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伊利诺伊大学香槟分校,Anil Bera博士:“Scalar Measures of Volatility and Dependence for the Multivariate Models of

       2012年5月23日下午16:30,“WISE-SOE”2012春季学期高级经济学系列讲座第十五讲在经济学楼D110举行。来自伊利诺伊大学香槟分校的Anil Bera教授为我们带来了一场题为“Scalar Measures of Volatility and Dependence for the Multivariate Models of Financial Markets”的讲座。
 
       出生于印度的Anil Bera教授,言语幽默。在一开场的自我介绍中,Bera教授把伊利诺伊大学香槟分校的英文缩写(UIUC)解释成University for Indian and University for Chinese,在同学们的笑声中一下子拉近了彼此的距离,讲座就在这样轻松友好的气氛中开始。
 
       Bera教授指出在传统的研究多个市场之间的相关性时,一般采用GARCH模型做“成对的”(pairwise)相关性分析,这种方法在市场个数不多的情况下似乎还可以适用。但是,随着所研究市场个数的增加,这种“成对的”相关性分析方法不仅会带来技术上的繁琐,而且对市场间“总体”相关性的捕捉也会下降,甚至产生相反的结果。即,即使大部分或所有的“成对的”相关性分析均显示时间上上升的相关性变化,但其“总体的”市场间相关性仍有可能是在时间上呈下降趋势的。
 
       为了证明他的这一观点,Bera教授先在数学上,对GARCH模型框架下的分析方法进行了改进。这一方法最早有1969年的诺贝尔经济学奖获得者Ragnar Frish在1929提出。其主要思想就是,通过一系列矩阵代数的处理,把多维度上的变化信息归总到单一维度上,然后用这个一维的变量,去刻画多维度上的相关信息。而且Bera教授还兴致勃勃地给我们介绍了,这一代数变换背后的奇妙的几何解释。接着,教授用来自亚洲六个股票市场的数据为例,分别用原有的“成对的”分析方法和新的“单一维度的”分析方法进行处理,却得出了不同的结论。以此来论证他的观点。
 
       王亚南经济研究院的牛琳霖老师,方颖老师,任宇老师到场旁听,并与Bera教授进行了友好的交流。讲座于下午六时在同学们的掌声中结束。
 
(WISE  张传海、陈怡宁、丁春辉、陈舒、徐卫)