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戴志锋教授学术报告

2020年07月26日 09:58  点击:[]


报告题目:Forecasting the equity risk premium: a new method based on wavelet de-noising

报告人:戴志锋

间:2020年8月6日10:00—11:30

腾讯会议号:902 313 982

报告人简介

戴志锋,长沙理工大学数学与统计学院,教授,硕士生导师。2013年,湖南大学数学与计量经济学院获得博士学位。2014年-2016年在中南大学商学院从事博士后研究,博士后期间获得中国博士后基金特别资助和一等资助。现为湖南省运筹学会常务理事,中国运筹学会决策科学分会理事,第三届双法青年工作委员会理事,长沙理工大学“湖湘学者”青年英才一类支持人选。

主要从事大规模优化算法,投资组合优化,资产定价及金融风险管理等方面的研究。现主持国家自然科学基金项目面上项目1项,主持已结题项目:国家自然科学基金青年项目1项,教育部人文社科青年基金项目1项,湖南省自科青年基金项目1项。2019年获得湖南省自然科学奖二等奖1项(第二完成人)。以第一作者在Applied Economics, Pacific-Basin Finance Journal, North American Journal of Economics and Finance, Finance Research Letters, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Journal of Industrial and Management Optimization, Applied Mathematics and Computation,Optimization,Numerical Algorithms,Optimization Letters,Numerical Functional Analysis and Optimization等国际期刊上发表学术。论文20余篇.

讲座摘要

Forecasting the equity risk premium is notoriously difficult due to no clear tendency of the raw series. In this paper, we firstly de-noise the in-sample original returns series via wavelet method, and construct regression models to forecast the out-of-sample equity risk premium. Our new models can obtain superior out-of-sample performance compared with the historical average and other counterpart models. A mean-variance investor can realize sizeable economic gains by allocating asset through the new approach. Moreover, our methods generate robust performance under different settings from both statistical and economic perspectives.

 

 

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2020年7月26日

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