谢树香博士、徐晓琳博士做客我院金融双周论坛第二十八讲
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  • 2017-03-28

本网讯 323日上午,中山大学理学博士谢树香、安徽大学统计学博士徐晓琳做客我院金融双周论坛第二十八讲,在我校南校区教学楼B304室分别展示各自的研究成果。出席此次论坛的有我院党委书记马庆华教授、副院长姚海祥教授、数学系主任王军威副教授,教师代表程波教授和关岳博士。

论坛现场

谢树香教授分享的研究成果主题是“Continuous-timemean-variance portfolio selection with liability and regime switching”。她介绍一个连续时间均值-方差投资组合选择模型的构建,以及由该模型派生的一类非齐次状态方程所对应的随机控制问题求解要点。在此模型中,金融市场系数(漂移率、波动率、利率)的动态演化受马氏链调制,财富过程由带机制转移的跳-扩散方程所描述。

谢树香教授分享研究成果

徐晓琳博士则分享了“高维数据分析”的研究成果。她介绍道,高维数据分析是统计学与机器学习领域的重要问题,在模式分类中有着广泛的应用。分片逆回归(SIR)由于它在降维方面的有效性吸引了研究人员的关注,但是也存在着一些不足,如在高维情况下,SIR的计算复杂度较高;特征选择方面的解释能力有限。该研究从三个方面做了改进:一是提出在特征谱空间计算SIR的投影方向,对高维特征选择问题来说减小了计算复杂度;二是采用自适应索套做为正则化项,得到稀疏的投影方向,自适应索套的凸性保证了它的全局最优解;三是提出了基于相关熵和L2约束的分类器,使用测试样本与每个类别的训练样本分别做稳健回归。这种逐类回归的分类器能够提升带有遮挡的图像分类性能,并且可以实现并行运算。最后,她总结道,在人像和基因表达数据上的实验结果都表明了新方法的有效性。

徐晓琳博士分享研究成果

主讲人简介:

谢树香,中山大学理学博士,硕导,本科毕业于北京师范大学数学系,研究生毕业于中山大学数计学院,20069月起任教于中山大学数计学院,研究方向为数理金融。

徐晓琳,安徽大学统计学博士,研究方向为高维数据分析。



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