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德國帕德博恩大學馮元化教授專題系列講座順利舉行
發布時間:2013年09月17日 00:00   作者:admin   點擊:[]

2013年9月12日下午15時,來自德國帕德博恩大學的馮元化教授“半參數金融時間序列模型”專題系列講座第一講“若干半參數 GARCH 模型極其在金融風險分解中的應用”于邵逸夫科學館513舉行。經濟研究院孫立新老師、張進峰老師、周洪濤老師等,以及我院碩士生與博士生參與了此次講座。馮教授從對計量經濟學的ARCH模型與GARCH模型的基本介紹開始了這次講座,這兩個模型在應用中有非常多的擴展形式,例如TGARCH(Threshold GRACH)模型,APARCH模型(Asymmetric Power ARCH)等,這些模型都可以對平穩回歸序列進行很好的構建。由于變動的宏觀經濟環境所帶來的規模函數的緩慢變動,金融回報率在現實中是非平穩的。正是為了解決這個問題,提出了半參數GARCH模型,由一個參數GARCH模型和非參數平滑來實現。不同的半參數GARCH模型可以解決很多重要的理論問題,也可以將金融風險進行分解。半參數GARCH模型也可以擴展到多元的情況下,來提高對資產組合或宏觀經濟風險的估計。基于半參數GARCH模型也可以提出更有效的政策建議。 2013年9月13日19時,馮教授進行了專題系列講座的第二講“用于分析高頻金融數據的半參數 ACD及相關模型”。馮教授首先介紹了金融時間序列高頻數據的特點,指出了高頻數據在揭示金融市場微觀結構和規律方面所具有的優勢。由于高頻數據不同于以往的宏觀數據以年、月采樣,而是以更加小的時間間隔如秒來取樣,這樣就能給我們更多的信息。比如就以股票在一天中的交易次數來說,往往會呈現出開盤和收盤附近交易較頻繁,而在一天的中間交易次數較少的一種模式。繼而馮教授從基本的ACD模型入手,介紹了自回歸條件久期模型的建模思想,基本假設和其與GARCH模型的相通之處。為了解決高頻數據所具有的特征模式,馮教授用局部非參數方法確定出高頻數據的趨勢,并用去趨勢后的數據進行ACD模型擬合這樣就是半參數ACD模型。在研究過程中馮教授創造性的提出了一種空間的高頻數據研究方法,即同時將一天內的數據變化和幾年內的數據變化放在一個平面內討論作出三維圖形。這樣既可刻畫一天之內的數據模式,也能看清楚一段時間內如金融危機對數據的影響。最后,馮教授提出了現有研究中存在的一些問題并對半參數ACD模型的廣泛應用和高頻數據未來的研究方向做了展望。

2013年9月17日9時,馮元化教授進行了第三講“半參數長記憶金融時間序列模型的”。吳吉林老師主持了本次報告,孫濤、吳吉林、孫立新等老師參與了此次講座。在本次講座中,馮教授主要講解了幾類比較經典的金融時間序列的長記憶模型,并對現有的金融時間序列的分整模型進行改進和修正,并利用新建模型對多種長記憶性金融時間序列的均值和方差進行預測,對新建模型的預測精度和有效性進行比較研究,改進了相關模型的理論和應用價值。

馮元化教授在講座過程中與老師、同學們進行了良好的互動,增加了對相關內容的了解與理解,拓展了今后的學術研究方向。

【文/劉陽荷 李洋 劉宗鵬 編輯/田川】

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