Profil
Despre
Cercetarea mea se ocupă de măsurarea și prognoza riscului pe piețele financiare: riscul extrem (Value at Risk și Expected Shortfall), entropia informațională, bulele speculative și crahurile, activele digitale și piețele de energie.
Mai recent, studiez cum pot fi folosite modelele mari de limbaj și time-series foundation models în prognoza riscului. O parte din aceste cercetări le fac împreună cu doctoranzii mei și cu partenerii din rețeaua doctorală MSCA Digital Finance.
Recent
Noutăți
- Prezentare la IntelligenceX 2026 (NUS, Singapore): diagnosticarea și recalibrarea prognozelor de tail risk.
- Prelegere la școala de vară HTW Berlin „Data Science for Sustainable Finance and Economics”.
- Prezentare în sesiune invitată la IFCS 2026 (Milano): foundation models în prognoza riscului.
- Articol nou în Mathematics: limitele de precizie în eșantioane finite pentru compararea prognozelor Expected Shortfall.
- Prezentare la Quantitative Finance Conference 2026 (NUS, Singapore).
- Best Paper Award la ICBE 2026 pentru „A Multimodal Vision-Language Framework for Financial Anomaly Detection”.
Direcții de cercetare
Teme de cercetare
Alegeți o temă pentru a vedea publicațiile asociate.
Repere
Lucrări selectate
In the beginning was the Word: LLM-VaR and LLM-ES
Modele mari de limbaj prognozează Value at Risk și Expected Shortfall, comparate cu modele clasice de risc prin backtesting formal.
Citește lucrarea →Can Foundation Models Manage Risk? Zero-Shot VaR and ES Forecasting with Conformal Calibration in CEE Markets
Prognoze zero-shot de VaR și ES din time-series foundation models, recalibrate cu metode conformale.
Citește lucrarea →Quantlet: the code snippet knowledge platform
Platforma Quantlet: fiecare grafic și tabel legat de cod executabil și citabil.
Citește lucrarea →Are cryptos becoming alternative assets?
O clasificare statistică a criptomonedelor în raport cu clasele tradiționale de active.
Citește lucrarea →Early warning systems for cryptocurrency markets: Predicting ‘zombie’ assets using machine learning
Avertizare timpurie cu machine learning pentru criptoactivele care devin „zombie”.
Citește lucrarea →BitMood: AI analysis of Bitcoin trends via Facebook emotions
Emoțiile din postările de pe Facebook și legătura lor cu prețul și volumul Bitcoin.
Citește lucrarea →Cursuri deschise
Cursuri
Site-uri de curs deschise, cu slide-uri, seminarii, notebook-uri, quiz-uri și cod executabil pentru fiecare grafic.
Modelarea piețelor financiare
Econometria randamentelor, volatilitate, tail risk, derivate, machine learning, LLM-uri și foundation models în finanțe, pe date reale, cu cod reproductibil.
Statistica piețelor financiare
Randamente și fapte stilizate, volatilitate, teoria portofoliului, VaR și Expected Shortfall, cu slide-uri, seminarii, notebook-uri Python și Quantlets.
Analiza seriilor de timp
De la netezirea exponențială și ARIMA la rădăcini unitare, modele de volatilitate și evaluarea prognozelor, cu cod pentru fiecare grafic.
Analiza cantitativă a piețelor de energie
Prețurile petrolului, gazelor și energiei electrice: sezonalitate, spike-uri, ARIMA și GARCH, hedging și prognoze cu machine learning.
Rețele neuronale și deep learning
Rețele neuronale și deep learning cu aplicații în afaceri.
Statistica piețelor financiare: cod
Cod SAS, R și Python pentru statistica piețelor financiare.
Alte discipline: Statistică, Econometrie, Modelarea avansată a seriilor de timp; coordonarea lucrărilor de licență, disertație și doctorat.