聚焦數(shù)字金融 首屆金融數(shù)學(xué)與金融科技國際論壇成功舉辦
隨著金融科技的高速發(fā)展，數(shù)學(xué)、金融與現(xiàn)代科技的深度融合已成時代發(fā)展的大趨勢，以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算及區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字化技術(shù)正深刻改變金融市場的創(chuàng)新能力、服務(wù)質(zhì)量及風(fēng)險控制水平。
由中國人民大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院攜手中國人民大學(xué)出版社、中國人民大學(xué)統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院、中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院、中國人民大學(xué)蘇州校區(qū)共同舉辦的“首屆金融數(shù)學(xué)與金融科技國際論壇”于2019年6月30日—7月2日在中國人民大學(xué)蘇州校區(qū)成功舉辦。來自美國普林斯頓大學(xué)、加拿大多倫多大學(xué)、英國牛津大學(xué)、帝國理工學(xué)院、中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院等國內(nèi)外著名高校和研究機構(gòu)的專家、學(xué)者分別從數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、信息技術(shù)與金融學(xué)等角度，進行了精彩的專題報告和深入交流。
鄭志勇 中國人民大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院院長教授
中國人民大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院院長鄭志勇教授主持開幕式并致辭，鄭志勇教授在致辭中指出，中國人民大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院是在2018年6月30日成立，眾所周知，經(jīng)濟數(shù)學(xué)是人民大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)科的傳統(tǒng)特色和優(yōu)勢，此次大會的順利召開將成為我們學(xué)科建設(shè)的新的征程和起點。他特別地指出，數(shù)學(xué)是大數(shù)據(jù)、分布式技術(shù)、人工智能等技術(shù)共同的母親！從牛頓的微積分到牛頓的力學(xué)再到第一次工業(yè)革命，從麥克斯韋的電磁方程組到法拉第的電磁轉(zhuǎn)換定律再到第二次工業(yè)革命，從愛因斯坦的相對論到量子力學(xué)再到第三次工業(yè)革命，歷史反復(fù)證明了數(shù)學(xué)是一切知識創(chuàng)新、科技創(chuàng)新以及產(chǎn)品創(chuàng)新的源頭。今天我們處在信息數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展，金融產(chǎn)業(yè)向智能化深刻轉(zhuǎn)變的前夜，數(shù)學(xué)在金融科技中具有至關(guān)重要的作用和地位。
龍永紅 中國人民大學(xué)教務(wù)處處長教授
中國人民大學(xué)教務(wù)處處長龍永紅教授代表主辦單位致辭，他指出，中國人民大學(xué)長期以來堅持主干文科，精干理工科的學(xué)科發(fā)展布局。近年來，學(xué)校將數(shù)學(xué)學(xué)院和人工智能學(xué)院的成立作為“雙一流”建設(shè)的一個重大戰(zhàn)略舉措。為適應(yīng)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)化、信息化、數(shù)字化、智能化為核心的新一輪工業(yè)革命浪潮，學(xué)校提出了新工科新文科融合發(fā)展的學(xué)科發(fā)展和人才培養(yǎng)理念和思路。中國人民大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)科最早可追溯到1950年的數(shù)學(xué)教研室，1978年復(fù)校成立信息系，強調(diào)數(shù)學(xué)、信息技術(shù)與經(jīng)濟管理相結(jié)合。數(shù)學(xué)學(xué)院成立以來，進一步強調(diào)大力發(fā)展基礎(chǔ)數(shù)學(xué)，并突出與經(jīng)濟管理的結(jié)合，以及與信息技術(shù)結(jié)合的特色和優(yōu)勢。他還表示，在當(dāng)前，金融科技的發(fā)展熱潮中應(yīng)準(zhǔn)確把握其發(fā)展的總體趨勢，深入分析和研究其基礎(chǔ)與核心的問題，不僅要認(rèn)真研究思考當(dāng)前市場中量化方法與金融技術(shù)的合理與深度應(yīng)用，更要結(jié)合金融的本質(zhì)特征和發(fā)展趨勢，從未來市場的構(gòu)建、規(guī)制和治理要求出發(fā)，提出并立足解決重大與關(guān)鍵問題。本次會議正是基于這樣的目的，大家共同討論和交流，無論是對中國人民大學(xué)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，還是對金融科技未來發(fā)展都有重要意義。
林小明 蘇州工業(yè)園區(qū)黨工委委員，管委會副主任，組織部部長
蘇州工業(yè)園區(qū)黨工委委員，管委會副主任，組織部部長林小明指出，目前，蘇州工業(yè)園區(qū)正處于轉(zhuǎn)型升級、高質(zhì)量發(fā)展的重要關(guān)口，蘇州工業(yè)園區(qū)基于大數(shù)據(jù)和云計算的人工智能產(chǎn)業(yè)已積累了堅實的基礎(chǔ)，為促進金融和科技的深度融合提供了技術(shù)支撐與產(chǎn)業(yè)環(huán)境。
劉勇 中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院院長
中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院劉勇院長指出，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展離不開數(shù)字科技的支撐，以大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、分布式技術(shù)、安全技術(shù)等為代表的技術(shù)以不斷發(fā)展的前沿科技為動力，著力于科技與產(chǎn)業(yè)的融合。數(shù)字金融作為數(shù)字經(jīng)濟的重要部分，已經(jīng)形成良好的發(fā)展態(tài)勢，數(shù)字金融正呈現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化、智能化和普惠化的發(fā)展趨勢。
中國人民大學(xué)出版社于波副總編輯表示，近年來中國人民大學(xué)出版社始終熱切關(guān)注并深度參與金融教學(xué)與金融科技前沿領(lǐng)域相關(guān)成果的出版和推廣，也希望繼續(xù)借助中國人民大學(xué)的學(xué)科優(yōu)勢，將國內(nèi)各位專家和人大社在高校教材領(lǐng)域的品牌優(yōu)勢結(jié)合起來，帶動金融科技產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，助力金融數(shù)學(xué)和金融科技領(lǐng)域的研究和出版的推進。
范劍青 美國普林斯頓大學(xué)Moore金融學(xué)講席教授，COPSS獎獲得者，臺灣中院院士
在主題報告環(huán)節(jié)，美國普林斯頓大學(xué)Moore金融學(xué)講席教授，COPSS獎獲得者，臺灣中院院士范劍青做了題為《Statistical machine learning for financial prediction and inference》的報告，報告介紹了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)問題，特別指出機器學(xué)習(xí)目前面臨的重要挑戰(zhàn)，包括個體差異大、數(shù)據(jù)集未知、特征難提取、多學(xué)科交叉等，以及在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的普遍特征，即相互依賴性及重尾問題。針對如何處理重尾數(shù)據(jù)和使用協(xié)變量信息，提出了因子調(diào)整魯棒模型方法，分析了這一方法的技術(shù)原理與實現(xiàn)方法，針對魯棒預(yù)報問題給出了兩個有效的處理原則，包括數(shù)據(jù)截斷與自適應(yīng)Huber損失技巧。范劍青教授的報告涵蓋了統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的最新進展及其在金融預(yù)報與推斷中的應(yīng)用。
Alan Peng加拿大聯(lián)邦政府金融監(jiān)管委員會專家，多倫多大學(xué)兼職教授，加拿大Concentra Bank總行風(fēng)險管理副總裁
加拿大聯(lián)邦政府金融監(jiān)管委員會專家，多倫多大學(xué)兼職教授，加拿大Concentra Bank總行風(fēng)險管理副總裁Alan Peng從金融科技在銀行業(yè)及風(fēng)險管理方面的影響，闡述了大數(shù)據(jù)、云計算、流程機器人、人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)議題，剖析了新技術(shù)的概念、機制、優(yōu)勢、發(fā)展?fàn)顩r等主要內(nèi)容，指出新興技術(shù)對銀行業(yè)風(fēng)險管理方面有著深刻的影響。他表示，新興技術(shù)正在引起風(fēng)險管理戰(zhàn)略發(fā)展的最大轉(zhuǎn)變，特別是針對金融業(yè)成本降低、速度與準(zhǔn)確度提升、網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險、模型風(fēng)險等方面有著全面深入的影響。
美國堪薩斯大學(xué)經(jīng)濟系Charles Oswald講席教授蔡宗武圍繞變參數(shù)前向-倒向擴散模型的推斷問題展開報告，這一模型涵蓋了資產(chǎn)定價問題、股票定價、利率分析、期權(quán)定價等一系列金融模型�；趯Ψ蔷�性模型的一階逼近及高階逼近，具體闡述了多個估計結(jié)果，給出了線性與非線性擴散模型的估計方法，剖析了所涉及的具體技術(shù)難點。報告還給出了隨機波動模型、Black-Scholes模型、Heston模型估計與檢驗的相應(yīng)結(jié)果。
喬治亞理工學(xué)院教授George Lan的報告圍繞多階段隨機優(yōu)化問題的動態(tài)隨機逼近理論及其在資產(chǎn)配置中的應(yīng)用展開，闡述了資產(chǎn)配置對應(yīng)的多階段最優(yōu)化問題中所涉及的一系列因素及其數(shù)學(xué)模型刻畫。針對這一前沿問題，Lan教授剖析了現(xiàn)有技術(shù)的局限性，發(fā)展了動態(tài)隨機逼近技術(shù)來給出三階段最優(yōu)化問題的解決方案及其向多階段最優(yōu)化問題的推廣，指出新方案針對階段依賴型問題、高維問題、多周期等實際問題較現(xiàn)有方法有十分顯著的優(yōu)勢。
多倫多大學(xué)風(fēng)險實驗室主任，Sigma分析管理有限公司總裁兼首席執(zhí)行官，多倫多大學(xué)數(shù)學(xué)金融項目部主任，教授Luis Seco著重報告了面向證券投資組合的人工智能，從歷史回顧的角度闡述了金融科技與監(jiān)管科技的重要價值。從現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論到后現(xiàn)代投資(000900)組合構(gòu)建，Seco教授剖析了其中的風(fēng)險邊界、投資回報數(shù)學(xué)模型、投資目標(biāo)等問題以及伴之而來的相應(yīng)法案，指出投資范式的重要轉(zhuǎn)變。進而，結(jié)合強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能發(fā)展的里程碑事件，深刻分析了這些新興技術(shù)在金融場景下的運用，并著重強調(diào)了大數(shù)據(jù)所帶來的風(fēng)險及其形成良性循環(huán)的價值鏈。
Yazhen Wang威斯康大學(xué)教授
威斯康大學(xué)教授Yazhen Wang帶來了題為《Unified Modeling and Combined Analysis of High- and Lower-Frequency Financial Data》的報告。首先，王教授以1980年至2016年的標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)為例解釋了低頻金融數(shù)據(jù)的特征，并給出了一系列隨機波動模型，進而以股票市場和歐元匯率為例展示了高頻金融數(shù)據(jù)的特征，并給出了離散時間與連續(xù)時間的數(shù)學(xué)模型進行刻畫。在此基礎(chǔ)上，王教授提出了一種統(tǒng)一的GARCH-Ito模型來描述高頻與低頻金融數(shù)據(jù)并存的波動過程，剖析了新模型的統(tǒng)計特性及參數(shù)估計方法，從而對前述問題建立了一套有效的數(shù)學(xué)刻畫框架。王教授通過案例研究論證了新模型的有效性及優(yōu)越性。
在當(dāng)前新一輪產(chǎn)業(yè)革命的推動下，人類社會已經(jīng)由工業(yè)革命時期進入了全新的信息化社會，數(shù)據(jù)在促進科技創(chuàng)新、維護金融安全和賦能實體經(jīng)濟發(fā)展方面發(fā)揮著極大的作用，以數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的數(shù)字經(jīng)濟形態(tài)正在崛起，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、5G技術(shù)的不斷進步，數(shù)字金融智能化、普惠化已成現(xiàn)實。在此大背景下，首屆金融數(shù)學(xué)與金融科技國際論壇成功匯集國內(nèi)外行業(yè)專家、學(xué)者，通過研討與交流，就促進數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展、充分發(fā)揮金融科技底層技術(shù)帶來的創(chuàng)新，提出了新思路、新方向。
