近日，国家自然科学基金委发布了2019年自然科学基金管理科学部重大项目立项通知，管理学院李仲飞教授主持的《微观大数据计量建模研究》（71991474），获得立项资助，资助金额258万元。

　　该课题结合机器学习等前沿研究方法探讨不同类型微观大数据的计量建模理论，包括微观大数据多源融合下的因果效应识别，以及非随机实验条件下基于微观大数据的异质性处理效应模型、分位数处理效应模型、边际处理效应模型及其他刻画异质性政策效应模型的估计和推断。理论上利用机器学习等数据驱动方法估计处理变量的倾向得分样本值，结合平均处理效应、分位数处理效应等因果效应参数的识别式，构造因果效应估计量，并利用双重机器学习技术证明因果效应估计量的大样本性质，由此建立微观大数据处理变量因果效应估计与推断的计量理论。应用上基于微观大数据计量建模理论与机器学习方法，探索面向中国具体政策实施和个体决策效应的计量评估应用，为政府政策制定和个体决策提供科学建议。

　　李仲飞教授是广东省人文社科重点研究基地中山大学金融工程与风险管理研究中心主任，教育部长江学者特聘教授，国家创新研究群体项目获得者，国家杰出青年科学基金获得者，全国模范教师，国务院特殊津贴专家，全国百篇优秀博士学位论文获得者，广东省珠江学者特聘教授，广东省南粤优秀教师。

　　李仲飞教授长期潜心研究、教书育人，在金融工程与风险管理、金融市场与投资、金融经济学、保险与精算等方面取得了具有创新性和系统性的研究成果，培养了一批思想境界高、科研能力强的青年人才。在这些领域内，他主持了国家创新研究群体项目、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金委员会与香港研究资助局联合科研基金项目等科研项目，参加了国家“973计划”等项目，为系统工程与系统科学的思想、理论与方法的发展做出了重要贡献。