皇冠登录入口welcome 应用统计 硕士研究生导师简介

一、基本情况

陈迎姿，计算数学博士，硕士生导师，现任皇冠登录入口welcome专任教师。主要研究方向包括微分方程数值解、金融期权定价和深度学习相关理论及应用。在《SIAM Journal on Numerical Analysis》、《Journal of Computational and Applied Mathematics》和《Computational Economics》等国际知名期刊发表论文10余篇。2021年获得湖南省优秀博士论文奖，主持国家自然科学基金青年项目1项和省部级1项项目。教学方面，主讲《MATLAB软件及应用》、《应用多元统计分析》、《金融衍生产品定价数学模型》、《线性代数》等课程，致力于数学与金融交叉领域的教学和科研工作。

二、科学研究

（一）主要研究领域

微分方程数值解；金融期权定价；深度学习

（二）论文、著作、专利、获奖

[1] Implicit-explicit high-order methods for pricing options under Merton's jump-diffusion models.Journal of Applied Mathematics and Computing, 360 (2025) 41-54.

[2] 求解Merton和Kou跳跃扩散模型下美式期权定价的隐显方法. 计算数学, 2025, 47(1): 61-78.

[3] 带跳随机波动率模型的高阶ADI分裂格式. 计算数学,  2022, 44(4): 466-480.

[4] On the implicit-explicit variable two-step BDF method for parabolic integro-differential equations with applications in finance.SIAM Journal on Numerical Analysis, 57 (3) (2019) 1289-1317.

[5] An efficient algorithm for options under Merton's jump-diffusion model on nonuniform grids.Computational Economics, 53 (2019) 1565-1591.

[6] Numerical solutions of SDEs with Markovian switching and jumps under non-Lipschitz conditions.Journal of Computational and Applied Mathematics, 360 (2019) 41-54.

[7] IMEX-BDF2 compact scheme for pricing options under regime-switching jump-diffusion models.Mathematical Methods in the Applied Sciences, 42 (2019) 2646-2663.

[8] Fast numerical valuation of options with jump under Merton's model.Journal of Computational and Applied Mathematics, 318 (2017) 79-92.

[9] 获2021年度湖南省优秀博士论文奖。

（三）主持的项目

[1] 国家自然科学基金青年项目，带跳期权定价模型的高阶隐显方法研究，2022-01至2024-12，30万元，结题；

[2] 广州市科技计划项目，复杂环境下美式期权定价模型的高效算法研究，2025-01至2026-12，5万元，在研；

[3] 湖南省研究生创新项目，带跳期权定价问题的数值解法，2017-01至2018-12，2万元，结题。

三、学生培养

（一）主讲课程

《MATLAB软件及应用》《应用多元统计分析》《金融衍生产品定价数学模型》《线性代数》《高等数学》《概率论与数理统计》等。

（二）指导学生

重视本科生和研究生的学术能力培养与科研实践指导，指导学生发表论文2篇，并指导多名学生考入国内知名高校研究生深造或进入金融、数据分析等领域就业。

四、招生方向

深度学习与金融计算：本方向聚焦深度学习与机器学习算法在金融建模与定价中的应用，重点研究基于神经网络的偏微分方程数值解法、期权定价模型及高频交易数据分析等。结合数学理论与人工智能技术，培养学生对复杂金融问题进行智能建模与高效计算的综合能力。职业前景主要包括量化金融、金融科技、证券投资、大数据分析及相关科研领域。

五、招生要求

欢迎对深度学习、机器学习、计算数学与金融工程有浓厚兴趣，具备扎实数学基础、编程能力（如MATLAB/Python）和良好英语文献阅读能力的学生报考。希望学生治学态度严谨，具有良好的团队协作精神和自我驱动力，遵守科研规范与纪律。鼓励学生积极思考、主动探索，对未来有较为清晰的学术或职业发展规划，愿在交叉学科研究中持续学习与创新。

六、联系方式

邮箱：chenyingzi16@163.com