林孟樺。Nonlinear market dynamics: Range-based hysteretic volatility modeling（演講），CFECMStatistics2024（2024.12.14-2024.12.16）。
國內外講學／研究／演講
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林孟樺。Monti Carlo Simulation and Risk Analysis（講學），Faculty of Economics, Chiang Mai University（2024.09.02-2024.09.02）。
林孟樺。Enhancing Market Volatility Prediction: A Threshold Model with a Component Range-Based Approach（演講），第33屆南區統計研討會（2024.06.27-2024.06.28）。
林孟樺。Bayesian inference of additive components range-based volatility models（演講），112年統計學術研討會（2023.12.01-2023.12.01）。
林孟樺。Bayesian inference for the realized volatility model with intra-day
financial time series（演講），國立中央大學統計研究所（2022.11.08-2022.11.08）。
林孟樺。Bayesian inference for the realized volatility model with intra-day financial time series（演講），第三十一屆南區統計研討會（2022.07.28-2022.07.29）。
林孟樺。A Bayesian analysis in long- and short-term financial volatility components with mixture distributions（演講），Feng Chia University（2022.07.08-2022.07.09）。
林孟樺。A Bayesian analysis in long- and short-term financial volatility components with mixture distributions（演講），ECOSTA ECONOMETRICS AND STATISTICS（2022.06.04-2022.06.06）。
林孟樺。A Bayesian approach to volatility estimation using the mixed frequency range-based volatility model（演講），中興大學應數系（2022.04.28-2022.04.28）。
林孟樺。Behavioral data-driven analysis with Bayesian method for risk management of financial services（演講），Feng Chia University（2019.09.06-2019.09.07）。
參與國際學術活動
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林孟樺（2024.12）。出席國際學術會議，18th International Joint Conference on Computational and Financial Econometrics and Computational and Methodological Statistics (CFE-CMStatistics 2024)。King's College London, London, UK，GBR, 英國。
林孟樺（2024.06）。出席國內學術會議，第33屆南區統計研討會暨2024中華機率統計學會年會及學術研討會。國立中山大學應用數學系，TWN, 台灣。
林孟樺（2023.12）。出席國內學術會議，112年統計學術研討會暨清華大學統計所35週年學術研討會。國立清華大學，TWN, 台灣。
林孟樺（2023.06）。出席國際學術會議，2023年臺灣財務金融學會年會暨國際研討會。靜宜大學，TWN, 台灣。
林孟樺（2022.07）。出席國際學術會議，The 6th EAC-ISBA conference (EAC ISBA 2022)。逢甲大學，TWN, 台灣。
林孟樺（2022.07）。出席國內學術會議，第三十一屆南區統計研討會暨 2022 中華機率統計學會年會及學術研討會。逢甲大學，TWN, 台灣。
林孟樺（2022.06）。出席國際學術會議，5th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2022)。Ryukoku University, Kyoto, Japan (hybrid)，JPN, 日本。