3月24日，由中国人民大学统计学院概率统计研究所，北京大学光华管理学院商务统计与计量经济系，对外经济贸易大学统计学院，哈尔滨理工大学应用科学学院联合举办，由中国人民大学统计学院概率统计研究所和北京大学商务智能研究所承办的第三届“中国北区统计与优化建模研讨会“在明德主楼1030会议室顺利进行。意大利萨莱诺大学校长Aurelio Tommasetti教授，中国人民大学统计学院副院长张波教授出席会议并致辞。会议由对外经济贸易大学信息学院副院长倪耀东教授主持。

Loia教授首先讨论了粒计算(GrC)与计算智能(CI)在提高城市态势感知(Situational Awareness)方面的应用。他指出，随着大数据时代的到来，基于势态感知和大数据驱动的城市内决策支持系统(City-scale DDS)将成为建设智能城市与解决城市发展问题的的关键。

余乐安教授介绍了基于商务智能(Business Intelligence)的量化交易算法的研究。在报告中，他介绍了基于商务智能的智能化的量化择股模型，集成的量化择时模型以及两阶段法的配对交易策略，并针对未来发展方向提出了将选股模型扩展为多目标模型以提高模型收益，在择时模型中引入在线学习模式，实时作出交易，以及提高配对策略中价差预测的展望。

王永进教授介绍了斜扩散过程(Skew diffusion processes)及其随机分析(Potential Analysis)的思想方法在金融及经济领域的应用。王教授先介绍了反射过程(Reflected Processes)，随后引入了斜布朗运动(Skew Brownian motions)、反射O-U过程(Reflected O-U processes)和斜费勒分支过程(Skew Feller’s branching Processes)，最后通过研究首达时(First Passage Time)与离散逼近(Discrete Approximation)介绍了对斜扩散过程的位势分析。

王汉生教授和魏哲巍副教授分别报告了研究成果。王教授通过广告投放数据描述、预测点击模型介绍了点击率预测与实时竞价(Real Time Bidding)广告投放,并介绍了应用该模型指导定价的实例。魏教授介绍了在大数据研究中基于数据流(Data Stream)和持久性数据库(Persistent Database)的持久性数据素描(Persistent Data Sketching)及其作为实事指针(Implementation)的应用；以及利用矩阵近似、奇异值分解来判断两组数据的相似程度。

最后，周静博士与吴奔博士分别就互联网微观数据的信用评价和舍入误差与波动率估计作了报告。