主讲人：严佳（华盛顿州立大学）

讲座摘要：Double/Debiased Machine Learning utilizes machine learning (ML) approaches to improve the robustness of estimation and identification in traditional econometrics models. In this lecture, starting from a motivating example, we will first introduce popular ML algorithms in approximating unknown functional forms, and then integrate these methods into traditional econometric models.

讲座时间：2025年11月10日（星期一），上午10：00-12：00

线上会议：腾讯会议（会议号：755 172 522）

主讲人简介：严佳教授现为华盛顿州立大学经济学院终身教授，研究领域为应用微观经济学和应用计量经济学。他的学术论文发表于Econometrica, Journal of Econometrics，American Economic Journal: Economic Policy, Journal of Public Economics, Journal of Urban Economics, Journal of Environmental Economics and Management, Journal of Law and Economics, International Journal of Industrial Organization, Decision Support Systems, Transportation Research Part A and B 等经济学、信息管理与交通工程顶尖期刊，并出版了多部著作。严佳教授曾获2009年美国交通论坛最佳论文奖、2011年国际交通经济学会最佳论文奖等多项奖项。严佳教授还曾担任美国ChoiceStream公司算法科学家，开发应用于Yahoo和美国在线（AOL）的新闻、电影和音乐推荐引擎，具有丰富的大数据分析行业经验。

此次学术活动获“中央高校基本科研业务费资助”（supported by “the Fundamental Research Funds for the Central Universities”），特此致谢。

撰稿：黄冰雁      排版：王昱洁

初审：孙宝文      复审：王立勇