中国财政金融政策研究中心

Lajos Horváth教授:Analysis of panel data with financial application

发布时间:2016-07-10

2016年7月9日下午14:00,美国犹他大学统计系教授,匈牙利学派代表人物Lajos Horvath教授在明德主楼801黄达—蒙代尔讲堂以” Statistical Inference for Panel Data with Financial Applications”为题发表精彩演讲。中国人民大学财政金融学院教授、英国伯明翰大学经济系教授刘振亚、前基金业协会会长孙杰、大成基金党委书记周健男、香港科技大学凌仕卿教授出席本次会议。会议由刘振亚教授主持。


                                                                    刘振亚教授主持讲座

Lajos教授是统计学领域中匈牙利学派代表人物,主要研究方向是泛函分析、断点检测,在Econometrica、JFE、Econometric Theory等杂志发表论文280多篇,被引用近万次。此次Lajos教授主要针对泛函分析中面板数据的分析进行了深入浅出的讲解,演讲针对面板数据中的变点问题提出了一系列研究方法与理论,同时结合了大量金融领域的实例,令到场学生获益匪浅。


                                            Lajos Horvath教授座客黄达-蒙代尔讲堂进行讲座

Lajos教授在演讲开篇就提出了一系列实例,指出了变点问题在金融领域的应用及其重要性,并且提出了更加接近金融市场复杂性的面板数据中变点问题的研究课题。接下来Lajos教授就面板数据中如何检测变点提出了一系列具体的统计量及检验方法,并且针对这些方法给予了Gini系数等实例论证。

紧接着,Lajos教授提出了面板数据中变点时间估计的方法,给出了利用Long-Run Variance的累加函数构造的更加有效地估计方法,并且将此方法应用于GDP数据、汇率数据等的变点时间估计,效果较为理想。

随后在互动环节,到场嘉宾就演讲内容与Lajos展开热烈讨论,而通过Lajos教授详尽而深入的讲解,大家也对于金融领域中变点问题的研究有了更为深刻的理解。

此后,刘振亚教授在伯明翰以及人民大学的博士生就自己研究方向的部分研究成果与到会的老师及业界专家进行了深入的探讨。三位博士生分别展示了各自的研究成果,研究方向涵盖隐蔽半马尔科夫过程(HSMM)研究中国股市隐藏状态、A股横截面动量效应以及DMA预测模型等诸多方面。到场专家就研究所取得的成果寄予了高度肯定与赞赏。

其后,到场的部分硕士学生也相应的展示了各自的投资策略,策略方向涵盖了价值投资、因子模型、动量策略、事件驱动等多种量化投资策略,到场老师专家指出其中不乏有一些策略极具实操意义。


                                               到场的部分学生也相应的展示了各自的投资策略

最后,前基金业协会会长孙杰、大成基金党委书记周健男、香港科技大学凌仕卿教授分别对于此次会议进行了总结性发言,总结中指出此次会议展示的研究成果意义重大,表示对于量化投资今后的发展充满信心,并且对参与会议的各位学生提出了殷切的期盼。在会议最后,刘振亚教授总结发言,对于Lajos教授的研究成果表示高度的赞赏,对于Lajos以及其他所有到场嘉宾莅临人大表示衷心的感谢,到此会议圆满结束。
 

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