北大经院工作坊第437场
宏观经济学工作坊
主讲人：
Marlon Azinovic（苏黎世大学经济学博士后）
讲座主题：
Deep Equilibrium Nets（深层均衡网络）
主持人：
李博（北京大学经济学院助理教授）
参与老师：
北京大学经济学院陈仪副教授、韩晗长聘副教授、李伦助理教授，北京大学国家发展研究院赵波长聘副教授、余昌华助理教授、李明浩助理教授
讲座内容：
Marlon引入深度均衡网概念，这是一种基于深度学习的方法，该方法用于计算以大量异质性、显著不确定性和偶尔达约束为特征的经济模型的近似函数理性预期均衡(approximate functional rational expectations equilibria)。深度均衡网络是直接逼近所有均衡函数的神经网络，该神经网络以无监督的方式进行训练以满足经济模拟路径上的所有均衡条件。由于神经网络直接逼近均衡函数，因此模拟经济在计算上成本很低，并且可以以几乎零的成本生成训练数据。
Marlon证明，通过应用深度均衡网处理三种不同的模型，它可以准确地求解丰富且与经济相关的具有非常高维状态空间的模型。具体来说，他解决了两个以总体和个体不确定性、非流动资本、单期债券以及偶尔达约束为特征的世代交叠模型。此外，Marlon还解决了一个Bewley-style模型，该模型包含一个连续统的代理人、总体和个体风险、借贷约束和递归偏好。
北大经院工作坊第438场
劳动-健康经济学工作坊
主讲人：
Kevin Devereux（北京大学经济学院助理教授）
讲座主题：
Compensation for Teamwork and Professional Networks: Evidence from Economic Research
主持人：
石菊（北京大学经济学院长聘副教授）
张丹丹（北京大学国家发展研究院长聘副教授）
参与老师：
北京大学经济学院王耀璟助理教授、袁野助理教授，北京大学国家发展研究院雷晓燕教授
讲座内容：
在近半个世纪以来的经济学界，研究者们共同合作撰写论文的比例迅速上升，以团队形式获得报酬的情况也快速增加。面对这一现象，Kevin Devereux首先使用190万篇经济学论文的作者数据，运用固定效应估计和收缩估计，得出了经济学研究中个体生产力和合作者为研究增加的价值分布。接着，他使用美国加州大学系统的收入数据，将其与所发表的经济学论文数据匹配，研究个体生产力和合作者的生产力对于研究者们收入的影响。Kevin Devereux发现合作者的生产力既会通过影响个体的生产力，也会通过影响团队的生产力，最终影响个体的收入。在异质性方面，他发现女性虽然在开始时收入较低，但其生产力回报的涨幅更快。
北大经院工作坊第439场
风险、保险与不确定性经济学工作坊
主讲人：
Tong Yu 虞彤（辛辛那提大学教授）
讲座主题：
Do Firms Set Pension Discount Rates Strategically？(公司策略性的设置养老金折现率吗)
主持人：
贾若（北京大学经济学院副教授）
陈泽（中国人民大学财政金融学院助理教授）
刁莉（清华大学经济与管理学院）
参与老师：
北京大学经济学院郑伟教授，清华大学经济与管理学院陈秉正，中国人民大学财政金融学院魏丽教授等
讲座内容：
首先，虞彤教授通过展示近20多年来的美国固定收益（DB）类养老金折现率与美国公司债收益率的相反走势，介绍其研究动机，即公司有可能策略性的设置其养老金折现率以达到某种财务目的。为了说明问题，他建立了一个刻画投资回报率，财务困境与养老金折现率的动态模型，模型的预测结果是公司在面对市场利率变化时，会非对称的调整其养老金折现率。接着，虞彤教授使用1994-2018年美国市场的数据验证了以上模型预测结果。另外，他们的实证研究还发现，处于财务困境的公司与投资回报率高的公司的养老金折现率均高于平均水平，但原因不同。处于财务困境的公司提高养老金折现率以降低养老金负债压力，这有助于其提高利润，走出财务困境。投资回报率较高的公司提高养老金折现率的原因则是希望将节省下来的现金流用于更有回报的投资。最后，虞彤教授总结，公司可以策略性的设置养老金折现率减缓来自固定收益类养老金的财务压力。
北大经院工作坊第440场
微观理论经济学工作坊
主讲人：
Michihiro Kandori（Professor, University of Tokyo）
讲座主题：
通过机器学习方法揭示玩家如何选择混合策略
主持人：
石凡奇（北京大学经济学院助理教授）
参与老师：
北京大学国家发展研究院汪浩教授、胡岠助理教授，北京大学经济学院吴泽南长聘副教授，北京大学光华管理学院翁翕教授
讲座内容：
人们如何学会玩混合策略均衡？Michihiro Kandori在一个大型数据集中分析了这个问题，其中5000多名受试者玩了一个具有高度非平凡混合策略均衡的游戏。他使用了一些机器学习模型来拟合数据，发现其中一些模型大大改进了领先的学习行为模型。Michihiro Kandori还研究了从估计的机器学习模型中可以获得什么样的见解。
北京大学经济学院工作坊简介
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，先后启动了七个工作坊：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、金融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年举办了127场活动。截至2020年年底，工作坊共举办209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。2021年伊始，北大经济学院继续扩大工作坊规模、扩展合作范围，与光华管理学院、国家发展研究院共同举办了“经济史”工作坊；与国家发展研究院、现代农学院共同举办了“生态、环境与气候经济学工作坊”工作坊；打破高校间壁垒，与清华大学经济管理学院、中国人民大学财政金融学院共同举办了“风险、保险与不确定性”三校联合工作坊。截止2021年年底工作坊共举办了413场活动，其中2019年举办了127场活动，2020年举办了82场活动，2021年举办了204场活动，今后我们将继续深化合作，为广大师生的学术交流提供更为广阔的平台。
供稿：经济学院科研与博士后办公室
美编：鱼尔
责编：量子、禾雨、予天
