5月30日下午，金融科技学院金科沙龙第二十期顺利举行。本次讲坛邀请了德国慕尼黑工业大学Aleksey Min教授作题为《Stationary vine copula models for multivariate time series 》的报告。本次活动采用线上形式，由副院长（挂职）程宏副教授主持。

　　Aleksey Min教授是德国慕尼黑工业大学计算机、信息和技术学院数学金融系教授，多年从事金融数学、应用统计专业领域研究，主持或参与了众多由欧盟、德国科学基金会等资助的项目，拥有丰富的高等教育教学、管理与跨国合作项目经验。

　　讲座中，他系统介绍了vine copula 的灵活构造方法，推导在自然且可验证条件下能够保证时间序列平稳性的一类最大化图结构，并进一步讨论在估计、模拟与预测等方面的计算高效算法。该理论成果不仅允许模型设定存在一定偏差（misspecification），即使专门应用于独立同分布（iid）的情形，也能拓展现有文献的研究边界。讲座内容基于与 Thomas Nagler 和 Daniel Krüger 教授的合作研究成果，力求为多元依赖结构建模及其在时间序列分析中的应用提供新的理论视角与方法工具。

　　在互动交流环节，老师们就一系列前沿问题展开了热烈和深入的讨论：（1）S-vine在非平稳金融时间序列中的应用预处理问题及其在套利建模中的作用；（2）Clayton copula与分数阶布朗运动在金融资产动力系统建模中的潜在结合路径；（3）S-vine copula模型中的Long memory与深度学习中LSTM结构差异与融合可能;（4）Vine Copula中宽度/深度限制原则在因果图学习中对正则化与稀疏建模的迁移应用；以及（5）Copula在供应链风险预测中的结合应用等，以上相关问题充分体现了老师们就多学科方法交叉融合的关注以及对后续研究的思考。