近期，国家自然科学基金委员会公布2026年度国家自然科学基金集中接收申请项目评审结果。金融学院刘昊洋副教授（预聘制）、邹心璐副教授（预聘制）申报项目喜获立项，两项项目均获批国家自然科学基金青年科学基金项目。
近年来，金融学院高度重视国家级科研项目培育与申报工作，紧密围绕国家重大战略需求和金融学科前沿研究方向，持续深化有组织科研，不断激发教师科研创新活力，国家级项目申报培育工作取得积极成效。本次青年项目的成功立项，是学院有组织科研建设取得的又一阶段性成果。
项目一
项目类型：青年科学基金项目（C类）
项目名称：锥约束随机凸优化问题的随机逼近算法
负责人简介：
刘昊洋，东北财经大学金融学院讲师，硕士生导师，大连理工大学博士。主要研究方向为风险管理背景下连续优化问题的理论及其算法。目前已在《中国科学》、Journal of Global Optimization等期刊上发表多篇学术论文。主持国家自然科学基金项目1项，辽宁省教育厅高校基本科研项目1项。
项目简介：在风险管理领域，锥约束随机凸优化问题具有广泛的应用背景，例如多任务联合学习和随机Steiner最小树问题的应用。当前，锥约束场景下可高效执行的随机逼近方法存在着显著的研究空白。本项目聚焦于期望定义的锥约束随机凸优化问题，系统开展随机逼近方法研究，包括基于样本问题线性化的增广Lagrange函数，构建子问题非精确求解的随机逼近算法，建立其期望迭代复杂度界与收敛性高概率保证；构建随机半定优化专用算法，完成复杂度分析并构造子问题高效求解方案；构建p阶范数矩阵锥约束问题的随机逼近算法与收敛性理论。本项目成果有望丰富随机优化算法理论体系，为风险管理领域相关优化问题提供理论支持与数值求解方法。
项目二
项目类型：青年科学基金项目（C类）
项目名称：基于社会网络的合作与协调监管机制：理论与实验
负责人简介：
邹心璐，东北财经大学金融学院副教授（预聘制）、上海财经大学经济学博士。主要研究方向为行为与实验经济学，行为博弈论等。主持国家自然科学基金项目1项。研究成果发表在Economic Theory、Journal of Economic Behavior & Organization等国际高水平期刊。
项目简介：人工智能等技术进步带来监管对象数量激增、风险水平差异显著等新兴监管挑战，现有监管机制因缺乏针对性与差异化，难以有效促进群体合作与协调，亟待创新。基于被监管对象的社会网络结构与其合作或协调行为的密切关联，本项目聚焦两类监管场景：当监管者可观测完整网络结构时，提出“最小链接抽查”机制，针对性抽查网络链接数最少的个体，精准监管潜在非合作者；当监管者仅能观测网络全局特征时，首先识别该特征对群体协调效率的影响规律，再提出“特征分层抽查”机制，对各类网络分层并实施差异化抽查。本项目结合行为博弈理论与实验室实验，研究成果有望为数字化平台治理等监管实践提供理论与实证支撑。
