周勇做客广外著名教授论坛第327讲
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  • 2017-05-09

  本网讯 55日下午,上海财经大学统计与管理学院周勇教授做客广外著名教授论坛第327讲,在我校南校区校办公楼第一会议室分享主题为“大数据超高维数据非参数降维方法及其应用”的研究成果。本次活动由我校人事处、教师发展中心主办,我院承办。我院院长易行健教授、党委书记马庆华教授和姚海祥教授以及教师代表出席讲座。讲座由姚海祥主持。                                                                                                                                                                                                                                                                                    

周勇教授分享研究成果

 

首先,周勇介绍了大数据中高维超高维非参数降维技术理论与方法,大数据非参数挖掘技术等,并提出一些新的超高维数据的降维非参数技术及方法。他指出,在大数据时代,在面对大数据应用的快速发展、国家经济和金融安全所提出的迫切需求下,大数据蕴含事件的相关性、事物变化的规律性,发展趋势性,揭示这样的相关性、规律性与趋势性为科学探索、技术创新、促进社会发展、确保国家安全等问题提供了依据与可能。大数据的理论研究最重要的任务就是研究相关性,涉及事件相关性、数据的相关性,大数据带来的复杂性包括存在虚假相关性、数据的超高维性和“维数灾祸”等。

讲座现场

 

此外,他还探讨了在金融数据分析中,如何加入高频数据来研究金融的杠杆效应等常见现象,从而获得一些有益的尝试和新方法。由于数据容量超大带来处理的困难(并行计算),对经典的理论存在极大的挑战(发展理论与方法)。我们所面临的大数据分析方法瓶颈与挑战,需要发展大数据基础分析的理论方法和技术,同时应用这些理论方法研究大数据下的数据降维技术和算法,深入研究互联网金融风险管理、高频海量数据市场行为和管理决策等前沿问题。

 

主讲人简介:

周勇教授,国家杰出青年基金获得者,教育部长江学者特聘教授,中国科学院百人计划入选者,国务院政府特殊津贴专家,“新世纪百千万人才工程”国家级人选。1994年获中国科学院应用数学所博士学位。中国科学院数学与系统科学研究院研究员,上海财经大学统计与管理学院院长。

 

现任国务院学位委员会统计学科评议组成员,教育部应用统计专业硕士教学指导委员会委员,中国统计教育学会副会长,中国优选法统筹法与经济数学研究会副理事长。同时担任国内外几个重要学术期刊的编委和副主编,包括《应用数学学报》执行编委,《数理统计与管理》编委,《系统科学与数学》、《应用概率统计》编委, 和国际期刊《The Open Statistic &ProbabilityJournal》和《Sankhya B》编委,《Frontiersof Economics in China (FEC)》编委和《Journalof the KoreanStatistical Society》副主编(Associate Editor)。

 

周勇教授主要从事大数据分析与建模、金融计量、风险管理、计量经济学、统计理论和方法等科学研究工作,取得许多有重要学术价值和影响的研究成果。先后承担并完成国家自然科学基金项目,国家杰出青年基金,自然科学基金委重点项目等科学项目10余项,曾获得省部级奖励二项。在包括国际顶级《The AnnalsofStatistics》、《Journal of The AmericanStatisticalAssociation》,《Biometrika》,《Journalof Econometrics》和《Journal of Business& EconomicStatistics》等学术杂志上发表学术论文100余篇,其中,SCI/SSCI索引论文近100篇。



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