刘凡永 讲师（高校）

刘凡永，男，博士毕业于华南理工大学金融工程与经济发展专业，获管理学博士学位。现任职于杭州电子科技大学经济学院金融系。2010年获国家留学基金委资助在加拿大皇后大学进行博士后访问研究1年。入选浙江省“新世纪151人才工程”第三层次和浙江省优秀青年教师资助计划。

主要研究方向为金融量化投资、金融衍生品定价、金融风险管理、金融时间序列分析等，长期从事MATLAB软件在金融学科应用的教学和科研工作。共发表英文学术论文10余篇，其中被SCI收录2篇、EI收录7篇。主持教育部留学回国基金项目，并参与省社科、钱江人才计划等多项基金研究项目。

   联系邮箱：fanyongliu@hdu.edu.cn

1994.09—1998.07  大连交通大学  大学本科学习

2000.09—2003.06  华南理工大学  硕士研究生学习

2004.09—2007.06  华南理工大学  博士研究生学习

  其中： 2005.01—2007.06  华南理工大学金融工程研究中心专职研究员

2010.09-2011.01   上海外国语大学 参加教育部留学基金委公派留学英语培训

2012.02-2013.02  加拿大皇后大学博士后访学一年。

1998.07—2000.08  中国南车集团武昌车辆厂  冲压配件分厂助理工程师

2003.07—2004.08  广东省特种设备协会  网络工程师

2007.07—至今  杭州电子科技大学  财经学院/经济学院专职教师

其中： 2007.09—2009.06  担任财经学院2005级金融学专业班主任

2008.07—2008.07  参加《SAS编程与金融统计研讨班》培训学习

2009.03—2009.04  参加在美国举行的“金融工程中的计算智能”国际会议，与金融工程领域的国际同行专家进行学术交流，并现场宣读论文。（Sheraton Music City Hotel, Nashville, Tennessee, USA.）

2010.09-2011.01   上海外国语大学 参加教育部留学基金委公派留学英语培训

2012.02-2013.02  加拿大皇后大学博士后访学一年。

一、主要讲授的本科生课程为：

1、国际投资

2、中央银行学

3、风险管理基础(校际互聘)浙江工商大学金融学院

4、金融学(乙)

5、金融软件分析

6、金融软件运用

7、金融风险管理

二、主要讲授的硕士研究生课程为：

1、金融计量分析

2、金融数据分析与软件应用

3、金融工程理论与实务

4、金融风险管理

5、风险管理实践

发表的学术论文主要如下：

(1) Fan-Yong Liu：The Hybrid Prediction Model of CNY/USD Exchange Rate Based on Wavelet and Support Vector Regression. 《The 2nd IEEE International Conference onAdvanced Computer Control(ICACC 2010)》2010, Vol.4, pp561-565. (EI检索光盘)

(2) Fan-Yong Liu：The Fuzzy Term Structure of Interest Rates of the National Debt Market in China. 《2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering Proceedings》2009，pp14-19. (EI检索光盘).

(3) Fan-Yong Liu：Bounds Pricing Method of Currency Options Based on Triangular Fuzzy Numbers, Fuzzy Programming and Fuzzy Regression. 《2009 International Conference on Advanced Management Science》2009, pp326-330. (EI检索光盘)

(4) Fan-Yong Liu：Pricing the Foreign Currency Options with the Fuzzy Numbers Based on the Garman-Kohlhagen Model. 《Lecture Notes in Computer Science》2007, vol. 4431, pp674-683 (EI检索光盘).

(5) Fan-Yong Liu, Fan-Xin Liu：Currency Options Volatility Forecasting with Shift-invariant Wavelet Transform and Neural Networks. 《Lecture Notes in Computer Science》2006, vol. 4234, pp461-468 (SCI检索).