本网讯（通讯人：汪亮亮）近日，由商学院举办的“金融数据统计方法前沿与应用”学术讲座在学院419会议室成功举行。本次讲座聚焦大数据时代下金融实证研究的核心统计工具与方法论。
讲座特邀袁振飞博士担任主讲。在长达一个多小时的精彩分享中，袁振飞博士以“金融数据统计方法”为主题，系统梳理并深入剖析了当前金融数据分析领域的多个关键方向和统计分析方法。
袁振飞博士详细介绍自己的研究进程与研究方向成果，和全体教师共同分享自己的心路历程，随后从各个方向详细介绍当前金融数据分析领域的多个关键方向。从判断市场方向的方法论、市场的流动性等方面介绍了目前行业的关注点。袁振飞博士介绍了多模态数据融合在提升预测精度中的重要作用，并借助高频数据展示了流动性在极端市场条件下的动态特征及其与资产定价、系统性风险的内在关联，同时探讨了金融价格时间序列的长期均衡关系判定方法及其在实践中的应用。
随后从GBM模型等随机分析理论入手，清晰描述了现代金融工程学的数学基石。进而详细介绍了常数波动率的MLE估计、波动率非常数情形的估计、Factor GARCH-Itô模型、基于机器学习的预测方法等揭示了市场风险测度的精细化发展路径。
最后，袁振飞博士基于金融文本大数据分析展开讨论，作为新兴交叉领域，介绍了如何运用金融词典，中文情绪词典、神经网络和多模态等方法从金融数据中提取情感倾向、主题热度及风险信息，并将其量化纳入市场预测与风险决策模型，展示了非结构化数据在金融分析中的巨大价值。
整场讲座内容翔实，逻辑严密，既有扎实的理论基础推导，又有丰富的实证案例佐证。袁振飞博士将深奥的统计方法以清晰易懂的方式呈现，并时刻关联实际金融问题，引发了在场听众的浓厚兴趣与深入思考。
本次讲座的成功举办，搭建了一个高水平的交流平台，不仅深化了参与者对金融数据统计方法论的理解，更拓展了其应用于市场分析、风险管理和投资决策的视野。
（审核：罗振林 责任编辑：胡鸿）
