王明进教授（金融时间序列分析）在线访谈活动开始提问 [复制链接]

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热烈欢迎北京大学王明进教授于3月14日15:00接受人大经济论坛的在线访谈活动。大家现在可以在下面回复提问。
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各位坛友大家好，人大经济论坛荣幸地邀请到了知名学者王明进教授接受论坛在线访谈。

王明进1997年毕业于北京大学数学科学学院，获得理学博士学位，同年来到北京大学光华管理学院任教。现为北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授、博士生导师，北京大学光华管理学院金融风险管理中心主任，中国现场统计学会理事，中国统计教育学会理事，北京市统计学会理事，《数理统计与管理》杂志副主编等。2000年2月至8月在美国西北大学Kellogg商学院做访问学者。2003年6月至2005年8月在英国伦敦经济与政治学院（LSE）从事博士后研究工作。2002年6月至2008年6月期间曾先后担任光华管理学院商务统计与经济计量系副主任、系主任。

研究兴趣主要在金融市场的计量经济学研究（特别是对金融市场的各种波动率模型的研究）、非线性时间序列模型、教育收益及风险的计量方法、我国房地产市场及住房金融制度研究等。在英国皇家统计学会杂志等国内外权威统计学与经济计量学学术杂志发表论文数十篇。先后获得过两项国家自然科学基金课题资助。

自2000年以来为北京大学光华管理学院EMBA开设“管理决策统计分析”课程；除此之外主要讲授过的课程包括：本科生“市场分析与预测”；研究生“时间序列分析”、“金融时间序列分析”、“数据分析方法”、“复杂系统的非线性方法”等；MBA“商务统计分析”；还曾为高级经理短期培训项目（EDP）开设“市场分析与预测”、“管理决策统计分析”等短期课程。2008年获得北京大学工商银行奖教金。

研究领域
金融市场的计量经济方法
非线性时间序列分析
教育收益与风险的计量
房地产市场与住房金融


教授课程
1. 商务统计学（MBA， 1999年-）
2. 时间序列分析（研究生，2002年-）
3. 金融时间序列分析（研究生， 2006年-）
4. 管理决策统计分析（EMBA， 2000年-）
5. 管理决策统计分析（EDP， 2009年-）
6. 应用统计学（研究生， 2005年-2007年）

发表论文
王明进 （2010）， “多元波动率模型的一些新进展”，《数理统计与管理》，第29卷第2期， p232-247.
Penzer Jeremy, Wang Mingjin, Yao Qiwei, (2009), “Approxiamating volatilities by Asymmetric Power GARCH Functions”, Australian & New Zealand Journal of Statistics, 51(2), 201-225.
王明进、岳昌君， “个人教育收益率的比较：一个半参数方法”，《统计研究》，2009年第26卷第6期，p51-59.
王明进， “高维波动率的预测”， 《数量经济技术经济研究》，2008年第25卷第11期，p137-148.
Fan Jianqing, Wang Mingjin, Yao Qiwei, (2008), “Modelling multivariate volatilities via Conditionally Uncorrelated Components”, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 70, p679-702.
王明进，“谱检验的Wild Bootstrap方法”， 《统计研究》，2008年第25卷第6期，p83-88.
王明进、陈良昆，“教育收益率估计方法的比较”，《数理统计与管理》，2008年第27卷第3期，p404-409;
孙便霞、韩鹏、王明进， “随机波动率模型下的单位根检验及对我国股市的实证研究”， 《数理统计与管理》， 2008年第27卷第1期， p148-156.
王明进、岳昌君， “个人教育投资风险的计量分析”， 《北京大学教育评论》， 2007年第2期。
王明进、鞠彦兵，“股票市场价格全距序列的统计特征”，《统计与决策》，2006年第12期。
王明进、陈奇志，“基于独立成分分解的多元波动率模型”， 《管理科学学报》， 2006年第5期；
Wang Mingjin and Yao Qiwei, (2005), “Modelling multivariate volatilities: an ad hoc method”, in Contemporary Multivariate Analysis and Experimental Designs. Edited by Jianqing Fan and Gang Li. The world Scientific Publisher. Pp199-209.


研究项目
2003-2006年，负责国家自然基金项目“序列蒙特卡罗方法的理论研究以及在经济计量学中的应用”（项目批准号：70201007）
2007-2009年，负责国家自然基金项目“基于数据降维的多元波动率模型”（项目批准号：70671002）
2007年-至今，参与国家外汇管理局项目“中国货币政策与金融形势研究”
2010年-至今， 参与北大光华-嘉实投资研究院项目

王教授：
     您好，我叫史峰，是一名从事金融程序交易的程序员，有幸拜读您的论文和著作，使我受益匪浅，现有一个问题，希望与您探讨。
     目前我所从事的开发中，趋势交易的开发是我的一个研究重点，在研究的过程中我发现，其实趋势交易系统对于单边的涨、跌行情是有效的，这也符合金融交易中“顺势而为”的交易规律。但是趋势交易对于震荡行情，它的效果往往差强人意。因此在趋势交易系统的开发中，如何识别震荡行情下，并且在震荡行情下尽量避免交易的发生，是一个难题。GARCH ,EGARCH 等是一种非常好的基于波动率的建模方法，我的直观感觉是通过估计广义异方差来判断当前行情的变化趋势、快慢等，从而对行情的状态（趋势、震荡）等得到指导信息。但是在实际仿真中发现，对于一些变化比较剧烈的品种呢 ，比如外汇、期货（纽约金）等，这些品种的波动率较大，无论行情如何发展变化，采用基本GARCH模型得到的广义异方差结果均相似，也就是基本GARCH模型无法通过异方差来刻画行情的特点。
       王教授，向您请教两点问题：
      1 GARCH模型从诞生到现在发展了将近20年，您觉得哪类GARCH 模型适用于波动率较大的品种，并且可以通过异方差估计结果来描述市场行情的发展变化。
     2 波动率建模能否适用于行情分类 ，比如，通过波动率 建模的方法，区分趋势行情和震荡 行情。

     谢谢您的指导
     此致
           敬礼

请问王教授, 如果没有足够多的统计样本,怎样才能推出相对比较可靠的结论. 能否介绍一些较常用的方法呢?

谢谢!

期待中，

非线性时间序列分析和线性时间序列分析的主要区别及分析方法是啥啊？

支持啊

能否具体举例非线性时间序列的应用及分析过程