近年来，随着金融业态的不断变化发展，与之相伴的金融风险问题也日益突出；尤其是在大数据背景下，互联网金融风险及统计监测手段与传统金融风险明显不同，引起了理论界和金融监管部门的高度关注。基于此，上海外国语大学国际金融贸易学院于2018年6月2日召开大数据与金融风险监测学术研讨会暨上海外国语大学大数据与应用统计研究中心的揭牌仪式，会议旨在为相关领域的科研及从业人员搭建一个高层次交流互动平台，以进一步推动我院统计学科与金融学科的交叉融合发展，推进风险管理、金融工程领域的理论和实证研究，并就相关金融风险监测与防范进行多层次探讨。
特邀报告人及报告简介
1、 赵彦云教授博导
个人简介：中国人民大学统计学院院长、杰出学者特聘教授、、、国家人事部新世纪百千万人才工程国家级人选、北京市百人工程人选，第五届吴玉章科研奖获得者。中国统计学会顾问、中国统计教育学会副会长、全国工业统计学教学研究会会长、中国国民经济核算研究会顾问、中国统计教育学会高等教育分会会长、中国金融学会金融统计专业委员会副会长、中国计算机用户协会工业互联网大数据应用分会副理事长、国家统计局统计咨询委员会委员、科技部国家创新调查专家委员会委员、全国哲学社会科学基金学科评审组专家、。
报告题目及摘要：
互联网统计及应用。互联网大数据发展已经成为必然的趋势，大数据强势，统计发展更强势。本报告将论述互联网统计与广义统计学的基本学说和时代要求，提出了以互联网智能化为目标的统计设计及模型开发的全面量化新统计时代的丰富内容，研究了统计工作实践向互联网统计转变、互联网统计和广义统计学对统计工作和统计学科发展的关键作用、互联网统计和广义统计学的理论方法发展，以及政府统计改革的科学性问题和统计挑战人工智能的重要作用等，这些研究对于深刻认识统计实践发展和统计学科建设具有重要的意义。
2、 吕光明 教授博导
个人简介：北京师范大学统计学院教授、博士生导师、党总支副书记、国民核算研究院副院长。主要研究领域为宏观经济与金融统计分析。先后在《Journal of Economic Inequality》、《统计研究》等国内外公开期刊发表论文50余篇。主持国家社会科学基金重大项目等纵向课题8项。获得全国统计科研优秀成果奖等奖项多项。主要学术兼职为《统计研究》编委、中国统计学会理事、中国统计教育学会常务理事等。
报告题目及摘要：
基于CPI分类（大）数据的中国通货膨胀持久性形成机制研究。基于CPI分类数据并结合指数加总过程是研究通货膨胀持久性形成机制的重要途径。本文采集2005年第1季度至2015年第4季度的CPI总指数及大、中、小类三个分类指数数据构成多层次分类汇总数据，采用自回归系数和方法、动态因子模型、结构断点检验等手段来考察中国通货膨胀持久性的形成机制。结果发现：（1）总的CPI与分类CPI之间及分类CPI内部之间的持久性差异明显。具体地，CPI分类层次越低，特质成分的持久性也越大，但共同成分持久性要远大于特质成分持久性。（2）CPI分类汇总层次越高，共同成分的持久性越大且解释比例越高。正向加总效应在CPI指数加总过程中表现明显。上述结论对中国货币政策操作具有一定的启发意义。
3、 方颖 教授博导
个人简介：美国匹兹堡大学经济学博士、，厦门大学研究生院副院长，,,国家杰出青年基金获得者，享受政府特殊津贴。主要研究领域包括计量经济学理论与应用，具体包括工具变量理论、面板数据计量经济学与金融计量经济学。已在Journal of Econometrics, Econometric Theory,Econometric Reviews, 《经济研究》等国内外学术刊物上发表学术论文20余篇。同时还承担了多项国家自然科学基金面上项目以及其他省部级科研项目，担任Journal of Testing and Evaluation编委会成员、《中国经济问题》编委、中国数量经济学会常务理事、学术委员会委员，以及国家自然科学基金和多个省市自然科学基金通讯评审专家。此外，还兼任Journal of Applied Econometrics, Journal ofBusiness & Economic Statistics, Journal of Comparative Economics, Journalof Econometrics, Journal of Empirical Economics, Journal of FinancialEconometrics, Econometric Theory, Econometric Reviews等20余家国际期刊和《经济研究》、《世界经济》等多个国内学术期刊的匿名审稿人。
报告题目及摘要：
Assessing Tail Risk Using Expectile Regressions with Partially Varying Coefficients.In this paper, we demonstrate that expectile can be really used as an alternative risk measure related to portfolio optimization in a mean-separated target deviation risk model. To characterize heteroskedasticity and nonlinearity in tail risk, we investigate a class of conditional (dynamic) expectile models with partially varying coefficients in which some coefficients are allowed to be constants but others are allowed to be unknown functions of random variables. To estimate parameters and functionals in the proposed model, we propose a three stage estimation procedure to estimate both the parametric constant coefficients and nonparametric functional coefficients, and their asymptotic properties are established. Moreover, to see whether a purely parametric or semiparametric model might be suitable in real applications, we propose a simple and easily implemented constancy test. Finally, the proposed model is illustrated by simulated data and applied to analyzing the daily data of the S\&P500 and NASDAQ return series.
4、 教授博导
个人简介：西北工业大学教授，国家青年千人，国家千人计划、万人计划评委，科技部和工信部项目评委专家。日本学术振兴会特约专家，日本北海道大学、加拿大滑铁卢大学等海外多所大学的客座教授和荣誉教授。其主要研究方向包括网络科学、大数据、演化博弈论、行为决策等学方面的研究。目前，已在Physics Reports (IF>20)、Nature Communications、PNAS、Science Advances(Science子刊)、Physics of Life Reviews、IEEE 汇刊等国际知名SCI期刊发表论文100余篇引用6600余次，H因子41。他的研究工作多次被美国科学院院士、欧洲科学院院士、AAAS Fellow、APS Fellow、IEEE Fellow、SIAM Fellow、AMS Fellow等国际知名学者在Nature、Science、PNAS等国际知名杂志引用和正面评价。研究成果被Science、Nature News、LiveScience、ScienceDaily、Phys.Org.、科学通报、中国科学、科学网等30多家国内外知名学术媒体专题报道。作为负责人主持完成日本国家自然科学基金1项。近五年，受邀在国外知名研究机构和国际顶级会议做大会报告和特邀报告60余次。目前获得多项荣誉和科研奖励：2017年获首届《麻省理工科技评论》“中国35岁以下科技创新青年奖”(MIT Technology Review(China) Innovators Under 35)，多次获得Elsevier和IOP的年度最佳论文、年度亮点论文、最多下载论文、最多引用论文、Elsevier年度杰出审稿人。作为前沿学者，他还担任5个国际SCI期刊等杂志的编辑，和Elsevier杂志社的特邀报告人和学术会议召集人。
报告题目及摘要：
Data Science: From small to big---Exploring thehuman behavior and response in data science. One of the most elusive scientificchallenges for over 150 years has been to explain why cooperation survives despitebeing a seemingly inferior strategy from an evolutionary point of view. Overthe years, various theoretical scenarios aimed at solving the evolutionarypuzzle of cooperation have been proposed, eventually identifying severalcooperation-promoting mechanisms: kin selection, direct reciprocity, indirectreciprocity, network reciprocity, and group selection. We report theresults of repeated Prisoner’s Dilemma experiments with anonymousand onymous pairwise interactions among individuals. We find that onymitysignificantly increases the frequency of cooperation and the median payoffper round relative to anonymity. Furthermore, we also show that thecorrelation between players’ ranks and the usage of strategies(cooperation, defection, or punishment) underwent a fundamental shift,whereby more prosocial actions are rewarded with a better ranking underonymity. Our findings prove that reducing anonymity is a valid promoter ofcooperation, leading to higher payoffs for cooperators and thussuppressing an incentive—anonymity—that would ultimately favor defection.
5、周勇教授博导
个人简介：中国科学院数学与系统科学研究院研究员，华东师范大学经管学部教授。国家杰出青年基金获得者，，中国科学院百人计划入选者，，“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。，、中国统计学会副会长，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，中国管理科学学会常务理事。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》、《系统科学与数学》、《应用概率统计》、《中国管理科学》、《工程理论与实践》编委, 和国际期刊《Sankhya B》编委和《Journal of theKorean Statistical 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 Annals of Statistics》、《Journal of The American Statistical Association》，《Biometrika》，《Journal of Econometrics》和《Journal of Business & Economic Statistics》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。
报告题目及摘要：
金融大数据降维技术及统计推断理论与方法。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，我们面临着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，在此文中我们首先研究大数据下的高维和超高维数据降维技术和算法，提出重要一些重要的理论和方法，在无模型下研究了一些重要处理大数据的技术与方法。同时，考虑在金融数据分析中，如何加入高频数据来研究金融的杠杆效应等常见现象，获得一些有用的方法，并做一些有益的尝试。
6、余乐安教授博导
个人简介：北京化工大学经济管理学院教授、博士生导师。国家杰出青年科学基金获得者，中组部首届“万人计划”获得者、中国科学院“百人计划”获得者、全国(百篇)优秀博士学位论文获得者。目前，出版专著5部，发表SCI/SSCI论文90余篇，多篇论文被评为“ESI热点论文”和/或“ESI高被引论文”。先后多次获得Elsevier中国高被引学者、加拿大研究理事会Top 1%高被引学者、中国青年科技奖、。主要研究领域为商务智能、大数据挖掘、经济预测与金融管理等。
报告题目及摘要：
大数据信用评价与大数据征信研究。本报告主要介绍大数据信用评价和大数据征信的最新发展及其应用。报告首先从传统的信用评价说起，重点讲述基于大数据的信用评价的兴起和发展，并结合实际案例讲述基于智能算法的信用评价研究成果，然后讲述大数据征信的建设思路，最后讲述了大数据征信存在的挑战与问题，以及我们在大数据信用/大数据征信研究方面取得的一些进展。
7、李正辉 教授 博导
个人简介：广州大学金融研究院教授、博士生导师。原湖南大学“985工程”经济开放与现代金融管理团队成员，湖南省普通高校青年骨干教师培养对象。主要研究领域风险管理与金融统计。主要学术兼职包括：ESCI源刊《Quantitative Finance and Economics》 (QFE)执行副主编，编委；《统计研究》编委；中国统计教育学会理事；广东省金融学会学术委员会委员等。近年来，先后在《Journal of Mathematics, Science and TechnologyEducation》（SSCI）、《Journal of Cleaner Production》（SCI）、《Quantitative Finance and Economics》、《金融研究》、《数量经济技术经济研究》、《中国软科学》、《经济学动态》、《统计研究》等国内外重要期刊上发表论文80余篇；主持国家社科基金项目3项（含重点项目1项），主持博士后特别资助项目、面上资助项目、、广东省普通高校人文社科重大项目等省部级项目20余项。
报告题目及摘要：
媒体信息对金融资产价格波动的影响——以股票市场为例。以股票市场为例，基于传统纸质媒体与新媒体获取全面的媒体信息数据，通过Fama-French三因子模型构造沪深300指成份股的特质波动率，并将媒体信息的关注度、媒体情感、媒体关注度与媒体情感的交互作用纳入统一的计量分析模型中，综合探究了媒体信息对金融资产价格波动的影响。结果发现：媒体关注度和媒体情感对金融资产价格波动都具有显著性的影响；媒体关注度和媒体情感相互作用对金融资产价格产生影响；媒体信息对金融资产价格的影响在不同趋势下，其作用方向和程度均具有显著差异。本研究表明股票市场面临的媒体信息环境对其波动形成产生重要影响，应建立媒体舆情监督反馈机制，充分发挥媒体净化市场的作用。