2019年9月19日下午，日本小樽大学商学部刘庆丰教授应邀莅临统计与数学学院，在综合楼601会议室作了一场题为“线性回归模型的模型平均LASSO表现形式及其稀疏性”的专题学术报告。该报告由许冰教授主持，统计与数学学院部分老师和研究生聆听了此次报告。

刘庆丰教授现任日本小樽商科大学商学部教授、博士生导师，现担任Journal of the American Statistical Association、Journal of Econometrics、Scandinavian Journal of Statistics Japan and the World Economy、Journal of Integrative Agriculture、Journal of The Japan Statistical Society等知名期刊的审稿人，其主要的研究方向为计量经济学和金融计量经济学。

报告伊始，许冰老师为在场师生介绍了刘庆丰教授的主要学术成就和关于线性回归模型的一系列重要成果。本次讲座刘教授主要围绕MMA的Lasso表现形式、MMA的稀疏性、坐标降低的算法、模拟实现与结论等几方面展开。首先，刘教授对MMA、Lasso进行了简单的介绍，并通过决策树的模型平均和深度学习的模型平均等例子对其进行解释。报告中，刘教授重点介绍了模型平均和模型选择的方法，并指出Lasso回归不仅对数据的要求低，还能够对变量进行筛选，降低模型的复杂程度。除此之外，刘教授用一个实例对线性回归模型的平均选择进行模拟，并给出了相应的结论。最后，刘教授介绍了很多与模型平均相关的实例，如股票预测、大数据的真假程度等。

讲座最后，刘教授介绍了小樽大学的教学与招生情况，并耐心详细地回答了一些同学提出的问题。许冰老师对刘教授的学术报告给予了高度评价，并对其到来表示诚挚的感谢，讲座在一片热烈的掌声中落下帷幕。