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山东大学研究生导师教师简介-嵇少林

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教授博士生导师硕士生导师
性别：男
毕业院校：山东大学
学历：博士研究生毕业
学位：博士
在职信息：在职
所在单位：中泰证券金融研究院
入职时间：1999-07-01
办公地点：知新楼B座1118扫描关注

个人简介Personal Profile

嵇少林现为山东大学金融研究院教授、博士生导师。1971年12月生人，1999年获得博士学位，师从彭实戈院士。1999年至今在山东大学工作，2011 年入选度教育部新世纪优秀人才支持计划。研究领域为金融数学、金融经济学、随机优化和非线性期望理论。近年来，嵇少林与彭实戈院士、美国艺术与科学学院院士Larry Epstein教授、美国哥伦比亚大学周迅宇教授、波士顿大学苗建军教授、英国牛津大学Samuel Cohen教授等合作者在《Review of financial studies》, 《Probability theory and the related field》s和《SIAM Control and Optimization》等杂志上发表了一系列的成果。对金融市场中的资本资产定价、随机优化问题和非线性期望理论进行了系统的研究。

教育经历Education Background 工作经历Work Experience
1989.91993.7
山东大学控制科学学士1993.91996.7
山东大学运筹学与控制论硕士1996.71999.7
山东大学应用数学理学博士学位 1999.72001.8
山东大学数学学院数学学院讲师2001.92007.8
山东大学数学学院数学学院副教授副教授2007.92011.8
山东大学数学学院数学学院教授教授1999.7至今
山东大学数学院教授教授研究方向Research Focus 社会兼职Social Affiliations
金融经济学与金融数学；倒向随机微分方程和非线性期望理论及其应用；随机优化问题及其在经济和金融中的应用暂无内容版权所有?山东大学　地址：中国山东省济南市山大南路27号　邮编：250100　
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金融经济学与金融数学；倒向随机微分方程和非线性期望理论及其应用；随机优化问题及其在经济和金融中的应用

·代表论著（selected publications）
一． 金融经济学
1. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Ambiguous Volatility and Asset Pricing in Continuous Time, The Review of Financial Studies, 26 (7): 1740-1786, 2013.
2. Carole Bernard, Shaolin Ji and Weidong Tian, An optimal insurance design problem under Knightian uncertainty, Decisions in economics and finance, 36(2): 99-124, 2013.
3. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Ambiguous volatility, possibility and utility in continuous time, Journal of Mathematical Economics, 50: 269-282, 2014.
4. Shaolin ji, Li Li and Jianjun Miao, Dynamic Contracts with Learning Under Ambiguity, Preprint (download), 2016.
5. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Optimal learning under robustness and time-consistency, Preprint (download), 2018.
二． 倒向随机微分方程和非线性期望
1. Shaolin Ji and Shige Peng, Terminal perturbation method for the backward approach to continuous time mean-variance portfolio selection, Stochastic processes and their Applications, 118(6): 952-967, 2008.
2. Shaolin Ji and Xun Yu Zhou, A generalized Neyman–Pearson lemma under g-probabilities, Probability theory and related fields, 148: 645-669, 2010.
3. Shaolin Ji, Dual method for continuous-time Markowitz’s problems with nonlinear wealth equations, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 366: 90-100, 2010.
4. Mingshang Hu, Shaolin Ji, Shige Peng, Yongsheng Song, Backward stochastic differential equations driven by G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications, 124(1): 759–784, 2014.
5. Mingshang Hu, Shaolin Ji, Shige Peng, Yongsheng Song, Comparison theorem, Feynman–Kac formula and Girsanov transformation for BSDEs driven by G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications, 124(2): 1170–1195, 2014.
三． 随机优化
1. Shaolin Ji and Xun Yu Zhou, A maximum principle for stochastic optimal control with terminal state constraints, and its applications, A special issue dedicated Tyrone Duncan on the occation of his 65th birthday, Communications in Information and Systems, 6(4): 321-338, 2006.
2. Mingshang Hu, Shaolin Ji and Shuzhen Yang A Stochastic Recursive Optimal Control Problem Under the G-expectation Framework，Applied Mathematics and Optimization, 70(2): 253-278, 2014.
3. Mingshang Hu and Shaolin Ji Stochastic maximum principle for stochastic recursive optimal control problem under volatility uncertainty, SIAM J. CONTROL OPTIM.,54(2):918-945, 2016.
4. Mingshang Hu and Shaolin Ji, Dynamic programming principle for stochastic recursive optimal control problem driven by a G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications 127 (2017) 107–1.
5. Mingshang Hu, Shaolin Ji and Xiaole Xue, A Global stochastic maximum principle for fully coupled forward-backward stochastic systems, SIAM J. CONTROL OPTIM.,56(6): 4309-4335, 2018.

论文成果More>>

胡明尚and嵇少林.The existence and uniqueness of viscosity solution to a kind of Hamilton-Jacobi-Bellman equation.SIAM JOURNAL ON CONTROL AND OPTIMIZATION？？,2020.胡明尚and嵇少林.A GLOBAL STOCHASTIC MAXIMUM PRINCIPLE FOR FULLY COUPLED FORWARD-BACKWARD STOCHASTIC SYSTEMS.SIAM Journal on Control and Optimization,2019.嵇少林.The stochastic maximum principle in singular optimal control with recursive utilities.JOURNAL OF MATHEMATICAL ANALYSIS AND APPLICATIONS Journal,471,378,2019.嵇少林.Reaching goals under ambiguity: Continuous-time optimal portfolio selection.Statistics and Probability Letters,2019.嵇少林.RECURSIVE UTILITY OPTIMIZATION WITH CONCAVE COEFFICIENTS.Mathematical Control and Related Fields,2019.嵇少林.A STOCHASTIC MAXIMUM PRINCIPLE FOR LINEAR QUADRATIC PROBLEM WITH NONCONVEX CONTROL DOMAIN.Mathematical Control and Related Fields, Vol. 8, No. 3&4, 653-678,9,495,2019.

专利

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科研项目More>>

金融数学交叉融合项目, 2015/01/01-2015/12/31金融数学交叉融合项目, 2016/12/01-2017/12/31金融风险计量理论和控制技术, 2019/11/18-2024/12/31带学习的稳健最优停止问题研究, 2019/08/16-2023/12/31基于现代随机分析的金融风险计量理论-2, 2019/09/16-2024/08/30非线性期望及其应用, 2018/12/14-2022/12/31

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金融经济学与金融数学；倒向随机微分方程和非线性期望理论及其应用；随机优化问题及其在经济和金融中的应用

·代表论著（selected publications）
一． 金融经济学
1. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Ambiguous Volatility and Asset Pricing in Continuous Time, The Review of Financial Studies, 26 (7): 1740-1786, 2013.
2. Carole Bernard, Shaolin Ji and Weidong Tian, An optimal insurance design problem under Knightian uncertainty, Decisions in economics and finance, 36(2): 99-124, 2013.
3. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Ambiguous volatility, possibility and utility in continuous time, Journal of Mathematical Economics, 50: 269-282, 2014.
4. Shaolin ji, Li Li and Jianjun Miao, Dynamic Contracts with Learning Under Ambiguity, Preprint (download), 2016.
5. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Optimal learning under robustness and time-consistency, Preprint (download), 2018.
二． 倒向随机微分方程和非线性期望
1. Shaolin Ji and Shige Peng, Terminal perturbation method for the backward approach to continuous time mean-variance portfolio selection, Stochastic processes and their Applications, 118(6): 952-967, 2008.
2. Shaolin Ji and Xun Yu Zhou, A generalized Neyman–Pearson lemma under g-probabilities, Probability theory and related fields, 148: 645-669, 2010.
3. Shaolin Ji, Dual method for continuous-time Markowitz’s problems with nonlinear wealth equations, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 366: 90-100, 2010.
4. Mingshang Hu, Shaolin Ji, Shige Peng, Yongsheng Song, Backward stochastic differential equations driven by G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications, 124(1): 759–784, 2014.
5. Mingshang Hu, Shaolin Ji, Shige Peng, Yongsheng Song, Comparison theorem, Feynman–Kac formula and Girsanov transformation for BSDEs driven by G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications, 124(2): 1170–1195, 2014.
三． 随机优化
1. Shaolin Ji and Xun Yu Zhou, A maximum principle for stochastic optimal control with terminal state constraints, and its applications, A special issue dedicated Tyrone Duncan on the occation of his 65th birthday, Communications in Information and Systems, 6(4): 321-338, 2006.
2. Mingshang Hu, Shaolin Ji and Shuzhen Yang A Stochastic Recursive Optimal Control Problem Under the G-expectation Framework，Applied Mathematics and Optimization, 70(2): 253-278, 2014.
3. Mingshang Hu and Shaolin Ji Stochastic maximum principle for stochastic recursive optimal control problem under volatility uncertainty, SIAM J. CONTROL OPTIM.,54(2):918-945, 2016.
4. Mingshang Hu and Shaolin Ji, Dynamic programming principle for stochastic recursive optimal control problem driven by a G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications 127 (2017) 107–1.
5. Mingshang Hu, Shaolin Ji and Xiaole Xue, A Global stochastic maximum principle for fully coupled forward-backward stochastic systems, SIAM J. CONTROL OPTIM.,56(6): 4309-4335, 2018.

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[1]胡明尚and嵇少林.The existence and uniqueness of viscosity solution to a kind of Hamilton-Jacobi-Bellman equation.SIAM JOURNAL ON CONTROL AND OPTIMIZATION？？, 2019.[2]胡明尚and嵇少林.A GLOBAL STOCHASTIC MAXIMUM PRINCIPLE FOR FULLY COUPLED FORWARD-BACKWARD STOCHASTIC SYSTEMS.SIAM Journal on Control and Optimization, 2018.[3]嵇少林.The stochastic maximum principle in singular optimal control with recursive utilities.JOURNAL OF MATHEMATICAL ANALYSIS AND APPLICATIONS Journal, 471,378, 2019.[4]嵇少林.Reaching goals under ambiguity: Continuous-time optimal portfolio selection.Statistics and Probability Letters, 2018.[5]嵇少林.RECURSIVE UTILITY OPTIMIZATION WITH CONCAVE COEFFICIENTS.Mathematical Control and Related Fields, 2018.[6]嵇少林.A STOCHASTIC MAXIMUM PRINCIPLE FOR LINEAR QUADRATIC PROBLEM WITH NONCONVEX CONTROL DOMAIN.Mathematical Control and Related Fields, Vol. 8, No. 3&4, 653-678, 9,495, 2019.[7]胡明尚,嵇少林and彭实戈.Comparison theorem, Feynman–Kac formula and Girsanov transformation for BSDEs driven by G-Brownian motion.Stochastic Processes and their Applications, 2014.[8]嵇少林.Recursive Utility Maximization for Terminal Wealth under Partial Information.Math. Probl. Eng., 2016, 2016.[9]嵇少林.Explicit solutions for continuous time mean-variance portfolio selection with nonlinear wealth equations.systems & control letters,104,1, 2017.[10]嵇少林and孙钏峰.The least squares estimator of random variables under sublinear expectations.Journal of MATHEMATICAL ANALYSIS AND APPLICATIONS, 451,906, 2017.[11]胡明尚and嵇少林.Dynamic programming principle for stochastic recursive optimal control problem driven by a G-Brownian motion.Stochastic Processes and their Applications, 127,10, 2017.[12]嵇少林.A generalized Neyman–Pearson lemma for g-probabilities.Probability theory and related fields, 148,645, 2010.[13]嵇少林.A maximum principle for fully coupled forward–backward stochastic control system with terminal state constraints.Journal of MATHEMATICAL ANALYSIS AND APPLICATIONS, 407,200, 2013.[14]嵇少林.Recursive Utility Maximization for Terminal Wealth under Partial Information.Mathematical Problems in Engineering, 2016.[15]嵇少林.The Neyman-Pearson lemma under g-probability.COMPTES RENDUS MATHEMATIQUE, 346,209, 2008.[16]嵇少林.Solutions for functional fully coupled forward–backward stochastic differential equations.Statistics and Probability Letters, 2015.[17]嵇少林.A note on functional derivatives on continuous paths.Statistics and Probability Letters, 2015.[18]嵇少林.Fully coupled forward-backward stochastic differential equations on Markov chains.Advances in Difference Equations, 2016.[19]嵇少林.Recursive Utility Maximization for Terminal Wealth under Partial Information.Mathematical Problems in Engineering, 2016.[20]胡明尚and嵇少林.Stochastic maximum principle for stochastic recursive optimal control problem under volatility ambiguity.SIAM J. CONTROL OPTIM., 2016.共64条1/4 首页上页下页尾页页
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不确定性和非线性期望及其应用

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金融高频数据挖掘：理论与实践/2020-2021/秋学期/36课时/2.0学分/0190141 数理经济学引论/2020-2021/秋学期/36课时/2.0学分/0190147 数理经济学引论/2020-2021/秋学期/36课时/2.0学分/0190147 金融高频数据挖掘：理论与实践/2020-2021/秋学期/36课时/2.0学分/0190141 随机过程基础/2019-2020/秋学期/36课时/2.0学分/0190148 金融建模与投资管理中的数学/2019-2020/春学期/32课时/2.0学分/0200057

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本科生课程

课程名称：学年：学期：学时：学分：课程号：
随机微分方程理论 2018-2019 秋学期36 2 0200037
数理经济学基础2018-2019 秋学期36 2 0200020
随机微分方程基础 2018-2019 秋学期36 2 0190149
数理经济学引论 2018-2019 秋学期36 2 0190147
随机微分方程基础 2017-2018 秋学期36 2 0190149
随机过程基础 2017-2018 秋学期36 2 0190148
随机过程引论 2017-2018 秋学期36 2 0200047
随机微分方程理论 2017-2018 秋学期36 2 0200037
金融高频数据挖掘：理论与实践 2016-2017 秋学期36 2 0190141
金融高频数据挖掘理论 2016-2017 秋学期32 2 0200056

研究生课程

课程名称：学年：学期：学时：学分：课程号：
金融高频数据挖掘：理论与实践 2020-2021 秋学期36 2 0190141
数理经济学引论 2020-2021 秋学期36 2 0190147
数理经济学引论 2020-2021 秋学期36 2 0190147
金融高频数据挖掘：理论与实践 2020-2021 秋学期36 2 0190141
随机过程基础 2019-2020 秋学期36 2 0190148
金融建模与投资管理中的数学 2019-2020 春学期32 2 0200057
金融高频数据挖掘：理论与实践 2019-2020 春学期36 2 0190141
金融高频数据挖掘理论 2019-2020 春学期32 2 0200056
量化金融与投资管理中的数学方法 2019-2020 春学期36 2 0190145
随机过程引论 2019-2020 秋学期36 2 0200047
现代时间序列引论 2019-2020 秋学期54 3 0200045
随机过程基础 2019-2020 秋学期36 2 0190148
时间序列分析 2019-2020 秋学期36 2 0190002
金融建模与投资管理中的数学 2018-2019 春学期32 2 0200057
金融高频数据挖掘理论 2018-2019 春学期32 2 0200056
量化金融与投资管理中的数学方法 2018-2019 春学期36 2 0190145
金融高频数据挖掘：理论与实践 2018-2019 春学期36 2 0190141
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