中大公管·砥淬研讲｜罗晔：算法决策中的动态选择

主讲人简介：

        罗晔博士，2015年于美国麻省理工学院获得经济学博士学位，2010年于美国麻省理工学院获得数学与经济学学士学位。现任香港大学经管学院终身副教授，数字经济与创新研究所副所长。在Econometrica、American Economic Review等经济学顶级刊物发表多篇论文。加入香港大学之前曾于2015-2018年在美国佛罗里达大学经济系任助理教授。罗晔博士的主要研究方向包括：高维计量经济学与统计学，机器学习理论与经济金融中的应用，如量化交易，风险管理等。此外，在大数据和人工智能算法方面，罗晔博士有多项与业界的实践与合作项目，包括滴滴出行、京东、顺丰、建设银行、华为等。

讲座简介：

        研究指出在线学习算法中使用内生数据所造成的算法决策中的动态选择问题，并提出相应的解决方法。机器学习中的一个内生性问题为自证偏见（self-fulfilling bias）。具体来说，这是由于数据分析和决策的相互作用所导致的。数据中的内生性将影响决策——例如是否批准贷款申请或面试候选人，而由于被拒绝者的反事实结果从未被观察到，对这些决策导致选择样本进行分析，进一步导致数据分析中的偏差。研究提出了一类新的算法，可以使用工具变量纳入主要的在线学习算法中来校正偏差。

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