mba论文常用分析工具-会议回顾 | 中国人民大学第二届金融科技国际学术论坛顺利召开
近日mba论文常用分析工具,由中国人民大学金融学院主办的第二届金融科技国际学术论坛成功举办。本次论坛旨在为国内外金融学者提供一个优质的学术交流平台mba论文常用分析工具-会议回顾 | 中国人民大学第二届金融科技国际学术论坛顺利召开,积极推动对金融科技领域重要问题的深入研究和交流最新进展。圣路易斯华盛顿大学周国富教授、芝加哥大学修大成教授、北卡罗来纳大学楚永强教授、圣母大学大智教授、乔治城大学教授、华盛顿大学冯志宇教授, 谭松涛教授和应用金融系主任吴克副教授,金融学院徐静副教授、邹昆茹助理教授、张玉新助理教授、刘欣助理教授等国内外学者出席了会议。本次论坛采取线上线下相结合的方式进行。
谭松涛教授致欢迎辞。谭教授首先对参加论坛的各位嘉宾和师生表示热烈的欢迎,介绍了举办金融科技学术论坛的背景,并诚挚邀请各位论坛参会人员在疫情结束后来中国人民大学进行学术交流。
周国富教授做了题为“in: What is New?”的主旨演讲。周教授系统地介绍了机器学习在资产定价中的作用,分析了不同机器学习模型的优缺点,然后用大量的实证测试结果展示了机器学习模型的最新发展前沿,并对未来提出自己的期望研究。
吴克副教授分享了他的研究——“与的”。吴教授基于大量公司特征的完全子集投资组合(CSC)提出了一种新的投资组合策略。CSC策略在均方误差效用下易于实施,可以适应具有一般效用函数的投资者。美国92个特征对个股的实证应用表明,CSC策略实现了理想的确定性等价收益和夏普比率,优于常用机器学习工具的替代组合或特征选择策略。修大成教授对论文的应用和模型的改进提出了宝贵而有见地的建议。
邹昆茹博士分享了论文“债务与:银行贷款的作用”,通过讨论贷款合同对借款公司企业社会责任(CSR)绩效的影响2022-2023,研究债务合同的现实和社会影响。论文记录了更高的合同强度(即更严格的合同)的公司具有较差的企业社会责任绩效。内生检验包括基于贷款合同供给侧决定因素的工具变量法和分别基于和反重新定性规定的两个准自然实验,支持合同强度与企业社会责任的因果关系。褚永强教授对论文的实证证据和机制进行了详细点评。
随后,张宇新博士报告了他的论文——“谁更多?或在呼唤”。财报电话会议的问答环节使分析师能够从高管那里获得更多信息,但对于如何量化这些口头互动中的信息内容的研究还不够。论文分析了收益电话会议的问答记录和措施,并将每个句子分为正面、中性或负面。研究发现,语言分散度越高的电话会议,产生的信息越多,价格也越高。影响。大智教授分别对论文的创新、实证研究和机理提出了自己的宝贵建议。
刘欣博士在论文《Does in? From Bond》中报道,持有非流动性资产(如公司债券)的债券共同基金积极管理其国债头寸mba论文常用分析工具,以缓冲赎回冲击。文章论证并论证了支持性证据表明这种流动性管理实践会导致国债价格的脆弱性,并通过使用两个可能的外生事件来解决内生问题:-19 的爆发和 2003 年共同基金丑闻。乔治城大学的温泉教授们就论文的理论基础和实证设计交流了宝贵的经验。
最后,徐静副教授发起了“和”的报告。徐教授表示,投资者偏好的凸性可以放大交易成本对股票流动性溢价的影响。这一结果来源于基金经理为了获得年终奖金而进行的风险转移。较大的溢价主要是为了补偿由于风险转移策略的次优实施而导致的较低的奖金。主动管理型共同基金的数据用于为模型的新颖预测提供实证支持。华盛顿大学冯志宇教授对论文的理论和模型设计提出了改进建议。
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文都管联院在预祝2021-2022一路长虹!