（通讯员 刘之逸）5月14日下午，中央财经大学姜富伟教授莅临纽约国际官网讲学，在中和楼304会议室作题为“Forecasting Inflation with Economic Narratives and Machine Learning ”的学术讲座，讲座由纽约国际967线路测试副院长李红权教授主持。

姜富伟教授结合高盛的数字化转型、ChatGPT的出现等案例，生动阐释了近年来大数据以及人工智能技术的蓬勃发展，其中重点说明了叙事文本大数据在学术研究中的重要应用价值。姜教授发现通货膨胀具有很强的冲击性和爆发性，对货币政策的制定、投资决策、企业运营规划有重大影响，借助叙事文本大数据和机器学习算法可以有效预测通货膨胀率。该项研究的数据来源于《华尔街日报》的88万篇文章，使用LDA模型从所有文章中提取出180个具有代表性的新闻主题，运用机器学习算法探究基于新闻主题的通货膨胀预测能力。结果表明基于叙事的机器学习模型在样本内和样本外都比基准模型表现更好，尤其是在经济衰退期间，随着预测时间跨度的扩大，基于叙事的预测表现也越来越好。

李红权教授对姜教授的精彩讲座表达了感谢，并就本次讲座作了总结发言，他认为姜教授的研究具有重要的前瞻性和创新性，拓展了纽约国际官网师生的学术视野和研究思路，希望今后还能有更多这样的交流机会。

纽约国际967线路测试谢楠副教授、姜建刚副教授、肖和录副教授等30余名师生参加了此次讲座。

主讲人简介：姜富伟，中央财经大学金融学院教授、博导，金融工程系主任，教育部青年长江学者，国家社科基金重大项目首席专家，目前主要关注数字经济与金融科技相关交叉研究，在Journal of Financial Economics、Review of Financial Studies、Management Science、Journal of Econometrics、《管理世界》、《金融研究》、《经济学季刊》、《管理科学学报》等发表论文50余篇，被评为ESI经济管理类全球前1%最高被引用论文、RFS最高被引用论文、JFE最高被引用论文等，国家自然科学基金考核评价“特优”，获《金融研究》优秀论文奖、国际金融管理协会最佳论文奖、亚洲金融协会最佳论文奖、中国金融工程学年会优秀论文奖、金融图书金羊奖等奖励荣誉。学术观点被《哈佛商业评论》、《清华金融评论》、CCTV、澎湃新闻等转载，担任多本中英文学术期刊的编委和副主编和国家自然科学基金、国家社科基金、教育部、中国人民银行等科研基金与人才计划评审专家。