征稿启事：金融计量经济学中的机器学习

《Journal of Financial Econometrics》特刊

投稿截止日期：2026年3月1日

数载以来，机器学习（ML）、数据分析以及人工智能（AI）的相关方法持续受到广泛关注。早期研究侧重于工程层面的数值效率与正则化技术，可称为“机器学习机制建立时期”。随着可处理高维的非参数方法（如随机森林）已在诸多科学领域成为标准工具，经济学领域也正迈向与这些机器学习方法的更深层融合。

本特刊旨在展示加强机器学习方法与经济分析之间联系的研究，说明计算方法的创新如何回应根本性的经济学问题。通过汇集在该交叉领域开展研究的学者，我们希望开辟方法论路径，构建在保持经济学结构性理解的同时，充分利用现代机器学习与人工智能预测能力的方法论框架。

我们特别欢迎在风险分析、因果推断、预测建模等方面的稿件。采用机器学习与大型语言模型（LLM）的政策评估类，在在兼顾经济学的可解释性的条件下也可投稿至特刊。

客座编辑

• Wolfgang Karl Härdle（德国柏林洪堡大学；布加勒斯特经济研究大学数字资产研究所）

• 洪永淼（中国科学院大学经济与管理学院）

• 沙叶舟（首都经济贸易大学统计与数据科学学院）

期刊介绍

《Journal of Financial Econometrics》（《金融计量经济学》）是金融计量经济学会（Society for Financial Econometrics）的会刊，由牛津大学出版社出版。期刊聚焦金融与计量方法的交叉研究。期刊涵盖资产定价、风险管理、市场微观结构、时间序列与大数据方法等前沿议题，强调方法论创新与经济学解释力的结合。

期刊是ABDC列表A*类期刊，ABS-3期刊，最新影响因子为2.1。

投稿须知

欢迎作者通过《Journal of Financial Econometrics》在线投稿系统提交论文：https://mc.manuscriptcentral.com/jfec。
在投稿页面的“Is this manuscript for a special issue?”一栏请选择 “Yes”，并从特刊列表中选择 “Machine Learning in Financial Econometrics”。

投稿咨询

如有疑问，请联系沙叶舟（首都经济贸易大学），电子邮箱：shayezhou@gmail.com。