讲座题目：分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的谱密度分析

主讲人：余俊 澳门大学工商管理学院

讲座时间：2024年5月30日10:00

讲座地点：学院229

讲座内容摘要：

本文基于离散采样的数据提出了用于逼近分数阶Ornstein-Uhlenbeck（fOU）过程谱密度的一种新颖且易于实施的方法。该方法可以大幅度降低近似误差，尤其是当分数参数（fractional parameter）H落在0和0.5之间时。这一近似谱密度可以提高基于谱密度的相关估计方法和假设检验的表现。利用近似谱密度，本研究基于离散采样数据给出了fOU过程的近似Whittle最大似然（AWML）估计方法，并证明了当H在0和1之间时，AWML估计量展现出传统Whittle最大似然估计法相似的一致性和渐近正态性。大量模拟实验结果表明，在有限样本下，AWML在估计精度与计算速度方面都优于现有方法。在实证研究中，我们用AWML方法研究40种金融资产的对数实现波动率，我们发现这些资产价格的Hurst参数落在0.10到0.23范围内即表现出一种较为激烈的波动率动态。

主讲人个人信息：

余俊教授，于1998年取得加拿大西安大略大学经济学博士学位。他曾在奥克兰大学商学院以及新加坡管理大学（SMU）任教，曾任SMU李光前经济学与金融学冠名教授、SMU沈基文金融经济研究所所长以及SMU老龄化经济学研究中心的首席专家。他目前是澳门大学金融与经济UMDF讲席教授并担任澳门大学工商管理学院院长。余教授已在金融和经济学领域顶尖期刊发表论文90多篇。他关于检测资产价格泡沫存在性以及估计泡沫起始和终止日期的文章开创了金融资产和房地产泡沫计量经济学分析的新领域，许多学者被吸引到这一领域并使用这些文章中开发的方法进行研究，许多中央银行已经使用这些技术作为泡沫早期预警信号。2020年，他参与编写的教科书Financial Econometric Modeling由牛津大学出版社出版。为向余教授致敬，题为Financial Econometrics: Theory and Application著作即将在剑桥大学出版社出版。余教授是Society of Financial Econometrics的创始会员，也是Journal of Econometrics的会员。他同时担任Journal of Econometrics和Econometric Theory的副主编。