统计与大数据研究院2021级博士生梁果与其导师助理教授张琨，上海交通大学安泰经济与管理学院的教授罗俊合作的论文“A FAST Method for Nested Estimation”在管理科学顶级期刊，UT-Dallas 24期刊《INFORMS Journal on Computing》在线发表。《INFORMS Journal on Computing》为美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）季刊，是管理学24种国际顶级期刊（UTD24 Top Journals）之一，主要发表运筹学与计算科学交叉领域的最新研究成果。

论文概述

嵌套估计涉及对条件期望函数的期望值进行估计，在运筹学和机器学习中有着许多重要的应用。嵌套仿真是这种估计的一种经典方法，嵌套仿真估计量均方误差（mean squared error, MSE）的收敛速率较慢，仅能达到总预算的-2/3阶。为了加快收敛速率，本文通过结合Jackknife方法和嵌套仿真方法，构建了FAST估计量。该方法更有效地使用内层样本，使得估计量的最优偏差和方差同时减小。本文还提供了一种高效算法，确保估计量的MSE在实际中以其理论速度衰减。在数值实验中，本文将提出的估计量分别应用于运筹学和机器学习领域的投资组合风险度量和贝叶斯实验设计，数值结果与提出的理论相一致。

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作者简介

梁果，中国人民大学统计与大数据研究院2021级博士研究生。目前有一篇论文被管理科学顶级期刊，UT-Dallas 24期刊《INFORMS Journal on Computing》在线发表。梁果曾于2023年11月参加了在福州大学举办的中国运筹学会金融工程与金融风险管理分会第十二届年会，在会议上获得了“青年学者最佳论文”第一名。他还于2024年1月参加了在香港科技大学举办的第十四届POMS-HK国际会议并进行学术报告。梁果在博士学习期间成绩优异，多次获得博士生学业奖学金一、二等奖和博士生学习优秀奖学金三等奖。

张琨，中国人民大学统计与大数据研究院助理教授，博士生导师。研究领域包括随机仿真、机器学习、金融工程与风险管理等。已在Operations Research (UTD24)、INFORMS Journal on Computing (UTD24)、European Journal of Operational Research和Naval Research Logistics等管理科学顶级期刊发表多篇学术论文。

罗俊，上海交通大学安泰经济与管理学院教授，博士生导师。研究领域包括随机建模、仿真优化、统计学习，以及它们在服务运营管理、健康医疗管理和金融风险管理等方面的应用。在Operations Research (UTD24)、INFORMS Journal on Computing (UTD24)、Naval Research Logistics和IISE Transactions等管理学顶级期刊上发表多篇学术论文。