2026年7月5日至6日，由中央财经大学中国精算研究院、保险学院主办的第四届精算、量化金融与风险管理国际会议“量化金融与再保险”平行论坛在学术会堂顺利举办。本次平行论坛下设三场专题讨论，汇聚了来自海内外多所高校和研究机构的专家学者，围绕量化金融与再保险领域的前沿理论和方法展开了深入交流。

第一场“量化金融”平行论坛由中央财经大学韦晓副教授主持。法国国家科学研究中心Ludovic Goudenège高级研究员、美国南卫理公会大学耿伟华教授、香港中文大学（深圳）张功球副教授以及美国亚利桑那州立大学焦展翼助理教授分别就各自研究领域的最新成果作了专题报告。

Ludovic Goudenège研究员以 Signature Methods for Pricing Path-Dependent Derivatives in Bergomi and Rough Bergomi Models 为题，提出将伊藤路径签名方法用于Bergomi型模型下的路径依赖期权定价。该方法基于粗路径理论以签名刻画轨迹信息，结合截断签名与回归方法近似条件期望。数值实验表明，该方法在双因子Bergomi模型及其粗糙扩展中具有较好的准确性与计算效率，为复杂随机波动率模型的定价与风险管理提供了新工具。

耿伟华教授以 Fast Hierarchical Algorithms for Financial Risk Analytics: A Barycentric Lagrange Treecode Framework 为题，探讨了将基于重心拉格朗日插值的树结构快速算法应用于大规模金融风险分析的可能性。该方法源于科学计算中的N体问题加速技术，具有核无关、算法简洁、并行效率高和可扩展等特点，并可通过树结构生成多尺度交互特征量，为海量数据和机器学习驱动的金融风险评估提供了新的计算思路。

张功球副教授以 Deep Learning of Derivatives Pricing Functions in Jump-Diffusion Models 为题，提出用深度神经网络近似跳扩散模型下的衍生品定价函数。研究将时间、状态变量、模型参数和合约参数作为统一输入，基于衍生品价格的鞅性质构造损失函数，理论上证明了该方法在欧式期权情形下能克服维数灾难，欧式、路径依赖和百慕大期权的数值实验验证了方法的有效性。

焦展翼博士以 Testing Mean and Variance by E-Processes with Applications in Finance 为题，针对非平稳数据的条件均值与条件方差检验问题，构造了非参数复合假设下的e值与p值，并基于e过程开展序贯检验。研究进一步纳入对称性与单峰性等分布形状信息，仿真与股票数据实证展示了该方法的特点，为金融数据中的均值方差检验提供了新的统计视角。

“量化金融-I”平行论坛现场

第二场“量化金融”平行论坛由美国伊利诺伊州立大学徐茂超教授主持，澳大利亚莫纳什大学朱丹教授、北京大学张瑞勋副教授以及意大利乌迪内大学Andrea Molent副教授分别作了专题报告。

朱丹教授以 Structural Macroeconomics with Daily Data: A Matrix-Free Mixed-Frequency VAR Approach 为题，针对金融数据与宏观数据频率错配问题，提出了无矩阵混合频率VAR模型。该模型将低频宏观指标视为潜在日度过程，通过低维基函数展开与无矩阵采样器避免大规模矩阵运算瓶颈。实证研究表明，日度模型能捕捉货币政策冲击的即时金融响应，消除传统低频VAR中的价格之谜，为宏观政策传导机制分析提供了更精准的工具。

张瑞勋副教授以 Generalizable and Interpretable Dynamic Hedging Strategies Using Ito Signatures as Tradable Bases 为题，提出了基于伊藤路径签名的可解释动态对冲框架。研究证明签名分量可由标的资产的自融资策略复制为可交易对冲基，并推导了样本内与样本外对冲误差的理论边界。在模拟与标普500期权实证中，该方法相较神经网络模型表现出更强的样本效率与稳健性，为衍生品对冲提供了兼具可解释性与实用性的无模型路径。

Andrea Molent副教授以 Neural Calibration of Arbitrage-Free Recombining Binomial Trees from Option Prices 为题，提出了无参数神经网络校准二叉树的期权定价方法。该方法通过指数变换拉伸格点构建无套利、可解释的离散定价模型，优化目标融合定价误差、概率可行性惩罚与局部波动率正则项。实验表明，该方法在合成与市场数据中均能实现高精度定价，且保留二叉树的计算优势，支持美式期权定价与对冲计算。

“量化金融-II”平行论坛现场

第三场平行论坛聚焦“再保险”，由南开大学陈孝伟教授主持。新疆大学刘伟教授、华东师范大学毕俊娜教授以及华东师范大学博士生费百川分别作了专题报告。

刘伟教授以 Equilibrium Analysis in Multi-Agent Reinsurance Chain 为题，在随机微分博弈框架下研究了多层再保险链中各主体间的策略互动。研究结合Stackelberg与非零和博弈，在比例和超额损失再保险两类合约下推导了均值-方差准则的均衡闭式解。结果表明，保险市场竞争加剧会降低再保险链各层安全附加费率，为再保险链的风险传递与定价提供了理论参考。

毕俊娜教授以 Optimal Underwriting, Reinsurance, and Investment in a Stackelberg–Nash Insurance Market with Endogenous Liability and Heterogeneous Insurers 为题，将再保险人与异质保险人建模为Stackelberg-Nash博弈，首次将承保负债作为内生变量，揭示了承保、再保险与投资之间的耦合效应。研究进一步推广至均值场框架，并设计了差分进化算法处理非闭式解情形，为层级保险市场的均衡分析提供了理论框架与数值工具。

费百川以 Optimal Dividend, Reinvestment and Proportional Reinsurance Strategies with Transaction Costs 为题，在标准差保费原理下研究了保险公司分红、再投资与比例再保险的联合最优决策。模型引入固定与比例交易成本，通过脉冲控制推导了价值函数与最优策略的显式解。结果表明，购买再保险的必要条件为保险人成本参数大于再保险人参数的一半，各成本参数对应三个临界阈值，将状态空间划分为不同策略区域，揭示了三种决策间的非平凡交互关系。

“再保险”平行论坛现场

本次量化金融与再保险平行论坛从随机建模、数值算法、深度学习到博弈分析，多维度展示了相关领域的最新研究进展。与会学者围绕衍生品定价、金融风险分析、层级市场均衡等前沿议题展开了深入讨论，为推动量化金融与再保险领域的理论创新和方法应用搭建了高水平的学术交流平台。

（撰稿：蓝婧文，吕思聪，阙若鸿；审稿：韦晓；编辑：薛丽娜；审核：郑苏晋）