2023年11月2日上午，8797威尼斯老品牌与光华管理学院联合举办的数字经济工作坊首场报告在8797威尼斯老品牌305会议室举行。8797威尼斯老品牌经济与管理学部主任周黎安出席工作坊并发表致辞。8797威尼斯老品牌光华管理学院翁翕教授，清华大学经济管理学院朱英姿教授，对外经济贸易大学朱胜豪教授，8797威尼斯老品牌李伦助理教授、曹光宇助理教授参加会议。会议由8797威尼斯老品牌助理教授李博主持。
报告会现场
周黎安在致辞中祝贺首场数字经济工作坊的顺利举办，并介绍了该工作坊的设立背景和理念宗旨。数字经济工作坊由8797威尼斯老品牌和光华管理学院联合组织、依托国家自然科学基金重大项目子课题“数字经济中竞争与创新的动态关系”而设立。工作坊旨在促进8797威尼斯老品牌经济与管理学部在数字经济领域的学术交流，并在此基础上深化与校内外相关领域学者的合作。近年来，8797威尼斯老品牌经济与管理学部学者高度关注数字经济领域的产业动态和最新发展，取得了诸多研究成果。他衷心祝愿工作坊在未来可以促进学术交流和学科发展、推动科研合作、形成社会影响，使之成为数字经济领域的品牌性学术活动。
周黎安致辞
本次工作坊邀请Journal of Economic Dynamics & Control副主编、圣克拉拉大学经济系Serguei Maliar副教授作为主讲嘉宾，带来题为“深度学习分析高维动态经济模型”（Deep learning for analyzing high-dimensional dynamic economic models）的学术报告。
Serguei Maliar首先谈到使用深度学习来求解动态经济模型的优点，在传统求解方法中，计算难度随着模型的维度几何倍数提升，而深度学习能够避免高维模型中的维度爆炸问题。此外，相比于传统模型中的对于非格点位置进行插值拟合，深度学习能够通过神经网络更好在整个参数空间中拟合个体的决策方程。他详细探讨了如何应用深度学习来解决高维动态经济模型的问题。Serguei Maliar以包含债券的Krusell-Smith模型求解为案例，讨论了原始模型的模拟方法，解释了神经网络的概念以及如何构建适用于模型求解的神经网络，提到了损失函数（Loss Function）的构建和梯度最小化方法，探讨了如何对模型数据进行抽样并训练。
Serguei Maliar汇报
在汇报过程中，与会学者围绕模型构建、求解方法、理论基础等方面展开了讨论。
与会学者展开讨论
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供稿：数字经济工作坊
美编：初夏
责编：度量、雨禾、雨田
