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    【1月10日】金融数据科学中的波动性研究

    】【打印】【关闭窗口 来源:统计与数学学院 作者:统计与数学学院 编辑: 发布时间:2019-01-10
       报告题目: 金融数据科学中的波动性研究
          主讲人:
    王亚珍教授(威斯康辛大学麦迪逊分校)
          时间:2019年1月10日(周四)10:00 a.m.
          地点:北院卓远楼305
          主办单位:统计与数学学院

          摘要:资产收益的波动性问题是资产定价、证券投资组合及风险管理的理论和实践中的核心问题。在金融经济学中,基于布莱克-斯科尔斯、扩散、GARCH、随机波动模型和期权价格隐含波动率,日水平波动的建模和预测得到了广泛的研究。在当今时代,幸赖于技术革新,我们可以从各地区市场的各种金融工具(交易工具)的平台上获得各种高频金融数据,规模上则涵盖从交易个体的买卖出价到其总体分布等。高频数据的可获得性激发了对于更好的波动性分析的研究兴趣。本报告包括低频和高频金融数据的统计分析,将展示报告人在基于高频和低频联合数据的波动性分析方面的近期工作。

          主讲人简介:
          王亚珍博士,现任威斯康辛大学麦迪逊分校的统计学教授,并于2015年至2018年担任该校统计系主任。他于1992年获得加州大学伯克利分校统计学博士学位(Ph.D.),现为美国统计学会(ASA)和国际数理统计学会(IMS)会士(fellow),并担任美国国家科学基金会(NSF)项目主持人;美国统计学会(ASA)、国际数理统计学会(IMS)和泛华统计学会(ICSA)多个委员会委员;学术期刊《Statistica Sinica》和《Statistics and Its Interface》的主编;《Annals of Statistics》 《Annals of Applied Statistics》《Journal of the American Statistical Association》 《Journal of Business & Economic Statistics》《Statistica Sinica》《Econometrics Journal》的副主编。研究领域包括金融计量经济学、统计机器学习、量子计算、高维统计推断、非参数曲线估计、小波和多尺度方法、变点分析、长记忆过程、序限制推断。

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