박지홍

연구 분야 / Research Interests

박지홍은 딥러닝을 금융 응용에 적용하는 연구를 진행하고 있습니다. 옵션 가격 결정의 신뢰성을 높이기 위한 이상 점수(anomaly score) 기반 모델, 금융 변동성 예측에서 신경망의 내부 추론 vs 패턴 학습 메커니즘 분석, 그리고 PINN 기반 변동성 곡면 보정(volatility surface calibration)을 핵심 주제로 다룹니다.

Jihong’s research applies deep learning to financial applications. His main topics include anomaly-score-based reliable option pricing, deciphering the internal evidence (logical reasoning vs pattern fitting) of neural networks in financial volatility prediction, and PINN-based volatility surface calibration with deep OTM smile.

Publication paper

진행 중인 연구 / Ongoing Research

• Reliable option pricing through deep learning: An anomaly score-based approach
• Logical Reasoning or Pattern Fitting? Deciphering Deep Learning’s Internal Evidence in Financial Volatility Prediction
• Rough Volatility Model and PINN for Volatility Surface Calibration with Deep OTM Smile

학력 / Education

• MS-PhD, 수학/통계학과, 전남대학교
• BS, 통계학과, 전북대학교(졸업)