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【讲座回顾】Conditioning Information and Idiosyncratic Volatility Puzzle

【讲座回顾】Conditioning Information and Idiosyncratic Volatility Puzzle

  2017年11月09日,中国人民大学汉青研究院金融学助理教授、人大“青年杰出学者”吴轲博士于我校双周论坛进行了题为《Conditioning Information and Idiosyncratic Volatility Puzzle》的学术报告。

  一般认为异质性风险高的产品应该具有高定价,但大量的统计分析显示出异质性对产品有着负定价的影响。关于异质波动率问题,Ang et al.认为可以是由于在评估系统性风险时使用的信息并非投资者的信息集合从而导致的估计偏差。吴博士从另外的角度出发,通过条件资产定价模型与条件信息来尝试解释偏差,发现经过条件约束后的IVOL与收益并没有太大的负相关性。首先证明了在估计beta和IVOL时使用同时期数据会产生一个条件偏差,为了减弱这种偏差的影响,在估计系统性风险和IVOL时采用了条件因素模型。实证研究发现,以Q理论为基础的企业特征作为条件变量,如规模、账面市值比、经营杠杆,在条件估计的IVOL不产生负的收益率溢价,相关基准调整的异常收益率也比原始的IVOL中小得多。

  王天一、王茂斌、田秀娟、肖欣荣、王珏、陶利斌、杜冬云、谢海滨、宫迪、宋琛、钟腾、刘津宇、阚铄、张修平等教师和部分硕士、博士生出席了本次报告。

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