2020年4月29日上午，北京大学经济学院本着“延期不返校，延期不停教，延期不停学，延期不停研”指导精神，与国家发展研究院联合举办的“金融、计量与大数据分析工作坊” 第21场（总134场）在线上成功举行。本次特别邀请了巴黎政治学院的何俊南助理教授作为演讲嘉宾就稀疏性进行了演讲（A Test for Sparsity）主题报告。本期工作坊由经济学院助理教授王熙主持。
何俊南提出了一种方法来测试数据间关系的稀疏性，而不是简单地假设我们有一个稀疏的数据生成过程并直接开始估计过程。更具体地说，稀疏估计量的属性主要取决于基本数据生成过程是否稀疏之假设。当稀疏假设不成立时，相应的估计量的性能可能会比非稀疏的估计量差，例如，可以将LASSO比对Ridge。因此何博士提出了线性模型的稀疏性检验。
原假设是真实自变量的数量不超过参数总数的一小部分。何俊南将这一原假设分布看做为一个生成分布的族，其中每个参数以极大的概率等于零。作为替代假设，何博士提出利用有一个均值为零，方差由方差分析（ANOVA）确定的正态分布（即最大熵分布）。然后，利用稳健统计理论设计出测试统计量。当设计矩阵（Design Matrix）正交时，他的统计量为minmax最优，并且可以用作一般情形下的保守检验。作为经验例证，何俊南将他的检验应用于估计的几乎理想需求系统（Almost Ideal Demand System）。
报告结束后，参会师生与教授热烈互动交流。参会教师在现实案例、模型细节、相关文献及可能的研究方向等方面与何教授充分交流想法并展开讨论。本期“金融、计量与大数据分析工作坊”在热烈友好的讨论氛围中圆满结束。
主讲人简介
何俊南，于2018年取得圣路易斯华盛顿大学博士学位，现为巴黎政治学院经济系助理教授。研究领域主要为决策理论，计量经济学。主要工作集中于稀疏性模型，变量选择以及随机决策模型。
“计量、金融和大数据分析工作坊”简介
2018年10月，北京大学经济学院、国家发展研究院和新结构经济学研究院达成框架合作协议，约定采用轮流主持的方式共同举办工作坊，正式建立了科研领域的交流创新合作机制。2019年，根据协议，先后成立了七个工作坊：政治经济学工作坊；国际经济学与实证产业组织工作坊；宏观经济学工作坊；微观理论经济学工作坊；计量经济学和大数据分析工作坊；劳动-健康经济学工作坊和发展与公共财政工作坊。2019年七个工作坊共计举办127场活动，这些活动为广大师生提供了良好的国内外一流学术交流平台，促进了学院之间的学术资源整合和人才培养，提升了广大师生和经济学领域的研究水平。
