报告时间：2017年11月4日9:00-11:40点
报告地点：苏州大学本部天元讲堂
学术报告一
报告题目：Reflectedsolutions of BSDEs driven by G-Brownian motion
报告人：山东大学 彭实戈院士
报告摘要：In this talkwe present our recent results of existence, uniqueness ,comparison theorem ofreflected backward stochastic differential equations (RBSDE) driven by anonlinear G-Brownian motion.in order to obtain the uniqueness of this RBSDE weintroduced a new martingale condition to replace the well-known classicalSkorohod condition. This result is applied to represent the solution of freeboundary problem of fully nonlinear partial differential differential equationsof parabolic and/or elliptic types. It also provides a new and importantapproach to numerically calculate the optimal stopping problem under volatilityuncertainty for option pricing.
学术报告二
报告题目：Optimalityproblems in non-life and life insurance: a short review and some recentprogress
报告人：南开大学 郭军义教授
报告摘要：In this talk,a brief review will be given for the optimal control of reinsurance, investmentand dividend for risk models with various objectives. Some recent results onoptimal reinsurance and optimal dividends will be presented, while those foroptimal life insurance purchase will also be given.
学术报告三
报告题目：CompositeBernstein Copula
报告人：北京大学 杨静平教授
报告摘要：Copulafunction has been widely used in insurance and finance for modelinginter-dependency between risks. Inspired by the Bernstein copula (BC) putforward by Sancetta and Satchell (2004), we introduce a new class ofmultivariate copulas, the composite Bernstein copula (CBC), generated from acomposition of two copulas. This new class of copula functions is able tocapture tail dependence, and it has a reproduction property for the threeimportant dependency structures: comonotonicity, countermonotonicity andindependence. We introduce an estimation procedure based on the empiricalcomposite Bernstein copula (ECBC) which incorporates both prior information anddata into the estimation. Simulation studies and an empirical study on financialdata illustrate the advantages of the ECBC estimation method, especially incapturing tail dependence. This is a joint work with Zhijin Chen, Fang Wang andRuodu Wang.
苏州大学金融工程研究中心和威尼斯人 学术报告
报告时间：2017年11月5日8:30-11:50
报告地点：苏州大学本部天元讲堂
学术报告四
报告题目：一个多叉树赌博模型
报告人：中山大学 李仲飞教授
报告摘要：Barberis提出的赌博模型不仅回答了人为什么会参与赌博，而且为研究人的风险决策行为提供了一种新的框架。本文在此基础上进行拓展，构建了能刻画更多现实环境的多叉树赌博模型。由于穷举法难以求解规模较大的问题，本文针对该模型设计了一种禁忌搜索算法。模拟结果显示，无论是在二叉树还是多叉树的设定下，该算法都能在较快的时间内完成，且在大多数参数组合下都能求出最优解。最后，作为应用，本文利用该算法重新探讨了Barberis提出的在某个参数组合下何时参加赌博的问题，同时还分析了在赌博中加入“平局”对赌博决策的影响。
学术报告五
报告题目：金融科技的创新：
——基于大数据的小微企业信用风险评估体系的建立： 创新理论与实践的结合
报告人：苏州大学&同济大学风险管理研究所 袁先智教授
报告摘要：在本次交中，我计划和大家分享在大数据框架下，如何建立基于大数据的小微企业信用风险评估体系的建立，我将特别强调创新理论与实践的结合经验。
基于企业全息画像框架下的公司商务行为的基因（DNA）刻画， 金融网络结构的KPI赋予的金融信息， 以及对应的“中心点， 桥梁点， 码头点”等核心概念，我将和大家分享如何利用线上和线下信息对小微企业进行有效的信用评级，从而全面解决困扰全球金融界对无抵押、 无担保情况下金融机构对小微企业进行贷款前， 中和后面动态分析管理的业界问题， 希望这能为全面解决小微金融融资难带来革命性的变化。
本文的特别创新在于我们是我们首次以企业的全信息画像工具作为出发点并结合现代随机共振理论工具，利用小微企业商务行为网络结构中的投资关联方这个概念来描述在什么情况下基于投资关联方的规模程度可以催生小微企业在周而复始的创新技术与金融资本间的相互转换过程中催生出共振现象，从而引发出小微创新企业健康发展的正面动力。因此，我们基于小微企业商务行为网络结构图中的投资关联方结构建立的描述公司如何在金融资本的参与下来催生公司在发展中与“技术“产生共震的动力学演化模型可以用来评估小微创新企业（发展）“好”与（发展）“不好”。这个基于随机共振原理的动力学演化模型也提供了建立基于小微企业大数据框架下建立有效的全面和动态的现代信用评估体系的工具，我们的新成果为实现普惠金融打下坚实的基础性理论工作。特别地，通过引进“衡量企业技术与资本的相互转换协同状态”的企业发展协同量, 我们成功地刻画了小微创新企业在发展中呈现的“U形现象”， 这对为小微企业建立信用评级一般性框架起到核心的基础理论作用。
学术报告六
报告题目：决策树与随机森林在股指期货行情预测中的应用
报告人：中金所 韩兴博士
报告摘要：本次报告主要以决策树和随机森林为例，介绍了机器学习算法在股指期货行情预测中的应用。决策树和随机森林由于其结构原因，具有较好的可解释性，非常适合作为行情预测的算法框架。在预测过程中，采用了9类指标构成训数据集的特征向量；以次日行情的涨跌作为训练集的标签；采用了夏普比和收益率作为评价指标。由于金融数据具有较强的噪声，而基本的决策树算法采用了简单的二分法生成树节点的决策条件，因此其在金融数据中表现较为不稳定。为优化算法模型，我们采用了随机森林和K-means算法，从而增强了决策树模型的泛化能力和稳定性。
学术报告七
报告题目：Ambiguity andasset pricing
报告人：清华大学 张丽宏教授
报告摘要：In this talk,I will give a literature review on the topic of ambiguity, model uncertaintyand robust control and incorporate some of my recent research results intorelated literature. First , I will clearly identify the “risk” and “ambiguity”in finance,and second I will focus on some papers which are the most cited inthis field , and in the meantime I will give some of my research work on theseissues.