【海大百川系列讲座通知】第33期综合交通运输协创中心鲲鹏大讲堂

2019-07-18 5770

【讲座时间】 2019年7月21日 8：30—10：00

【讲座地点】 大连海事大学大学生活动中心501

【讲座嘉宾】 郑星华，香港科技大学资讯、商业统计及营运学系（ISOM）教授。

【讲座主题】 Factor Modeling for Volatility

【嘉宾简介】郑星华，香港科技大学资讯、商业统计及营运学系（ISOM）教授。2000年毕业于北京师范大学数学系，2003年于北京大学数学系获硕士学位，2008年于芝加哥大学获统计学博士学位。数理统计学会（IMS）成员、金融计量经济学会（SoFiE）成员、国际中国统计协会（ICSA）成员。研究领域包括高维统计、投资组合管理、高频金融数据、随机游走等。任《Statistica Sinica》副主编，《Annals of Applied Statistics》、《Annals of Probability》、《Annals of Statistics》、《Computational Statistics and Data Analysis》、《Journal of Business & Economic Statistics》等期刊审稿人。曾发表《On the Inference About the Spectral Distribution of High-Dimensional Covariance Matrix Based on High-Frequency Noisy Observations》、《Statistical Properties of Microstructure Noise》、《Efficient Estimation of Integrated Volatility Incorporating Trading Information》、《Realized Volatility When Sampling Times are Possibly Endogenous》等重要研究成果。参与的研究项目包括香港研资局优配研究基金（GRF）项目《Statistical Inference of Large Factor Models》、《High-dimensional Inference with Applications to Large Portfolio Management》、《Particle Systems in Random Environments》等。

【讲座内容】本演讲分为两个部分。在第一部分中，我们在高频率和高维的设置下，建立了一个框架来估计特质波动率的因子结构。我们表明，通过对特有的已实现波动率进行主成分分析来一致地估算因子结构。在实证上，我们确定并识别了标普500指数成分的特质波动性的因子结构。在第二部分中，在强有力的经验证据的激励下，提出了一个单因素波动率模型。对模型的实证检验表明，该简单模型较好地解释了波动率的联动性特征，并导致了波动率预测的实质性收益。