4月20日上午， “商学大讲堂”第171讲首场“学术名家讲坛”通过腾讯会议平台举行。本次论坛邀请到北京化工大学的余乐安教授和中科院数学与系统科学研究院的张新雨研究员围绕预测科学的前沿理论与技术进行深度交流。本次论坛由商学院钱吴永副院长主持，商学院师生及相关院校师生200余人参加了本次讲坛。
余乐安教授交流主题是《复杂性特征驱动的国际油价预测研究》。余教授通过与我们生活密切相关的案例分析了预测科学发展演化的历程，从“经验预测—科学预测—预测科学”，分析了影响预测科学发展主要因素（数据获取能力、数据分析挖掘能力和预测模型等）。他认为尽管预测科学的门槛不高，但是预测科学是管理科学领域的“百米竞赛”。紧接着，余教授结合国际油价预测的需求背景与重要意义，介绍了分解集成预测模型的核心要素、基本框架，以及数据特征驱动的建模思路，从具有自记忆特征、混沌性特征、不确定性特征出发，介绍了基于复杂特征分解集成预测方法的框架和具体内容。余教授并针对学院师生提出的相关问题进行了回答，他认为预测技术的发展要围绕提高预测精度、提高模型可解释性、降低模型复杂度、提高模型的公平性和鲁棒性等方面继续推进。
张新雨教授分享的研究主题是“预测和可预测的探究”。张教授从预测方法简介、模型平均预测方法和可预测性探讨三个方面进行了系统地讲解。在预测方法简介中，他从传统时序建模方法、传统机器学习方法、深度学习方法三个方面介绍了时间序列常用的预测方法特点及应用场景。在模型平均预测方法部分，张教授介绍了为什么进行模型平均，以及模型平均的常见方法（贝叶斯方法、自适应方法等），并系统介绍了团队最新研究成果和主要贡献，从变量个数选择、预测模型筛选、区间预测等角度分析了模型平均方法可以进一步深化的研究领域。在可预测性探讨部分，介绍了可预测性的目的、意义及核心思想，分析了如何用熵刻画序列的复杂度，以及如何分析序列的可预测性。最后张教授就师生提问的相关问题进行了一一回答。
本次讲坛是学院探索和创新学术交流活动的首场学术名家讲坛，旨在进一步提升商学大讲堂系列活动的质量，扩大这一品牌活动的影响力，从学院层面为广大师生搭建一个高品质学术交流平台。通过平台链接国内外一流学术资源，加强学术合作与交流，拓展师生学术视野，激发师生学术渴望，营造浓郁的学术氛围，全面提升学院的学科建设水平、科学研究水平和人才培养水平。相信本次活动成功举办，将为学院师生在预测科学领域的研究提供前瞻性指导，也将为学院师生开展高水平科学研究提供有益的参考，同时也为学院丰富商学大讲堂品类、推动学术交流提供借鉴。
余乐安教授交流分享
张新雨教授分享交流
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