南方科技大学杨鹏博士学术讲座通知
时间：2025年9月18日10:30-11:30
地点：东校区第一教学楼1212会议室
题目：基于多元时序数据的金融市场高保真仿真校准方法
报告摘要：
在社会仿真领域中，不可辨识性问题普遍存在。具体而言，在代理人基仿真模型中，即使参数有所不同，模拟生成的时间序列数据在某些差异度量下可能难以区分。这一问题严重影响了仿真的保真度，但目前针对这一问题的研究仍较为有限。本文从理论上分析了在模型校准阶段，通过整合多维时间序列数据特征，可以有效缓解非识别性问题，并且随着特征数量的增加，这一缓解效果呈现指数级增长。为将这一理论成果应用于实际，我们基于现有的差异度量方法，提出了一种基于最大化的聚合函数，并据此构建了新的校准目标函数。为验证该方法的有效性，我们选择了金融市场仿真作为校准任务进行实证研究。结果表明，该方法在缓解校准任务中的非识别性问题方面取得了显著进展。此外，作为一种模型无关的方法，该方法在合成数据和真实市场数据上均显著提升了所选模型的仿真保真度。本研究不仅为理解社会仿真中的不可辨识性问题提供了坚实的理论基础，也为金融市场仿真提供了一个即插即用的高保真校准目标函数。
个人简介：
杨鹏博士，分别在2012年和2017年于中国科学技术大学计算机学院获得学士和博士学位。曾任华为云高级工程师，现任南方科技大学统计与数据科学系和计算机科学与工程系双聘助理教授、博导，广东省类脑智能计算重点实验室副主任。长期研究复杂系统仿真与决策相关的基础理论与应用技术，主持和参与国家级基础研究项目 6 项。已在国际顶级期刊和旗舰会议上发表学术论文 50 余篇，授权中、美、德发明专利 10 余项，形成标准研究报告被“全国金融标准委员会”采纳，相关技术已多次应用于金融、航空等复杂系统领域，以横向项目等形式形成技术转化超千万元，已形成直接经济效益数千万元。获2024年深圳市科协优秀科技学术论文奖，2023年深圳人工智能奖-技术发明奖(第一完成人)，2022年中国航空学会科学技术奖-技术发明奖二等奖(第二完成人)，2017年中国科学院院长奖-特别奖。担任IEEE CIS演化学习工作组副组长，中国计算机学会计算经济学专委会执委，中国计算机学会AI多智能体系统学组执委，中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会首批委员，以及IJCAI高级程序委员和 Memetic Computing编委。
