王为亮博士讲数学与应用数学学科前沿

数学与应用数学专业旨在培养掌握数学科学基本理论与方法的高级专门人才。该专业学生主要学习数学和应用数学的基础理论、基本方法，并接受数学模型、计算机和数学软件方面的训练。毕业后，他们具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，可在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作，或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作。

一、人工智能与机器学习

在当下信息化、数字化的时代，人工智能和机器学习已然成为科技发展的热点。数学在这一领域中发挥着核心作用，为人工智能和机器学习提供了坚实的理论基础和算法支持。概率论、统计学、线性代数等数学分支在机器学习算法的训练和优化中起到了关键作用。例如，支持神经网络、决策树等算法都离不开数学模型的精确构建和数学理论的深入应用。随着深度学习技术的兴起，数学在神经网络结构设计、优化算法以及训练技巧等方面的研究也取得了显著进展。

二、数据科学与大数据分析

数据科学作为一个新兴的交叉学科，正逐渐成为数学与应用数学领域的研究热点。在互联网和物联网技术的推动下，大数据已经成为当今时代的重要资源。数据挖掘、机器学习、统计分析等数学方法在大数据处理中发挥着至关重要的作用。数据科学家利用数学工具和技术来收集、清洗、分析和解释海量数据，从而为企业和组织提供有价值的洞察和决策支持。在这一过程中，数学不仅提供了处理数据的理论框架，还为实现高效算法和开发先进的数据分析工具提供了基础。

三、密码学与网络安全

随着信息技术的迅猛发展，网络安全问题日益凸显。密码学作为保护信息安全的关键技术，正逐渐成为数学与应用数学研究的重点领域。数论、代数学、离散数学等数学分支在密码算法的设计和分析中扮演着重要角色。公钥密码体制、数字签名等基于数学原理的加密算法是确保网络安全的重要手段。这些算法利用复杂的数学问题来构建安全的加密系统，保护信息的机密性和完整性。随着网络攻击技术的不断演进，密码学在网络安全领域的研究将更加深入和广泛。

四、金融数学与风险管理

金融数学是应用数学的一个重要分支，它利用数学模型和方法来研究金融市场的运行规律和风险管理问题。随着全球金融市场的不断发展和金融创新的不断涌现，金融数学在资产定价、投资组合优化、风险度量和管理等方面发挥着越来越重要的作用。随机过程、随机分析、最优控制等数学概念和方法在金融数学中得到了广泛应用。金融数学家们通过与金融业界的紧密合作，共同推动金融市场的稳定发展和风险管理的科学化进程。

五、展望未来——共筑数学梦想

数学与应用数学专业是一个充满挑战与机遇的领域。它不仅是科学研究的重要基础，更是推动社会进步和科技发展的重要力量。我们热忱欢迎广大学子前来报考数学与应用数学专业，与我们一同走进数学世界，探索数学的奥秘。

孙鲁云博士讲金融工程学科前沿

在数字化、全球化的时代背景下，金融工程，作为现代金融学的交叉前沿学科，正日益成为全球经济体系中不可或缺的一部分。它巧妙地将金融学、经济学、数学、统计学、计算机技术等学科融合在一起，为金融市场提供创新的解决方案和工具。

一、量化投资与风险管理

量化投资是金融工程领域的一大亮点。它借助先进的数学模型和计算机算法，对大量的历史数据进行分析，以发现投资机会和规律。同时，量化投资也强调风险管理的重要性，通过构建复杂的投资组合和交易策略，实现风险的最小化和收益的最大化。在风险管理方面，金融工程也发挥着至关重要的作用。随着金融市场的日益复杂和全球化，金融风险也在不断增加。金融工程通过运用统计模型、优化算法等技术手段，对风险进行精确的度量和控制，确保金融市场的稳定运行。

二、金融衍生品与金融创新

金融衍生品是金融工程领域的另一大创新。通过设计各种复杂的金融合约，金融衍生品能够满足投资者对风险、收益和流动性的不同需求。同时，金融衍生品也为金融市场提供了更多的交易机会和流动性。金融创新是金融工程学科不断前进的动力。随着科技的不断进步和市场的不断变化，金融工程不断推出新的金融工具、交易方式和业务模式，以满足市场的需求和挑战。这些创新不仅提高了金融市场的效率，也促进了金融行业的持续发展。

三、大数据与人工智能在金融工程中的应用

大数据和人工智能技术的快速发展，为金融工程提供了新的机遇和挑战。大数据技术可以帮助金融工程师收集、存储和分析海量的金融数据，发现市场中的规律和机会。而人工智能技术则可以通过机器学习、深度学习等技术手段，对金融市场的走势进行预测和模拟，为投资决策提供有力的支持。在大数据和人工智能的推动下，金融工程正在向着更加智能化、自动化的方向发展。未来，金融工程师将能够借助这些先进技术，更加精准地把握市场机会，实现更高的投资回报。

四、绿色金融与可持续发展

随着全球对环境保护和可持续发展的关注度不断提高，绿色金融成为金融工程领域的新热点。绿色金融旨在通过金融手段支持环境保护和可持续发展项目，推动绿色产业的发展。绿色金融作为推动可持续发展的重要手段，要求金融工程师在金融产品设计、风险评估和投资决策中融入ESG（环境、社会和公司治理）知识，支持环境保护和可持续项目。这不仅体现了金融工程师的创新能力，也展现了其责任和使命。

金融工程的学科前沿正朝着更加综合、智能和可持续的方向发展。无论是理论模型的深化、风险管理的精细化，人工智能的创新应用，还是对ESG因素的整合，金融工程都展现出了强大的生命力和广阔的发展前景。这些前沿领域的发展将不断推动金融工程学科的进步和创新，为金融市场的稳定和健康发展提供有力的支持。

我们期待更多有志青年加入金融工程大家庭，共同开创金融领域的美好未来！

朱文韬博士讲经济统计学学科前沿

在数字化和全球化的时代背景下，经济统计学，作为现代经济学和数据科学的交叉前沿学科，正逐渐成为全球经济体系中不可或缺的一部分。这个领域巧妙地融合了经济学、统计学、计算机技术等学科，为社会经济分析提供了创新的解决方案和强大的数据支持。

一、数据科学与经济分析中的统计应用

经济统计学正在积极利用数据科学技术，如机器学习和人工智能，来提升对经济数据的分析能力。经济统计学通过高级统计模型和算法处理大规模数据集，揭示消费者行为、市场趋势和经济周期。例如，通过回归分析和预测建模，可以准确预测经济增长率、通货膨胀和就业率的变化，为政策制定者提供科学依据。此外，这些技术也使得个性化经济建议和微观经济行为分析成为可能，从而为政府和企业提供定制化的策略和解决方案。

二、大数据与经济决策的统计策略

在大数据时代，经济统计学利用其方法和工具，帮助企业和政府机构在复杂多变的全球市场中做出信息化决策。通过集成和分析来自各种渠道的大数据，经济统计学能够为经济决策提供新的视角。例如，在金融市场分析中，大数据技术使得交易策略可以即时调整，通过实时的市场数据分析来优化投资组合和风险管理。同时，经济统计学也在公共政策领域发挥作用，通过数据挖掘和趋势分析，评估社会政策的经济影响和有效性。

三、数字经济评估中的统计方法

经济统计学在数字经济领域的应用日益显著。统计学方法被用来评估数字化转型的经济效益和挑战，如电子商务、数字支付和网络市场的影响评估。通过运用时间序列分析和因果模型，经济统计学帮助解析数字技术对经济结构变化的长远影响。此外，随着区块链技术和加密货币的兴起，经济统计学也在探索这些新兴现象对传统金融体系和宏观经济的影响。

四、绿色金融与可持续发展的统计分析

经济统计学在推动可持续发展和环境保护方面起着关键作用。通过环境经济统计数据的分析，量化环保政策的经济效益，支持绿色投资决策。例如，通过分析环境与经济活动之间的关系，经济统计学帮助制定减少碳排放和提高能效的策略。此外，统计方法也用于评估可再生能源项目的经济可行性和市场潜力，从而推动绿色产业的投资和技术创新。

这些前沿应用不仅彰显了经济统计学在解决现代经济问题中的核心作用，也显示了该领域在新时代的创新能力和广阔发展前景。经济统计学作为一门综合、智能化、和责任感强的学科，继续推动着经济学科的进步和社会的持续发展。我们期待更多有志之士加入经济统计学的行列，共同探索数据的力量，为创造一个更美好的未来贡献智慧和力量。