대학경영대학금융공학과
김현균Hyun-Gyoon Kim
- 소속 금융공학과
- 연구실다산관 305-1호
- 이메일 hyungyoonkim@ajou.ac.kr
- 내선번호3667
관심분야
- 파생상품, 딥러닝
- Derivative, Deep learning
학력
- 2023.02 연세대학교대학원 박사
- 2017.02 연세대학교 학사
경력
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대표논문
- [논문] 김현균(제1), 조소윤, 김정훈*, A martingale method for option pricing under a CEV-based fast-varying fractional stochastic volatility model, COMPUTATIONAL & APPLIED MATHEMATICS, Vol.42, No.6, pp. 296-296 (08월, 2023)
- [논문] 김현균(제1), 김정훈*, A stochastic-local volatility model with Levy jumps for pricing derivatives, APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION, Vol.451, pp. 128034-128034 (08월, 2023)
- [논문] 김현균(제1), 권세진, 김정훈, 허정규*, Pricing path-dependent exotic options with flow-based generative networks, APPLIED SOFT COMPUTING, Vol.124, pp. 109049-109049 (07월, 2022)
- [논문] 김현균(제1), 권세진, 김정훈*, Fractional stochastic volatility correction to CEV implied volatility, QUANTITATIVE FINANCE, Vol.21, No.4, pp. 565-574 (04월, 2021)
연구활동
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- [논문] 고효준(제1), 권순우(제1), 김진영(제1), 이윤성, 최성택, 김현균*, ScoreCL: augmentation‑adaptive contrastive learningvia score‑matching function, MACHINE LEARNING, Vol.114, pp. 1-22 (1월, 2025)
- [논문] 김현균(제1), 허정규*, Deep learning of optimal exercise boundaries for American options, INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER MATHEMATICS, pp. 1-28 (12월, 2024)
- [논문] 김현균(제1), 김형미, 허정규*, Considering appropriate input features of neural network to calibrate option pricing models, Computational Economics, pp. 1-28 (8월, 2024)