?科研推进路径
1⃣选题（0–1个月）
聚焦可量化、有理论背景的子问题：例如基于时空图卷积网络的区域经济溢出效应分析，或使用注意力机制建模货币ZC传导的非对称性。
基线模型选择：Transformer、LSTM、因果森林、差分自编码器。
数据源确认：公开数据，或企业级微观调查数据（如CHNS、PSID）。
2⃣复现（1–2个月）
目标掌握主流经济预测或ZC评估模型的代码实现。
复现近三年期kan中结合深度学习的实证研究，构建可扩展实验框架。
3⃣创新设计（1–2个月）
在基线模型上推进具备经济学意义的改进，例如：
①嵌入经济先验（如菲利普斯曲线约束）
②构建多尺度时序预测架构
③引入反事实推理模块增强因果解释
确保创新点具备可验证性与经济含义。
4⃣实验验证（2–3个月）
标准化流程：数据清洗→协变量控制→模型训练→鲁棒性检验
使用多时期数据验证泛化能力。
系统开展消融实验，分析模块贡献度与经济显著性。
5⃣成果凝练（1–2个月）
①用因果效应曲线、特征重要性热力图等形式呈现结果。
②突出实际价值：识别出传统方法忽略的政策异质性效应。
③强化模型可解释性、稳健性与复现性说明。
#应用经济学 #深度学习 #机器学习 #深度学习 #经济学 #经济与金融 #金融学 #经管 #深度学习入门
1⃣选题（0–1个月）
聚焦可量化、有理论背景的子问题：例如基于时空图卷积网络的区域经济溢出效应分析，或使用注意力机制建模货币ZC传导的非对称性。
基线模型选择：Transformer、LSTM、因果森林、差分自编码器。
数据源确认：公开数据，或企业级微观调查数据（如CHNS、PSID）。
2⃣复现（1–2个月）
目标掌握主流经济预测或ZC评估模型的代码实现。
复现近三年期kan中结合深度学习的实证研究，构建可扩展实验框架。
3⃣创新设计（1–2个月）
在基线模型上推进具备经济学意义的改进，例如：
①嵌入经济先验（如菲利普斯曲线约束）
②构建多尺度时序预测架构
③引入反事实推理模块增强因果解释
确保创新点具备可验证性与经济含义。
4⃣实验验证（2–3个月）
标准化流程：数据清洗→协变量控制→模型训练→鲁棒性检验
使用多时期数据验证泛化能力。
系统开展消融实验，分析模块贡献度与经济显著性。
5⃣成果凝练（1–2个月）
①用因果效应曲线、特征重要性热力图等形式呈现结果。
②突出实际价值：识别出传统方法忽略的政策异质性效应。
③强化模型可解释性、稳健性与复现性说明。
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