6月18日，即将于今年入职经济学院的李晶晶博士报告了题为“基于网络关注度的原油价格分析与预测研究”的研究，多位经济学院教师与在读研究生参与本次活动。

李晶晶博士首先介绍了大数据在原油价格预测以及联动机制分析方面的作用，她认为，现有研究仅关注于线性的、固有尺度的联动机制，又仅采用英文搜索数据进行分析，而她采用的是多语种网络数据，并引入了非线性、多尺度的联动机制分析，对现有文献进行理论与实证方面的补充。

李晶晶博士的研究共分为四个部分，分别探讨了网络关注度与原油价格之间的频率联动机制、混合KELM模型下的原油价格预测、多语言框架下的动态多尺度联动机制、多语言网络搜索指数的构建与原油价格预测，研究过程覆盖了新型指标构建，理论方法改进，多种实证方法并用等多个方面。结论表明：第一，原油价格与经济指数之间存在着反馈机制，经济指数影响着中长期原油价格；第二，混合KELM模型相比较于单一的KELM模型提供了更为准确的原油价格预测；第三，多语言网络搜索指数与原油价格之间的相干性存在着先增大后减小的趋势，同时原油价格领先于多语言的网络搜索指数；第四，多语言网络搜索指数在原油价格预测上起到了重要的作用，其效果优于单一语言的搜索数据。

报告过程中，与会老师与李晶晶博士针对不同经济研究领域的方法论应用与发展进行了的讨论，热烈的讨论使得参会者对于不同经济研究领域的现状与未来有了更为深刻的认知，报告在浓郁的学术氛围中圆满结束。