报告题目：动态信息到达下的最优产品评估：最优停止方法
报 告 人：薄立军 教授 西安电子科技大学
报告时间：2022年7月18日 8: 30-9: 30
报告地点：腾讯会议 ID：624-607-642
会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/x1sVkcu3mAEN
校内联系人：韩月才 hanyc@jlu.edu.cn
报告摘要：产品评估是产品运营领域中一个必不可少的业务流程。在数字创新技术下，产品评估过程可规范化为科技公司实时处理可用信息以更新目标产品的声誉度（评分）。在此背景下，本文提出了一个动态信息到达下的产品声誉动态更新模型，其中产品信息的到达遵循满足均值回归性随机强度的双随机泊松过程。对应地，公司将面临求解一个二维最优停止问题。我们采用概率方法证明了，对于任意固定的信息到达强度，延续集可表述为一个开区间。鉴于最优解的复杂性，我们建立了一个渐近展开解。通过数值分析验证了渐近解的有效性。我们还分析了一种常用的启发式停止策略，其中公司将复杂的动态信息强度替换为恒定强度以简化停止策略的求解。有意思的是，我们发现较高的产品声誉度不一定会使公司从启发式策略中获得更高收益，而最优策略却可以保证公司收益随着产品声誉的提升而增加。
报告人简介：薄立军，教授、博士生导师，2012年入选教育部新世纪优秀人才支持计划、在概率统计、随机控制和金融数学等领域发表SCI 和 SSCI 检索论文 60 余篇，代表性论文发表的期刊包括：《Ann. Appl. Probab.》、《Finan. Stoch.》、《Math. Finan.》(2 篇)、SIAM 期刊系列 5 篇、《Math. Opers. Res.》(4 篇) (入选 SIAM JFM，MOR 特色论文各 1 篇、入选 Quant. Finan.特色论文 2 篇和 ESI 高引论文 1 篇)。与美国工程院院士、《Opers. Res.》主编 J.R. Birge 等合作关于传染风险下稳健最优投资组合管理的研究结果得到了美国著名金融评论杂志《布斯评论》(Chicago Booth Review) 以标题 Why investors should buy more of that risky stock (by Erik Kobayashi-Solomon)进行了报道。目前担任中国工程概率统计学会副理事长、陕西省工业与应用数学学会副理事长、美国数学科学研究所(AIMS)旗舰期刊 《Journal of Dynamics and Game》和中国概率统计学会会刊《应用概率统计》编委。出版教材《随机过程》、《高等概率论基础》等 4 部。
