金融交互网络的系统性风险估值和数字创新平台产品的评估与定价是金融风险度量和收益管理中的重要问题。基于随机分析和随机控制理论,本文从动态网络模型经验测度的收敛,平台运营最优停止值函数的建立和区块构建者财富过程的建模出发分别研究违约传染风险下的交易对手清算,动态信息下的产品评估和跳-扩散框架下区块搭建的最优退出问题。基于多个交易对手之间的违约传染特性,本文第三章建立连续时间框架下的交易对手之间相互依赖的动态网络模型。通过证明网络模型所生成的经验测度在合适度量空间下的收敛性,本文提出当交易实体数量趋于无穷时,中央清算、双边清算和混合清算等不同方式下结算效率的渐近公式。进一步,本文数值验证了所得到的结算效率渐近公式的有效性和稳健性,这为违约传染风险下动态金融网络系统性风险提供了一个有效的度量方法。此外,我们的数值结果还表明:较高的初始风险敞口和实体违约强度会导致中央清算的过早失效。本文第四章研究数字创新平台在动态信息下对产品的最优评估与定价问题。首先,我们建立强度为Cox-Ingersoll-Ross（CIR）过程的双随机泊松信息到达模型,通过亚马逊书评的实际数据分析了该模型的有效性和稳健性。基于双随机泊松信息到达,本文利用扩散逼近技术建立了产品的声誉度模型。我们将平台对产品的最优评估过程提炼为一个二维（产品声誉变量和信息到达强度变量）最优停止问题。我们证明最优停止问题的连续集在信息强度下的截口是一个开区间。该区间左右边界分别表示产品的淘汰（下架）边界和推荐（上榜）边界。由于用于刻画最优停止的二维自由边界问题通常很难求解,本文提出了一种关于二维自由边界问题的渐近展开解方法。最后,根据产品淘汰和推荐边界研究了卖家关于产品的最优定价问题。我们发现,当卖家接近销售终期时,较大的信息强度会抑制卖家的收益,这意味着卖家此时可能会因广告过度投放而损失收益。本文第五章研究区块链参与构建者的最优退出问题。首先,我们基于区块的Black-Scholes价值动态和区块收益的泊松过程模型提出跳-扩散框架下的构建者财富过程。在考虑区块搭建的成本下,我们将区块构建者的最优退出表述为一个二维（构建者财富变量和区块价值变量）最优停止问题。在跳-扩散框架下,本文证明二维最优停止问题的连续集在区块价值变量的截口可以表示为一个连通的区间形式（其右边界即为区块构建者的退出边界）.进一步,我们建立了该二维最优停止问题的闭形式粘性解。基于此,数学验证了区块构建者最优退出规则下的预期收益显著高于传统固定退出规则下的预期收益。