一、基本信息

郑超，浙江财经大学数据科学学院副教授，硕士生导师。研究成果发表在SIAM Journal on Numerical Analysis、Advances in Computational Mathematics、BIT Numerical Mathematics等国际权威期刊上。2016年6月毕业于英国赫瑞瓦特大学数学专业，理学博士；2019年2月-9月访问英国牛津大学数学学院(访问学者)，合作导师Mike Giles教授。

研究领域：随机微分方程数值解、蒙特卡洛模拟、计算金融等

主讲课程：《数理金融》、《金融产品定价》、《数学分析》等

联系方式：chaozheng@zufe.edu.cn

二、主持课题

“随机波动模型的高阶数值方法”（项目编号：11801504），国家自然科学青年基金项目，25万元，2019.01-2021.12，已结题。

三、主要论文

[1] Zheng, C. Pan, J and Wang, Q (2023). Optimal distributions for randomized unbiased estimators with an infinite horizon and an adaptive algorithm. arXiv:2304.07797 . IMA Journal of Numerical Analysis. Revision requested.

[2] Zheng, C (2023). Multilevel Monte Carlo using approximate distributions of the CIR process. BIT Numerical Mathematics, 63(2): 38.

[3] Zheng, C (2023). Multilevel Monte Carlo simulation for the Heston stochastic volatility model. Advances in Computational Mathematics, 49(6):81.

[4] Zheng, C (2021). Higher-order weak schemes for the Heston stochastic volatility model by extrapolation. Journal of Mathematical Analysis and Applications, 505(1), 125463.

[5] Zheng, C (2017). Weak convergence rate of a time-discrete scheme for the Heston stochastic volatility model. SIAM Journal on Numerical Analysis, 55(3), 1243-1263.