中国商业统计学会八届七次会长办公会暨八届十一次常务理事会在合肥召开

3月28日，中国商业统计学会八届七次会长办公会暨八届十一次常务理事会在合肥召开，会议应到常务理事108人，实到84人，符合规定人数要求，会议有效。会议回顾总结学会去年主要工作、部署今年工作思路及举措，审议通过理事会人员调整及分支机构变动等重要事项。安徽大学党委副书记钱海、学会会长金勇进教授出席会议并致开幕词。张焕明、李扬等副会长出席会议。与会人员围绕统计教学创新、数据治理与应用、科研转化三大主题展开学术交流。

承办单位安徽大学大数据与统计学院党委书记窦余仁主持会议开幕式。

钱海书记在致辞中首先表达了对与会领导、嘉宾的热烈欢迎。强调了安徽大学自1928年建校以来始终坚持“育人为本、人才强校、科研兴校”的办学理念。学校在科技创新、人才培养、推进“双一流”高校建设方面均取得了显著成效。特别是大数据与统计学院，作为国内较早成立统计学学科的高校之一，凭借其深厚的历史底蕴和卓越的师资力量，2010年获批国家首批应用统计专业硕士学位授权点，2011年获批国家首批博士学位授权点，2020年入选安徽省首批高峰学科，现已建成“本-硕-博-博士后”一级学科架构，成为安徽省属高校唯一拥有统计学一级学科博士点高校。此次承办中国商业统计学会的会议，既感荣幸也觉责任重大。他高度赞扬了中国商业统计学会在推动统计学领域发展中的重要作用，并指出此次会议为学校师生提供了交流学习的宝贵机会。

学会会长金勇进教授在致辞中，首先对与会同仁表示热烈欢迎，向精心承办本次会议的安徽大学大数据与统计学院全体师生致以诚挚感谢。

他指出，本次会议恰逢 “十五五” 规划开局关键阶段，既要全面总结去年工作成效与经验，也要系统谋划今年工作思路与任务。2025 年，学会务实推进各项工作：举办多场高水平学术会议，联合知网发布多项重要科研成果；成功举办第十五届全国大学生市调大赛，赛事规模与影响力持续提升；在吉隆坡举办“亚太地区市调大赛总决赛”，实现国际化新突破；发布市调大赛十五年发展成果与育人成效两份重要报告；成立“政校企协”统计与数据科学联盟，吸纳70余家单位加盟；新增首批20名会士，设立数字经济分会、民办教育分会等。

金会长对一路支持学会发展的各位领导、专家、教师及企业界朋友表示衷心感谢。他强调，2026年是“十五五”规划全面推进的关键之年，为学会发展带来了新的机遇、提出了新的要求。学会全体同仁要争做实干者、连接者、推动者，紧扣时代发展脉搏，切实履行学会职责使命。他提出三项重点工作：一是持续强化党建引领；二是聚焦主责主业，擦亮学会品牌；三是深化创新驱动，提升 “四个服务” 能力建设。

常务理事会上，学会会长金勇进教授作学会年度工作报告。李扬主持会议。

会议审议通过《中国商业统计学会2025年工作总结及2026年工作计划》，同意吸收青岛大学、北京理工大学等13个单位入会、衡水学院等8个单位退会；同意任韬、卓泽朋4人辞去理事及常务理事；同意增补刘金培等13人为理事；窦余仁等4人为常务理事；同意终止“中国商业统计学会中医药健康分会”，中国商业统计学会职业教育与大数据分会换届工作等事项；研究讨论了学会近几次例行会议的筹备情况，确保各项工作有序开展。

下午的学术会议由南京邮电大学管理专业硕士学位中心副主任、清迈大学客座教授孙建敏、东北财经大学统计学院副院长、孙玉环教授主持。

湖北经济学院数字经济学院院长，中国商业统计学会数字经济分会会长张耀峰教授作了题为《公共数据治理与应用》的报告。他介绍了近年来在政务数据、公共服务数据领域的研究案例，并重点介绍公共资源交易数据治理以及如何利用这些数据来探索公共资源交易与区域经济运行的关联机制。

山西财经大学统计学博士生导师，经济统计系书记刘凌晨教授作了题为《AI 大模型在经济统计领域的应用研究》的报告。他以“冲击-抵抗-恢复-进化”为核心逻辑，系统研究了 AI 大模型冲击下就业韧性的统计监测与预警模型，拓展了技术变革背景下就业韧性的理论内涵与分析框架，创新了多维韧性测度方法体系，弥补了现有研究在 AI 就业冲击分析中的方法局限。

合肥工业大学管理学院博士生导师，中国商业统计学会大数据营销分会副会长许启发教授作了《基于混频机器学习方法的金融资产定价研究》的报告。首先，他系统梳理 MIDAS、状态空间模型等混频数据分析基础方法，将机器学习与深度学习技术融入混频建模，构建 ANN-MIDAS、混频分位数回归神经网络、DL-MIDAS等模型，有效适配混频数据非线性拟合与预测需求。在此基础上，他面向金融资产定价场景，融合SDF与生成对抗网络（GAN），提出 MIDA-DF、MIDA‑ SDF-GA等混频定价框架，整合高频市场、情绪变量与低频宏观、政策、企业特征等多源异质信息，实现混频信息下的定价核估计与因子载荷求解。

面对国际原油价格、碳市场交易价格和商品期货价格等时间序列数据具有高度的非线性、非平稳性和高波动性等特征。安徽大学大数据与统计学院副院长刘金培教授作了《多类型数据驱动的预测方法及应用》的报告。他介绍了如何结合传统的统计模型、人工智能模型和多尺度分解方法，利用多源的非结构数据，提出一系列有效的预测框架，增加预测的时效性和稳定性。