Description
麻省理工科研课题
中国老年人福利的计量经济分析
课题简介
随着经济社会的发展和人均寿命的提高，中国的人口老龄化问题也日益凸显。如何使老人老有所养、老有所依、在晚年享受有质量的生活越来越成为中国千万家庭和政府所共同关心的重要问题。要解答这一问题，不仅需要深入了解中国老年人当前的福利状况，更需要通过扎实的经济分析识别出影响老年人福利状况的潜在因素，进而为政府和家庭决策提供依据和支持。
本课题将使用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据（http://charls.pku.edu.cn/en），通过梳理文献，利用统计编程语言STATA构造变量、开展描述性统计分析，绘制图表对数据进行可视化，提出假设并利用各类回归分析手段进行假设检验，从而分析总结影响中国老年人福利的因素，进而为政策制定和家户决策提供指导。
本课题是典型的计量经济学实证研究，使用了有关中国老年人口信息最为丰富的数据库，因此也是使用大数据进行经济福利分析的一个典型应用。通过本课题的学习和训练，学员不仅能够熟练应用当前最主流的计量经济编程语言 – STATA – 进行计量经济分析，更能够收获利用真实世界数据进行经济学实证研究的第一手经验，从而建立对经济学研究完整而深入的理解。
科研方法
AI+X数据驱动型科研
AI＋X数据驱动型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、处理、分析具体学科（X）的海量数据，并基于此进行预测，从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比，AI＋X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力，高效地进行大数据分析，具有投入产出比高、适用范围广的优点。
AI＋X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域，利用AI算法研究基因数据，从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万，使用传统的科研方式对其进行分析，工程量大、过程繁琐，在客观上难以实现。但借助AI算法这一便捷的工具，生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础，建立数据库，与过往的研究成果进行对照，快速、准确地在两者中发现规律、建立联系，从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。
授课导师
1. 麻省理工 博士
2. 本科获得北京大学环境科学与工程、经济学双学位；
3. 两次在American Geophysical Union Fall Meeting发表学术演讲；
4. 获得荣誉：The Callahan Dee Fellowship(MIT, 2016), The Warren G. Klein Fellowship(MIT, 2015)；
5. 研究方向：空气污染对急性健康影响的经济评估。
课题要求
本课题适合： 9-12 年级学生，有较强的逻辑思维和抽象思维能力
1. 英文：
（1）具备基本的学术英语阅读能力；
（2）接触过英文写作，有论文写作经验者更佳；
2. 数学：
（1）概率统计基础知识；
（2）线性代数基础（行列式、矩阵运算等）；
（3）微积分初步知识（求导等）
3. 计算机：
（1）STATA：
（2）- https://en.wikipedia.org/wiki/Stata
（3）- https://guides.library.illinois.edu/STATA
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