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朱敏(兼职研究员)

作者:     日期:2016-05-05    来源:

  邮箱:  m3.zhu@qut.edu.au

  地址:  Business School, Queensland University of Technology, QLD 4001 Australia

 

  教育经历

  2009 – 2012        悉尼大学金融学博士

  2003 – 2004        新加坡国立大学统计学硕士

  1998 – 2002        中国科学技术大学信息系统学士

 

  工作经历

  2016年1月至今             昆士兰科技大学商学院           金融系讲师(终身职)

  2012年9月至2015年12月   昆士兰科技大学商学院           研究员

  2009年3月至2011年4月    施罗德投资有限公司(澳大利亚) 研究员

                  2005年4月至2009年4月    联邦科学工业研究院             研究员

 

职业总结

朱敏博士在蜚声中外的学术期刊上发表过多项研究,在量化投资方面的研究成果尤为受到业界认可,其中包括施罗德量化基金采用的选股策略。目前,朱敏博士在昆士兰科技大学商学院金融与经济系讲授本科生和硕士、博士研究生的核心金融课程,此前曾在澳大利亚联邦政府担任统计学家,在施罗德股权类量化产品团队担任金融分析师,是澳大利亚及新西兰会计与金融协会会员(AFAANZ)。

 

研究领域

基金表现评估,量化投资组合管理,资产定价(实证),金融计量学

 

专著论文

学术期刊发表节选:

1.Zhu, M. (2013). Jackknife for bias reduction in predictive regressions. Journal of Financial Econometrics 11: 193 – 220.

2.Zhu, M. (2012). Return distribution predictability and its implications for portfolio selection. International Review of Economics & Finance 27: 209 – 223.

3.Zhu, M., Philpotts, D. and Stevenson, M.J. (2012). The benefits of tree-based models for stock selection. Journal of Asset Management 13: 437 – 448.

4.Zhu, M., Philpotts, D., Sparks R. and Stevenson, M.J. (2011). A hybrid approach to combining CART and logistic regression for stock ranking.  Journal of Portfolio Management, Fall: 100-109.

5.Dekle, D.J., Leung, D.H.Y. and Zhu, M. (2008). Testing intergroup concordance in ranking experiments. Psychological Methods 13: 58–71.

 

专著章节:

1.Zhu, M., Philpotts, D. and Stevenson, M.J. (2012). Classification and regression trees and their use in financial modeling. In Encyclopaedia of Financial Models. F.J. Fabozzi (eds) Wiley.

 

工作底稿:

1.Zhu, M. (2016).  Diseconomies of Scale and Performance Persistence.

2.Zhu, M. and Lueng, D.H.Y. (2016).  On Heterogeneity of Diseconomies of Scale in Active Management.

3.Chen, R., Corbett, A. and Zhu, M. (2015).  Industry Allocation of Equity Funds: Evidence from the Australian Market.

4.Zhu, M., Chen, R., and Du, K. (2015). Dividend Growth Predictability and Stock Price Movement.