第二届大数据营销学术论坛将于2024年12月14日-12月15日在上海召开，本次论坛由中国高等院校市场学研究会大数据营销专业委员会主办，上海财经大学商学院承办，论坛的主题为“大数据赋能营销理论创新”，旨在凝聚大数据营销领域的专家、业界人士和青年学者，共同推动大数据在营销研究中的前沿应用和理论创新，为从事大数据营销教学和研究的同仁提供合作交流的平台。
为提高青年教师和博士生的研究能力，本次论坛拟开办“大数据时代因果推断的新进展”工作坊，邀请两位营销模型领域优秀的青年学者，着重介绍工具变量以及双重差分模型这两个广泛应用的因果推断方法在最近十年内的最新发展和应用。
为促进各高校博士生之间的相互学习与交流，本论坛设置了论文投稿和交流环节。会议论文提交的截止日期为2024年11月15日，请将稿件发送至组委会指定的投稿网址（见下文）。
会议组织
主办单位：中国高等院校市场学研究会大数据营销专业委员会
承办单位：上海财经大学商学院
会议时间与地点
会议时间：2024年12月14日—2024年12月15日
会议地点：上海财经大学科研实验大楼
会议议程
工作坊简介
因果推断研究的新进展 (I): 工具变量
传统的工具变量(IV)方法在处理高维数据时，通常面临模型复杂度增加、过拟合等问题。LASSO工具变量(LASSO IV)方法是一种将机器学习方法中的LASSO与经典的工具变量回归结合起来的技术。LASSO IV方法主要用于高维数据场景中，可以提升模型的稳定性、准确性并更易于解释。该方法在市场营销学、经济学、金融学等领域的研究中具有广泛的应用。讲座将主要包括：(1)经典工具变量(IV)方法的基本原理。(2)LASSO方法如何在回归中实现变量选择以解决稀疏性问题。(3)如何将LASSO与工具变量回归结合，以应对高维数据中的因果推断问题。(4)LASSO IV在实际数据分析中的应用示例。
因果推断研究的新进展(II)：双重差分模型
本讲座旨在介绍在传统经典的Difference-in-Differences(DID)模型基础上发展起来的前沿方法：SyDID(Synthetic Difference-in-Differences)和StDID (Staggered Difference-in-Differences)。这两种方法都在传统DID的基础上从不同维度进行了改进，以应对更加复杂的政策评估情境。本次讲座将简要介绍这两种方法的理论基础、应用场景、并现场展示基于R语言的实际操作案例。
嘉宾介绍
陈宇新
陈宇新教授是上海纽约大学商学部主任、全球杰出商学讲席教授，同时他还兼任纽约大学斯特恩商学院市场营销学教授。加入上海纽约大学之前，他曾是美国西北大学Kellogg管理学院Polk Brothers零售学教授与市场营销学教授和纽约大学斯特恩商学院市场营销学终身教授。陈教授获有华盛顿大学圣路易斯分校市场营销学硕士与博士学位，以及复旦大学物理学学士学位。
陈教授主要的科研方向包括数据驱动市场营销、网络市场营销、竞争策略、零售学、定价策略、广告学、结构实证模型、贝叶斯计量经济学方法研究、行为经济和新兴市场营销。他的研究成果发表于Information Systems Research、Journal of Marketing Research、Management Science、Marketing Science和Quantitative Marketing and Economics等著名学术期刊。
陈教授在美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）所属期刊上发表的博士论文曾荣获Frank M. Bass优秀市场营销学博士论文奖。他还获得过2001年度Marketing Science和Management Science期刊的John D.C. Little最佳市场营销学论文奖，以及2012年度Journal of Marketing Research的Paul E. Green论文奖。此外，他还于2011年获得了INFORMS协会市场营销学长期影响奖最终提名。陈教授还曾担任Marketing Science期刊的资深主编。
张颖婕
张颖婕教授目前担任北京大学光华管理学院市场营销系副教授。本科毕业于清华大学，获得计算机科学与经济学双学位，于2018年在美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）获得博士学位。毕业后曾就职于美国德州大学达拉斯分校。在国际顶级管理学学术期刊发表多篇论文，包括Marketing Science, MIS Quarterly，Information Systems Research等。多次获得国际顶会的最佳论文奖，并获得信息管理领域国际最佳博士论文奖（2019 INFORMS ISS Nunamaker-Chen Dissertation Award）。主持多项国家自然科学基金项目。
李楠
李楠目前于同济大学经济与管理学院管理高等研究院任市场营销学助理教授。他在罗切斯特大学西蒙商学院获得工商管理博士学位。他的研究主要聚焦于数字平台中的营销问题，在商业大数据中应用计量经济学、结构模型、机器学习等多种方法，为数字平台的管理问题提供洞见。他关于数字内容平台的研究已在Management Science和Marketing Science上发表或接收，其关于游戏主机平台需求溢出效应的论文获得了2023年Management Science营销领域最佳论文奖提名。
张铄
张铄教授目前担任上海交通大学安泰经济管理学院营销系副教授，于2014年在上海交通大学获得经济学学士学位，2020年在美国圣路易斯华盛顿大学获得经济学博士学位。张铄教授主要的研究兴趣是应用包括回归分析，结构模型，机器学习在内的量化方法构建的实证模型，研究个体在数字经济平台的决策，公司的定价策略，以及研发数据 驱动的营销策略。张铄与包括阿里巴巴，滴滴，抖音等企业有着一系列学术研究合作，其研究成果发表/接收于包括 Marketing Science ，Management Science在内的国际一流学术期刊。入选上海海外高层次人才引进计划，浦江人才计划，主持国家自然科学基金项目，参与自科创新群体项目，国际重点项目及重点项目等。
论文征集
本次论坛面向高校师生、研究机构同仁征集优秀论文成果，旨在为营造大数据营销领域的良好学术研究氛围、交流学术思想、展示研究成果和提升研究水平提供平台，诚邀各兄弟院校以及研究机构的学者和研究人员踊跃参与，并积极撰写相关论文。本次会议组委会将组织专家评选出优秀论文若干篇，并邀请部分优秀论文作者在论坛上作展示交流。论文提交截止至11月15日，投稿网址：（链接可点击文末“阅读原文”）https://membership.cmau.org.cn/exh/register/registerexh?fair_id=443&business_role_id=Contributor。
会议注册
为方便安排会场和其他事宜，本次会议不设置现场缴费。请在2024年11月29日完成注册和缴费，在此之前完成注册还可享受注册费优惠，注册费已包含工作坊费用。
请通过下方二维码完成注册及缴费。
说明：
（1）报名系统支持银行转账（对公），支付宝付款，微信付款三种支付方式。
（2）银行对公汇款信息如下：
银行汇款缴费（附言本人姓名+2024大数据营销学术论坛）
开户单位：中国高等院校市场学研究会
开户银行：中国银行股份有限公司北京人大支行
银行账号：323360912645
（3）发票时间：根据大会管理统一精神，所有发票原则上在会议结束一周左右发至报名邮箱
请大家注意查收。请大家务必准确填写开票信息及联系方式。如有特殊要求，请联系会务组邮箱：BigData_CMAU@126.com
（4）2024年12月12日0点后：不予退款。
（5）接近年底各单位财务结算时间点，如急需发票报销的，请在确定报名、缴费并如期参会的情况下，可申请会前开具发票。
食宿安排
本次会议提供午餐和晚餐，交通差旅费、住宿费自理。会议周边酒店推荐如下（会议不提供酒店协议价，请尽量提前预定）：
会务组联系方式
会务组联系人：
朱老师，mjzhu@mail.shufe.edu.cn，
021-65907868
会务组联系邮箱：
BigData_CMAU@126.com
联系地址：
上海财经大学商学院
热忱欢迎兄弟院校师生和研究机构同仁踊跃参加！
中国高等院校市场学研究会大数据营销专业委员会
上海财经大学商学院
2024年10月30日
