随着金融市场的不断发展和完善，相互竞争日益激烈，金融机构的风险控制变得越来越重要。对于金融机构而言，如何采取合理的手段使公司风险达到最小或者使收益最大化成为目前金融机构亟待解决的重要问题。因此,研究金融统计中的风险分析与随机控制等问题具有重要的理论和应用价值。该方向主要解决如下问题：
1、结合实际问题，采用统计学的理论和方法建立更贴近现实的大规模复杂随机系统模型以及随机复杂网络模型, 引入并融合随机分析、马氏过程、随机(偏)微分方程、随机控制等经典概率论理论和方法，建立研究大规模复杂随机系统和随机复杂网络的理论基础, 并深入研究系统解的存在唯一性、稳定性、大偏差原理、数值解、期权定价和随机控制问题，并研究其在金融风险、经济和复杂网络中的具体应用与统计分析问题。
2、利用马尔科夫决策过程以及随机控制中的理论和方法，再结合博弈论的思想，来探讨一般金融风险模型中最优风险控制的具体表达形式。主要有以下三个方面：一是对刻画公司资产的随机过程一般化，比如：考虑不完全信息下的风险盈余过程，考虑带随机波动率的风险资产模型等；二是探讨多目标下的最优风险控制问题；三是用零和博弈的思想来讨论市场中多个公司之间的最佳风险分配问题。
