北 京 大 数 据 研 究 院
BEIJING INSTITUTE OF BIG DATA RESEARCH
主题交流 | “大数据研究与应用”系列讲座报名链接

微信图片_20180620183531.jpg


6月23日,北京大数据研究院将继续为大家带来大数据讲座活动,邀请到来自纽约市立大学巴鲁克商学院的彭琳教授和来自宾夕法尼亚州立大学的刘思源助理教授做大数据应用领域的主题演讲。


演讲主题

1. Investor Attention and Financial Markets

2. Mobile Advertising: Methods, Systems and Evidences from Large-Scale Randomized Field Experiments


时间地点

时间:2018年6月23日(星期六) 10:00

地点:北京大学静园六院一层会议室


演讲嘉宾

lin.jpg

Prof. Lin PENG

彭琳教授是纽约市立大学巴鲁克商学院的Krell金融学讲席教授,博士生导师。彭教授同时也是巴鲁克大学”人事和预算委员会”委员和金融博士生项目负责人。她本科就读于中国科技大学,在杜克大学获取金融博士学位。她在美国联邦房贷银行担任过经济学家,于普林斯顿大学,哥伦比亚大学,新泽西理工大学,北京大学,和对外经贸大学担任过访问教授。


彭教授的前沿研究获取多项奖励和科研基金,在教学上也曾获得商学院最佳教师奖。她组织过多项学术会议,现任”金融管理协会调查和综合系列”编委,和”金融管理杂志”副主编, 曾担任过”管理科学杂志”的客座副主编,和多个顶尖杂志审稿人。她的研究领域是金融经济学理论与实证,包括公司治理和高管薪酬、市场微观结构,行为金融学,和资产定价。她先后在国际项尖的经济与金融学期刊,包括《美国经济评论》(AER),《金融杂志》(JF),《金融经济学杂志》(JFE),《金融研究评论》(RFS) 等上发表多篇论文。其中公司治理和高管薪酬的文章被选为《金融杂志》2014年的领头文章。彭教授的投资者关注与资产定价方面的研究被广泛引用,是最早开创这个领域的研究论文之一。她的市场微观结构的文章被路透社和《机构投资者杂志》专门报导。彭教授作为企业激励机制研究专家就华尔街金融风暴接受过《财经杂志》的专访和报导。她2012年获全美华人金融协会最佳论文奖。

微信截图_20180621175108.png

Dr. Siyuan LIU

Assistant Professor of Information Systems, Smeal College of Business, Penn State University; Director of Business Intelligence, Blockchain Lab, Purdue University. Dr. Liu received the first Ph.D. degree from Hong Kong University of Science and Technology, and the second Ph.D. degree from University of Chinese Academy of Sciences. Dr. Liu’s research was published in top venues in data mining, artificial intelligence, machine learning, information systems and management, etc. Dr. Liu was the receipt of Google Faculty Research Award, Marketing Science Institute Award, etc. Dr. Liu was also the author of the book Big Data, Big Marketing.



Lecture content: Rapid improvements in the precision of mobile technologies make it possible for advertisers to go beyond using the real-time static location and contextual information about consumers. In this talk, I will cover a set of new mobile advertising methods and strategies that leverage the full information on consumers’ offline movement trajectories from different mobility dimensions. This work can be viewed as a first step to study the digitization of individual offline behavior and how it can be linked to a better understanding individual preferences and decision-making.


20180623讲座报名.png

手机扫描二维码报名