在量化金融中构建未来，以创新铸就成功——量化策略师龙天予

　　5月24日，在济南隆重举行的2024第三届国际数理统计与经济分析会议（MSEA 2024）上，金融量化领域优秀研究者龙天予，以其关于量化模型和金融风险管理的创新研究，吸引了众多专家学者的目光。

　　据了解，龙天予长期专注于金融量化领域的理论研究和实际应用。她已发表的4篇金融量化方向的学术论文，分别收录于IEEE（电气电子工程师学会 ）、ACM（美国计算机学会）等论文检索及FBEM《商业，经济与管理前沿》等国际学术期刊上，每一篇都以其独特的视角和严谨的论证，为金融计量经济学和风险管理领域注入了新的活力。其中，她在 “基于SSAEPD（标准非对称指数幂分布）的新SVAR（结构向量自回归）模型” 中，通过优化结构向量自回归模型，利用美联储发布的经济数据，验证了凯恩斯经济理论在当前美国经济形势下的相关性，这一研究成果不仅丰富了金融量化分析的理论体系，也为实际经济预测和政策制定提供了有力支持，对金融行业的发展具有深远影响。

　　在MSEA会议上，龙天予提出的观点得到了专家学者的广泛讨论，她分享了其“基于高斯Copula（连接函数）和SSAEPD误差的主权信用违约掉期VaR（在险价值）估计模型”，该模型在数据拟合和VaR预测方面的卓越表现，受到了业界的一致好评。它不仅提高了金融机构对主权信用风险的评估精度，也为全球金融市场的稳定性做出了积极贡献。这一创新成果为金融风险管理的理论与实践带来了重大进展。

　　而她在量化金融领域的贡献远不止于此。此前，她创新研发的“基于GARCH（广义自回归条件异方差模型）类型波动性和SSAEPD误差项的新CKLS（陈，卡罗伊，朗斯塔夫，和桑德斯实证模型）模型”，对传统CKLS利率模型进行了重大改进，成功解决了金融数据中普遍存在的“肥尾”和不对称性等复杂性问题。这一模型在实证分析中展现出对数据的卓越拟合能力，为金融机构的利率预测和风险管理提供了更为精准的工具。

　　龙天予能在金融量化领域取得如此显著的成果并非偶然。她本科毕业于华盛顿大学福斯特商学院，后在哥伦比亚大学金融数学专业深造，获得硕士学位。并且龙天予从在校期间就一直担任金融数学研究生项目助教，并在课题汇报中多次担任评审，积累了扎实的金融量化知识和丰富的研究经验。近期，龙天予还被任命为《Studies in Economics and Finance》（《经济与金融研究》）及《International Journal of Economics，Finance，and Management Science》（《国际经济，金融与管理学》）知名学术期刊的审稿专家，她以严谨的态度和专业的视角，提出了宝贵的修改建议，助力作者完善研究，为提升期刊学术质量与促进学科发展贡献自己的力量。

　　她在毕业后，顺利进入华尔街大型投行道明证券担任量化策略师。在这里，龙天予充分发挥了自己的专业优势，为公司构建了关于大宗商品和外汇的分析模型，并且搭建了面向客户的分析平台，使得分析模型可以实时自动在平台更新，为客户带来了更加精准、高效的投资决策支持。此外，龙天予还在业余时间为公益组织 Technovation （技术创新组）担任评审专家，修改来自世界各地的女性参赛者编写的代码模型和应用软件设计，激励了更多女性投身科技领域。

　　龙天予深知，金融与科技的深度融合是未来行业发展的必然趋势。因此，她始终保持着对新技术、新方法的敏锐洞察和积极学习。提及未来，她也表示，将积极探索机器学习、人工智能等前沿技术在金融领域的应用，她希望通过自己的努力，推动金融科技的发展，为金融行业的转型升级贡献更多力量。 王胜伟