【MBAChina网讯】Wolfgang K.Härdle教授是德国洪堡大学终身教授、统计与计量研究所以及数据研究中心主任，自1992年以来一直担任德国洪堡大学经济与工商管理系统计学主任，其研究兴趣包括平滑方法，离散选择模型，金融市场统计建模和计算机辅助统计，还涉及隐含波动率的建模和金融风险的统计分析。他出版专著近50部，在Journal of Econometrics,Journal of Banking and Finance，Journal of the Royal Statistical Society等国际一流期刊上发表多篇论文。

他还与中国颇有渊源。自2013年10月起， 他担任IRTG项目总负责人，这是德国洪堡大学应用统计学和经济学研究中心（CASE）与厦门大学王亚南经济研究院（WISE）合作的联合培养博士生项目。在第十八届中国经济学年会的主旨演讲中，Härdle教授介绍了其团队在行为经济学，特别是行为资产定价领域的最新研究成果。

令人印象深刻的是，他们采用网络爬虫技术获取了分析师和投资者关于纳斯达克上市公司的文章，通过有监督的机器学习方法，提取每篇文章所反映的情绪因子，更好地刻画资产价格收益率的尾部特征。中国经济学教育科研网特约记者在年会期间采访了Härdle教授，探讨了大数据时代统计学的发展、中国统计学的现状及研究方向的选择等问题。

应用暗数据指代大数据，思考如何将暗数据转换为智能数据；始终保持对新事物的兴趣，对科学的好奇心，做自由的思想家。

——Wolfgang K.Härdle教授在年会采访中提及

以下为中山大学学生记者对Härdle教授的采访：

记者：对于统计学而言，大数据既意味着挑战，又意味着机遇，您认为传统统计学与大数据有着怎样的内在联系？您认为大数据浪潮会怎样影响统计学的未来发展？

Härdle：事实上，我是禁止我的学生使用大数据（Big Data）这种说法的，大数据不是数据量上的大，而是指数据内在结构的复杂。一般而言，我和我的学生都会用暗数据（Dark Data）来表示你所提到的大数据。暗数据是指一种海量的非结构化的数据，可以说，统计学的真正任务就是发现这种海量的非结构化暗数据的价值，并通过处理、分析和挖掘数据，将暗数据转化为含有可利用信息和知识的智能数据（smart data）。进而，我们就可以利用数学模型，寻求现有问题的解决方案以及进行模拟和预测。

大数据这个词只能说是一个名字，而不是本质的内容。通过数据进行决策的思维已经非常深入人心，这种思维表面上看起来很简单，但是实际上背后所隐藏的原则是真正的科学。我在指导学生的时候，也会鼓励他们去展开更为深入的理解与思考，而不是仅仅停留在技术层面上。在大数据浪潮下，我们更应该如此。

记者：您担任厦门大学的外籍专家教授和北京大学的国际顾问已经很多年了，您认为目前中国的统计学研究状况如何？近些年有何发展？

Härdle：我指导过很多中国学生，也经常来中国参加学术活动，也见证了中国统计学的发展。中国在经济上越来越强大，学术研究水平也不断提升，而且我的许多中国学生在毕业后也选择投身于统计学相关的研究工作。致力于从事统计学学术研究的中国学者越来越多，这些学者在世界顶级期刊上发表的文章数量也越来越大。可以说，中国大陆的统计学研究正处于一个急速的上升状态，无论是学科发展、学术交流还是人才培养，都取得了显著的成就。

记者：您在统计学和计量经济学上都有很高的造诣，那么请问您是从什么时候开始对这一领域感兴趣的？

Härdle：如果说我是从什么时候开始对统计学感兴趣，那应该是童年的时候。我第一个最想解决的统计问题是关于圣诞节的蜡烛。按照德国的圣诞节传统，你在圣诞节的四周前会有四个蜡烛，每隔一周点燃一根，直到最后一周所有的蜡烛都被点燃。我当时就很想知道，每根蜡烛要点燃多久，才能让它们在最后同时熄灭。当然，这是一个小玩笑。我一开始学的是数学专业，这是一个非常理论的学科。纯数学理论可以给你提供了一种工具和一种思考的方法，让你领会如何去建立一种理论，以及如何设定假设条件，去解决问题，并得到正确的答案。

人们在解决问题的时候，都会将纯数学模型和数据相结合。纯数学可以训练一个人的思维，让人形成一种肌肉记忆，逐渐习惯这种解决问题的方式。那个时候，我对计算机也很感兴趣，这些都对我后期的转变提供了帮助。1978年，我开始在海德堡大学任教，逐渐接触到了一些统计相关的研究，比如EEG（脑电信号）研究等。1985年，我又到波恩大学任教，自此开启了经济学相关的研究。

记者：近些年来，越来越多的中国学生对统计学感兴趣，他们会修读统计学的课程并做一些数据相关的研究，您对他们有什么建议吗？

Härdle：统计学专业的学生需要了解统计学的前沿理论、掌握数据的分析技术，同时还要掌握科学的调查和研究思路。当然，在他们从统计学专业的学生成长为问题解决者，甚至是研究者的过程中，他们也会面临很多挑战。

我认为，对于统计学专业或者从事相关研究的学生来说，最重要的是注意数据生成过程，带着理性的、具有批判性的思维去思考数据是从哪里来的，这些数据质量是否达标，我们要如何将其从暗数据转化为智能数据。

其次，要以开放、乐观的心态去选择研究方向，要善于与人交流，做自由的思想家，并在第一时间把灵感付诸行动。另外，就是始终保持对新事物的兴趣、对科学的好奇心，真正用钻研的心态去学习去思考，而不是只把统计学作为一门可以帮助你找到好工作的工具。

Wolfgang K.Härdle教授与学生记者