赵宏飙副教授多篇合作论文被国际著名期刊接受发表

上海国际金融与经济研究院全职研究员赵宏飙副教授多篇合作论文被国际著名期刊接受发表：

1.Efficient Simulation of Lévy-driven Point Processes，《Advances in Applied Probability》

2.A Generalised CIR Process with Externally-Exciting and Self-Exciting Jumps and Its Applications in Insurance and Finance， 《Risks》

3.Exact Simulation of Gamma-driven Ornstein-Uhlenbeck Processes with Finite and Infinite Activity Jumps，《Journal of the Operational Research Society》

4.Exact Simulation for a Class of Tempered Stable and Related Distributions， 《ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 》

摘要：在这篇文章里，我们构建了一大类由Lévy过程驱动的新的点过程，其中包括带有“传染性”和不带“传染性”的两种形式。这些新的模型框架可以有力地同时捕捉到金融时间序列中经常出现的尖峰、厚尾、均值回复以及传染（反馈效应）等典型特性。我们对这些新的模型做了深入的理论研究，得出了一些重要而有用的概率性质，并开发了一套“准确”蒙特卡洛模拟算法，进行了对资产组合风险管理的模拟实验。

A Generalised CIR Process with Externally-exciting and Self-exciting Jumps and its Applications in Insurance and Finance

摘要：在这篇文章里，我们拓展了经典的CIR模型，将外生、内生的跳跃都包含进来。我们对这种新的模型做了深入的理论研究，得出了一些重要而有用的概率性质（如Laplace变换的数学显示形式），并应用于保险领域的保费估算以及金融领域的债券定价，对其它相关的模型也做了比较。

Exact Simulation of  Gamma-driven Ornstein-Uhlenbeck Processes with Finite and Infinite Activity Jumps

摘要：在这篇文章里，我们基于概率分布分解的理论，对Gamma驱动的两类OU过程开发了一种新的“准确”蒙特卡洛模拟算法 。这两类过程包括 Gamma-OU过程和OU-Gamma过程，是金融时间序列文献中常用的随机模型。前者在任何给定时间段里有有限个跳跃，其边际分布取向于Gamma分布；后者则在任何给定时间段内有无穷个跳跃。我们通过理论证明，这两种随机过程都可以拆解成为一些简单的随机数的简单预算，每个随机数都很容易通过计算机产生。最后，我们通过数值实验来验证新算法的准确性和有效性。

摘要：在这篇文章在这篇文章里，我们开发了一种新的“准确”蒙特卡洛模拟算法，用于随机产生一类调和稳态分布以及具有相似Laplace变换的分布。我们的算法是基于积分表达原理而开发的一种“向后递归”的算法，这个和现有文献非常不同的，而且更加准确、有效，我们通过数值实验也验证了这一些优势。调和稳态分布在金融、经济、尤其在金融工程领域已有诸多应用，我们的新算法可以有效地运用于产生由调和稳态分布所驱动的随机数以及随机过程，来更好地模型现实中的时间序列。

英国伦敦政治经济学院博士，上财统计与管理学院金融统计与风险管理系副教授、博士生导师。原厦门大学经济学院金融系、王亚南经济研究院金融学副教授，曾在伦敦金融城及新加坡国立大学风险管理研究所有过短暂的工作经历。主要研究方向为金融工程、风险管理、随机过程、资产定价、保险精算等数量金融经济交叉领域，合作论文曾发表在国际知名期刊《Operations Research》等，独立作者论文曾获“德意志银行金融风险管理与监管”一等奖。