来源：科研办公室   作者：王晓宇   摄影：王晓宇   审核：李玲   上传：王晓宇   发布：王晓宇

4月19日下午，经济与管理学院刘兵副教授应邀做题为“金融时间序列分解—集成分类方法及其应用研究”的学术报告，报告会在经济与管理学院212会议室举办，由经济与管理学院副院长李玲主持，经济与管理学院高级职称、博士及部分教师聆听了报告。

刘兵，副教授，中国计算机学会（CCF）会员，CCF人工智能与模式识别专业委员会委员，安徽省产业经济学会理事。主要从事人工智能金融、经济统计等方面的研究。主持教育部人文社会科学研究青年基金项目、安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目等多项省部级课题；公开发表论文多篇，其中SCI/EI/CSSCI收录近10篇。

刘兵副教授的报告会包括五个方面内容：一是绪论。从研究背景、研究意义、国内外研究现状、研究内容、创新点等方面，论述金融时间序列分类方法的基本情况。二是理论基础。从EMD基本理论、集合经验模态分解（EEMD）、自适应噪声完备集合经验模态分解等角度，阐述金融时间序列分解的理论基础。三是基于低频近似表示的金融时间序列分类方法。刘兵副教授针对金融时间序列由于“尖峰厚尾”与“波动丛聚”而导致的低频趋势和高频波动相互交织干扰的问题，提出基于低频近似表示的时间序列分类方法。四是基于ICEEMDAN和小波阈值的金融时间序列去噪分类方法。通过实证数据论述该方法在改进基础方法性能方面的应用前景。五是时间序列分类方法在金融领域中的应用。结合股票指数变动，探讨分类方法在在线组合投资中的应用。会后，刘兵副教授结合自身在科研论文写作方面的经验，与参会教师展开分享交流。