倪中新教授（金融数据建模、统计数据分析）在线访谈问答汇总

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倪中新，男，1975 年8 月28 日生，博士，副教授，硕士生导师。

学习经历
2008 年7 月毕业于香港中文大学统计系，获哲学博士学位。
2000 年7 月毕业于上海师范大学数科院应用数学专业，获理学硕士学位。
1997 年7 月毕业于上海师范大学数学系，获理学学士学位。

工作经历
2009.7—2009.8    香港中文大学统计系访问副研究员（Research Associate）
2008.7  至今        上海大学经济学院金融系副教授，硕士生导师
2000.8—2008.6    任教于华东理工大学数学系，先后任助教、讲师、副教授。

研究方向： 金融计量经济、金融风险管理、金融数据建模、统计数据分析

讲授课程： 应用统计学、统计与投资策略（本科生），多元统计分析（研究生）

问答汇总
1，坛友septown：倪老师：问两个问题：
问题一：运用markov模型研究结构性问题时，如何进行事先判断结构变化的状态个数？
问题二：在基于市场做投资产品期货和现货对冲时，由于市场信息不断在更新，甚至发生结构性变化，有没有简单的办法进行预判？
谢谢！
A:Septown你好！
关于你的两个问题：
问题一：在用Markov机制转换模型研究结构性问题时，结构变化状态个数的确定的确没有一个统一的处理方法。一种方法：可以结合你研究问题的背景，同时参照专家信息来确定。譬如，研究证券市场的结构性转换，状态数可以选择为牛市、熊市。
另外一种方法，是纯统计的处理方法，可以把状态个数的选择当成模型的选择问题处理，通过模型选择的标准进行选择，譬如AIC，BIC， 贝叶斯因子等。
第二个问题：在基于市场做投资产品期货和现货对冲时，有没有简单的办法进行预判结构变化？这个比较难找到简单的处理方法，简单的处理方法效果不会很好。特别是，结构的变化，本身就是很难预测的。

2，坛友cglee：请教倪教授：
1.目前各种时间序列预测模型如arch、garch、egarch等，对国内经济某一具体领域有没有描述或预测较好的典型案例或论文？
2.行为金融学中的心理分析，与依托客观金融数据的计量分析，二者怎样实现有机结合和互补？
谢谢！
A:cglee你好！
1. 国内利用arch, garch对国内经济现象研究的论文已经非常多。相对来说用 egarch的文献还不是很多。这些文章应该可以在知网上不难查到。 《中国管理科学》《数量经济技术经济研究》等杂志上有相当多这方面的文献。
2. 你说得很好，行为金融学的重点是通过引入人的心理分析能更好地解释现象。而心理因素很多情况下难以观察和度量，而目前来说，在计量经济和统计领域中的潜变量模型（latent variable model），如SEM（structural equation model）等可以将心理因素视为潜变量，因此可以将行为金融学与计量经济巧妙结合。

3，坛友bashe2013：倪老师：
您好！看了您的简历，发现您也是学数学统计出身。我的专业背景和您相似，现在有同样的困惑：两年前听过郑振龙老师在西财关于金融新思维的讲座，他强调了金融学思想的重要性。那么请教老师我们该如何权衡并把握好统计学以及计算机软件编程和金融学理论之间的关系？
A:郑老师讲的很对，经济学、金融学的思想、故事非常重要。不过，统计学、计算机编程 和金融理论之间并不矛盾。如果你的兴趣放在构建新的统计方法，那计算机编程是必不可少的。而如果你的兴趣是进行经济学或金融学的实证研究，那对于经济学、金融学的理论自然是最为重要的，当然为了佐证你的故事，必要的统计学、计量经济学的方法是要的。但此时，不能过多的将注意力放在统计方法上。我同意很多经济学前辈提出的在经济学研究中，经济学的思想永远是位的。所以，我在学习工作中也是在不断提高自己的经济学修养。

4，坛友ameny：倪老师，请教您两个问题：
1.除了调研外，如何在网络上或者其它渠道更为高效准确的获取研究数据？身为一小硕，实在没资金没是时间去组织调研~
2.如何判断模型估计过程中所使用的矩条件工具变量在总体上是否有效？
A:ameny你好！
1。 关于数据获得问题，是每一位从事实证研究的学者和学生都关心的问题。应该说，数据获得的方式有很多，调研是一种，如果你做的是宏观经济的问题，那统计年鉴、统计局网站上应该可以得到相当的数据。同时，也可以从一些知名的数据库如 万得，国泰安，锐思等获得。 如果你研究金融市场、公司金融等主题，也可以从上述几个数据库中获得。当然，数据获得是很重要的，数据就是经济学人的料，有了料，才能相应的做菜。
另外，国外一些著名的杂志如AER, Journal of Applied Econometrics等也会在各自的官网上公开一下已发表文章中用到的数据。
2。第二个问题，你可以翻翻Wooldridge的计量经济学。

5，坛友wlou65：两个问题：
1、Markov模型，一般需要多少数据，才可以说结果是比较可靠的？
2、如果存在异常数据，结果的可靠性怎么保证？或者就用正态分布检验来剔除异常数据吗？
多谢！
A:wlou你好!
1. Markov 模型要求的数据，一般是你的模型中待估的参数的10倍以上，这样得到的结论一般才有比较好的依据。
2. 对于markov模型，一般的正态分布检验剔除异常数据不太合适。当然，为了使得结果可靠性，在选择方法时尽量采用稳健一下的方法，若有可能还可以用半参、非参的方法。

6，坛友shadoubudongq：倪老师：您好！想请问您两个问题。
1、我看您的教授课程里有应用统计学，我现在是应用统计学的一名硕士，但我还是不是很清楚我们这个专业的情况，我们应该培养什么能力？软件之类的应该掌握到一个什么程度？将来的就业方向是什么？
2、针对具体的问题，对其中数据的处理我目前只做过多元线性回归的模型，请问对于模型的选择应该怎样看？您能否给推荐些好的参考书？
谢谢您！
A:shadoubudongq你好！
1、应用统计学是一个很有意思也非常重要的课程，主要就是培养利用概率统计的理论、方法对工程、经济等领域中的随机数据进行建模的能力。软件不见得用很多种，但1－2个要非常熟悉。如果你结合经济、金融等领域选题进行研究，进一步提高自身处理数据的能力，那就业前景是很好的。
2、你可以先看看多元统计分析的教材，结合一些实际数据进行建模，这样软件也就熟悉了。

7，坛友chengzhifu2013：教授您好！
学生想请教的主要是我国企业融资偏好与国外的差异性问题。
　　美国财务学家梅耶斯(Myers)和马基卢夫(Majluf)于1984年提出了融资优序理论，其核心思想是：企业融资内源融资，其次为外源融资，在外源融资中又债券融资，其次才是股权融资。随后，纳拉亚南(Narayanan)等人用不同的方法也得到类似的结论。尽管布楞南(Brenna1)认为不存在融资优序，即认为企业经理对融资偏好没有一种必然顺序，但他认为内部融资和举债比发行股票融资更优。
　　我国上市公司的融资顺序体现了与梅耶斯融资优序理论不同的特点，西南财经大学郭复初教授在其领著的《财务专论》一书中指出：“根据梅耶斯等人提出的观点，公司筹资是按自有资金— 负债— 股票的次序进行的，而我国上市公司的筹资次序恰好相反。”他认为中国的上市公司都严重依赖外部筹资，内部筹资所占比重平均不超过5% ，在公司的外部筹资中又明显地偏好权益筹资。
   学生想知道：
1.国内外企业融资顺序迥异的自身原因有哪些，最直接外部（如制度等）因素又有哪些？其背后到底反映了什么问题？
2.国内学术界不少文献证实，我国企业多偏好股权融资。那为什么作为具有潜在股权性的可转债并没有得到几年前一些学者所预期的那样发展壮大呢？您认为这仅仅是证监会对转债融资资格要求过高所致吗？
    谢谢您！
A:chengzhifu2013你好！
关于我国企业融资偏好与国外的差异的研究，目前文献已有很多，你可以通过知网等数据库查找。观点也有很多，主要是中国的特定的制度，譬如股利等。建议你查找一下相应的文献。这个主题现在仍旧有人在研究。

8，坛友安未央：倪老师，您好，也很感谢您抽出时间来人大论坛帮助我们解答问题，我有两个困惑想请教您。
1，关于金融数据建模，现在国际上的期刊的诸多杂志所发文章在实证模型前都有自己的理论模型推导，个人感觉这样会让读者更加信服，请问倪老师，金融数据建模的一般步骤是什么？我所看到大部分是首先设定参与人的期望收益函数，然后是约束条件，最后根据博弈、均衡、最优化条件进行求解。请问在金融建模的过程中最重要的是什么步骤呢？
2，关于金融数据建模的参考书，目前市面上有诸多关于数学建模的参数资料，但是关于金融数据建模的资料却很少，倪老师可否推荐几本呢？是偏向公司金融或者投资方面的研究内容。
感谢老师
A:安未央你好！
1，其实不管是经济数据建模还是金融数据建模，好的杂志上很多是有一个数理模型，主要是从理论上来阐述你的这个故事，以及由逻辑可以得出的相应的结论。后面的实证则是在考虑了随机因素后来验证你的猜想或者理论。当然，数理模型也不是必须的，只要你把经济学故事讲明白。
2，你可以参看一下 Fabozzi, Frank J. 教授写的一些书，如 Financial modeling等

9，坛友mmaqq：老师好！
做时间序列分析网络流量数据时，虽然精度不错，可是发现长期趋势一直向上，无法识别拐点，是否可以有其他方法，可以预测这一类数据的拐点。
谢谢！
A:mmaqq你好！
拐点是很难预测的，如果对于历史数据建模，是估计拐点，可以先消除趋势项。变点检测的方法目前有很多。你可以查看相应资料 change point detection

10，倪教授：您好！问你两个问题：1、我现在正在做股市波动方面的研究，对于低频数据，我们可以运用GARCH类模型，而且还有好多扩展的类GARCH模型，但怎么判断各模型的好坏呢？有没有个标准？
2、对于股市波动研究，如果选取的是高频数据，怎么处理？用什么软件比较好？低频数据和高频数据研究股价波动究竟哪个更好？有没有评价的标准？
A:clayboy你好！
1。目前我们也在做一些高频数据的研究，garch类模型在高频数据上效果不见得很好，当然更客观的评价，你可以看看关于模型选择标准方面的文献。
2。对于股市波动，很难说高频与低频哪个好，这个要看你的出发点。譬如你是做高频交易，那关于高频数据的波动性是必须的，但是如果你的想法是中低频交易，那没有必要用高频数据，事实上用高频数据反而不好，此时混进去的噪音太多。因此要根据你的交易频率来选择合适的频率的波动率。

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