主讲人1：中国科学院数学与系统科学研究院 房 勇 副研究员
主讲人2：中国科学院数学与系统科学研究院 张新雨 副研究员
讲座主题1：基于随机规划的多阶段投资组合选择研究
讲座主题2：A:Detecting Financial Data Dependence Structure by Averaging Mixture Copulas
B:基金申请经验交流
讲座时间：11月19日9：00-12:00
讲座地点：管阶二
主讲人张新雨副研究员报告摘要和个人简介：
Abstract
A mixture copula is a linear combination of several individual copulas. It is able to generate dependence structures that do not belong to existing copula families. This makes it useful in modeling the dependence structures in financial data, as in empirical studies different pairs of markets may exhibit quite different dependence structures. Therefore, rather than selecting one single copula through certain criteria we propose using a model averaging approach to estimate financial data dependence structure in a mixture copula framework. We select weights (for averaging) through a J -fold Cross-Validation procedure. We prove that the model average estimator is asymptotically optimal in the sense of minimizing a squared estimation loss. Simulation results show that the model averaging approach outperforms some competing methods when the working mixture model is misspecified. Using 12 years’ daily returns of four developed economies’ stock indexes (United States, United Kingdom, Hong Kong and Japan), we show that the model average approach gives more reasonable estimation of their dependence structures than some competing methods.
个人简介
教育经历
2005.09-2010.07 中国科学院数学与系统科学研究院，博士
2001.09-2005.07 中央财经大学，学士
工作经历
2010.07- 中国科学院数学与系统科学研究院，助理研究员
2010.07- 中国科学院预测科学研究中心，助理研究员、副研究员
2013.01-2014.04 Postdoc, Visiting Assistant Professor, Texas A&M University
2010.05-2010.06 Visiting Scholar, Tilburg University
2009.05-2009.07 Visiting Scholar, University of Rochester
2007-2015多次 Senior Research Associate, Research Fellow, City University of Hong Kong
获奖情况
2012 第十届金融系统工程与风险管理国际研讨会优秀论文奖
2012 第二届国际生物统计会议优秀论文奖
2011 中科院优秀博士学位论文奖
2010 数学院突出科研成果奖
承担项目情况
自然科学优秀青年基金：计量经济模型平均的理论与应用研究
自然科学面上基金：高维数据下的模型平均方法
自然科学青年基金：组合预测新方法的理论研究和应用
中科院院长奖启动基金：模型平均方法的理论和应用研究
主要学术任职
《系统科学与数学》编委
担任十几个国际学术期刊，如Annals of Statistics、Biometrika、Journal of Applied Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、Journal of Econometrics、Statistica Sinica等匿名审稿人
现场统计学会高维统计分会理事
美国数理统计协会会员
科研工作概况
本人从事统计学和计量经济学的理论研究工作，研究领域包括组合预测、模型平均和模型选择等。目前发表和接受发表论文30篇，其中10篇分别发表在统计学、计量经济学和旅游管理研究的顶级期刊Annals of Statistics，Journal of Econometrics，Journal of the American Statistical Association等。
主讲人房勇副研究员报告摘要和个人简介：
摘要：
投资组合选择问题是现代金融理论研究的起源和动力之一。1952年，诺贝尔经济学奖得主Markowitz提出了投资组合选择的均值-方差方法，揭开了现代金融学研究的序幕。动态投资决策可以在连续时间和离散时间两种框架下研究。在离散时间框架下探讨最优资产配置，即为多阶段投资组合选择问题。本报告将首先简要回顾投资组合理论的研究进展。然后将基于随机规划的多阶段投资组合选择研究作为投资决策的一个分析框架，分别探讨该研究的主要内容和切入点，例如：采用随机波动率模型、贝叶斯理论与优化方法结合，对多阶段投资中资产收益进行情景分析；采用VaR、CVaR 和BVaR 三种风险度量指标，在情景树环境中给出三种风险度量的计算公式；基于上述情景树生成方法和动态风险度量的研究成果，针对多阶段投资组合选择问题提出决策模型等。
个人简介
房勇，中国科学院数学与系统科学研究院副研究员，中国科学院管理、决策与信息系统重点实验室主任助理。兼任中国运筹学会理事、中国系统工程学会青年工作委员会副主任委员、中国优选法、统筹法与经济数学研究会理事、青年工作委员会常委委员、《系统科学与数学》副主编、《系统工程理论与实践》、Journal of System Science and Information编委。先后多次赴日本京都大学和香港城市大学开展合作研究。曾作为中组部、共青团第10批博士服务团成员挂职新疆维吾尔自治区国有资产监督管理委员会主任助理。主要研究领域为金融工程、风险管理、运筹管理等。出版学术专著4部(其中在Springer出版英文专著1部)，在European Journal of Operational Research和IEEE Transactions on Fuzzy Systems等国内外重要学术期刊上发表论文50余篇。先后主持国家自然科学基金项目2项，参与973项目、国家自然科学基金创新群体项目和国家自然科学基金重大项目、重点项目等国家级项目多项。
(责任编辑：研工办)
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