时间：2022年7月20日（周三）16.00

平台：腾讯在线会议 会议ID：124-215-397 

主讲人：王宗润

王宗润，博士生导师，中南大学“升华学者”特聘教授，入选教育部新世纪优秀人才支持计划（2011），现为国家自然科学基金重大项目、重点项目负责人，国家自然科学基金委基础科学中心项目骨干成员，中南大学应用经济学学科负责人。长期致力于数据分析与管理科学领域中的风险管理技术与方法研究，特别聚焦于风险测度、集成与决策理论、方法，积极开展金融工程及风险管理技术方法的学术研究与实践工作。主持国家自然科学基金重大项目“智能技术支持下韧性城市风险防控与管理决策”（72091515），国家自然科学基金重点项目“面向互联网金融服务平台的结构性理财产品风险测度与集成研究”（71631008）；作为核心成员参与国家自然科学基金管理科学部基础科学中心项目、创新群体项目中有关不确定性决策和风险决策的研究工作。担任管理科学与工程学会常务理事、中国信息经济学互联网金融专业委员会副主任、中国系统工程学会理事、中国“双法”学会理事、中国管理现代化研究会理事、《中国管理科学》第九届编委、《信息与信息管理》编委、《财务与金融》杂志主编等。出版著作 2 部，教材 2 部，先后在国内外主流学术刊物Journal of Economic Dynamics and Control，Journal of Economic Behavior & Organization、European Journal of Operational Research，Journal of Applied Statistics、《管理科学学报》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》等发表论文90余篇，其中SSCI/SCI 44篇，EI 22篇，CSCD/CSSCI 30篇。获教育部第八届高等学校科学研究优秀成果奖二等奖（2019），湖南省自然科学奖二等奖（2017），湖南省第12届优秀社科学术著作奖、湖南省优秀社科成果二等奖等。 

内容摘要：

本研究评估了新冠疫情期间美国政府所采取的各种政策的动态影响。包括社交距离、财政援助和疫苗接种政策的动态影响。论文提出了一个随时间变化的参数多层级动态因子模型(TVP-MDFM)，以提高该模型评价动态政策效果的准确性。该估计是基于贝叶斯收缩法和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法，该算法将模型选择和参数估计结合到相同的迭代抽样过程中。通过仿真研究和鲁棒性测试，探讨了TVP-MDFM的优点和可靠性。主要的实证结果表明，社交距离政策的直接因果效应比通过人类行为介导的间接效应更为显著。研究发现了财政援助政策中的收入异质性，以及Omicron病毒期间，美国各州颁布立法禁止疫苗接种比行政命令更加助长了新增人数的感染率。 

主持人：

张学勇

中央财经大学研究生工作部部长、研究生院院长、金融学院教授、中国资产管理研究中心主任 

主办单位：

中央财经大学金融学院

中国资产管理研究中心