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        【1月10日】金融數據科學中的波動性研究

        】【打印】【關閉窗口 來源:統計與數學學院 作者:統計與數學學院 編輯: 發布時間:2019-01-10
           報告題目: 金融數據科學中的波動性研究
              主講人:
        王亞珍教授(威斯康辛大學麥迪遜分校)
              時間:2019年1月10日(周四)10:00 a.m.
              地點:北院卓遠樓305
              主辦單位:統計與數學學院

              摘要:資產收益的波動性問題是資產定價、證券投資組合及風險管理的理論和實踐中的核心問題。在金融經濟學中,基于布萊克-斯科爾斯、擴散、GARCH、隨機波動模型和期權價格隱含波動率,日水平波動的建模和預測得到了廣泛的研究。在當今時代,幸賴于技術革新,我們可以從各地區市場的各種金融工具(交易工具)的平臺上獲得各種高頻金融數據,規模上則涵蓋從交易個體的買賣出價到其總體分布等。高頻數據的可獲得性激發了對于更好的波動性分析的研究興趣。本報告包括低頻和高頻金融數據的統計分析,將展示報告人在基于高頻和低頻聯合數據的波動性分析方面的近期工作。

              主講人簡介:
              王亞珍博士,現任威斯康辛大學麥迪遜分校的統計學教授,并于2015年至2018年擔任該校統計系主任。他于1992年獲得加州大學伯克利分校統計學博士學位(Ph.D.),現為美國統計學會(ASA)和國際數理統計學會(IMS)會士(fellow),并擔任美國國家科學基金會(NSF)項目主持人;美國統計學會(ASA)、國際數理統計學會(IMS)和泛華統計學會(ICSA)多個委員會委員;學術期刊《Statistica Sinica》和《Statistics and Its Interface》的主編;《Annals of Statistics》 《Annals of Applied Statistics》《Journal of the American Statistical Association》 《Journal of Business & Economic Statistics》《Statistica Sinica》《Econometrics Journal》的副主編。研究領域包括金融計量經濟學、統計機器學習、量子計算、高維統計推斷、非參數曲線估計、小波和多尺度方法、變點分析、長記憶過程、序限制推斷。

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