2026年7月28日上午，由亚太风险与保险学会主办，中央财经大学保险学院、中国精算研究院承办的第三十届亚太风险与保险学会年会“定价与金融模型”平行论坛在中央财经大学学术会堂604举办。本次平行论坛由中央财经大学马冰主持，汇集了国内外知名高校、研究机构和业界的专家学者，围绕定价与金融模型的前沿问题展开了深入交流。香港大学Tim J. Boonen、中央财经大学韦晓、卡尔加里大学Alexandru Badescu分别就各自研究领域的最新成果作了专题报告。

马冰主持平行论坛

Tim J. Boonen以《Monopoly Pricing of Weather Index Insurance》为题作学术报告。他聚焦天气指数保险在降低传统损失补偿保险交易成本的同时如何应对基差风险的问题，构建保险人和农户之间的序贯博弈模型，运用双层优化与神经网络方法设计非线性天气指数下的保险契约和定价方案。研究表明，卷积神经网络得到的契约形态更接近理论上的止损结构，能够为农业风险管理中的指数保险产品设计提供方法支持。

Tim J. Boonen作学术报告

韦晓以《Efficient Calibration of Stochastic Local-Volatility Models via the Two-Dimensional Fourier-Cosine Expansion Method》为题作学术报告。她针对局部波动率模型难以刻画波动率动态、随机波动率模型难以完全拟合隐含波动率曲面的校准难题，提出结合二维Fourier-Cosine展开与时间步长波动率冻结技术的校准流程。他通过先提取杠杆函数、再利用条件期望求解随机参数的方式降低计算复杂度，为长期保险产品的风险定价提供了新的数值工具。

韦晓作学术报告

Alexandru Badescu教授以《Option Pricing with Recurrent Variance Risk Aversion》为题作学术报告。他关注传统定价核研究中风险偏好参数恒定的局限，构建广义实现EGARCH框架，并以循环神经网络刻画方差风险厌恶系数的动态变化。基于标普500期权数据的结果显示，该方法在样本内和样本外均提升了定价精度，市场平稳与动荡时期的定价核形态存在明显差异。

Alexandru Badescu作学术报告

与会学者围绕基准模型比较、变量重要性和竞争市场、收敛性和稳健性检验、联合估计、输入变量扩展和定价泛函学习等进行了充分研讨和交流。本次论坛展示了博弈论、数值方法与机器学习技术在保险定价和金融风险管理中的交叉应用。专家学者的精彩报告和充分讨论，为深化保险产品设计、金融模型校准与风险定价研究提供了有益启示。

参会者合影

本次论坛由泰康人寿保险有限责任公司担任首席合作伙伴，友邦人寿保险有限公司、安顾（中国）企业管理有限公司、大童保险销售服务有限公司和北京华夏怡承信息技术有限公司担任合作伙伴。

（撰稿：朱浩；审稿：马冰；编辑：王维；审核：周桦）