本网讯（统计与数据科学学院 供稿）9月28日，统计与数据科学学院邀请德国哥廷根大学讲席教授于晓华分享其团队在“使用机器学习方法预测全球食品价格”领域的最新研究成果。

于晓华指出，在全球农产品价格预测方面，核心变量的精准识别是提升预测能力的关键前提，应用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）可用于确定关键预测指标。结果表明，天然气价格和汇率是大多数国家食品价格变化的最重要预测因素，且它们的重要性因经济结构而异。政策制定者应特别关注特定背景下最重要的预测因素。

此次于晓华教授关于全球食品价格预测的研究分享活动，让学院师生获益匪浅。师生们不仅在研究分享中深化了对食品价格波动驱动因素的认知，还在交流探讨过程中获得了预测体系构建的新思路，为学院后续在经济预测等相关领域的教学开展与科研工作推进积累了宝贵经验。

报告由统计与数据科学学院院长李国荣主持，大数据与交叉科学研究院院长木仁、统计与数据科学学院教师及研究生代表参会。

报告嘉宾简介：

于晓华，德国哥廷根大学发展与转型国家农业经济学讲席教授，2009年毕业于美国宾州州立大学，获农业经济学与人口学双博士学位。主要研究方向为农业经济学、行为经济学和应用机器学习等。2022年9月-2023年3月在康奈尔大学Johnson商学院访问教授。现任Agricultural Economics等期刊编委，主持多项国际合作课题，在American Journalof Agricultural Economics等期刊发表论文多篇。

初审：李国荣

复审：李元元

终审：李栋栋