复旦2018统计学前沿论坛暨统计学学科建设研讨会成功举办

2018年5月20日，复旦2018统计学前沿论坛暨统计学学科建设研讨会在复旦大学管理学院友邦堂隆重举行。本次论坛由开幕式、主题演讲、统计学学科建设研讨会、专家咨询会及统计学前沿学术报告会五个部分组成。美国哥伦比亚大学应志良教授，中国概率统计学会理事长何书元教授，上海市统计局总统计师阮大成先生，东北师范大学副校长郭建华教授，复旦大学管理学院院长陆雄文教授作为论坛嘉宾致辞，美国普林斯顿大学终身教授范剑青，交通银行资产管理中心总裁金旗发表主题演讲，我院副院长郑明教授主持了此次论坛。论坛中，与会专家共同聚焦统计学前沿研究，探讨统计学学科建设，并庆祝复旦大学统计学系设立80周年。

论坛伊始，应志良教授首先致辞。他讲述了自己在复旦求学、担任助教的经历，强调了数理统计作为基础学科的重要性。他向老一辈的统计学者们致敬，对后一辈的统计人寄予殷切期望。

何书元教授在致辞中梳理了复旦大学统计学系的发展历程，回顾了早期的办学理念与课程设置，高度肯定了其高质量的教学活动和如今取得的成就。

阮大成先生从政府统计的角度分析了统计学的新特征，他认为当今统计数据日益受到重视，这有助于进一步改进政府工作，同时，社会、经济的发展也对统计工作提出了新的要求与挑战。

郭建华教授在致辞中一方面表达了对复旦大学统计学系的祝福与感谢，另一方面提出了统计学在学科定位、学术研究、学科发展等方面的困惑与担忧，并呼吁全体统计学家一起面对并解决这些问题。

陆雄文院长代表管理学院向与会专家学者表示欢迎，他细数了复旦统计学系发展历程中的重要时点，强调统计学与商科的联系。他表示将以世界一流的学术水准为标杆，继续大力发展统计学科，并推动统计学与其他学科之间的交叉结合与应用实践。

在短暂的嘉宾合影与茶歇之后，论坛迎来了主题报告环节。范剑青教授以“Statistical Machine Learning for Big Data Finance”为主题，重点分析了机器学习在金融方面的应用，并提出了适合的分析模型。他指出，数据普遍存在“相依性、厚尾性、多样性、外生性”等特征，金融数据中显著存在的厚尾性将导致不同变量的重要性发生变化。范教授引入了因子模型和基于截断的协方差估计等方法，并介绍了这些方法在回归预测、风险控制、高频交易数据处理等问题中的具体应用。

随后，金旗先生以“大资管时代金融统计学的运用和思考”为主题，分享了他在实践中对于统计学的体会。金旗先生以金融市场以及金融统计标准的演变过程为主线，介绍了直接融资的发展和货币政策的转型历程。他指出，虽然我国目前已经采用国际上的标准，但由于中国特殊的国情，金融统计方面仍存在统计覆盖面不够广、市场机制根本性指标非市场化等问题。在资产管理领域，他强调要合理选择模型以及设定参数，将资产管理与统计方法进行有效结合。