2026年6月1日，管理学院特邀国际著名复杂系统科学家、欧洲科学院院士、瑞士工程院院士，南方科技大学风险分析预测与管控研究院联席院长、全球金融危机监测站主任Didier Sornette教授来校访问，并作题为 “InvisibleCouplings, Visible Bubbles: How Influence Networks Endogenously Create FinancialInstability”（《隐形耦合与显性泡沫：影响力网络如何内生地产生金融不稳定性》） 的学术报告。管理学院院长赵来军、副院长刘魏巍以及管理学院80多名师生参加报告会。报告会由系统科学系副教授林坚洪主持。
刘魏巍代表学院对 Didier Sornette 教授的到来表示热烈欢迎，并介绍了其在复杂系统、金融风险与预测科学等领域的重要学术贡献。
随后，Didier Sornette围绕金融泡沫形成与金融危机预测这一重要科学问题展开报告。他首先回顾了其团队长期开展的金融泡沫诊断与崩盘预测研究，介绍了著名的对数周期幂律奇异性（LPPLS）模型。该模型揭示了金融市场泡沫形成过程中由投资者模仿行为、羊群效应以及正反馈机制所驱动的超指数增长现象，并能够为市场泡沫破裂提供概率预警。Didier Sornette结合纳斯达克互联网泡沫、2008年全球金融危机以及2015年中国股市波动等案例，展示了该方法在金融风险预警中的应用价值。
Didier Sornette作报告
在报告的第二部分，Didier Sornette介绍了其团队近年来提出的金融泡沫形成新机制。传统理论认为，市场泡沫的产生往往需要系统接近临界状态。然而，最新研究发现，现实社会经济网络普遍具有方向性和层级性，其对应的“非正规（Non-Normal）网络”结构能够在远离临界状态的条件下产生显著的瞬态放大效应，从而诱发金融泡沫和市场剧烈波动。相关成果发表于《Communications Physics》，为理解金融市场中的内生不稳定性提供了新的理论框架。
讲座现场
此外，Didier Sornette还介绍了团队利用社交媒体平台和在线投资社区数据开展的实证研究，展示了投资者之间的影响力网络如何通过信息传播、模仿行为和群体决策放大市场波动，并形成所谓的“模因股票（Meme Stocks）”现象。研究表明，网络结构中的非对称影响关系是理解现代金融市场风险的重要因素。
交流沟通
本次报告不仅加深了管理学院师生对复杂系统与金融风险研究前沿问题的理解，也为学院在网络科学、人工智能与复杂系统交叉研究领域的学术交流与国际合作提供了重要契机。
供稿人：林坚洪、游易知
审核人：顾长贵、张广
摄影：游易知
供稿部门：系统科学系
