上海财经大学金融大数据统计学习理论与方法及在互联网金融中的应用项目。
上海财经大学有法学、中国语言文学、外国语言文学、新闻传播学、农林经济与管理、公共管理、理论经济学、应用经济学、工商管理、管理科学与工程、统计学、马克思主义理论等一级学科的硕士学位授权点。
近年来，“大数据”已经成为互联网、新闻媒体、学术机构、政府企业管理者等各方关注的焦点。随着现代科学技术的发展，特别是计算机、网络信息、生物工程等技术的发展，大量的数据出现在自然科学和人文科学的许多不同领域，包括生物学、医学、信息技术、经济、金融、环境科学等，并以前所未有的速度产生和积累。大数据涵盖数据量大，无所不包，变化快，存在形式多样。可以是包括文字、图片、视频等信息的集合。在新一轮的科技和产业竞争中，大数据已经和自然资源、人力资源一样重要。著名管理公司麦肯锡(McKinsey)声称，“数据已经渗透到当今每个行业和商业功能领域，成为重要的生产要素。”在此背景下，2012年，美国政府宣布投资2亿美元启动“大数据研发计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一重大科技发展部署。
大数据的趋势让我们获得了海量的数据，但是掌握这些海量数据是没有意义的。真正的意义在于对包含信息的数据进行专业处理。加强大数据科学研究，推动大数据应用发展，将为我国掌握未来大数据领域的竞争主动权奠定基础，是我国国家和社会稳定、提高科技创新水平、促进国民经济可持续发展、提高社会管理和服务能力的重大需求。可以预见，未来国家间的经济和政治竞争将是大数据主导的竞争。
随着互联网金融的蓬勃发展，大数据技术逐渐成为其与传统金融行业竞争的保障。然而，虽然互联网金融与传统金融在形式上存在差异，但其背后的金融“契约”性质并未发生大的变化，风险衡量和管理仍然是最重要的。本课题以“互联网金融风险”为核心研究对象，以各种不同发展的商业模式为研究场景，深入探讨互联网金融风险的度量和管理，促进虚拟经济发展和实体经济结构转型，总结和规划未来发展导向，从而更好地引导政府和监管决策，为虚拟经济健康发展和实体经济升级调整提出参考意见和建议。
项目负责人、上海财经大学统计与管理学院院长周勇教授表示，面对大数据应用的快速发展和国家经济金融安全的迫切需求，我们面临着大数据分析方法的瓶颈和挑战，需要发展大数据基础分析的理论方法和技术。同时，要应用这些理论方法，研究大数据下的数据降维技术和算法，深入研究互联网金融风险管理、高频海量数据市场行为、管理决策等前沿问题。
“金融大数据统计学习的理论与方法及其在互联网金融中的应用”将研究金融大数据的统计推断理论及其应用。研究内容的核心是金融大数据的度量建模和快速算法的提出。我们希望通过相关研究，一方面可以在大数据金融计量的理论和方法上有所创新，走向该领域学科研究的国际前沿。另一方面，也可以为我国金融体系的安全运行提供深刻的经验依据和切实可行的政策建议。”
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