主题：具有“粘性回撤”和“粘性回升”过程的随机波动率模型：一种深度学习方法
主讲人：苏州大学金融工程中心 蒋萍萍 副教授
主持人：数学学院 席悦娟老师
时间：6月17日10:30-12：00
地点：柳林校区通博楼B412会议室
主办单位：数学学院 科研处
主讲人简介：
蒋萍萍，苏州大学金融工程研究中心副教授，硕士生导师。南开大学理学博士，美国伊利诺伊大学联培博士，香港中文大学（深圳）博士后。研究方向包括随机模型、衍生产品定价、仿真模拟、深度学习等，在 Mathematical Finance、Stochastic and Dynamics 等学术期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金各一项，主要参与国家自然科学基金面上项目一项。
内容提要：
讲座以带黏性回撤 / 回升过程的随机波动率模型（SVSDU 模型）研究展开。受限于模型内含黏性边界的复杂动力学结构与高维属性，基于 SVSDU 模型的期权定价存在显著难点：不存在闭式定价解析公式，蒙特卡洛模拟、偏微分方程（PDE）数值解法等传统数值手段计算成本高昂、耗时严重。讲座聚焦欧式期权定价对应的高维参数化偏微分方程的研究展开进行深入探讨，构建深度学习求解框架，得到由时间、状态变量与模型参数映射至期权价格的解析映射关系，并据此设计一套高效的模型参数校准算法。数值仿真与实证检验结果表明：该深度学习定价方法兼具高效性与精准度，同时验证了在建模中纳入连续涨跌行情（连盈、连亏序列）的必要性。讲座重点阐述了金融时序随机建模与期权定价研究等相关内容。
