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山大研究生在2024第七届全国应用统计专业学位研究生案例大赛(华东赛区)中获佳绩

 7月21日至23日,2024第七届全国应用统计专业学位研究生案例大赛(华东赛区)暨人工智能时代统计学前沿发展论坛在中国海洋大学举行。山东大学研究生斩获一等奖3项。

 研究生杨艺、祝怡菲、黄子洲组建的“Fin+”代表队由金融研究院何勇教授指导,荣获一等奖。基于数字化时代大数据和大模型技术的兴起,提出了基于大语言模型与深度神经网络的预测模型,实现了从财经新闻、财经类短视频等另类数据和传统金融数据中提取交易信号,并构建了中国股票市场投资交易策略。此案例尝试将大数据和大语言模型以新方式运用于金融投资领域,展现了其在生成股票投资信号方面的潜在价值。

    研究生黄楚津、王照吉、王杨昊豫组成的“房源”代表队由金融研究院冯新伟教授指导,荣获一等奖。团队提出运用机器学习模型分析和预测济南二手房,给出了影响二手房房价的重要因素,验证得到了预测二手房价格的准确模型。此外,团队利用LDA主题模型对二手房源的文本宣传信息进行总结归纳,用来概括二手房交易市场的交易趋势和偏好。在现实生活中,给房地产开发商和房屋中介定价提供了指导。

    研究生吴福青、杨浩彬、徐静组建的“煤时煤刻”代表队由金融研究院助理研究员李蔚郁指导,荣获一等奖。项目团体对煤炭价格的影响机制进行研究,收集2013年至2022年环渤海动力煤综合价格指数及28种影响因素相关数据,定性定量地分析其中关系,利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和长短期记忆神经网络(LSTM)、极端随机树(ET)等机器学习模型,构建一种自适应复合模型,有效解决模态分解极易出现的端点效应和信息泄露问题,能够实现煤炭价格的精准预测,为我国煤炭价格短期预测提供实际且有效的解决思路。

 本次大赛由第七届全国应用统计专业学位研究生案例大赛华东赛区组委会、山东大学主办,中国海洋大学承办,山东省工业与应用数学学会协办,吸引了来自七省一市200余名专家学者和师生代表参与其中,共同探索应用统计专业的创新实践。大赛共有500余支队伍报名,参赛选手1500多名。同时,举办了人工智能时代统计学前沿发展论坛,专家学者和企业代表分别做了学术报告和企业报告。大赛同期举行了参观交流会,为参赛选手及带队老师提供了实地参观和互动学习的机会。

 为培养应用统计专业学位研究生发现问题、研究问题、解决问题和评价问题的能力以适应社会需求,探讨适合我国应用统计硕士的教学方法,提高我国高校统计学教师在应用统计方法与案例教学方面的水平,在全国应用统计专业学位研究生(MAS)教育指导委员会的指导下,中国统计教育学会高等教育分会、全国工业统计学教学研究会、中国现场统计研究会继续联合举办“2024第七届全国应用统计专业学位研究生案例大赛”。总决赛将于9月在西南财经大学举行。

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