o S2：通过「中介效应」和「路径分析」研究政策效果的产生机制；
o S3：分析该政策的可推广性/迁移性，以及政策的公平性

• 时间： 2023 年 8 月 22-24 日 (三天)
• 地点： 太原 · 山西大学
• 嘉宾： 杨海生 (中山大学)
• 主题：

  • 联邦因果推断 + 联邦 DID (1 天)
  • 基于机器学习的中介效应：进展与应用 (1 天)
  • 政策学习 (Policy Learning) 与公平性评价 (Fair Policy) (1 天)
• 联系方式：

  • 邮箱：wjx004@sina.com
  • 王老师：18903405450 (微信同号)
  • 李老师：18636102467 (微信同号)

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