9月6日，“A theory of Fintech”讲座在汇丰大楼的403教室如期举办。讲座邀请了来自新加坡国立大学的Steven Kou教授,就金融科技中P2P股权融资、智能金融建议、比特币和信息隐私等话题进行了学术分享。随着信息化时代的来临，计算机科学越来越多地被运用于其他领域，而金融科技便是这种学科交互的结晶之一。院长海闻教授以及许多其他教授也出席了讲座。

图1：讲座现场

P2P股权融资

       Steven教授首先指出，P2P股权融资面临巨大的信息不对称问题，如何为知名度不高的企业设计P2P方案，解决它们的融资问题，具有很大的现实意义。他结合理论知识和实际案例，提出一种具有清算边界的方案。即一旦资产损失比率超过清算边界，则由筹资方事先出资设立的准备金来补偿投资者的损失。他还进一步通过模型说明，在设立这样一种清算边界和准备金机制的前提下，投资者和筹资人的效用都得到了提升。

图2：海闻院长及其他教授一同出席此次讲座

智能金融建议

       Steven教授在讲座中提到，随着计算机网络的普及和人工智能的发展，投资组合的建议可以由机器代替人工完成，但这就需要相应的合理机器算法来根据投资者的风险偏好确定投资组合。教授提到了三个实践中判断合理性的准则：一是投资组合应该根据经济环境变化进行动态调整；二是财富较多者应该更倾向于投资股票市场；三是在长期内不应该做空股票。利用这三个准则，Steven教授讨论了一些既有模型的局限性，并提出了同时满足三个准则的自身的新模型。

图3：Steven教授介绍自己的研究成果

比特币的均衡市场

       近年来比特币的币值一路高涨，Steven教授自然也注意到了这种风口浪尖的数字货币。他使用S型函数来构建比特币的均衡市场，并根据模型对比特币的未来币值和挖矿者的比特币保存比例进行了预测。根据模型结果，Steven教授认为比特币在将来的一段时间内仍会不断升值，接着趋向一个较为稳定的价格水平，而挖矿者的比特币保存比例将继续下降。

图4：认真听讲的同学们

信息隐私问题

       随着大数据时代的到来，数据收集的途径越来越广泛，但同时，研究数据中的个人私密性保护问题也越来越得到关注。如何在对数据进行处理保护私密性的同时不影响回归结果，是计量经济学家们一直以来面临的问题。针对这一问题，Steven教授先是带大家回顾了历史上计量经济学家们做出的努力，接着在前人成果的基础上提出了自己的加密方式，并通过实际应用的案例说明了其可操作性。

图5：Steven教授与听众互动      

       在讲座的过程中，Steven教授积极与同学们互动，分享自己的学术成果，聆听并解答同学们的种种疑惑。同学们也在消化讲座内容的同时积极思考，提出了许多有一定价值和深度的问题，得到了Steven教授的认可。整场讲座在思维火花的碰撞中圆满结束，同学们都收获颇丰。

（撰稿：汪新博 摄影：罗毅超）