杭电新闻
GENERAL NEWS
1月8日中午，由浙江省社会科学界联合会指导，我校人文社科处、图书馆、星空读书会共同主办，图书馆学生管理委员会协办的“我国数字金融风险的统计测度与预警研究沙龙——暨《偏正态下数字金融风险预警的统计建模及应用》新书推介会”在图书馆五楼杭电文库顺利举行，60余名师生参加了本次活动。我校杂志社社长叶仁道教授担任主讲嘉宾。活动由图书馆副馆长张晓泉主持。
叶仁道教授从研究背景、研究综述、影响因素分析、预警分析等方面概述了数字金融的发展历程，分析了数字金融的蓬勃发展与风险管理挑战，介绍了数据分析方法在该领域的创新应用，揭示数据洞察风险之道。他探讨了数字金融风险的区域差异及疫情下的新特点，强调数据分析与模型优化对社会bob体育手机登录 的重要性。他还展示了机器学习在区域数字金融风险预警中的前沿应用，通过案例得出启示性结论，为与会者拓宽了数字金融风险管理的新视野。
交流互动环节，叶仁道教授与大家共同探讨了金融风险研究选题的策略与方法、数字金融研究中的正态假设问题、非正态视角下数字金融与传统金融的比较分析、分布推导以及论文创新性与理论突破的重要性。经济学院的两位年轻博士董君老师、徐君老师在分享时认为，叶教授偏正态的这种研究视角非常具有前瞻性，认为这也是该书创新性产生的关键。
《偏正态下数字金融风险预警的统计建模及应用》是叶仁道教授等新近出版的专著。该书突破经济金融统计建模中常引发质疑的正态分布假定窠臼，创造性地提出非中心偏卡方分布、广义非中心偏卡方分布、非中心偏F分布等偏态分布理论。提出构建偏正态单向分类随机效应模型、偏正态两向分类随机效应模型、偏正态非平衡面板数据模型、偏正态混合效应模型等偏正态统计模型，并建立一系列新的有效的统计推断理论与方法。将上述偏正态建模理论与机器学习方法相结合，构建我国数字金融风险最优预警模型，以提高数字金融领域统计推断的精度，改善实际数据分析的效果，为当前数字金融风险预警及防范治理实践提供更有力的数据支撑。本书可作为数字金融风险预警和复杂偏态数据统计建模领域的研究人员及相关专业博士和硕士研究生、金融行业管理人员、科技工作者的参考书目。
bob电竞ios 党委宣传部 版权所有 bob电竞ios 新闻中心维护
浙ICP备12028388号 推荐使用Google浏览器、火狐浏览器、360浏览器（极速模式）