通知公告
网站首页 >  通知公告
活动通知:2016年金融信息学研讨会

发布日期:2016-11-27  访问量:1167

各位老师:

    重点实验室将同中国科学院管理、决策与信息系统重点实验室(MADIS)以及上海市智能信息处理重点实验室 (IIPL)联合主办2016年金融信息学研讨会。现将研讨会有关事项通知如下,如有兴趣参会的老师请与重点实验室办公室孙水老师联系。

    联系方式:62515228/sunshui@ruc.edu.cn


2016年金融信息学研讨会


北京 中国科学院数学与系统科学研究院

2016年12月18日


主办单位:中国科学院管理、决策与信息系统重点实验室(MADIS)

          上海市智能信息处理重点实验室(IIPL)

          数据工程与知识工程教育部重点实验室(DEKE)


会议时间:12月8日(周日)

会议地点:中国科学院数学与系统科学研究院南楼N205会议室


会议日程

第一场

9:00-9:10 开场(杨晓光研究员,MADIS)

          介绍研讨会背景和参与单位,三实验室主任简要介绍参与人员

9:10-9:50 主题报告:大数据时代金融创新与风险管理

          主持人:陆汝钤院士,MADIS

          报告人:汪寿阳研究员(MADIS)

9:50-10:20 IIPL报告1:在线组合投资选择的新策略

          主持人:杨晓光研究员,MADIS

          报告人:周水庚教授(IIPL)

10:20-10:40 茶歇


第二场

主持人:杜小勇教授 (DEKE)

10:40-11:10 IIPL报告2:区块链中的密码学问题

            报告人:阚海斌教授 (IIPL)  

11:10-11:40 IIPL报告3: 区块链的共识机制研究-现状和未来

            报告人:赵运磊教授 (IIPL)

11:40-12:10 DEKE报告1:Optimal pension decision under heterogeneous health statuses and bequest motives

            报告人:何林副教授(中国人民大学财政金融学院)

12:10-13:30 午餐


第三场

主持人:王晓阳教授 (IIPL)

13:30-14:00 DEKE报告2:大数据驱动的金融科技创新应用

            报告人:许伟副教授(DEKE)

14:00-14:30 MADIS报告:基于百度新闻热搜词的社会风险感知

            报告人:唐锡晋研究员(MADIS)

14:30-15:00 茶歇


圆桌会议

15:00-16:15 联合主持:杨晓光,王晓阳,杜小勇


总结发言

16:15-16:30 许晓茵(IIPL),王珊(DEKE),汪寿阳(MADIS)




报告简介


主题报告:大数据时代的金融创新与风险管理

摘要:本报告主要包括三部分内容,第一,大数据时代经济与金融系统研究的新范式;第二,大数据时代金融的创新;第三,大数据时代的风险管理。

互联网应用平台的普及与大规模存储分析技术等的快速发展让大数据无处不在,人类正在逐渐步入大数据时代。大数据的类型主要包括数字、文本、语音、图像和视频等,其在学术界也有着非常广泛的应用。未来的大数据发展应更关注相关关系而非因果关系,大数据时代的来临也为人类翻开了新的篇章。大数据时代的到来使得金融风险管理愈加重要。大型互联网金融企业应建立自身的征信识别系统,而中小企业则需要通过在大数据征信平台上分享数据获取更多信息,借助第三方获得用户的信用评级并在此基础上提供咨询服务。同时,监管、法律、资金和信息安全等方面都面临着更为严峻的挑战,政府及各个部门应及时出台相应法律法规以预防大规模金融风险的发生。

报告人:汪寿阳,博士,中国科学院数学与系统科学研究院研究员、党委书记、副院长,中国科学院预测科学研究中心主任,中国科学院大学经济与管理学院院长,教育部“长江计划”特聘教授。汪寿阳还是中国系统工程学会理事长、国际金融风险管理协会副会长、第三世界科学院院士、国际系统与控制科学院院士、亚太工业工程与管理学会会士。汪寿阳研究员在决策分析、物流与供应链管理、金融产品创新与风险管理、经济分析与预测、大数据监测与政策仿真等领域出版专著 38 部(包括在 Springer-Verlag 出版英文专著 12 部和 Taylor & Francis 出版英文专著 3 部)、在欧美重要期刊上发表论文 300 余篇(SCI 和 SSCI 收录 250 余篇,SCI 和 SSCI 引用愈 3200 篇次),向中国政府提交政策研究报告 160 余篇(70 余篇得到国家主要领导人的批示和好评)。获得多项国内外重要奖励,包括 Jr. Wator Scott Award,先后被 16 种国际期刊(包括著名期刊 Energy Economics 和 Information and Management 等)和 12 种中国学术期刊聘请为主编、领域主编、副主编或编委。

 

IIPL 报告1:在线组合投资选择的新策略

摘要:组合投资选择简而言之就是把现有财富在可投资资产中进行分配,以实现一定的长远目标,如分散风险、确保收益等。这是当今计算金融和金融工业界的热点研究问题。近三十年来,随着人工智能和机器学习理论的发展,利用各种机器学习算法研究组合投资选择变得越来越普遍。本报告将介绍近年我们提出的两种新的在线组合投资选择策略:中值反转策略和半泛组合投资选择策略。

报告人:周水庚,复旦大学计算机科学技术学院教授/博导,上海市智能信息处理重点实验室副主任(2004-),曾任计算机科学与工程系副主任(2004/12-2008/4)。曾短期访问新加坡南洋理工大学、香港中文大学、日本国名古屋大学、新加坡国立大学、香港浸会大学和香港大学等。主要研究领域为数据库、数据挖掘与智能信息处理。主要研究成果发表于数据库、人工智能和生物信息学等领域的相关国际学术期刊(包括 VLDB Journal,

IEEE TKDE, IEEE TGRS, IEEE TPDS, IEEE/ACM TCCB, Nature Communications, Nucleic Acids Research 和 Bioinformatics 等)和国际学术会议(包括 SIGMOD,SIGKDD,SIGIR, VLDB,ICDE, AAAI, IJCAI,SODA, CIDR、EDBT、ICDT、ICDCS 和 SPAA 等);获教育部自然科学二等奖 1 项、教育部科技进步二等奖 2 项。目前为中国计算机学会杰出会员、 IEEE/ACM SIGMOD 会员、中国计算机学会数据库专委会委员、大数据专委会等的委员、生物信息学专业组主任委员。个人主页:http://admis.fudan.edu.cn/~sgzhou。

 

IIPL 报告2:区块链中的密码学问题

摘要:当前,区块链在金融领域中的应用是一个热门方向,但是,区块链技术的核心基础是密码学。我将介绍区块链中一些密码学问题。

报告人:阚海斌,1971 年生,复旦大学二级教授。长期从事密码学与信息安全、编码理论、算法与计算复杂性的研究。作为第一完成人,获得 2011 年与 2014 年上海市自然科学二等奖、2011 年与 2013 年教育部自然科学二等奖。还获得 2016 年上海市领军人才、2016 年上海市优秀学术带头人、2015 年复旦大学首届教学贡献奖、2014 中国密码学会创新奖、2014 年上海市育才奖、2013 年宝钢优秀教师奖、2010 年上海市曙光学者、2007 年教育部新世纪优秀人才、2006 年上海市浦江人才。目前是计算机学院学术委员会委员、学位委员会委员,也是复旦大数据学院学位委员会委员。

 

IIPL 报告3:区块链的共识机制研究-现状和未来

摘要:本报告从拜占庭问题开始介绍共识机制,引出在分布式系统中共识的需求。简要介绍比特币的出现、兴起和应用前景,对比特币的核心协议:区块链技术进行剖析。介绍现有区块链上的主流共识算法—POW 和 POS,分析它们的优势和痛点。最后将介绍基于区块链的最新共识研究动态,对区块链安全性和应用场景做讲解。

报告人:赵运磊,复旦大学计算机学院教授、博士生导师。中国密码学会理事、中国密码学会安全协议专委会委员、中国隐私保护专委会委员。主要研究兴趣:密码学理论及应用、云计算和大数据安全隐私、网络安全。在密码学与信息安全重要国家会议和期刊(包括 Journal of Cryptology、 ACMCCS、EUROCRYPT 等)发表系列论文,获得较大国际影响。多项研究成果得到大规模应用,产生了重大的社会和军事效益。

 

DEKE报告1:Optimal pension decision under heterogeneous health statuses and bequest motives

摘要:In this talk, we study the optimal decision between ELA (Equity Linked Annuity) and ELID (Equity Linked Income Drawdown) pension plans under heterogeneous personal health statuses and bequest motives. In the ELA pension plan, the survival member receives the mortality credit, and leaves no bequest at the time of death, while the member receives no mortality credit and receives the fund wealth as bequest at the time of death in the ELID pension plan. The pension member controls the asset allocation and benefit outgo policies to achieve the objectives. We explore the square deviations between the actual benefit outgo and the pre-set target, and the square and negative linear deviations between the actual bequest and the pre-set target as the disutility function. The minimization of the disutility function is the objective of the stochastic optimal control problem. Using HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman) equations and variational inequality methods, the closed-form optimal policies of the ELA and ELID pension plans are derived. Furthermore, the optimal decision boundary between the ELA and ELID plans is established. It is the first time to study the impacts of heterogeneous personal health status and bequest motive on the optimal choice between the ELA and ELID pension plans under the original performance criterions. The worse health status and higher bequest motive result in the higher utility of the ELID pension plan, and vice versa. The worse heath status increases the proportion allocated in the risky asset and increases the benefit outgo in both pension plans. The bequest motive has positive impacts on the proportion in the risky asset and negative impacts on the benefit outgo in the ELID pension plan.

报告人:何林,女,博士,中国人民大学财政金融学院副教授。研究领域包括金融工程、精算与大数据分析、养老金管理与家庭金融决策等。在 Insurance: Mathematics and Economics 、 Journal of industrial and

management optimization、《中国管理科学》、《保险研究》等国内外知名期刊发表过多篇学术论文。主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社科基金青年项目,中国保险学会年度课题和中国人民校内科研基金等多项基金项目。出版专著《基于随机最优控制的动态保险资金管理问题研究》一部。指导多名研究生发表学术论文,曾获中国人民大学优秀班主任、优秀本科论文指导老师等奖项。

 

DEKE 报告2:大数据驱动的金融科技创新应用

摘要:随着互联网+和大数据的快速发展,大数据在金融科技中起到越来越重要的作用。本报告主要讨论大数据驱动的金融科技理论前沿和创新应用。理论研究上,主要探讨大数据为金融科技创新发展带来的机遇及大数据分析技术为科技金融效果和效率提升提供有力支撑。创新应用中,报告以大数据量化策略设计和科技金融中众筹项目成功率预测为例,探讨大数据可能为科技金融真实场景产生落地实践。

报告人:许伟,男,博士,中国人民大学信息学院信息系统与大数据应用实验室主任、副教授,博士生导师,中国人民大学智慧城市研究中心副主任,人大-中青信用大数据工程实验室主任。主要研究领域为金融管理、电子商务、大数据分析,具体研究方向为金融大数据、金融科技、互联网金融、电子商务、信息系统。《系统工程学报》编委,Electronic Commerce Research、Journal of Systems Science and Information、《系统工程理论与实践》、《管理评论》等国内外期刊的客座主编。主持国家自然科学基金科学基金、教育部人文社会科学研究规划基金、北京市自然科学基金、北京市社会科学基金、省市部委及金融企业合作项目多项,在 Decision Support Systems、European Journal of Operational Research、Fuzzy Sets and Systems、IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics、ICIS 等国内外期刊和国际会议上发表研究论文 70 余篇,出版《互联网金融概论》、《金融数据挖掘》等专著 5 部,获得北京市科技新星、北京市优秀人才、北京市哲学社会科学优秀成果奖等多个奖项。

 

MADIS 报告: 基于百度新闻热搜词的社会风险感知

摘要:Current China is undergoing great social transformations and facing tremendous emerging wicked problems across environment, food safety, governance, health, inequalities, national security, population, urbanization, etc. which cover every aspect of social living, timely expose to the public via BBS posts, blogs and microblogs, especially in Web 2.0 era, and quickly turn into highlighted events beyond their original region, thus bring big challenges for government administration. Different from those studies on detecting and removing negative public opinions, we try to map those on-line community concerns into respective societal risks and aggregate all risky potentials over the whole concerns as the on-line societal risk perception. We collect the Baidu hot news search words (HNSW) released at Baidu News Portal every hour and map each hot news into either risk-free event or one event with risk label from a category including national security, economy/finance, public morals, daily life, social stability, government management, and resources/ environment. The risk category is based on socio psychological study results. Then the daily risk level with the frequency of daily risky events over the frequency of the daily news is acquired. With the generated 4-year (2012-2015) daily societal risk data, not only a rough image toward China`s societal risk is acquired from on-line public concerns, but the distributions of different risks events, such as resources and environment, along the time are studied in details as well. Such an approach may serve as one augment way to harmonious society measurement. This report also addresses the correlation between the HNSW-based societal risk level and Shanghai Composite Index by Granger causality analysis. More issues are referred for further discussions. 

报告人:唐锡晋, 中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博士生导师。长期从事综合集成与决策支持系统的研究,近年来注重社会复杂系统及网络 舆 情 等 研 究 。 第 10 届 中 国 青 年 科 技 奖 获 得 者 。 近 年 获 得SocialComp’2014 最佳墙报奖和 IEEE BESC 2015 最佳论文奖。兼任国际知识与系统科学学会(ISKSS)副主席和秘书长、中国系统工程学会常务理事和国际交流工作委员会副主任委员。《系统工程学报》副主编,Journal of Systems Science and Complexity,《系统科学与数学》,Systema: connecting matter, life, culture and technology(奥地利贝塔朗菲研究所主办期刊)编委。2015 年由 IIASA、INFORMS、SFI 等首次联合举办的系统分析国际会议上全球提名特邀大会报告 200 名候选者中最后入选的 30 位特邀大会报告者之一。