信息爆炸时代，数据不断膨胀，利用计算机技术和数学模型进行金融分析的量化分析法在大数据时代的经济学分析中越来越常见。如何利用前沿统计方法结合经济学的理论从海量的经济数据中提取有用的信息？这是计量经济学和数量金融学学者、量化金融资深从业者李劭抒一直在关注并深耕的重点，她通过量化研究的方法构建金融数学模型及风险评估模型，用于分析和预测金融市场的各种现象和趋势，为经济科学相关领域的发展贡献己力。
    李劭抒表示，她从小就对数学充满兴趣，积极参与各类奥林匹克数理化竞赛。面对一道道复杂而有趣的数学题目，通过反复尝试和不懈努力成功解开难题后，感受到了挑战自我的乐趣，也让她更加坚定了学好数学的决心。李劭抒本科就读于厦门大学，获得会计学与数学及应用数学双学位，又先后获得常春藤盟校——康奈尔大学应用统计硕士及经济学博士学位。
    毕业后，李劭抒在华尔街的纽约梅隆银行开启了她的职业生涯，她担任副总裁一职，通过制定风险控制措施和策略，并利用模型评估和量化各种风险，进行银行业风险管理工作，带领团队主导开发了关于美联储CCAR和CECL规章制度的一系列风险管理模型和相应的程序，通过运用统计学和数据挖掘技术来识别市场趋势、异常情况等，有效提升了模型的风险预测能力，助力在交易中做到以最小化风险并最大化收益。
    2023年，李劭抒接受初创企业慕仪公司抛来的橄榄枝，担任量化分析总监，通过运用数量金融模型及资产定价理论指导公司开发并优化交易策略，并率先将机器学习理论应用于金融市场的预测和分析，从而成功构建了统计学和计量经济学模型研究金融市场波动性和预测宏观经济变化的趋势，其数量经济模型不仅得到众多终端模型用户的肯定，还获得业界同行的广泛认可，赢得众多投资者的投资兴趣和关注。
    据了解，近年来，李劭抒受邀参加国内外各大高校组织的众多学术会议，并被多国经济学会、金融学会吸收为会员。作为计量经济学和数量金融学研究学者、量化金融资深人士，她还以专家顾问身份为众多金融机构、企业提供专业的计量和数量金融方面的咨询服务，参与多个项目决策，帮助他们解决复杂的金融问题。同时，也会继续开发具有广泛行业应用价值及高效准确的计量经济学和数量经济学模型，更好服务社会，提高社会生产力。
    如今，李劭抒继续在探索中前行。在人工智能时代，她希望将传统的计量经济学及数量经济学理论和人工智能机器学习相结合，构建更加优质的数量经济和数量金融方法，为学科发展和社会生产实践贡献自己的力量。