報(bào)告題目：杠桿是一把雙刃劍
報(bào) 告 人：楊學(xué)偉（南京大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、金融工程研究中心副主任）
報(bào)告時(shí)間：2022年10月29日晚7:00-7:30
會議方式：騰訊會議 ID：157-212-304
報(bào)告題目：修明渠、堵暗道：土地出讓金劃轉(zhuǎn)稅務(wù)部門征收如何影響城投債信用風(fēng)險(xiǎn)？
報(bào) 告 人：李鳳羽（東北財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、金融科技學(xué)院副院長）
報(bào)告時(shí)間：2022年10月29日晚7:30-8:00
會議方式：騰訊會議 ID：157-212-304
報(bào)告題目：Oil Shocks and Stock Market Volatility: A Comprehensive Perspective
報(bào) 告 人：馬鋒（西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師）
報(bào)告時(shí)間：2022年10月29日晚8:00-8:30
會議方式：騰訊會議 ID：157-212-304
報(bào)告題目：Discrete-time Variance-optimal Deep Hedging in Affine GARCH Models
報(bào) 告 人：劉彥初（中山大學(xué)嶺南學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師、嶺南學(xué)院副院長）
報(bào)告時(shí)間：2022年10月29日晚8:30-9:00
會議方式：騰訊會議 ID：157-212-304
報(bào)告題目：Optimal Life Cycle Decisions with Time-Inconsistent Preferences
報(bào) 告 人：陳樹敏（廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師）
報(bào)告時(shí)間：2022年10月29日晚9:00-9:30
會議方式：騰訊會議 ID：157-212-304
報(bào)告人簡介
楊學(xué)偉，南京大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、金融工程研究中心副主任。南開大學(xué)理學(xué)博士，美國伊利諾伊大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士，香港城市大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融系博士后。主要研究興趣為金融衍生品市場，投資者行為與金融創(chuàng)新，信用風(fēng)險(xiǎn)管理等。研究成果發(fā)表于Journal of Financial Economics和Review of Financial Studies等期刊。主持國家級科研項(xiàng)目4項(xiàng)。
報(bào)告摘要：衍生品提供的隱性杠桿為投資者提供了放大利潤的機(jī)會，然而亦有很多投資者因衍生品引發(fā)的損失而陷入財(cái)務(wù)困境。這項(xiàng)研究利用期貨市場賬戶級數(shù)據(jù)討論了杠桿對投資績效的影響。研究發(fā)現(xiàn)，高杠桿增加了投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)降低了投資收益。利用監(jiān)管變化進(jìn)行的雙重差分分析證實(shí)了這一定性結(jié)論。高杠桿帶來的損失源于強(qiáng)制平倉以及由于杠桿增加而產(chǎn)生的額外交易成本。高杠桿放大了缺乏經(jīng)驗(yàn)的投資者因處置效應(yīng)和賭博偏好而造成的損失。另一方面，少數(shù)有經(jīng)驗(yàn)的投資者通過積極擇時(shí)和進(jìn)行套利交易來利用杠桿；這些交易員每增加一單位杠桿，平均每天可賺取8個(gè)基點(diǎn)（年化20%）的額外回報(bào)。
李鳳羽，男，1980年出生，遼寧撫順人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、金融學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)金融科技學(xué)院副院長，美國肯塔基大學(xué)國家留學(xué)基金公派訪問學(xué)者（2017.9-2018.9），遼寧省“興遼英才”青年拔尖人才、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)杰出學(xué)者。主要研究方向：公司金融、公司治理、金融科技。在《經(jīng)濟(jì)研究》、《世界經(jīng)濟(jì)》、《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《金融研究》、《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》、Pacific-Basin Finance Journal (SSCI)等國內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文，其中2篇論文被人大復(fù)印資料全文轉(zhuǎn)載。在科學(xué)出版社出版獨(dú)立署名學(xué)術(shù)專著2部。作為負(fù)責(zé)人主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（2項(xiàng)）、教育部人文社科基金項(xiàng)目（2項(xiàng)）、遼寧省“興遼英才”項(xiàng)目（1項(xiàng)）、遼寧省教育廳項(xiàng)目（3項(xiàng)）、遼寧省社科規(guī)劃基金項(xiàng)目（2項(xiàng)）。獲得遼寧省自然科學(xué)學(xué)術(shù)成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)2項(xiàng)、二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，大連市自然科學(xué)優(yōu)秀學(xué)術(shù)論文獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，中國金融系統(tǒng)工程與風(fēng)險(xiǎn)管理年會優(yōu)秀論文獎(jiǎng)2項(xiàng)，第六屆中國金融管理年會最佳論文獎(jiǎng)1項(xiàng)，第一屆香樟金融論壇優(yōu)秀論文獎(jiǎng)1項(xiàng)。兼任中國管理現(xiàn)代化研究會管理與決策科學(xué)專委會理事、中國系統(tǒng)工程學(xué)會金融系統(tǒng)工程專委會理事，《世界經(jīng)濟(jì)》、《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《金融研究》、《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》、《會計(jì)研究》、《Pacific-Basin Finance Journal》等學(xué)術(shù)期刊審稿人。
報(bào)告摘要：長期以來，中國地方政府普遍采用“以地融資”模式為城投平臺提供信用支持，不僅助長了地方政府融資沖動(dòng)，也帶來巨大的地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。自2014年起，中央政府明確將“修明渠、堵暗道”作為基本原則，著力化解地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。土地出讓收入作為“以地融資”模式的重要載體，成為化解地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵所在。本文聚焦2021年7月實(shí)施的土地出讓金劃轉(zhuǎn)稅務(wù)部門征收試點(diǎn)政策，研究中央政府對土地出讓收入實(shí)施“修明渠、堵暗道”如何影響城投債信用風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，土地出讓金劃轉(zhuǎn)稅務(wù)部門征收顯著降低了試點(diǎn)地區(qū)城投債的信用利差，這一現(xiàn)象在以土地開發(fā)為主營業(yè)務(wù)、信用評級較低、盈利能力較差、土地資產(chǎn)注入規(guī)模較少、地區(qū)財(cái)政缺口較小的城投平臺中表現(xiàn)更加明顯。經(jīng)濟(jì)機(jī)制分析顯示，土地出讓金劃轉(zhuǎn)稅務(wù)部門征收主要通過強(qiáng)化地方政府隱性擔(dān)保和改善財(cái)政信息透明度的渠道對城投債信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。本文研究結(jié)論表明，土地出讓收入是地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要決定因素，中央政府對土地出讓收入實(shí)施“修明渠、堵暗道”短期內(nèi)有助于降低城投債信用風(fēng)險(xiǎn)，但是從長期來看卻強(qiáng)化了地方政府的隱性擔(dān)保，可能會進(jìn)一步助長地方政府的融資沖動(dòng)。
馬鋒，西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，博導(dǎo)。現(xiàn)為金融預(yù)測團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，Finance Research Letter副主編（FINANCE, 6/110, Q1），China Finance Review International期刊青年編委。2021-2022連續(xù)兩年入選“愛思唯爾”中國高被引學(xué)者。2019年入選“四川省人才計(jì)劃”，2021入選第十三批四川省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人選。現(xiàn)主持國家自然科學(xué)基金面上、青年及教育部人文社科項(xiàng)目各一項(xiàng)，參與國家級課題多項(xiàng)。主要研究方向?yàn)榻鹑谟?jì)量、預(yù)測及風(fēng)險(xiǎn)管理，在金融市場波動(dòng)與收益率建模預(yù)測等領(lǐng)域取得了系列成果。發(fā)表學(xué)術(shù)論文百余篇，主要研究成果發(fā)表在Journal of Banking & Finance、Journal of Empirical Finance、International Journal of Forecasting、European Journal of Finance、Journal of Futures Markets、Journal of International Financial Markets，Institutions & Money、Annals of Operations Research、《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》等國內(nèi)外高水平期刊。目前有6篇論文入選ECONOMICS & BUSINESS（經(jīng)濟(jì)與商學(xué)）ESI高被引論文。
報(bào)告摘要：This paper investigates the predictability of oil shocks for stock market volatility from a comprehensive perspective. Our empirical analysis shows that multiple oil shock measures contain valuable information for predicting stock market volatility, in addition to traditional economic variables and uncertainty indices. Moreover, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method and regime-switching model jointly deliver incremental improvement in forecasting accuracy from both statistical and economic perspectives. These results are confirmed by robustness checks under different business cycles and market conditions, including the COVID-19 pandemic.
劉彥初，博士現(xiàn)就職于中山大學(xué)嶺南學(xué)院，擔(dān)任副院長，金融學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師。香港中文大學(xué)金融工程學(xué)博士、博士后，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)理學(xué)碩士與理學(xué)學(xué)士。主要研究興趣為金融工程，金融科技，以及相關(guān)應(yīng)用。在《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》，《Operations Research》，《INFORMS Journal on Computing》，《Journal of Economic Dynamics and Control》，《European Journal of Operational Research》，《Quantitative Finance》，《Journal of Futures Markets》，《Insurance: Mathematics and Economics》，《IEEE Transactions on Engineering Management》，《European Journal of Finance》，《Annals of Operations Research》，《Finance Research Letters》等國內(nèi)外主流學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表（含接收）論文近40篇。主持國家自然科學(xué)基金面上和青年項(xiàng)目、廣州期貨交易所首批對外合作課題、中國期貨業(yè)協(xié)會研究課題等科研項(xiàng)目。
報(bào)告摘要：Variance-optimal hedging in a discrete-time framework is a practical option-hedging strategy that aims to reduce the residual risk. It has been widely used in volatility trading desks. In this paper, we solve the variance-optimal hedging problem for affine GARCH models both semi-explicitly and through deep learning. Applying the Laplace transform method, we derive semi-explicit formulas for the variance-optimal hedging strategy and initial endowment. We also apply the Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural network (RNN) architectures and solve for optimal hedging strategies under mean square error loss function with transaction costs. Numerical examples illustrate the hedging performance for different approaches, option styles, hedging frequencies and transaction costs. [This is a joint work with Hongkai Cao, Zhenyu Cui and Ying Yu.]
陳樹敏，廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師。主要從事金融工程、保險(xiǎn)精算等領(lǐng)域的研究，目前已在 Siam Journal on Financial Mathematics、Journal of Economic Dynamics and Control、Insurance: Mathematics and Economics、ASTIN Bulletin、Scandinavian Actuarial Journal、管理科學(xué)學(xué)報(bào)等期刊上發(fā)表論文二十余篇，主持國家自然科學(xué)基金青年/面上項(xiàng)目、中國博士后基金面上/特別資助項(xiàng)目、廣東省自然科學(xué)基金等7項(xiàng)省部級以上基金項(xiàng)目。
報(bào)告摘要：We examine the lifetime decisions on investment, consumption, and life insurance purchasing for an investor with time-inconsistent preferences. We obtain optimal time-consistent strategies explicitly under the stationary Markov perfect equilibrium framework. We find that the investor increases consumption immediately to seek quick gratification, and foreseeing reduced wealth growth, simultaneously increases life insurance purchasing to fulfill her legacy need. Moreover, at the later stage of the life cycle, wealth accumulation effects dominate and she suffers lower consumption and life insurance purchasing. We also study the effects of naivete, risk aversion, legacy weight, insurance costs, death duty, labor income, and return predictability.
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