许青山对于彭院士的研究其实也挺感兴趣的。

“你大胆问，是关于我的研究的嘛？”

老彭很是受用。

他的观点和田刚差不多，许青山今年这个菲尔兹奖应该是跑不太了，这可是有可能会是咱们华夏第一位土生土长的菲尔兹奖获得者，现在在自己面前这副虚心求教的模样，别说老彭是不是一个好面子的人，就许青山这种行为谁能不喜欢呢？谁会觉得不涨脸呢？

“是这样的，您的倒向随机微分方程理论在金融领域的实际应用中的效果很显著，特别是在欧式、美式及亚式期权的定价，通过将定价问题转化为BSDE求解，结合蒙特卡罗模拟得到数值解，能够处理路径依赖问题。同时，BSDE模型还可以动态模拟多资产间的风险关联与收益路径，帮助投资者制定风险控制策略，尤其在市场不完全或存在约束时，例如在高借款率、流动性限制的阶段，提供对冲方案。”

许青山一开口，老彭就知道许青山是真的看过自己的理论，他满意的点了点头，随口答道。

“对，比如亚式期权中的平均价格计算。BSDE的正反向联合求解特性，会让它在期权定价、复杂衍生品估值等路径依赖问题中具有天然优势。我提出的非线性数学期望，也就是g-期望，在BSDE模型里扩展了传统线性框架，这样在使用模型预测的时候，能更贴合实际金融市场中的非线性现象，例如出现了市场摩擦、交易成本变化的时候。可以说，现在BSDE理论就是价值最为独特的金融数学工具，目前来说，没有之一。”

数学家一般在提到自己的专项研究时，都会有一种莫名其妙的自豪。

这种情绪，许青山自己有，李广直也有，现在老彭更是明显。

而且他这种自豪非常纯粹。

并不是在炫耀自己的成果，而是像是在把自己最得意的儿子拉出来遛一遛，比一比。

如果要是有同样在谈自己成果的，两人坐在一块拼起来，某种程度上来说也能算得上是学术斗蛐蛐。

“嗯，对。”

许青山点了点头，突然冒出来了一句。

“但是老彭，你的BSDE，能在华夏股市里赚大钱吗？”

许青山的话出来，餐桌上安静了。

田刚眨巴眨巴眼没敢出声，他眼神专注的看着自己面前已经吃光的餐盘，用余光去打量老彭的表情。

嘿，不愧是我徒弟。

这么俗的话都能问出来。

知道的说这里是顶级数学家餐桌，不知道的还以为是什么科学家对话社会盲流呢。

虽然老彭为人亲和，很接地气，但许青山也是第一个当着他的面提出这个问题的人。

毕竟大家懂的都懂，有时候领导让你感觉接地气，并不代表你真的能把领导拉到地里来，老彭的身份地位并不比田刚差。

这种院士级别的学者虽然不会欺负小朋友，但也不可能真让小朋友欺负去了。

许青山这话一出口，彭实戈愣了一会，半天没出声。

不过他倒是不生气，反而是认真的在思索徐青山的这个问题。

许青山观察了一会彭院士的表情，见他没有生气，知道能继续聊，这才小声地提出了自己的观点。

“老彭，我的意思其实是。”

“BSDE的数值解法，比如说蒙特卡罗模拟、离散流方法，这些数值解法都需要大量的计算资源，求解速度较传统方法来说要慢不少，我们现在的计算资源其实挺有限的，哪怕是超算平台，现在排队都排到南天门去了，但如果计算资源有限的话，BSDE就需要面对计算效率的问题，尤其在高维问题中很有可能会面临‘维度灾难’。而且这样的计算方式对于存储的需求很高，会大大地限制了实时性要求高的场景应用。”

许青山顿了顿，见彭院士听得很专注，田刚老登的表情又变了，这才继续说道。

“比如我们华夏的股市。”

“我们其实都很清楚，我们华夏的股市和其他的股市并不太一样，不管是欧式还是美式，又或者是亚式。”

“具体的情况，老彭你应该比我更了解。”

“当然，排除这种即时性很强的需求之外，关于参数敏感性的问题，也不小，模型对输入参数，例如波动率、利率这些输入参数的准确性依赖很高，参数估计偏差可能导致结果显著偏离实际。如果是股市平稳的阶段，这种参数输入倒是还好，但是在市场剧烈波动的时候，输入参数就很难保证能够即时准确。”

田刚吃惊地看着许青山在老彭面前长篇大论。

这种场面就像是什么？

关公门前耍大刀，鲁班面前玩机关。

许青山拿着人家研究出来的理论，在人家面前大谈特谈，这还不是最可怕的，最可怕的是老彭的表情越来越严肃，而且听得很认真，不知道什么时候把面前的餐盘都推开，掏出了随身带着的本子，开始比对了起来。

这又代表着什么？

这代表着许青山说的，全他妈都是对的！

不是？

你小子最近不是忙成狗屎了吗？什么时候又跑去研究老彭的BSDE理论了？

“你说的很准确，这些问题，我在后续复验理论的时候，都有遇到。”