【讲座回顾】包含异质性稀疏协方差矩

        2019年3月14日，华人博彩策略论坛 金融学院SBF论坛2019年第4讲在博学楼925进行。首都经济贸易大学国际经济学院助理教授孙宇澄博士作了题为“A Fator-Based Estimation of Intergrated Covariance Matrix with Noisy High-Frequency Date”的讲座。

　　 孙教授首先研究了一个包含异质性稀疏协方差矩阵的连续时间高维因子模型，其利用由于微观结构噪声造成的异步高频金融数据，在Varneskov(2016)所提出的平顶已实现核估计方法，重点对共同因子的个数、积分协方差矩阵以及其逆矩阵的一致性估计进行研究，仿真结果显示本文中的估计量在有限样本下表现良好。随后孙教授对该模型进行验证，将此方法应用于选自沪深两市的300只高流动性股票的高额数据上，发现包含异质性稀疏协方差矩阵的连续时间高维因子模型能够有效刻画中国股票市场波动的动态特征。

        金融学院教师邓军、谢海滨、陆利平、杜冬云、储寅啸、高萌、危建行、黄小雨等和部分硕士博士生参加了讲座，并就模型实用性问题、文章变量选择、结果分析，实证结果的进一步扩展等问题与孙宇澄博士进行了讨论。