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10月24日-25日，第八届中国R语言会议(南昌会场)暨江西财经大学第一届金融大数据论坛在我校成功举办。本届会议由江江西财经大学金融管理国际研究院和统计之都联合主办，江西财经大学财政大数据分析中心协办。
R语言在金融大数据分析领域具有公认的广泛应用前景，本次论坛旨在充分讨论金融大数据对金融行业发展的影响及相应的应对措施。开幕式由金融管理国际研究院常务副院长严武教授主持。校长助理李良智教授首先致欢迎词，代表江西财大对专家和学者的莅临表示热烈欢迎。金融管理国际研究院院长石劲教授代表主办方致辞，介绍了会议的背景，并预祝本届会议取得圆满成功。来自澳大利亚、美国、香港地区的特邀嘉宾以及全国各地的专家学者和业界代表和我校师生近400人参加了会议。
本次论坛分为24日的主会场和25日的3个分会场。在主会场演讲中，澳大利亚邦德大学精算学院长、金融大数据分析中心主任Terry O'Neill教授以数据科学领域的精算科学为主题，讨论了R语言在精算学领域的前沿所扮演的角色。他在演讲中提到，R语言的发展之初具有很强的学术性，它始于一个核心统计学家用户群,但是现在R语言的用户群已经分布在了数据科学的各个领域。R已经被很多顶尖的精算行业组织,研究和教学机构所接受。精算学只有拥抱R语言才能更好的融入这个大数据时代。
澳大利亚莫纳什大学统计学教授、商务与经济预测中心主任Rob Hyndman教授讲述R语言在大型时间序列数据预测方面的应用。他提出，对许多组织机构来说，定期对成千上万的的时间序列进行预测越来越成为一种普遍的需求。例如,制造企业往往需要每周在数十个地点，对成千上万的产品需求进行预测以计划分配和维护适当的库存。他对当前进行大型时间序列数据预测技术进行了高屋建瓴的概括和效果展示
北京大学“百人计划”研究员，数学科学学院博士生导师姚远教授的报告是基于ODE的变量选择方法，他提出的方法既可以保证变量选择过程中的一致性，也保证了无偏性，因此优于著名的LASSO方法。他的研究团队还开发出了相应的R语言包。
10月24日下午，澳大利亚精算理事会主席、Investors Mutual Ltd分析师Michael O'Neill分析了最新的R语言在高频波动率交易市场的研究结果，他指出，这项研究的目的是利用高频数据确定价格发现,以及交易所交易价格波动之间领先/落后的关系是否随着时间的推移发生了变化。
接着，邦德大学副教授Garry Khemka分析了客观目标对退休政策的影响。最后，堡力山集团总裁李舰发表演讲，讨论了R语言在社会网络分析方面的应用。社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）是在传统的图与网络理论之上对社交网络数据进行分析的方法，如今已经成了大数据分析不可或缺的一部分。报告介绍了 SNA 的相关知识及其在R中的实现方式，并结合业界常用的Gephi软件进行图形化的讲解。此外，他还通过案例分享来说明社交网络分析的方法在业界的应用。
25日的分会场包括金融大数据专场、应用与数据可视化专场、视频专场及统计与机器学习专场。数据科学各个领域的学者和业界技术代表发表了27场报告，涵盖了数据科学的各个领域，讨论了各领域的发展现状及最新发展。会场现场罐中反响热烈，座无虚席，众多背景各异参会者以R语言为纽带，共享了一场关于R语言和数据科学的盛会。
此次会议和论坛的举办，对于如何迎接大数据时代的到来，有效利用和挖掘海量的数据和金融大数据，具有重要意义。不仅使得不同数据背景下的科研单位和企业联系更加紧密，而且，江西财经大学将作为华中地区数据科学和金融大数据的重要研究基地，站在历史的舞台上，为中国的数据科学和金融大数据发展和研究做出贡献。
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发表于 2015-11-26 17:36:48