计算机的诞生，是经济学的福音。对于经济学研究来说，计算机不仅是一种提供数据处理能力的工具，还影响了生产和生活方式。到如今，互联网已经成为生活中不可或缺的一部分。
在这个演进的过程中，传统的经济形式和商业模式发生了许多变化，经典的经济学理论需要不断被检验和修正，产生新的经济学理论。另一方面，随着分布式系统、互联网、云计算，以及近年来的大数据、人工智能和区块链等技术的发展，一个计算任务的完成往往需要多方合作，这就要求计算机协议或算法设计不仅要满足有效性，容错性等传统需要，还要考虑博弈论和经济学的约束。
不论是实际应用的交叉，还是经济学、计算机科学本身的发展需求，都要求着两学科的结合创新。计算经济学（Computational economics）就是这样一门涉及计算机科学、经济学、数学、博弈论、社会科学等领域的交叉学科。近年来，学术界在该领域里取得了长足的进步，例如美国卡内基—梅隆大学教授西蒙提出有限理性理论，斯卡夫提出可计算一般均衡理论等，计算模型也在不断发展，出现了人工神经网络模型、ACE模型等。
只有夯实理论基石，才能在应用中更加得心应手。10月19——21日，上海，最新一期CCF学科前沿讲习班将以《计算经济学的理论与应用》为主题，为大家介绍计算经济学领域的前沿问题和研究方法。
本期课程邀请了五位来自清华、上海财经大学、上海交通大学、香港大学的计算经济学领域专家以及蚂蚁金服、万向集团的负责人，从计算机经济学的基本理论、机制设计理论、具体的前沿研究课题、相关理论在区块链等领域的应用等方面，对计算经济学的原理及应用进行详尽的解读。而雷锋网将作为合作媒体，进行全程报道，无法到达现场的同学，雷锋网AI慕课学院将会呈上全程在线视频（http://www.mooc.ai/course/193）以供学习。
陆品燕，上海财经大学信息学院教授，理论计算机科学研究中心主任。2009年1月于清华大学计算机系获博士学位后加入微软亚洲研究院。
他的主要研究方向是理论计算机，并注重与其它学科的交叉，包括自然科学中的统计物理以及社会科学中的经济学与社会选择理论等。有50余篇科研论文在STOC、FOCS、SODA、EC等顶级计算机理论及博弈论的国际会议和杂志发表，荣获ICALP2007、FAW2010、ISAAC2010等重要国际会议最佳论文奖。2017年担任计算经济学方向重要国际会议WINE 2017的程序委员会主席。
摘要：
在这个讲座中，我会总体介绍计算经济学研究的对象及其主要的研究主题，并通过具体研究实例来进一步介绍研究思路、方法与技巧。
邓小铁，教授，清华大学工学学士学位, 中国科学院硕士学位, 斯坦福大学博士。现任上海交通大学教授。他曾在英国利物浦大学、香港城市大学和加拿大约克大学任教。因为对算法和博弈理论交互研究的贡献，于2008年获选ACM会士。2013年入选国家。
目前的研究重点集中在算法博弈理论包括均衡分析和机制设计, 并应用于互联网经济学金融学。近期对机器学习方法论和博弈论方法论的交互应用极为关注，特别是竞争环境下的利益攸关个体之间基于数据的相互学习，以及在金融数据获取策略分析、最优动态对策和均衡分析的应用。
摘要：
今天的互联网为不同类型的市场创造了广泛的机会，适用于各种应用：网约车、线上外卖、共享单车。但我们如何对这些平台提供的服务进行定价？这些模式定价和分配的一个共同特征是，导致这些决定的信息是基于收集的数据，包括被动观察和积极从参与者征求得来的数据。目前，学术界尚未提供一套全面的方法来解决这些新型经济体所涉及到的基于大数据，机制设计和算法方法的新业务问题。
盛子夏， 蚂蚁金服集团人工智能商业决策总监。2012年加入阿里金融，历任网商银行风险管理官，现任蚂蚁金服集团人工智能商业决策总监。目前主要工作包括构建金融知识图谱来实现下一代的金融私人虚拟助手，并实现私人银行的智能理财和资产配置服务的普及化。
加入阿里之前，在美国和新加坡先后学习和工作12年。在美国卡内基梅陇大学和新加坡国立大学商学院获得决策科学和商业策略学硕士学位。
摘要：
作为智慧城市的杭州，AI已经深入金融和生活的方方面面。在蚂蚁金服，AI作为Techfin的主要驱动力，已经在支付，信贷，客服，安全，信用，财富，保险等各个商业场景提升了现有业务价值，并着力于创造新的业务。
陶曲明，万向区块链股份公司副总经理，万云平台总经理，万向新链加速器负责人，万向区块链咨询业务负责人。陶曲明于2016年8月加入万向，负责万向区块链咨询，万云BaaS平台和Chain Base新链加速器和孵化器业务。在加入万向前，陶曲明在全球顶尖IT企业积累了超过18年的丰富服务管理和业务管理的实践经验。
摘要：
简要介绍区块链技术的产生和发展。以及基于区块链的数字代币系统对于开源软件生态及全新数字金融生态的颠覆与创新，探讨机制设计理论在未来区块链技术和商业发展中作用。
黄志毅，香港大学计算机系助理教授，第一届姚班毕业生，宾夕法尼亚大学计算机与信息科学博士。主要从事计算博弈论，机制设计，在线算法，以及差分隐私方向的理论研究工作。曾获得香港杰出青年学者以及ACM SPAA 2015最佳论文等奖项。个人主页：http://www.cs.hku.hk/~zhiyi/
摘要：
传统经济学基于贝叶斯模型的机制设计理论假设买家对所求物品的价值是从一个先验概率分布中随机采样得来，并且这个先验概率分布对于卖家是已知的。然而在实际的应用场景中，卖家只能从以往的用户数据中提取出关于这些先验概率分布的部分信息并以此为基础进行机制设计。该讲座将以一个买家一个卖家的简单模型为例，从严格的数学模型出发探讨关于如何基于用户数据设计近似利润最大化机制的一些问题：卖家需要多少数据才能设计出取得99%近似最大利润的机制？如何在一个在线机器学习的模型下平衡最大化当前利润以及学习买家信息两者之间的关系？等。
Nick Gravin，上海财经大学副教授。他于2011年在俄罗斯圣彼得堡斯特克洛夫数学研究所（St.Petersburg Steklov institute of mathematics）获得数学博士学位，并获得南洋理工大学计算机科学博士学位。Nick曾是微软新英格兰研究院、麻省理工学院的博士后研究员。Nick Gravin的研究兴趣涉及算法博弈论，凸几何与离散几何，概率论和组合优化等领域。
摘要：
预算的可行机制设计框架聚焦于在预算下从战略代理商购买物品或服务的场景。该场景提出了有趣的组合优化问题，包括众包，社交网络营销，推荐系统，频谱拍卖和隐私拍卖等应用领域。
我们将重点关注理论和应用。理论发展包括组合优化，竞争分析，近似比率，贝叶斯模型，贴现价格机制。应用方面，会涉及社交网络的兴趣影响力，定价和匹配众包任务以及隐私拍卖内容。
唐平中，博士，清华大学交叉信息研究院青年千人助理教授（2012–至今），博士生导师，计算经济学研究室主任。在加入清华大学之前，他在美国卡耐基梅隆大学计算机系从事了两年的博士后研究员工作，师从Tuomas Sandholm教授从事人工智能，拍卖，肾脏交换和机制设计的研究工作。
唐平中博士的研究兴趣是人工智能及多智能体系统，专注于互联网背景下计算机科学与经济学的交互。他在该领域著名会议及期刊发表论文四十余篇，获得IJCAI-15媒体论文奖，AAMAS-17最佳论文和最佳学生论文提名和IJCAI-17青年事业奖。
唐平中博士提出的解决方案包括百度搜索广告中的个性化保留价项目，淘宝平台的防刷单推荐算法和滴滴拼车的定价机制。
摘要：
本讲座将涵盖最优机制设计领域当中经典和前沿的结果，并将着重介绍如何将这些理论结果应用到重要的工业场景中。
上海财经大学信息学院一楼报告厅（上海杨浦区武东路100号）
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