时间：2017年12月06（星期三）14：00-15：30

地点：学院南路校区，主教405 

报告一题目：基于高斯混合模型的不确定性目标的CLARANS聚类算法 

报告人：中央财经大学统计与数学学院、何童副教授

摘要：首次尝试将确定性目标聚类中常用CLARANS算法加以推广，使之可用于不确定性目标的聚类。特别地，将不确定性目标表示为高斯混合模型，并引入Kullback–Leibler散度作为高斯混合模型间的距离测度，仿真实验验证了算法的有效性。 

报告二题目：财政分权、最优政府债务与经济增长

报告人：中央财经大学统计与数学学院、程宇丹博士 

摘要：中国的地方政府性债务规模持续扩大，已经成为地方经济的严重负担。本文将政府债务引入两级政府的财政分权模型，在一个内生增长的框架下，研究地方政府债务和中央政府债务对经济增长和福利的影响。本文展示了打破“李嘉图等价性命题”的一条新途径：政府债务通过改变公共支出影响经济增长。本文还通过中央政府和地方政府间财政政策的相互影响得出如下结论：地方政府债务规模与经济增长之间存在着倒U型关系——地方政府有最优债务规模，与债务初始值无关，且经济增长意义上与福利意义上的最优地方政府债务规模不一致；中央政府债务规模的扩张会损害经济增长和福利。