<div dir="ltr"><div></div>Dear all,<br><p>Please join the <span class="gmail-il">Department</span> of Applied Mathematics for our <span class="gmail-m_-2697030182664304192gmail-m_4570176651248983672gmail-m_-3872678157160952580gmail-m_1614340128993346473gmail-m_-8419664811483974020gmail-m_6976005528318178409gmail-m_5333214891561951808gmail-il"><span class="gmail-m_-2697030182664304192gmail-m_4570176651248983672gmail-m_-3872678157160952580gmail-m_1614340128993346473gmail-m_-8419664811483974020gmail-il"><span class="gmail-m_-2697030182664304192gmail-m_4570176651248983672gmail-m_-3872678157160952580gmail-m_1614340128993346473gmail-il"><span class="gmail-m_-2697030182664304192gmail-m_4570176651248983672gmail-m_-3872678157160952580gmail-il"><span class="gmail-il">colloquium</span></span></span></span></span> this coming <span class="gmail-il">Monday</span> at 1:50pm in RE 104 (formerly E1 104).  Graduate students interested in mathematical finance are especially encouraged to attend.  Note the room change from the fall semester.<br><br><b>Time:</b> <span class="gmail-il">Monday</span>, January 23, 1:50pm-2:55pm<br><b>Location:</b> RE 104 (Rettaliata Engineering Center)<br>Coffee and cookies afterward in RE 112 until 3:30pm<br></p><b>Speaker:</b> Igor Cialenco, Associate Professor of Applied Mathematics, Illinois Institute of Technology<br><br><b>Title:</b>  Time Consistency in Decision Making<br><br><u><b>Abstract</b></u><br>The speaker will discuss the time consistency related to dynamic decision making subject to various uncertainties that evolve in time. Typically, decisions are made subject to the decision maker&#39;s preferences, which may change in time and thus they need to be progressively assessed as an integral part of the decision making process. Naturally, the assessment of preferences should be done in such a way that the future preferences are assessed consistently with the present ones. Traditionally, in finance and economics, the preferences are aimed at ordering cash and/or consumption streams. A convenient way to study preferences is to study them via numerical representations, such as (dynamic) risk measures, and (dynamic) performance measures. The speaker proposes a new flexible framework allowing for a unified study of time consistency of these measures, but also suited for a large class of maps. The time consistency is defined in terms of an update rule, a notion that would be discussed into details and illustrated through various examples. Additionally, The speaker will give a fair overview of some known and popular existing forms of time consistency and the connections between them. This is a joint work with Tomasz R. Bielecki and Marcin Pitera.<br clear="all"><div><br></div><div><u><b>Speaker Bio<br></b></u>Igor Cialenco is an Associate Professor of Applied Mathematics at IIT, and also the Director of Graduate Studies and the Co-Director of the Mathematical Finance Program (with Tomasz Bielecki).  His research interests include probability and stochastic processes, stochastic PDEs, risk measures and models, and operator theory.<br></div><div><br>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Robert B. Ellis, PhD<br>Assoc. Prof., IIT Applied Mathematics<br>10 W 32nd St, E1 208, Chicago, IL 60637<br><a href="mailto:rellis@math.iit.edu" target="_blank">rellis@math.iit.edu</a><br><a href="http://math.iit.edu/%7Erellis/" target="_blank">http://math.iit.edu/~rellis</a><a href="http://math.iit.edu/%7Erellis/" target="_blank"></a></div></div>
</div></div>