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张凯

发稿时间:2024-09-07浏览次数:15

张凯,男,汉族,197910月出生,研究生,香港理工大学应用数学博士、西澳大学博士后、莫纳什大学博士后,深圳市鹏城学者金融学特聘教授、博士生导师。2012年获得广东省“千百十”省级培养对象。主要研究领域:数字金融、金融工程与金融科技。现任广东财经大学党委常委、副校长,深圳市人文社会科学重点研究基地“大数据经济与金融研究中心”主任。在《AutomaticaApplied Soft Computing》《统计研究》《当代财经》等国内外权威期刊上发表多篇论文,担任多本国际期刊副主编和编委。近年来,承担了多项国家自然科学基金项目、 教育部重大项目、国家税务总局重点项目、广东省哲学社会科学项目、深圳市公安局经侦项目、深圳市政府和地方税务局组织的大型重点课题,以及中国银行、微众银行、国信证券、万华天智等金融机构委托的课题等;同时担任广东省数据要素产业协会专家委员、广州市数字金融协会专家委员、深圳市中级人民法院金融业务专家咨询委员、深港澳金融科技师资格考试指导专家、中央债券结算登记有限公司、深圳市东莞市等地方政府的科技创新项目评审和决策专家。曾在多家投资公司担任学术顾问。


讲授研究生课程情况

数理金融》《资产定价与风险管理》《金融机构风险管理》等课程。


荣誉奖项

 2009 Applied Numerical Mathematics 期刊最佳论文奖(IMACS

 2010 IMACS 荣誉会员

深圳市鹏城学者金融学特聘教授

广东省 “千百十” 省级培养对象

深圳市地方领军级高层次人才

深圳市海外高层次人才

深圳市第五届哲学社会科学优秀成果学术论文新人奖

深圳市第六届哲学社会科学优秀成果学术论文一等奖

深圳大学首届荔园优青


著作

1.《期货期权市场简明教程》(ISBN 978-7-5096-0941-5), 李国华、张凯著,经济管理出版社, 2010.

2.《美式期权定价: 基于罚方法的金融计算》(ISBN 978-7-5141-1992-3), 张凯著,经济科学出版社, 2012.

3.《中国经济特区的创新发展及其金融支持》(ISBN 978-7-5218-4499-3), 林小玲、张凯著, 经济科学出版社,20234 月出版.


英文期刊

1.K. Zhang, X.Q. Yang and K.L. Teo (2006). Augmented Lagrangian method applied to American option pricing. Automatica. Vol. 42, 1407-1416. DOI: 10.1016/j.automatica.2006.01.017.

2.K. Zhang and S. Wang (2008). Pricing options under jump diffusion processes with fitted finite volume method. Applied Mathematics and Computation. Vol. 201, 398-413. DOI:10.1016/j.amc.2007.12.043.

3.K. Zhang, X.Q. Yang and K.L. Teo (2008). Convergence analysis of a monotonic penalty method for American option pricing. Journal of Mathematical Analysis and Application. Vol.348, 915-926. DOI: 10.1016/j.jmaa.2008.07.072.

4.K. Zhang, X.Q. Yang and K.L. Teo (2008). A Power penalty approach to American option pricing with jump diffusion processes. Journal of Industrial and Management Optimization. Vol. 4(4): 983-799. DOI: 10.3934/jimo.2008.4.783.

5.K. Zhang and S. Wang (2008). A computational scheme for options under jump diffusion processes. International Journal of Numerical Analysis and Modeling. Vol. 6(1): 110-123.

6.K. Zhang and S. Wang (2009). A computational scheme for uncertain volatility model in option pricing. Applied Numerical Mathematics. Vol. 59: 1754-1767. DOI: 10.1016/j.apnum.2009.01.004.

7.K. Zhang, S. Wang, X.Q. Yang and K.L. Teo (2009). A power penalty approach to numerical solutions of two-factor American options. Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications. Vol. 2(2): 202-223.

8.K. Zhang, S. Wang, X.Q. Yang and K.L. Teo (2010). Numerical performance of penalty method for American option pricing. Optimization Methods and Software. Vol. 26: 737-752. DOI:10.1080/10556780903051930.

9.K. Zhang and S. Wang (2011). Convergence property of an interior penalty approach to pricing American option. Journal of Industrial and Management Optimization. Vol. 7(2): 435-447.DOI: 10.3934/jimo.2011.7.435.

10.K. Zhang and S. Wang (2012). Pricing American bond options using a penalty method. Automatica. Vol. 48: 472-479. DOI: 10.1016/j.automatica.2012.01.009.

11.K. Zhang (2012). Applying power penalty method to numerically pricing American bond options. Journal of Optimization Theory and Application. Vol. 154(1): 278-291. DOI:10.1007/s10957-012-0004-y.

12.K. Zhang and K.L. Teo (2013). Convergence analysis of power penalty method for American bond option pricing. Journal of Global Optimization. Vol. 56(4): 1313-1323. DOI:10.1007/s10898-012-9843-1.

13.K. Zhang, K.L. Teo and M. Stewart (2014). A Robust Numerical Scheme For Pricing American Options Under Regime Switching Based On Penalty Method. Computational Economics. Vol.43: 463-483. DOI: 10.1007/s10614-013-9361-3.

14.K. Zhang and K.L. Teo (2015) A penalty-based method from reconstructing smooth local volatility surface from American options. Journal of Industrial and Management Optimization.Vol. 11(2): 631-644. DOI: 10.3934/jimo.2015.11.631.

15.K. Zhang and X.Q. Yang (2017). Pricing European Options on Zero-Coupon Bonds with a Fitted Finite Volume Method. International Journal of Numerical Analysis and Modeling. Vol. 14(3): 405-418.

16.K. Zhang and X.Q. Yang (2018). Power Penalty Approach to American Options Pricing Under Regime Switching. Journal of Optimization Theory and Application. Vol. 179(1): 311-331.DOI: 10.1007/s10957-018-1299-0.

17.S. Wang and K. Zhang (2018). An interior penalty method for a finite-dimensional linear complementarity problem in financial engineering. Optimization Letters. Vol. 12: 1161-1178.DOI: 10.1007/s11590-016-1050-4.

18.Z.H. Liu, Z.H. Ding, P.X. Zhai, T. Lv, J.S. Wu and K. Zhang (2019). Revisiting the Integration of China into the World Crude Oil Market: The Role of Structural Breaks. Frontiers in Energy Research. Vol. 7: 146. DOI: 10.3389/fenrg.2019.00146.

19.K. Zhang and X.Q. Yang (2020). A power penalty method for discrete HJB equations. Optimization Letters. Vol. 14, 1419-1433. DOI: 10.1007/s11590-019-01517-7.

20.K. Zhang, X.Q. Yang and Y.H. Hu (2020). Power penalty method for solving HJB equations arising from finance. Automatica. Vol. 111, 108668. DOI: 10.1016/j.automatica.2019.108668.

21.K. Zhang, X.Q. Yang and S. Wang (2022). Solution method for discrete double obstacle problems based on a power penalty approach. Journal of Industrial and Management Optimization. Vol. 18(2), 1261-1274. DOI: 10.3934/jimo.2021018.

22.N. Li, S. Wang and K. Zhang (2022). Price options on investment project expansion under commodity price and volatility uncertainties using a novel finite difference method. Applied Mathematics and Computation. Vol. 421, 126937. DOI: 10.1016/j.amc.2022.126937.

23.K. Zhang and D. Liu (2023). Does Green Finance Promote Export Sophistication? An Analysis of the Moderating Effect Based on Green Taxes. Sustainability. Vol. 15(10), 8303. DOI:10.3390/su15108303.

24.K. Zhang, B. Cao, Y. Zhang and Y. Han (2023). A study on the influence of personality characteristics on household charitable donation behavior in China. Plos one, Vol. 18(5),e0284798. DOI: 10.1371/journal.pone.0284798.

25.W. M. Tang, K. F. C. Yiu, K. Y. Cha and K. Zhang (2023). Conjoining congestion speed-cycle patterns and deep learning neural network for short-term traffic speed forecasting. Applied Soft Computing, Vol. 138, 110154. DOI: 10.1016/j.asoc.2023.110154.

26.K. Zhang, Z. Guo, B. Cao and X. Hu (2023). Digital Economy, Entrepreneurship and Collaborative Innovation: An Evidence from China. The 2023 International Symposium on Economic Development and Management Engineering (ISEDME 2023).

27.K. Zhang, B. Cao, Z. Guo, R. Li and L. Li (2024). Research on the impact of government attention on the digital economy of Chinese provinces, Innovation and Green Development, Vol. 3(2), 2024. DOI: 10.1016/j.igd.2023.100118.

28.X. Hu, Q. Zheng, K. Zhang. Nonnegative Iterative Reweighted Method for Sparse Linear Complementarity Problem, Applied Numerical Mathematics, 203:16-31, 2024. (数学科技 T2期刊, JCR Q1)

29.Cao B, Li L, Zhang K, et al. The influence of digital intelligence transformation on carbon emission reduction in manufacturing firms[J]. Journal of Environmental Management, 2024,367: 121987.(JCR Q1)



中文期刊

1.张凯, 祝家麟, 张洁. 椭圆单侧问题的边界元计算方法 [J]. 重庆大学学报, 2003, 26(10): 27-30.

2.张洁, 祝家麟, 张凯. Laplace 方程的 Galerkin 边界元解法 [J]. 重庆大学学报, 2003, 26(10): 39-41.

3.张凯, 魏子凯. 基于 Copula 函数尾部相关性的股票交易策略 [J]. 统计与决策, 2014(16): 56-58. CSSCI

4.张凯, 林小玲, 吴松彬. 企业所得税减免能否促进创新投入?——基于 2011-2015 年企业面板数据的实证分析 [J]. 河北经贸大学学报, 2017, 38(05): 38-46. CSSCI

5.张凯, 林小玲, 傅卓荣. 增值税减免、企业税负与创新投入——基于 2013-2015 年调查数据的分析 [J]. 商业研究, 2017(11): 33-39. CSSCI

6.张凯, 严成. 创新投入的税收激励效应分析——来自软件产业的证据 [J]. 财会月刊, 2018(04): 49-55. 北大核心

7.张凯, 吴松彬. 企业异质性与加计扣除政策研发激励: 来自中国高新技术企业的实证 [J]. 科技进步与对策, 2018, 35(17):119-124. CSSCI

8.张凯, 林小玲. 财政分权、金融发展与全要素生产率提升 [J]. 经济与管理评论, 2019, 35(01): 13-23. CSSCI 扩展版

9.张凯, 朱诗怡. 高质量视角下税收是否促进了经济增长:机制与实证 [J]. 山西财经大学学报, 2020, 42(08): 27-42. CSSCI

10.张凯, 李容. 债务杠杆、数字金融与家庭财务脆弱性 [J]. 现代经济探讨, 2022(08): 1-13. CSSCI

11.张凯, 刘冬媛, 于世海. 数字贸易对出口技术复杂度的影响研究——基于金融发展有调节的中介效应模型检验 [J]. 经济问题探索, 2023(02): 144-159. CSSCI

12.张凯, 曹斌, 李容. 产业结构升级对共同富裕的影响及机制研究 [J]. 经济问题探索, 2023(06):140-156. CSSCI


主持的部分科研项目

1.主持:结构稀疏互补问题研究:理论、算法及其应用, 广东省自然科学基金, 中国, 2023- 至今.

2.主持:深圳大学大数据经济与金融研究中心, 深圳市人文社会科学重点研究基地项目, 中国,2022- 至今.

3.主持:中银粤港澳大湾区财富管理指数研究, 中国银行深圳分行, 中国, 2023 12-2024 12 .

4.主持:税务行业大模型研究,华盟科技,中国,2023 .

5.主持:中银粤港澳大湾区财富管理指数研究, 中国银行深圳分行项目, 中国, 2019 - 2023 .

6.主持:从税收数据看坪山区半导体与集成电路产业现状与发展趋势课题研究, 深圳市坪山区财政局, 中国, 2023 .

7.主持:企业迁移视角下坪山区经济与税收发展研究分析, 深圳市坪山区财政局, 中国, 2022 .

8.主持:坪山区的重点企业税收管理研究分析——以比亚迪为例, 深圳市坪山区财政局, 中国, 2022 .

9.主持:新时代深圳财税经济发展研究——深圳市生物医药产业现状及发展探析, 深圳市坪山区税务局, 中国, 2022 .

10.主持:深圳市新动能行业发展现状及前景分析, 深圳市地方税务局大企业税源局课题, 中国, 2020 - 2021 .

11.主持:场外配资、大股东公司利益侵占与股市波动影响, 深圳市公安局经侦项目, 中国, 2020 - 2021 .

12.主持:基于罚函数方法的 HJB 广义互补问题研究, 国家自然科学基金面上项目, 中国, 2019 - 2022 .

13.主持:深圳市金融业创新发展现状及前景分析, 深圳市地方税务局大企业税源局课题, 中国, 2019 - 2020 .

14.主持:投资中的 AI 交易算法开发, 万华天智投资有限公司, 中国, 2019 - 2020 .

15.主持:大鹏新区政策回顾及政策效应检验, 深圳市大鹏新区地方税务局课题, 中国, 2019 - 2020 .

16.主持:粤港澳大湾区背景下区域税收协调及高质量发展研究, 深圳市地方税务局大企业税源局课题, 中国, 2018 - 2019 .

17.主持:深圳市千户企业税源调查及下半年经济形势预测, 深圳市地方税务局大企业税源局课题,中国, 2017 - 2018 .

18.主持:鼓励创新的减免税政策效应研究, 国家税务总局专项重点课题, 中国, 2016 - 2017 .

19.主持:中国经济特区创新驱动发展的金融支持研究, 2014 年度教育部人文社会科学重点研究基地项目, 中国, 2014 - 2018 .

20.主持:福田区物业企业创新管理研究, 深圳市福田区住房和建设局项目, 中国, 2014 - 2015 .

21.主持:具有美式期权特征复杂金融合同的定价研究, 广东省哲学社会科学十二五规划项目, 中国, 2014 - 2015 .

22.主持:深圳税收结构与产业发展相关性研究, 深圳市政府发展研究中心重大研究课题项目, 中国, 2014 .

23.主持:深圳市建立期货交易所的可行性研究, 深圳市“十二五”规划课题, 中国, 2012 - 2014 .

24.主持:期权定价中无穷维互补和平衡问题的罚方法研究, 国家自然科学基金, 中国, 2011- 2013 .

25.主持:具有可提前执行特征合同的定价研究, 广东省教育厅育苗工程项目, 中国, 2011- 2012 .

26.主持:衍生品定价研究, 广东省社会科学基金, 中国, 2011 - 2012 .

27.主持:深圳工业企业发展、转移规律以及对本地经济、税收的影响, 深圳市软科学研究项目, 中国, 2010 - 2011 .

邮箱: zhangkai@gdufe.edu.cn