中央财经大学—电子科技大学联合数据研究中心（CEDC）于2018年4月成立，是中央财经大学的校级研究机构，以服务国家发展战略、政府经济决策、国内外学术研究以及企业数据需求为宗旨，融合中央财经大学的财经优势和电子科技大学的技术特色，致力于将中心建设成支撑我校经济学、金融学、财政学和管理学等各学科全面发展的数据共享服务平台。
CEDC成立的两年间持续发挥自身教育责任，多次举办数据类讲座和学术会议，并曾面向本科生开设数据类通识课程。受新冠肺炎疫情影响，2020年中心持续举办线上数据科学系列讲座，邀请领域专家学者与师生分享经验，并通过本专栏继续持续讲座内容。
第一讲：主讲人 佐治亚理工大学霍晓明教授
主题：数据科学和与COVID-19相关的研究活动
时间：5月22日（周五）上午10:00-11:15；
主讲人简介：美国佐治亚理工大学斯图尔特工业与系统工程学院教授。主要研究领域包括统计学和数据科学。他在稀疏表示、小波和统计可检测性等方面做出了许多贡献，多篇论文发表在顶级期刊上，其中一些被高度引用。
讲座摘要：COVID-19的出现已在许多方面改变了社会，因此在本次讲座中将关注COVID-19与数据和数据科学相关联的活动。这可能涉及预测模型、数据收集、隐私和社会福利，以及政策制定等方面的各项工作；最后还将讨论一些潜在的技术发展问题和机遇。
讲座新闻：http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1331.htm
第二讲：主讲人 北京大学赵耀辉教授
主题：人口老龄化带来的研究机会与中国健康与养老追踪调查
时间：6月2日（周二）上午10:00-11:15；
主讲人简介：现任北京大学博雅特聘教授。1985、1987分别获得北京大学经济学学士和硕士学位，1995年获得芝加哥大学经济学博士学位，1996年开始在北京大学任教至今，历任讲师、副教授和教授。研究方向：劳动经济学，健康经济学，人口老龄化。
讲座摘要：在全球人口转型，人口老龄化速度加快的时代背景下，人口老龄化带来无数研究机会。讲座将从老龄化挑战的实质、人口年龄结构改变所带来的潜力、需要研究的政策问题等多方面介绍人口老龄化带来的研究机会，同时阐述老龄化问题研究的数据需求情况，并将会就中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）展开详细介绍。
讲座新闻：http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1351.htm
第三讲：主讲人 德州农工大学甘犁教授
主题：如何利用微观调查数据写好的学术文章
时间：6月18日（周四）上午10:00-11:15；
主讲人简介：德州农工大学经济系Clifford Taylor Jr.经济学讲席教授。1987年从清华大学经济管理学院毕业，获工学学士学位，1987-1990年在清华大学能源经济与技术研究所工作。1990-1993年，他在加州大学尔湾分校攻读经济学博士学位。1993年转学去加州大学伯克利分校，并于1998年获得统计学硕士学位及经济学博士学位。1998年-2005年，他在德州大学奥斯丁分校经济系任助理教授。2005年，他开始在德州农工大学经济系任副教授，2011年任正教授，2015年开始担任 Clifford Taylor Jr.经济学讲席教授至今。2010年开始担任西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心主任至今。他的主要研究领域为应用微观经济学和计量经济学。他在包括公共经济学、计量经济学和中国经济问题等方面发表了大量的学术论文。
讲座摘要：介绍中国家庭金融调查数据，并通过案例讲如何写好的学术论文。
讲座新闻：http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1371.htm
第四讲：主讲人 北京大学张晓波教授
主题：在大数据时代，调查数据是否还有价值？
时间：6月30日（周二）上午9:30-10:45；
主讲人简介：北京大学国家发展研究院讲席教授，北京大学企业大数据研究中心主任，北京大数据研究院宏观经济大数据研究中心主任，康奈尔大学应用经济与管理学博士，国际SSCI期刊《China Economic Review》主编。北京大学中国企业创新创业调查的负责人和家庭动态追踪调查的共同负责人。曾获孙冶方经济学奖、张培刚发展经济学奖、中国工商银行经济学杰出学者奖、北京大学方正优秀教学奖。在国际知名经济学家网站（REPEC）排在世界所有经济学家的前2%。入选爱思唯尔发布的中国高被引学者榜单。
讲座摘要：在大数据时代，调查数据是否还有价值？此次讲座将用北京大学中国企业创新创业调查（ESIEC）和家庭动态追踪调查（CFPS）做为案例来回答这个问题，重点介绍两个将调查数据与大数据相结合的研究。
讲座新闻：http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1391.htm
第五讲：主讲人 爱荷华州立大学Lily Wang教授
主题：COVID-19时空动力模型及其对美国疫情的实时预报和长期预测
时间：7月16日（周四）上午10:00-11:15；
主讲人简介：Lily Wang教授是爱荷华州立大学统计系终身教授。王教授的主要研究领域包括统计学发展前沿的非参数与半参数方法、大数据集的统计（机器）学习、函数型数据和时空数据的分析方法、调查抽样、高维数据分析，以及统计学在计量经济学、工程学、神经影像学、官方统计、植物学、环境研究和生物医学问题中的应用。
讲座摘要：自2019年12月报告病例以来，新冠疫情已于数周内在全球蔓延。预估病毒的传播程度以及可能的致死人数，对于有效对抗疫情至关重要。科学的预测模型是回答上述问题，并最终帮助疾病预防、决策和资源分配的重要工具。在流行病的建模中，传统的数学模型尽管很有用，但是，它们是确定性的，且只能显示流行病的平均行为。王教授团队在经典的数学模型和统计模型之间构建了巧妙的链接，结合两种模型的优点开发出了更先进的模型来研究疾病传播的动态模式。 新模型通过引进隔离措施、环境影响、社会经济因素、卫生服务资源和人口流动分布状况等变量，为美国提供短期和长期县级感染/死亡人数预测。基于时空分析提出的模型增强了流行病学机制的动态性研究，有助于剖析疫情传播的时空结构，预测未来疫情在时间和空间上的发展趋势。为了评估与预测相关的不确定性，王教授团队开发了一个基于引导预测路径的投影带。实证研究表明，新方法不仅能对疫情进行精准的短期预测，而且能有效的识别高风险区域。根据研究结果，王教授团队开发了多个R Shiny应用程序，嵌入到COVID-19 Dashboard中，为美国疾控中心和地方社区等提供县和州两级新冠死亡人数的7天预测和4个月预测。以上这些就是本次讲座将要涉及到的内容。
讲座新闻：http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1411.htm
第六讲：主讲人 浙江大学李实教授
主题：中国居民收入分配项目（CHIP）调查数据及其应用价值
时间：7月29日（周三）上午10:00-11:15；
主讲人简介：李实教授是浙江大学文科资深教授，浙江大学公共管理学院教授。先后任北京师范大学经济与工商管理学院教授，博士生导师，中国收入分配研究院执行院长，中国社会科学院研究员、教授。兼任国务院扶贫开发领导小组专家咨询委员会委员、人力资源和社会保障部专家咨询委员会委员等职务。主要研究方向：发展经济学、劳动经济学。30余年来致力于收入分配领域的研究，学术成果丰硕。获第八届“中国经济学理论创新奖”、三获“孙冶方经济学奖”、2010年“张培刚发展经济学奖”。
讲座摘要： 微观住户调查数据在经济学研究中变得越来越重要。中国居民收入分配项目（CHIP）从1988年展开第一次中国住户收入调查开始，迄今已经做了六轮调查，形成了一套跨越30年的多时期的住户数据库。演讲人将介绍这套数据库的收集过程，数据库的基本内容和主要特点，CHIP研究团队及其利用这套数据库做出的研究成果。演讲人还将以此数据库为例，论述如何使用微观住户调查数据进行经验研究，如何使得经验研究成果更具有学术价值和政策意义。
讲座新闻：http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1442.htm
第七讲：主讲人 斯坦福大学李宏彬教授
主题：社会科学数据中的因果关系
时间：8月12日（周三）上午10:00-11:15；
主讲人简介：李宏彬教授是斯坦福大学King全球发展中心中国项目James Liang讲席主任。李教授在2001从斯坦福大学获得经济学博士学位，同年入职中国香港中文大学经济学系，2007年任正教授。2007-2016年，李教授在清华大学经济管理学院经济系任教，并担任经管院CV Starr经济学讲席教授和清华中国经济社会数据中心常务副主任。李教授主要从事发展经济学、劳动经学、转型经济学和中国经济等领域的研究，其主要运用经济学前沿的理论和计量经济学方法并结合中国国情研究经济发展和转型以及劳动经济学。他的研究成果被世界各地媒体广泛报道。此外，李教授还是《Journal of Comparative Economics》的联合主编、《Journal of Economic Perspectives》顾问委员会委员。
讲座摘要：社会科学尤其是经济学实证研究越来越追求识别因果关系。这涉及到两个问题：1）什么时候能够识别因果关系、什么时候不能？2）如果对于一个研究问题我们事先判断无法识别因果关系，那么是否还值得做下去？本次讲座将就上述问题展开讨论。
讲座新闻：http://cedc.cufe.edu.cn/info/1006/1461.htm
