金融计量与风险管理研究会第一届学术年会
甘肃兰州
2018年7月13-15日
由中国管理科学与工程学会金融计量与风险管理研究会主办，西北师范大学承办，上海财经大学协办的“中国管理科学与工程学会金融计量与风险管理研究会第一届学术年会”将于2018年7月13日-15日在甘肃兰州举行。
中国管理科学与工程学会金融计量与风险管理研究会旨在为全国众多管理学者和统计学者搭建一个专业的学术交流平台，交流、拓展和整合最新的金融计量、风险管理和大数据科学等方向的研究成果，贡献新的金融计量、风险管理和大数据科学领域的知识和实践，为我国金融计量和风险管理的理论研究和实践应用的发展贡献力量。会议主要议题涵盖金融计量和风险管理的各个方面，包括高频金融数据分析、高维金融数据分析、金融计量理论和方法、投资组合管理、机器学习及其金融应用、风险度量、系统性风险、风险传染、衍生产品的定价和风险管理、信用风险管理、大数据信贷风险评估、高频交易、大数据金融等。
大会主题报告：邀请金融计量和风险管理界著名专家学者，围绕学科发展前沿问题做大会主题报告，包括香港城市大学副校长李端教授，上海市和四川省千人计划上海财经大学袁先智教授，青年长江学者对外经济贸易大学吴卫星教授，以及其他3-4名国内外专家作大会主题学术报告。
专题研讨：年会设有高频金融数据分析、金融计量、行为金融、风险管理与保险、投资组合优化等五个方向的专题研讨，为广大致力于金融计量与风险管理研究的专家学者提供一个更广阔的学术交流平台。
召开金融计量与风险管理研究会第一届理事会第二次工作会议。请各位常务理事、理事提前安排好工作届时到会，若本人确实不能到会，可派代表出席常务理事、理事工作会议。
会议事宜通知如下：
一、会议事项
会议地点：甘肃省兰州市安宁区：国泰安宁大酒店（地址：兰州市安宁区北滨河西路922号，西线机场大巴至国泰安宁大酒店站下车）。
2）会议报到：
2018年7月13日14:00--20:00在国泰安宁大酒店大厅报到。
2018年7月14日08:00--12:00在国泰安宁大酒店大厅报到。
3）会议住宿地点：国泰安宁大酒店（四星级）大床房：458元/天，双床房：458元/天（合住每人229元）
4)会议注册费：学生500元/人，非学生1000元/人。
5)付款方式：现场现金或刷卡支付。
6）费用说明：食宿费用自理。
7）报名方式：请填写通知后回执，并邮寄至ferm_meeting_2018@163.com。
二、会务组联系方式
中国管理科学与工程学会金融计量与风险管理研究会
西北师范大学数学与统计学院
2018年5月4日
一、金融计量与风险管理研究会及第一届学术年会简介
二、第一届学术年会程序委员会（按姓氏拼音字母排序）
主席：周勇中国科学院数学与系统科学研究院
华东师范大学经管学部统计交叉科学研究院
副主席：李元广州大学
李仲飞中山大学
刘莉亚上海财经大学
魏先华中国科学院大学
吴卫星对外经济贸易大学
曾凡平广西财经学院
委员：薄立军中国科学技术大学
陈国进厦门大学
陈昆亭宁波大学
陈艳上海财经大学
崔翔宇上海财经大学
韩立岩北京航空航天大学
黄在堂广西师范学院
李元广州大学
李志勇西南财经大学
李平北京航空航天大学
林金官南京审计大学
刘永辉上海对外经贸大学
隆广庆广西师范学院
马超群湖南大学
任燕燕山东大学
史永东东北财经大学
王德辉吉林大学
夏登峰安徽工程大学
谢尚宇对外经济贸易大学
熊熊天津大学
颜荣芳西北师范大学
杨学伟南京大学
姚海祥广东外语外贸大学
张宝学首都经济贸易大学
张卫国华南理工大学
周勇中国科学院数学与系统科学研究院
三、第一届学术年会组织委员会
主席：崔翔宇上海财经大学
李永祥西北师范大学
副主席：陈艳上海财经大学
张召琪西北师范大学
委员：肖鸿民西北师范大学
张宏旺西北师范大学
马国顺西北师范大学
秘书：芦斌西北师范大学
张建东西北师范大学
日程安排
2018年7月13日
14:00-20:00
会议报到及注册
2018年7月14日
会议开幕式
08:00-08:20
1.嘉宾介绍
2.西北师范大学代表致辞
3.金融计量与风险管理研究会理事长周勇教授致辞
4.与会人员合影
大会报告
08:20-09:00
基于大数据金融框架下的小微企业信贷动态评估管理体系建设
报告人：袁先智教授，苏州大学，同济大学
主持人：周勇教授，中国科学院数学与系统科学研究院，华东师范大学
09:00-09:40
社会公平感与子女出国留学
报告人：吴卫星教授，对外经济贸易大学
主持人：颜荣芳教授，西北师范大学
09:40-09:55
茶歇
09:55-10:35
债务网络和资产重叠对系统性风险的联合影响
报告人：朱书尚教授，中山大学
主持人：周欣教授，上海纽约大学
10:35-11:15
EmpiricalStudiesonChina’sWrite-downBonds
报告人：李平教授，北京航空航天大学
主持人：隋聪副教授，东北财经大学
11:15-11:55
AverageSkewnessMatters
报告人：朱小能教授，上海财经大学
主持人：陈艳副教授，上海财经大学
11:55-13:30
午餐
专题报告（高频金融数据分析）主持人：张志远副教授，上海财经大学
13:30-13:55
Testforprincipaleigenvaluesandeigenvectors
报告人：夏宁宁副教授，上海财经大学
13:55-14:20
Atestforvolatilityfunctionusinghigh-frequencydatawithadditivestructuralmicrostructurenoises
报告人：汤银芬博士，上海财经大学
14:20-14:45
报告人：苑慧玲博士，上海财经大学
14:45-15:10
MeasuringVolatilityBaseonMixtureFrequencyData
报告人：王江涛博士，华中师范大学
15:10-15:25
专题报告（行为金融）主持人：肖鸿民教授，西北师范大学
15:25-15:50
Winners,Losers,andRegulatorsinaNascentDerivativesMarket:EvidencefromChineseBrokerageData
报告人：杨学伟副教授，南京大学
15:50-16:15
ProbabilityWeightingandtheRiskPremiumofCoskewness
报告人：石芸博士，上海大学
16:15-16:40
ReferencePointFormationinSocialNetworks,andItsImpactsonWealthGrowthandInequality
报告人：娄有成博士，中国科学院数学与系统科学研究院
16:40-17:05
Overconfidence,Low-volatilityAnomaly,andVolatilityTimingStrategies
报告人：吴柏毅博士，广东外语外贸大学
17:05-17:30
基金经理主动管理能力与基金业绩的关系研究
报告人：苏辛博士，前海开源基金管理有限公司FOF投资部
17:30-19:30
晚餐
2018年7月15日
08:00-08:40
RiskandPotential:APerspectivefromMean-VarianceInducedUtilityFunctions
报告人：李端教授，香港城市大学
主持人：陈志平教授，西安交通大学
08:40-09:20
StoppingInvestmentattheRightTime
报告人：李迅教授，香港理工大学
主持人：米辉副教授，南京师范大学
09:20-10:00
基于动态死亡率模型的群体养老年金池风险研究及优化
报告人：肖鸿民教授，西北师范大学
主持人：张玲副教授，广东金融学院
10:00-10:15
专题报告（金融计量）主持人：冯慧芳教授，西北师范大学
10:15-10:40
RealizedGARCH-ItoModel:VolatilityAnalysisbyCombiningLow-Frequency,High-FrequencyandOptionData
报告人：宋馨雨博士，上海财经大学
10:40-11:05
DensityApproximationsforMultivariateDiffusionsviaanIto-TaylorExpansionApproach
报告人：杨念博士，南京大学
11:05-11:30
Robustinferenceforsubgroupanalysiswithgeneraltransformationmodels
报告人：韩邈博士，上海财经大学
11:30-13:30
专题报告（风险管理与保险）主持人：肖强副教授，兰州财经大学
MeasuringthecontributiontosystemicriskofChinabankingsector:AskewT-ADCCapproach
报告人：方立兵博士，南京大学
LiquidityriskandcorporatebondpricinginChina
报告人：王冠英博士，天津大学
DynamicRisk-SharingGameinReinsuranceContractDesign
报告人：陈树敏副教授，广东工业大学
Optimalinsurancedesignwithabonus
报告人：李永武博士，北京工业大学
15:10-15:35
基于谢尔宾斯基垫片的非线性金融建模及复杂性分析
报告人：张伟博士，安徽工程大学
15:35-15:50
专题报告（投资组合优化）主持人：朱建明副教授，上海对外经贸大学
期权投资组合的风险度量和优化
报告人：何康博士，上海东证润和资本管理有限公司
ExplicitSolutionforConstrainedOptimalExecutionProblemwithGeneralCorrelatedMarketDepth
报告人：高建军副教授，上海财经大学
DynamicMean-VaRPortfolioSelection:EquivalencewithMean-Safety-FirstFormulationandBestStagewiseNestedVaRStructure
报告人：周科博士，湖南大学
Lowerpartialmoments,smoothnonparametricoptimizationandtransactioncosts
报告人：黄金波副教授，广东财经大学
17:30-17:55
期货期限结构的投资价值
报告人：崔翔宇副教授，上海财经大学
17:55-19:30
袁先智，苏州大学同济大学
报告人简介：袁先智博士是上海“千人计划”和四川“千人计划”金融工程特聘专家，国际金融工程杂志（InternationalJournalofFinancialEngineering）主编，和多家学术专业杂志的编委。他目前是中国系统工程学会金融系统专业委员会副主任委员，中国金融数学金融工程精算和保险专业委员会执行副主任等行业位置，也是国内外多所高校/科研机构的访问、兼职、讲座教授。
袁先智先后在四川大学，加拿大多伦多大学，戴尔豪斯大学获得数学学士，数学硕士，金融工程硕士，统计学硕士，数学博士等学位。此后在澳大利亚，加拿大，美国和中国的著名高校，国际领先的金融机构，交易公司和财务咨询公司工作，也为共和国总理提供过解读金融危机等方面的专题报告。
在金融业界实践方面,自1999年以来,先后在全球领先的KPMG,Deloitte财务和咨询公司,美国的TXU能源交易公司,加拿大Montreal银行等国际公司工作。他积累了一系列理论和业绩相结合的专业经验和技能,特别是自2008年以来,袁博士为德勤中国（DeloitteChina）组建了“定价和计量风险部门”，并为中国银行、工商银行、建设银行、农业银行、招商银行，浦东发展银行等的国内大型金融机构提供基于新巴塞尔协议的专业风险计量与管理服务。
吴卫星，对外经济贸易大学
报告人简介：吴卫星，对外经济贸易大学教授、博士生导师，金融学院院长，对外经济贸易大学重点研究基地应用金融研究中心主任，教育部长江学者青年项目获得者。中国管理科学与工程学会金融计量与风险管理研究会副理事长，中国金融工程学会理事，中国国际金融学会常务理事、副秘书长，《经济研究》和《管理世界》编委会委员，《财贸经济》执行编委。
吴卫星教授博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，先后在韩国高丽大学，美国哥伦比亚大学做访问学者和高级访问学者。主要研究方向为资产定价、金融工程、风险管理、家庭金融。先后主持了国家自然科学基金面上项目、国家社会科学基金重点项目，国家社会科学基金重大项目。在国内外知名学术期刊如ManagementScience，JournalofEmpiricalFinance，JournalofQuantitativeEconomics、《管理世界》、《金融研究》、《系统工程理论与实践》等发表论文70余篇。其论文曾经获得孙冶方金融创新奖、中国金融教育发展基金会“2008年金融教育优秀科研成果”研究论文类一等奖；中国金融学会优秀论文奖二等奖等多项奖项。
朱书尚，中山大学
金融系统中有两类基本的风险传染渠道：1）债务违约可能通过金融机构间互相借贷形成的债务网络引发信用风险传染；2）资产甩卖可能通过机构共同持有资产形成的资产重叠网络引发市场风险（价格下跌）传染。本研究探讨这两种风险传染的叠加机制和可能由此引发的系统性风险的测算问题。
报告人简介：朱书尚，湖南湘西人，本科（1997）和硕士（2000）毕业于湘潭大学，2003年毕业于中国科学院系统科学研究所，获博士学位。2003年7月到2012年1月于复旦大学管理学院任教（讲师、副教授）。现任中山大学管理学院教授、博士生导师。现任中国运筹学会金融工程与金融风险管理分会常务理事、秘书长；中国系统工程学会金融系统工程与风险管理专业委员会理事；中国优选法统筹法与经济数学研究会经济数学与管理数学分会常务理事。
研究领域：包括金融工程与风险管理（研究兴趣：投资组合优化、金融风险管理、金融风险传染等）。在OperationsResearch,MathematicalFinance,IEEETransactiononAutomaticControl,INFORMSJournalonComputing,JournalofBankingandFinance,JournalofEconomicDynamicsandControl,JournalofComputationalFinance,JournalofRisk,QuantitativeFinance等国内外期刊上发表论文四十余篇。
李平，北京航空航天大学
Inthispaper,weempiricallystudythefactorsinfluencingtheissuanceofChinesewrite-downbondsandtheeffectsofwrite-downbondsoncommercialbanks.ResultsshowthatthesizeofbanksandTier1capitaladequacyratioarethemostsignificantinfluencingfactors.Thesizeisproportionaltotheabsolutequantityofissuedwrite-downbonds,inverselyproportionaltoitsrelativequantity,whiletheresultsforTier1capitaladequacyratioistheinverse.Also,wefindthatthequantityofissuedwrite-downbondsisproportionaltoissuingbank’sTier1capitaladequacyratio,inverselyproportionaltoitsTier2capitalratio.
报告人简介：李平，女，现任北京航空航天大学经管学院金融系教授、博导，民建北京市委金融委员会副主任，中航重机独立董事，中国金融系统工程专委会副秘书长，中国金融计量专委会副秘书长。中国科学院数学与系统科学研究院概率统计博士，中国科学院数学与系统科学研究院金融管理博士后。先后在普林斯顿大学运筹与金融工程系、美国哥伦比亚大学工业工程与运筹系及统计系、美国南卡罗来纳大学商学院金融系、香港中文大学工业工程与运筹系、奥地利维也纳技术大学金融数学与保险系、德国洪堡大学随机研究所等机构做访问研究。曾于2015年8月至2016年8月间挂职首创集团金融管理部副总经理，2010年12月至2011年6月间挂职北京市海淀区房管局局长助理。
主要研究方向包括金融衍生产品的设计与定价、公司债券、金融风险管理、信用风险、投资组合分析等；先后主持了4项国家自然科学基金项目、参与了国家973项目和国家自然科学基金重点项目等；在国内外知名学术期刊如EuropeanFinancialManagement、QuantitativeFinance、FinanceResearchLetters、AnnalsofEconomicsandFinance、Optimization、TheoreticalComputerScience、《管理科学学报》、《系统工程理论与实践》等发表论文50余篇。协助成思危先生出版《虚拟经济概览》、《人民币国际化》、《TheChineseStockMarket》等3部专著；曾任新华社、中债登记结算公司、北京市金融局、北京市住建委等单位的项目评审专家。
朱小能，上海财经大学
Averageskewness,whichisdefinedastheaverageofmonthlyskewnessvaluesacrossfirms,performswellatpredictingfuturemarketreturns.Thisresultstillholdsaftercontrollingforthesizeorliquidityofthefirmsorforcurrentbusinesscycleconditions.Wealsofindthataverageskewnesscomparesfavorablywithothereconomicandfinancialpredictorsofsubsequentmarketreturns.Weconsidertwoout-of-sampleallocationexercises,onebasedonpredictiveregressionsandtheotherbasedonthesignofthevariable.Inbothcases,averageskewnessgeneratessuperiorperformance.
报告人简介：上海财经大学金融学院教授、副院长；上海国际金融与经济研究院副院长。主要研究方向为资产定价，货币政策、宏观经济与金融市场。担任SSCI期刊《EconomicModelling》副主编、客座主编。近年来，在《ReviewofFinance》、《经济研究》、《金融研究》、《管理科学学报》、《JournalofBankingandFinance》、《JournalofFinancialEconometrics》、《JournalofEmpiricalFinance》、《JournalofInternationalMoneyandFinance》等国内外权威期刊发表论文20余篇，其研究多次获国际国内各种奖项，并长期担任国内外各种权威期刊评审人。
李端，香港城市大学
Weintroduceafamilyofmean-varianceinducedutilityfunctionswhichkeeptwoofthemainfeaturesleadingtothepopularityofthemean-varianceframework,namelytheintuitiveexplanationoftheobjectiveandtheavailabilityofaneasilycomputableoptimalinvestmentstrategy.Theutilityfunctionsaremotivatedbytheequivalencebetweenthemean-varianceobjectiveandaquadraticutilityfunctionandparametrizedbyatargetwealth,apotential-aversionparameterandaweightingparameter.Takingtheperspectiveofmean-varianceinducedutilityfunctionsnaturallyleadstothetwomeasuresofrisk–theaverageweightedoutcomesbelowthetargetwealth-andpotential-theaverageweightedoutcomesabovethetargetwealth.Weestablishasemi-analyticalsolutionfortheoptimaltradingstrategyunderthisnovelframeworkandprovidenumericalexamplesshowingthatloweringthepotential-aversionleadstobetterinvestmentperformance.
报告人简介：李端现为香港城市大学运筹学讲座教授，协理学务副校长（策略规划）与新成立的数据科学学院的代理院长。
在2017年12月加盟香港城市大学前，李端在香港中文大学工作23年。他是系统工程与工程管理学系禤永明冠名讲座教授，香港中文大学金融工程中心主任及香港中文大学（深圳）金融工程硕士课程主任。从2003年到2012年，李端担任系统工程与工程管理学系系主任。
李端教授出生于中国上海。他1977年本科毕业于上海复旦大学物理系，其后于1982年获上海交通大学自动控制硕士学位，1987年获取美国凯斯西储大学系统工程博士学位。在2014年底加盟香港中文大学之前，李教授于一九八七年至一九九四年在美国弗吉尼亚大学任教，任系统工程学系副教授，并任工程系统风险管理中心副主任。
李端教授是国际运筹优化、金融工程领域的知名学者，主持美国自然科学基金、香港研究基金、与中国国家自然科学基金等多项研究课题。他研究兴趣广泛，在最优化理论、最优控制理论、金融工程及运筹学等领域贡献良多，有不少开创性的工作。特别是他开创了动态均值-风险投资组合的研究框架，引领及贡献这个领域的发展。他在国际期刊上发表论文近200篇，其中包括众多国际顶尖期刊。李端教授并担任许多国际一流杂志的编委或特刊主编。他现在还担任中国运筹学会杂志副主编。李端教授曾担任中国数学规划协会副理事长，中国系统工程学会金融系统工程专业委员会副理事长，及中国科学院国家数学与交叉科学中心数学与经济金融交叉研究学部学术委员会委员。
李迅，香港理工大学
Theconventionalresearchinthisareaofstoppingproblemshasbeendevelopedbystochasticdynamicsystemsthatevolveforwardlyovertimewithprescribedinitialstates.However,instudyingfinancialderivativessuchasAmerican-stylelookbackoptions,researchersisfacedwithstochasticsystemswithprescribedterminalstatesofpath-dependency.Thisworkintroducespath-dependentforward-backwardstochasticsystemsaswellasonthatevaluatingandoptimizingtheperformanceofsuchsystems.Thisworkaimstodevelopnewmethodologies,whicharesignificantlydiffierentfromthoseofconventionaloptimalstoppingproblemsintheextantliterature,andtocopewiththefundamentaldifficultiesarisingfrompath-dependency.Moreover,weshallapplythetheoreticalresultstochallenging,yetpracticallyrelevantandimportant,decision-makingproblemsinfinancialinvestment.
报告人简介：李迅教授于1992年在上海科技大学数学系获得学士学位，1995年在上海大学数学系获得硕士学位，2000年在香港中文大学系统工程和工程管理系获得博士学位。2000年-2001年在香港中文大学系统工程和工程管理系开展博士后研究。2001年-2003年,在卡尔加里大学数学和计算金融实验室开展博士后研究。2003年-2007年,在新加坡国立大学数学系任客座研究员。2007加入香港理工大学应用数学系。他的主要研究兴趣是应用概率、随机控制及其金融应用。他的论文发表在SIAMJournalonControlandOptimization,AnnalsofAppliedProbability,IEEETransactionsonAutomaticControl,Automatica,MathematicalFinanceandQuantitativeFinance等国际著名期刊。
肖鸿民，西北师范大学
专题报告（Session1-高频金融数据分析）
夏宁宁，上海财经大学
Weestablishcentrallimittheoremsfortheprincipaleigenvalueandeigenvectorsunderalargefactormodelsetting.Asanapplication,wedeveloptwo-sampletestsfordifferenceineithertheprincipaleigenvaluesorprincipaleigenvectors.Inparticular,thesetestscanbeusedtodetectstructuralbreaksinlargefactormodels.Whilethereexistsuchtests,theycannotdistinguishbetweenindividualeigenvaluesand/oreigenvectors.Ourtestsprovideuniqueinsightsintothesourceofstructuralbreaks.
汤银芬，上海财经大学
Specificationtestingforvolatilityfunctionofadiffusionprocessusinghigh-frequencydatawillbechallengingtotheexistingtestingmethodsbecausethesetestingmethodsarebasedonthetrueequilibriumpriceswhichareunobservableandperturbedbythemicrostructurenoiseinpractice.Inthispaper,wedevelopanestimatedpricebasedChen-typetestingapproachtosolvethishigh-frequencyvolatilityfunctiontestingproblemwhenthemicrostructurenoisecanbeassumedtobeaparametricfunctionofthetradinginformation.WecanprovethatourtestingmethodhasthesameasymptoticpropertiesasthatofChen-typebasedonthetrueequilibriumpricesandwealsoprovidesimulationstudiesfordisplayingtheclearadvantageofourtestingmethod.Empiricalapplicationdemonstratesthattheparametricfunctionofvolatilitydoesnotmatchtherealdata,whichmaybeduetoanadditionalnoiseinpractice.
苑慧玲，上海财经大学
王江涛，华中师范大学
Inthispaper,anewmodel,calledMix-GRACHmodel,formeasuringvolatilityundermixturefrequencydatahavebeenestablished.Duetodrawinginformationfromlowandhighfrequencydatasimultaneouslywithdata-drivenweight,theMix-GARCHmodelcouldownmorebetterperformancecomparingwiththeexistedcompetitor.Theestimationofparameteranditsasymptotictheoryareinvestigatedindetailandthenicepracticalperformanceoftheproposalmodelillustratedbyapplyingtothechosendata.
专题报告（Session2-行为金融）
杨学伟，南京大学
Whogainsandwholosesinderivatives,andwhyWeconsidertheseissuesusingproprietarybrokeragedataonawarrantsmarketinChina.Individualinvestorsunderperformviamisunderstandingoptionpayoffs:theytreatexpiringdeepOTMwarrantsasstock,overpayforskewness,andpayforwarrantsthatareassuredlyworthlessowingtopricelimitsintheunderlyingassetmarket.Tradingbyinstitutionsandlargeindividualinvestorsismoresophisticated.Regulatorssetwarrants’pricelimitsthatprecludeconvergencetofundamentals,whichmateriallyaffectsinvestors’profits.Overall,ourresultshighlighttheimportanceofensuringfinancialsophisticationamongstinvestorsandregulatorsinderivativesmarkets.
石芸，上海大学
Recentdevelopmentsdocumentastrongandrobustnegativerelationshipbetweenskewnessandaveragereturninthefinancialmarket.Inthiswork,weconsideraone-period-two-dateeconomywithrank-dependentutilityagents.Afterderivingtheequilibriumassetpricingformulaunderprobabilityweighting,weshowthatinthederivedthree-moment-CAPMmodel,theexistenceofprobabilityweightingwouldincreasetheriskpremiumofcoskewness.Thereasonisthatthroughprobabilityweighting,therank-dependentutilityagentscouldoverweightthetailevents,andthusdevelopapreferenceforcoskewness.Theempiricalanalysisfurtherconfirmsourfindings.Wefindthatthestock’sexpectedreturnisnegativelyrelatedtoitscoskewnessinhigh-probabilityweightingperiodsbutunrelatedtoitscoskewnessinlow-probabilityweightingperiods.
娄有成，中国科学院数学与系统科学研究院
WeinvestigatetheimpactsofreferencepointformationonwealthgrowthandinequalityunderaframeworkofCumulativeProspectTheoryforanetworkofmultipleinvestorswithsociallydeterminedreferencepoints.Underourframework,wealthinequalityissufficientforsustainedwealthgrowthforageneralclassofreferencepointformationrules.Foraspecificreferencepointformationrule,thelongrunbehaviorofthewealthgap,wealthgrowthandinequalitymeasuredbyGinicoefficientdependsonhowambitiousinvestorsupdatetheirreferencepoints.Anapplicationofourmodeltoalargenetworkconsistingofseveralsubnetworksrevealsthatsubnetworksdemonstratedifferentwealthgrowthratesandtheinequalityofthelargenetworkisgrowing,whichissupportedbyempiricalobservations.
Overcondence,Low-volatilityAnomaly,andVolatilityTimingStrategies
吴柏毅，广东外语外贸大学
Thereiscompellingevidencethatvolatilityisnegativelyrelatedtofuturereturnsinmostmarketsstudied.Overcondenceisoftenproposedasanimportantexplanationforthisphenomenon.Westructureanewtesttodetecttheoverpricingofhighervolatilestocksunderself-contributionandlimitedattention.Ourempiricalstrategyistodevelopamarketpricebubbleindextocapturethebubble-likefeatureofastockmarketperceivedbyinvestorsandusethisbubbleindextodistinguishbetweenhigh-andlow-bubbleperiods.Aregimeswitchingstrategyisthendevelopedtotestthehypothesisthatthenegativerelationbetweenvolatilityandreward,asimpliedbythelow-volatilityanomaly,becomesveryweakorevenreversedindirectioninthebubble-likeperiodscharacterizedbyextremelyhighreturns.
苏辛，前海开源基金管理有限公司FOF投资部
专题报告（Session3-金融计量）
宋馨雨，上海财经大学
杨念，南京大学
InthispaperwedevelopanewIto-Taylorexpansionapproachtoderivinganalyticalapproximationstothetransitiondensitiesofmultivariatediffusions.Theobtainedapproximationscantherebybeusedtocarryoutthemaximumlikelihoodestimationforthediffusionswithdiscretelysampleddata.Thisnewapproachisuniversallyapplicableforawidespectrumofmodels,particularlytime-inhomogeneousnon-affineirreduciblemultivariatediffusions.Wemanagetoshowthattheexpansionconvergestothetrueprobabilitydensityundersomeregularityconditions.Themethodenjoysasignificantcomputationalefficiencyovertheotheralternativesintheliteraturebecauseweprovideexplicitrecursiveformulasfortheexpansioncoefficients.Extensivenumericalexperimentsonavarietyofmodelsdemonstratetheaccuracyandefficiencyoftheestimatorsbasedontheapproximatedensitiesyieldedfromourapproach.
韩邈，上海财经大学
专题报告（Session4-风险管理与保险）
方立兵，南京大学
ThispaperexaminestheevolutionofsystemicriskintheChinesebankingsystemusingtheriskmeasureunderskewed-tdistribution.OurempiricalresultsrevealthatdynamicChinesebanks’systemicriskcontributionreachthehighestduringstockmarketcrashin2015.Inaddition,weconstructaforward-lookingsystemicriskmeasurebyprojectingonlaggedfirmcharacteristicssuchasValue-at-Risk(VaR),size,leverage,maturitymismatchandROA.Thepanelregressionresultsimplythatbanks’size,leverage,maturitymismatchpositivelydrivetheirsystemicriskcontributionchanges,andROAshownegativerelationshipwiththeirsystemicriskcontribution.Moreover,banks’ownVaRpositivelyaffectstheirsystemicriskcontribution,whichmeansthatriskierbankscontributemoretoChinesefinancialsystem.Thisforward-lookingmeasurecanpotentiallybeusedinmacroprudentialpolicyapplications.
王冠英，天津大学
ThispaperstudiesthepricingofliquidityriskinChinesecorporatebondsfortheperiodfromJanuary2008toDecember2017.WeconstructaliquiditymeasurewhichcapturesliquidityriskfromfourdimensionsmentionedinLiu(2006).Incorporatingliquiditypricingfactorintoterm-and-defaultmodel,weproposeanewbondpricingmodel.TheresultssuggestthatliquidityriskisasignificantdeterminantofcorporatebondreturnsinChina.
陈树敏，广东工业大学
Thispaperstudiestheoptimalcontractdesignprobleminrisk-sharingbetweenaninsurerandareinsurer.Theinsurerpurchasesreinsuranceforrisk-controlanddecidesherretentionlevelwithanobjectivetominimizeherruinprobability.Thereinsurerhascontroloverthereinsurancepremiumandaimstomaximizeherexpecteddiscountedprofitsuptothetimewhentheinsurergoesbankrupt.Inastochasticdifferentialgame-theoreticframework,theoptimalreinsurancestrategyandtheoptimalreinsurancepremiumstrategyarecharacterizedasaNashequilibriumandareobtainedbysolvingasystemofcoupledHamilton-Jacobi-Bellmanequations.Weobtainexplicitsolutionsforthegameproblemwhenboththeinsuranceandthereinsurancepremiumsarecalculatedaccordingtothestandard-deviationprincipleortheexpectedvalueprinciple,respectively.Wealsoperformnumericalexamplesandprovideeconomicinterpretationsfortheresults.
李永武，北京工业大学
Thispaperinvestigatesaninsurancedesignproblem,inwhichabonuswillbegiventotheinsuredifnoclaimhasbeenmadeduringthewholelifetimeofthecontract,foranexpectedutilityinsured.Inthisproblem,theinsuredhastoconsidertheso-calledoptimalactionratherthanthecontractedcompensation(orindemnity)duetotheexistenceofthebonus.Foranypre-agreedbonus,theoptimalinsurancecontractisgivenexplicitlyandshowntobeeitherthefullcoveragecontractwhentheinsuredpayshighenoughpremium,oradeductibleoneotherwise.Theoptimalcontractandbonusarealsoderivedexplicitlyiftheinsuredisallowedtochoosebothofthem.Thecontractturnsouttobeofeitherzerorewardorzerodeductible.Inallcases,theoptimalcontractsareuniversal,thatis,theydonotdependonspecificformoftheutilityoftheinsured.Anumericalexampleisalsoprovidedtoillustratethemaintheoreticalresultsofthepaper.
张伟，安徽工程大学
基于谢尔宾斯基垫片上的边渗流构建了一个非线性的随机交互价格动态模型,试图重构和研究实际证券市场收益率序列的复杂性行为.引入分数阶数组熵和分数阶数组复杂性来分析金融信号的复杂性行为.为了更深入地理解随机价格进化的波动性质,分析了随机对数收益率和波动的复杂性行为,主要有幂率分析,分数阶样本熵和分数阶数组复杂性.为了更进一步证实模型的合理性和有效性,对真实证券市场数据集做了对比统计研究.实证结果表明了该价格模型能在某种程度上重构真实证券市场的复杂性行为.
专题报告（Session5-投资组合优化）期权投资组合的风险度量和优化
何康，上海东证润和资本管理有限公司
高建军，上海财经大学
Thisworkstudiestheconstrainedoptimalexecutionproblemwitharandommarketdepthinthelimitordermarket.Motivatedfromtherealtradingactivities,ourexecutionmodelconsiderstheexecutionboundsandallowstherandommarketdepthtobestatisticallycorrelatedindifferentperiods.Usually,itisdifficulttoachievetheanalyticalsolutionforthisclassofconstraineddynamicdecisionproblem.Thankstothespecialstructureofthismodel,byapplyingtheproposedstateseparationtheoremanddynamicprogramming,wesuccessfullyobtaintheanalyticalexecutionpolicy.Therevealedpolicyisoffeedbacknature.Examplesareprovidedtoillustrateoursolutionmethods.Simulationresultsdemonstratetheadvantagesofourmodelcomparingwiththeclassicalexecutionpolicy.
周科，湖南大学
Forlonginvestmenthorizon,dynamiccontrolofvalueatrisk(VaR)isindispensabletoachievehighperformanceofriskmanagement.Unfortunately,theresulteddynamicmean-VaRportfolioselectionformulationistimeinconsistent,whichalsoleadstoanon-tractabilityinderivingoptimalinvestmentpolicy.Wetacklethislong-standingchallengefromanewangle.Wefirstproveanequivalencebetweenthemean-VaRandthemean-safety-firstformulationswhentheriskparametersinthetwoformulationssatisfycertainrelationship.Solvingthetime-consistentdynamicmean-safety-firstformulationusingeitherdynamicprogrammingormartingaleapproachenablesustoidentifycorrespondingoptimalinvestmentpolicyforthetime-inconsistentmean-VaRproblemformulation.Furthermore,investigatingthepropertyoftheinducedconfidencelevelintruncatedmean-VaRproblemsgivesrisetothestagewisenestedVaRstructure,whichguidesusadjustingtheVaRleveldynamicallyandadaptivelyduringtheinvestmentprocesssuchthattheglobalmean-VaRgoalisattained.
黄金波，广东财经大学
Weproposeanewsmoothnonparametrickernel(NPK)portfoliooptimizationmethodformanagingdownsiderisk.Lowerpartialmoments(LPM)areusedasourmeasureofdownsideriskandweincludetransactioncostsintoouroptimizationmodel.Wedemonstratethatthemean-LPMmodelisaconvexoptimizationmodelwhentheorderofLPMisequaltoorgreaterthanone.Wenumericallyandempiricallycompareourmethodwiththetraditionalmoment(MOM)methodandfindthatourmethodproducesportfoliosthatdominatethosefoundusingMOM.NumericalresultsshowthatourNPKmethodoutperformstheMOMmethodintermsofestimationaccuracy.EmpiricaltestsshowthatNPKoutperformsMOMintermsofportfolioperformanceusingawidevarietyofperformancemetrics.Furthermore,NPKhaslowertransactioncostathigherordersofLPM.Inaddition,NPKoutperformsanaiveequally-weightedstrategyandthemarketindex.
崔翔宇，上海财经大学
期货的期限结构蕴含着丰富的信息，充分利用该信息能够提高投资组合的策略表现，本文首先对VIX期货的期限结构进行研究，使用VAR（向量自回归）模型滚动预测期限结构的斜率，并根据预测结果构建VIX期货的多空组合，在2006年至2017年的样本外测试中策略的夏普比率为1.23；其次，通过预测期限结构斜率将VIX期货多空组合收益率的估计值作为先验信息，然后用Black-Litterman模型估计VIX期货的后验均值和方差，并用均值方差（Mean-Variance）模型来优化组合权重，该策略可以将夏普比率提升到1.59；最后，考虑到VIX期货策略回撤（maxdrawdown）较高的缺点，本文还用Mean-CVaR的优化方法改进投资组合策略，研究发现Mean-CVaR优化方法能降低策略的回撤，提高卡玛比率(CalmarRatio)。