题  目：数字经济过程建模：从原始信息到量化分析

主讲人：康尼科夫·叶夫根尼·亚历山德罗维奇

时  间：2025年6月14日 9:00

地  点：和平校区笃行楼109教室

主讲人简介：

姓名：KONNIKOV EVGENII（Конников Евгений Александрович）康尼科夫·叶夫根尼·亚历山德罗维奇

职务：圣彼得堡彼得大帝理工大学高等工程经济学院教授

Polytechnic-Invest科研实验室主任

硕士项目《市场营销中的神经统计学技术》负责人

学历：经济学博士

研究方向：

经济分析、计量经济学、税收法律冲突、能源资源市场、企业经济学

内容摘要：

本讲座讲解了在当今数字经济中，如何将“自然”（即非结构化和定性）的信息转化为可度量的数据，从而构建计量经济学模型和机器学习模型。讲座通过实际案例，突出应用建模与经典概率论之间的差异，强调区分外生变量、内生变量与滞后变量的重要性，并展示如何筛选出真正影响现实商业过程的关键因素。

讲座特别关注一个组织的“信息环境”，因为它界定了基本的机会、威胁与风险，并由此影响研究目标的设定。随后，讲座解析了数据处理的典型阶段——信息搜索、聚合、量化与分析，并比较了多种通用、专业及开源工具（如 Excel、SPSS、R、Python 等）在处理不同复杂程度问题时的适用性。

通过本次课程，参与者将掌握一套方法论框架，帮助他们：

• 正确地提出量化建模任务；

• 明智地选择数据来源及其表现形式；

• 构建能够解释并预测数字经济中关键指标行为的模型。

本讲座面向经济学与工程学的学生、研究人员及实践者，适合希望提升数据驱动决策能力的听众。