4月11日，由数理与金融学院主办的“金融数学与金融系统工程专题报告会”顺利举行。本次报告会采用线上形式开展，邀请了中国人民大学财政金融学院张顺明教授、山东大学金融研究院吴盼玉教授、西安交通大学经济与金融学院林乾教授、山东大学金融研究院嵇少林教授依次作专题报告。报告会由数理与金融学院费为银教授、夏登峰教授、潘海峰教授共同主持，我校相关领域的教师及研究生参加了此次报告会。

张顺明以《Winsorized Information and Nonlinear Pricing》为题，介绍了一类包含两种投资者的一般均衡模型：一种是能够准确处理信息的老练（sophisticated）投资者，另一类则是只能观察到“缩尾化”（winsorized）信号的“天真”（naive）投资者；后者在处理极端信息时存在认知局限，这种信息处理上的有限理性会导致天真投资者的需求函数在价格上出现跳跃和非线性特征，进而影响整个市场的均衡结果。

吴盼玉以《Optimal State Equation for the Control with Two Distinct Dynamic Systems》为题，介绍了一类具有两种不同动态系统的随机控制问题，其最优状态过程根据阈值分为两种漂移-扩散模式，并将该框架应用于金融中的连续时间双臂老虎机问题，导出了最大化触及给定阈值概率的最优投资策略。 

林乾以《A Tale of Fear and Euphoria in the Stock Market》为题，介绍了一个基于消费的资产定价模型，旨在解释股票市场波动率与市场风险溢价、资产价格之间时而正相关、时而负相关的“不稳定”现象。他指出，市场风险溢价与“恐惧”方差正相关，与“狂热”方差负相关；而市场价格随贴现率下降，因此与恐惧方差负相关、与狂热方差正相关。由于市场总方差是恐惧方差与狂热方差之和，其与预期收益率及市场价格的总体关系方向，取决于两种方差的相对主导地位。

嵇少林以《A Deep Regression-based Scheme for Hhigh-dimensional Nonlinear Parabolic PDEs》为题，介绍了一种基于深度倒向回归（DBR）的新方法。该方法在经典DBDP框架基础上，通过倒向归纳逐时优化局部损失函数，并将模拟的倒向随机差分方程转化为条件期望表示，从而把基于投影的随机优化问题重构为确定性函数逼近任务。这一设计显著降低了数值方差，提升了训练稳定性和泛化性能。

会后，与会师生与四位专家围绕报告内容展开交流，讨论气氛热烈。最后，费为银作总结发言，并再次感谢四位专家的精彩分享。他希望，学院师生以本次研讨会为契机，持续深化与同行专家们的交流合作，携手推进金融数学与金融系统工程在理论研究与实践应用中取得新的突破。

 （文/图：李亮；编辑：张犇；预审：潘海峰；终审：彭海燕、吴小太）