报告题目：No Free Lunch Theorem：Model Comparisons for Predicting Pork Prices

报告所属学科：应用经济学

报告人：于晓华（德国哥廷根大学）

报告时间：2024年11月29日 08:00-12:00

报告地点：腾讯会议：945-393-069

报告摘要：

人工智能的突破给农业政策研究和政策制定提供了新的强大工具。本研究比较运用了四个模型：传统的ARIMA模型、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、以及长短期记忆模型（LSTM）模型，来分析和预测我国生猪价格的变化。我们发现传统ARIMA模型和LSTM模型的性能不相上下，这两者远远优于CNN和RNN。如果考虑到价格的极端变化，LSTM模型可能要稍微优于ARIMA。这从一个侧面支持了机器学习中的“没有免费午餐定理”：对于所有可能的研究问题，没有一个算法绝对优于其它算法。这要求我们在实证中要采用多种算法找出相对较好的算法。同时，“群体稳定性指数（PSI）”显示我国猪肉价格在2018年前后发生了显著的结果变化，这要求我们要不断更新模型，与时俱进。

报告人简介：

于晓华，德国哥廷根大学发展与转型国家农业经济学讲席教授，农业经济与农村发展系系主任。2009年毕业于美国宾州州立大学，获得农业经济学与人口学双博士。2009年起任教于德国哥廷根大学，主要研究方向为农业经济学、发展经济学、以及行为经济学等。2022年9月至2023年3月在康奈尔大学Johnson商学院担任访问教授。曾经或现在担任Agricultural Economics，China Economic Review等国际期刊副主编或者编委；以及非洲农业研究论坛（Forum for Agricultural Research in Africa）、联合国粮农组织2024年度报告，以及德国转型国家农业经济研究所（IAMO）等国际组织的科学咨询委员等职务。在American Journal of Agricultural Economics, Journal of Economic Dynamics and Control, Land Economics, Food Policy, Land Use Policy, Journal of Rural Studies 等期刊发表论文多篇。