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【信息通知】香港科技大学郑星华教授学术讲座

2019-7-18 10:28:00

 

为了进一步营造科学研究范围,开拓国际学术视野,提升研究能力、学术水平和国际交流能力,大连海事大学航运经济与管理学院、综合交通运输协同创新中心于2019年7月21日邀请了香港科技大学郑星华教授来我校做学术讲座。

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

讲座主题:Factor Modeling for Volatility

专家简介: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。

AbstractThis talk consists of two parts. In the first part, under a high-frequency and high-dimensional setup, we establish a framework to estimate the factor structure in idiosyncratic volatility. We show that the factor structure can be consistently estimated by conducting principal component analysis on the idiosyncratic realized volatilities. Empirically, we confirm and identify the factor structure in idiosyncratic volatilities of S&P~500 Index constituents. In the second part, motivated by strong empirical evidence, a single-factor volatility model is proposed. Empirical examination of the model reveals that the simple model well explains the co-movement feature of volatilities, and leads to substantial gain in volatility forecasting.