大数据浪潮彻底改变了金融市场的面貌，带来了前所未有的高速、规模庞大、复杂及高维的数据流。人们已不能再依赖传统方法去从这些海量资讯当中分析出深入的见解，而是需结合计量经济学、统计学与机器学习等先进工具。在这个充满变革的时代，香港科技大学的李莹莹教授是此方面的卓越学者，致力发展严谨的方法，以释放金融大数据在统计学习、大型投资组合优化、个人化财务决策、波动率估算与预测等方面的潜力。

李莹莹教授的研究在统计学与金融学当中展现出深厚的学术造诣与创新精神。她的突破性贡献包括运用高频数据，建立崭新的模型以估算庞大的波动率矩阵，从而实现稳健的大型投资组合选择。她亦率先提出以统计学习為基础的个人化资產配置框架，推动财富管理策略的个人化发展。她在高维因数模型、共同跳跃网络及微结构杂讯修正方面的研究，重新定义了在现代市场环境下的波动率量度与推论方式。这些具影响力的研究成果持续刊登于统计学、金融学及经济学的顶尖期刊，包括《Econometrica》、《Review of Financial Studies》、《Journal of Financial Economics》、《Annals of Statistics》、《Journal of the American Statistical Association》及《Journal of Econometrics》。她对学术界的影响力亦透过担任重要编辑职务进一步扩展，目前為《Journal of the American Statistical Association》及《Journal of Econometrics》的副编辑。

李教授是其领域当中最具影响力的学者之一，曾获多项殊荣，包括竞争激烈的国家自然科学基金青年科学家项目（A类）／杰出青年科学基金（2025年）、香港研究资助局（RGC）高级研究学者奖（2023年），以及国家自然科学基金优秀青年科学基金（2019年）。她的前瞻性研究项目获香港研究资助局（RGC）及国家自然科学基金（NSFC）资助，旨在推动金融大数据研究的前沿发展，并将尖端和创新融入风险管理、投资组合优化及资產定价的实用工具当中。她的专业成就亦让她获选為金融计量经济学学会（SoFiE）会士，并自2019年起担任该学会理事会成员。

李教授于2003年毕业于北京师范大学，取得数学学士学位，并于2008年获得芝加哥大学统计学博士学位。在普林斯顿大学任教及完成博士后研究后，她于2009年加入香港科技大学，并展现出卓越的学术领导能力。她曾担任香港科技大学（广州）金融科技学域的署理主任，率先推动将机器学习融入金融研究。现时，她领导香港科技大学 FinStaR 实验室，专注研究投资组合分析、高维推论、高频数据应用及金融领域的个人化统计学习等核心挑战。

李教授致力培育未来领袖，亦是一位充满热诚的教育工作者，屡获香港科技大学商学院「院长教学卓越嘉许奖」。她的悉心指导，已助超过15位博士生及博士后研究员在全球学术界及知名金融机构开展成功事业。

透过其突破性的研究、前瞻性的领导力及啟发性的教学，李莹莹教授持续引领金融计量经济学的发展，协助金融业掌握大数据时代的复杂挑战与潜在机遇。