主题：Generating tensor factor structure via diffusion model with Tucker Unet主讲人：孔新兵东南大学主持人：朱海斌暨南大学时间：2025年12月30日（周二）下午16:00-17:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要Large-dimensional factor models are widely used in asset pricing, macro economic analysis, international trading, social network analysis, machin

主题：Tournaments with and without Private Information: A Nonparametric Approach主讲人：张军澳大利亚悉尼科技大学主持人：吴建新暨南大学时间：2026年1月5日（周一）下午15:00-17:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要We establish nonparametric identification and estimation of the distribution of random shocks for two tournament models with and without pr

主题：Equilibrium Pricing in Illiquid Crypto-currency Staking Markets主讲人：沈吉北京大学主持人：王彬暨南大学时间：2025年12月31日（周三）上午10:00-11:30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要The recent decades witness the burgeoning development of on-chain staking platform (DeFi). The paper constructs a unified framework to analyze the differen

主题：中国数字平台发展报告主讲人：王孟欣广州大学主持人：杨林涛暨南大学时间：2025年12月30日（周二）下午16:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）403室摘要近年来，随着数字技术加速演进，数字经济成为推动经济社会高质量发展的重要引擎。数字平台作为连接数字技术与数字经济的枢纽，在推动产业数字化升级、重塑经济形态等方面发挥着不可替代的关键作用。中国数字平台在发展进程中，平台类型不断丰富，应用场景持续拓展，政策体系与监管框架日趋完善，其发展状况不仅关系到数字经济的整体活力，也直接影响到经济社会高质量发展。为全面反映我国数字平台的发展现状与趋势，本报告系统梳理了中国数字平台的总体发展

主题：数字经济供给使用表的构建及应用主讲人：田开兰中国科学院主持人：杨林涛暨南大学时间：2025年12月26日（周五）上午10:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）403室摘要作为国民经济核算体系的重要组成部分，常规的供给使用表、投入产出表无法较好地测度数字经济，尤其是无法分别刻画数字产业化和产业数字化这两类数字经济基本特征。我们创新构建了数字经济供给使用表框架，综合运用全国经济普查数据和投入产出调查等大数据，提出思路方法编制了数字经济供给使用表，实现了编制方法和编制实践上的重要创新。研究成果有助于完善统计核算体系，为推动数字经济高质量发展提供了有力统计数据支撑。主讲人简介田开兰，

主题：The Short-Run Effects of Monetary Policy: The Role of Implementation主讲人：何超辽宁大学主持人：王彬暨南大学时间：2025年12月23日（周二）下午14:00-15:30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要Standard theories generally find that simply modeling money as a medium of exchange cannot explain the short-run effects of monetary policy. To accoun

主题：Limited Participation and Equilibrium Pricing: Based on Probabilistic Attitudes主讲人：张顺明中国人民大学主持人：陈创练暨南大学时间：2025年12月20日（周六）下午16:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）306室摘要This paper develops a novel theoretical framework to analyze how investors probabilistic attitudes --- specifically,their optimism or pessimi

主题：数据要素资本化核算及其对GDP的影响研究：要素贡献的视角主讲人：王开科江西财经大学主持人：杨林涛暨南大学时间：2025年12月22日（周一）上午10:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）202室摘要国民经济核算领域应对数据要素化，首要的是处理生产边界扩展的影响问题，这其中的关键更是体现在对GDP的核算影响方面。对此，通过梳理数据要素资本化核算的基本理论问题，从要素贡献视角搭建了数据要素资本化核算影响GDP变动的理论模型和基本分析比较框架。利用相关统计资料开展的实证研究结果显示：（1）数据资产相较于传统固定资产类别而言，目前的存量规模仍然较小。但是，数据作为新型资本具备更高的增

主题：Factor Models of Matrix-Valued Time Series: Nonstationarity and Cointegration主讲人：严雅毅上海财经大学主持人：朱海斌暨南大学时间：2025年12月19日（周五）下午16:00-17:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要In this paper, we consider the nonstationary matrix-valued time series with common stochastic trends. Unlike the traditional factor analy

主题：Optimal Fiscal Policy with Ricardian and Hand-to-mouth Agents主讲人：侯尚迪辽宁大学主持人：林智韬暨南大学时间：2025年12月23日（周二）上午10:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要We study the optimal taxation of labor and capital in a dynamic economy subject to government expenditure shocks. Unlike representative-agent Ramsey models, work

主题：AI Investment and Female Participation in Innovation Activities主讲人：陈翀中央财经大学主持人：林智韬暨南大学时间：2025年12月19日（周五）上午10:00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要This study investigates whether corporate artificial intelligence (AI) adoption affects female participation in innovation activities. We find robust evidence

主题：Delving or Courting: The Motivations Behind Fund-Broker Joint Company Visits主讲人：丁婧同济大学主持人：刘语暨南大学时间：2025年12月18日（周四）下午14:30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）403室摘要This paper investigates whether joint company visits between fund managers and brokers are driven by information acquisition or relationship mainten

主题：基于线性模型的高维相关数据变量选择：全子集自适应随机搜索法主讲人：费宇云南财经大学主持人：姜云卢暨南大学时间：2025年12月10日（周三）下午16:00-17:30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）323室摘要目前主流的变量选择方法（如LASSO、SCAD、MCP等）对于低维（pn）数据和变量相关程度低的情况效果很好，但当变量维度较高且变量间存在复杂相关性时性能会显著降低。我们在线性模型框架下，提出了一种基于Gibbs抽样的全子集自适应随机搜索（All-subsets Adaptive Random Screening, AARS）变量选择方法。该方法在备选模型空间上构建以信

主题：Tobit models for count time series with negative autocorrelation 主讲人：朱复康吉林大学主持人：姜云卢暨南大学时间：2025年12月8日（周一）上午10:30-12:00地点：暨南大学石牌校区经济学院（中惠楼）102室摘要Integer-valued ARMA (INARMA) and integer-valued GARCH (INGARCH) models are popular ones for modeling count time series, and both exhibit an ARMA-like auto