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“高维时间序列与系统性风险度量研讨会”成功举行

作者:     日期:2016-12-06    来源:

  2016年12月3日,由中央财经大学金融学院、中央财经大学青年科研创新团队主办的“高维时间序列与系统性风险度量研讨会”,在中央财经大学学院南路校区主教913会议室隆重召开。本次研讨会由40多位来自各个高校的老师与同学出席。

  王辉教授首先介绍了本次研讨会召开的背景。2007年美国次贷危机的爆发以及十三五规划,都要求要加强金融宏观审慎的管理制度建设、协调与完善金融监管框架,所以系统性风险的度量问题不容忽视。王辉教授希望通过该研讨会可以对系统性风险的度量有更深入的理解,更好地防范市场中系统性风险的发生。

 

王辉教授主持本次研讨会

 

  研讨环节分为上半场和下半场,上半场的主要议题系高维时间序列的最新研究进展及在风险度量中的应用,由中央财经大学金融学院王辉教授主持。中国人民大学量化投资研究所所长、中国人民大学汉青学院李勇教授、中央财经大学统计与数学学院潘蕊副教授、北京大学光华管理学院助理教授宋晓军分别作了演讲。

  李勇老师认为,经济制约可以加强我们对股本溢价的预测。李勇老师考察了非负的预期收益率溢价、预测变量的缺陷、以及预期收益率与创新之间的负相关关系三种经济约束对资产配置的影响,表明这些经济约束及其组合对最佳投资组合选择有非常不同的影响。潘蕊老师基于影响个体行为的特质效应、网络效应和动量效应提出了网络向量自回归模型并研究了其估计方法,解读了如何根据该模型进行网络集中度的度量和网络干预,最后利用该模型分析了新浪微博的发文数据的动态变化。宋晓军老师基于大量实际经济数据,梳理了五种不同的经济变量可能存在的因果关系的形式,并且提出了一种新的统计方法检验间接相关和虚假相关。本次研讨会设置了提问讨论环节,参会代表积极主动与演讲嘉宾讨论交流。潘蕊老师对宋晓军老师提出的理论在实际经济中的含义与统计学上的区别进行了热烈的讨论。

 

李勇老师(左)、潘蕊老师(中)、宋晓军老师(右)分别发表主题演讲

 

  下半场的议题是系统性金融风险的度量,由中央财经大学金融学院助理教授陈锐主持,首都经贸大学金融学院讲师廉永辉、中央财经大学管理科学与工程学院讲师荆中博、中央财经大学金融学院讲师方意、中央财经大学金融学院助理教授陈锐、南开大学经济学院博士研究生涂晓枫分别作了演讲。

  廉永辉老师介绍了银行同业业务的风险传染效应,采用最大熵方法以网络联系强度为权重计算了各银行的同业业务对手的总风险,并且总结了容易受到风险传染的银行的特点。荆中博老师基于中央银行储备和短期名义利率建立了货币市场压力指数,以识别银行的系统性风险。同时荆中博老师扩展了Von Hagen和Ho提出的指数,从而可以更精准地识别危机。方意老师创新性构建了包含银行破产机制和去杠杆机制的资产负债表直接关联网络模型,发现在传染渠道中去杠杆渠道和银行间负债违约渠道最为重要。方意老师认为,在传染过程中,银行破产会导致系统性风险急剧上升,且破产越集中,系统性风险越大。同时提出,系统性风险存在“区制转换”效应。陈锐老师围绕股利增长的可预测性,向我们介绍了他的观点。他认为,将股利增长的可预测加入考虑范围之后,与折现率相比,现金流信息对驱动股票价格变化具有更重要的影响。涂晓枫博士基于信息溢出的视角,构建了一个我国上市金融机构之间的关联网络,并在网络分析法的基础上,解读了金融网络的总体关联性以及部门内和部门间的关联特征。最后发现金融机构影子业务规模的快速扩张是我国金融机构关联水平上升的重要因素。在讨论提问环节中,廉永辉老师与涂晓枫博士对演讲中所介绍的模型是否存在协整效应进行了讨论。

 

廉永辉老师(上左)、荆中博老师(上右)方意老师(下左)、陈锐老师(下中)、涂晓枫博士(下右)分别发表主题演讲

 

  最后,王辉教授对本次研讨会做出了总结,“高维时间序列与系统性风险度量研讨会”圆满结束。