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邀请，1月10日上午，山东财经大学郭洪峰教授在砺志楼114作了题为《基于拓扑数据分析和复杂网络的全球股市风险联动研究》的讲座。相关师生聆听了此次讲座，讲座由唐忠宝老师主持。
讲座伊始，郭洪峰教授结合全球化背景，点明了全球股市风险联动研究的现实意义。他指出，当前全球股市关联性日益增强，局部市场风险易通过联动效应扩散形成系统性风险，传统线性分析方法难以精准捕捉股市联动的非线性、非平稳特征，亟须创新研究方法破解这一难题。随后，郭教授围绕讲座核心主题，系统阐述了研究的核心思路与技术路径。他介绍，研究首先通过拓扑数据分析挖掘全球股市联动特征，借助Vietoris-Rips复形构建股市数据拓扑结构，提取持久条形码识别临变状态关键信号——当条形码中高维拓扑特征持续长度突变时，即提示市场可能进入风险临变阶段。在此基础上，依托复杂网络理论，以各国股市为节点、市场间收益率相关系数为边权重构建加权无向网络，通过节点度、聚类系数、介数中心性等拓扑度量，深入分析全球股市关键时间点的风险传导特征，精准定位风险传导的核心枢纽市场。
郭教授重点强调，研究的核心创新在于实现拓扑数据分析与复杂网络的有机融合：以拓扑数据分析提取的临变信号为触发条件，聚焦关键时间点解析风险传导机制；同时将复杂网络节点重要性排序结果反哺拓扑数据分析，优化复形构建权重分配，提升临变信号识别精准度。
郭洪峰教授现任山东财经大学统计与数学学院副院长、博士生导师，长期深耕数理经济与金融领域的教学科研工作。他主讲《数学分析》《概率论与数理统计》《经济博弈论》《金融计量经济学》等本科生及研究生课程，教学成果丰硕，曾获山东省教学成果奖2项，主持山东省本科教学改革重点课题、面上课题多项，牵头建设省级一流本科课程1门。科研方面，他在《中国科学》《Physica A: Statistical Mechanics and its Applications》《Topology and its applications》等国内外权威学术刊物发表论文20余篇，主持国家自然科学基金1项、山东省重点研发重大项目2项、山东省自然科学基金和社会科学基金各1项，以及其他各类课题10余项，在拓扑数据分析与金融风险建模交叉领域成果显著。
