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油价三连跌-数字金融作为数字经济的重要部分

中国苏州 2019-07-02 15:16

  威斯康大学教授Yazhen Wang带来了题为《Unified Modeling and Combined Analysis of High- and Lower-Frequency Financial Data》的报告。首先,王教授以1980年至2016年的规范普尔指数为例解释了低频金融数据的特征,并给出了一系列随机动摇模型,进而以股票市场和欧元汇率为例展示了高频金融数据的特征,并给出了离散时间与连续时间的数学模型停止描写。在此基础上,王教授提出了一种统一的GARCH-Ito模型来描画高频与低频金融数据并存的动摇过程,剖析了新模型的统计特性及参数估量办法,从而对前述问题树立了一套有效的数学描写框架。王教授通过案例研究论证了新模型的有效性及优越性。

  乔治亚理工学院教授George Lan的报告围绕多阶段随机优化问题的动态随机迫近理论及其在资产配置中的应用展开,论述了资产配置对应的多阶段最优化问题中所触及的一系列因素及其数学模型描写。针对这一前沿问题,Lan教授剖析了现有技术的局限性,展开了动态随机迫近技术来给出三阶段最优化问题的处置计划及其向多阶段最优化问题的推广,指出新计划针对阶段依赖型问题、高维问题、多周期等实践问题较现有办法有十分显著的优势。


  由中国人民大学数学学院携手中国人民大学出版社、中国人民大学统计与大数据研究院、中关村互联网金融研究院、中国人民大学苏州校区共同举行的“首届金融数学与金融科技国际论坛”于2019年6月30日—7月2日在中国人民大学苏州校区胜利举行。来自美国普林斯顿大学、加拿大多伦多大学、英国牛津大学、帝国理工学院、中国科学院数学与系统科学研究院等国内外著名高校和研究机构的专家、学者分别从数学、统计学、信息技术与金融学等角度,停止了精彩的专题报告和深化交流。

  中国人民大学教务处处长龙永红教授代表主办单位致辞,他指出,中国人民大学长期以来坚持主干文科,精干理工科的学科展开规划。近年来,学校将数学学院和人工智能学院的成立作为“双一流”树立的一个严重战略举措。为顺应当前网络化、信息化、数字化、智能化为中心的新一轮工业反动浪潮,学校提出了新工科新文科融合展开的学科展开和人才培育理念和思绪。中国人民大学数学学科最早可追溯到1950年的数学教研室,1978年复校成立信息系,强调数学、信息技术与经济管理相分离。数学学院成立以来, 江苏副省长被查-,进一步强调鼎力展开基础数学,并突出与经济管理的分离,以及与信息技术分离的特征和优势。他还表示,在当前,金融科技的展开热潮中应准确把握其展开的总体趋向,深化剖析和研究其基础与中心的问题,不只要认真研究思索当前市场中量化办法与金融技术的合理与深度应用,更要分离金融的实质特征和展开趋向,从未来市场的构建、规制和治理要求动身,提出并立足处置严重与关键问题。本次会议正是基于这样的目的,大家共同讨论和交流,无论是对中国人民大学相关学科的展开,还是对金融科技未来展开都有重要意义。

  加拿大联邦政府金融监管委员会专家,多伦多大学兼职教授,加拿大Concentra Bank总行风险管理副总裁Alan Peng从金融科技在银行业及风险管理方面的影响,论述了大数据、云计算、流程机器人、人工智能、区块链等新兴技术议题,剖析了新技术的概念、机制、优势、展开状况等主要内容,指出新兴技术对银行业风险管理方面有着深化的影响。他表示,新兴技术正在引起风险管理战略展开的最大转变, 松原社区-,特别是针对金融业本钱降低、速度与准确度提升、网络风险、模型风险等方面有着全面深化的影响。

  Yazhen Wang威斯康大学教授

  中关村互联网金融研究院刘勇院长指出,数字经济的展开离不开数字科技的支撑,以大数据技术、人工智能技术、散布式技术、安全技术等为代表的技术以不时展开的前沿科技为动力,着力于科技与产业的融合。数字金融作为数字经济的重要部分, 名城社区-,已经形成良好的展开态势,数字金融正呈现互联网化、智能化和普惠化的展开趋向。


  在主题报告环节,美国普林斯顿大学Moore金融学讲席教授,COPSS奖取得者,台湾中院院士范剑青做了题为《Statistical machine learning for financial prediction and inference》的报告,报告引见了机器学习、深度学习、人工智能、大数据的基础问题,特别指出机器学习目前面临的重要应战,包括个体差别大、数据集未知、特征难提取、多学科交叉等,以及在大数据应用中的普遍特征,即相互依赖性及重尾问题。针对如何处置重尾数据和运用协变量信息,提出了因子调整鲁棒模型办法,剖析了这一办法的技术原理与完成办法,针对鲁棒预报问题给出了两个有效的处置原则,包括数据截断与自顺应Huber损失技巧。范剑青教授的报告涵盖了统计机器学习的最新停顿及其在金融预报与推断中的应用。

  苏州工业园区党工委委员,管委会副主任,组织部部长林小明指出,目前,苏州工业园区正处于转型升级、高质量展开的重要关口,苏州工业园区基于大数据和云计算的人工智能产业已积聚了坚实的基础,为促进金融和科技的深度融合提供了技术支撑与产业环境。

  Alan Peng加拿大联邦政府金融监管委员会专家,多伦多大学兼职教授,加拿大Concentra Bank总行风险管理副总裁

(责任编辑:王刚 HF004)

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