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報(bào)告題目：Survey on Deep Reinforcement Learning: Methods and Applications in Finance and Actuarial Science

報(bào)告人：賴永增 

報(bào)告時(shí)間：2025年5月26日（星期一）下午3:00-5:00

報(bào)告地點(diǎn)：圖書(shū)館1612

專家簡(jiǎn)介：賴永增 (Yongzeng Lai) 是加拿大勞瑞爾大學(xué)數(shù)學(xué)系(Department of Mathematics, Wilfrid Laurier University, Waterloo, Ontario, Canada) 的正教授，他于1983年和1988年分別在中山大學(xué)數(shù)學(xué)系獲得學(xué)士學(xué)位和碩士學(xué)位，于2000年1月在美國(guó)加州克萊蒙研究生大學(xué) (The Claremont Graduate University, Claremont, California, USA) 獲得博士學(xué)位，2000年5月至2002年6月在加拿大滑鐵盧大學(xué)高級(jí)金融研究中心和統(tǒng)計(jì)與精算學(xué)系做博士后研究員(Post-doctoral fellow, Center for Advanced Studies in Finance and Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada). 2002年6月到現(xiàn)在一直在加拿大勞瑞爾大學(xué)數(shù)學(xué)系做教授。他的主要研究領(lǐng)域包括金融數(shù)學(xué)（衍生產(chǎn)品的定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)管理、金融計(jì)算、 投資組合優(yōu)化、 隨機(jī)分析在金融和保險(xiǎn)中的應(yīng)用）、微分方程在金融和經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用、蒙特卡洛和擬蒙特卡洛仿真方法及應(yīng)用; 機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng), 尤其在經(jīng)濟(jì)金融中的應(yīng)用。他在Automatica, Computers & Operations Research, Economic Modeling, Expert Systems with Applications, Energy Economics, Finance Research Letters, Insurance Mathematics and Economics, Journal of Computational Finance, Nature - Humanities and Social Sciences Communications, North American Journal of Finance and Economics, Nonlinear Analysis, Resources Policy等國(guó)際期刊已經(jīng)發(fā)表了70 多篇論文。主持加拿大國(guó)家自然科學(xué)與工程基金多項(xiàng)。從2020年7月到2023年6月, 擔(dān)任加拿大科學(xué)與工程國(guó)家面上基金數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)口評(píng)審委員會(huì)委員. 他是兩個(gè)學(xué)術(shù)雜志的副主編，同時(shí)也是四十多個(gè)雜志的審稿人。