2024年5月18日至19日，第八屆北京大學-新加坡國立大學數(shù)量財經(jīng)國際學術(shù)會議在新加坡國立大學蘇州研究院召開。本次會議由新加坡國立大學風險管理學院、北京大學匯豐商學院、北京大學數(shù)量經(jīng)濟與數(shù)理金融教育部重點實驗室聯(lián)合主辦。近200名學者現(xiàn)場或線上參會，共同探討量化金融和經(jīng)濟學領(lǐng)域的最新學術(shù)研究成果。

與會人員合影留念。 5月18日開幕式上，新加坡國立大學風險管理研究所所長陳宜春教授、北京大學數(shù)學科學學院金融數(shù)學系副教授程雪、彭憲華北京大學匯豐商學院長期副教授先后致辭。陳逸群在致辭中回顧了北大-新加坡國立大學數(shù)量財經(jīng)國際學術(shù)會議的歷史并對與會嘉賓表示歡迎。他期待北京大學與新加坡國立大學繼續(xù)保持密切的合作關(guān)系。程雪介紹了北京大學數(shù)量經(jīng)濟與數(shù)學金融教育部重點實驗室的研究進展。她希望本次會議能夠推動雙方更加深入、廣泛的交流與合作。彭憲華在致辭中表達了對本次會議合作伙伴的感謝，回顧了北大匯豐2023年的學術(shù)成果，希望本次學術(shù)會議能夠增進學者友誼，追蹤學術(shù)前沿。嘉賓致辭（左起：陳逸群、程雪、彭先華） 會議邀請了斯坦福大學高級金融技術(shù)實驗室創(chuàng)始人、計算與數(shù)學工程研究所數(shù)學與計算金融項目主任Kay Giesecke教授，哥倫比亞大學商學院金融學講師王能講座教授、哥倫比亞大學商學院決策、風險與運營系講座教授Ciamac C. Moallemi做了主題演講。凱·吉塞克在線演講

Kay Giesecke詳細介紹了其研究成果《AICO：模型普適的特征重要性：用于監(jiān)督學習的統(tǒng)計檢驗》（AICO: Model-Agnostic Feature Significance: Test for Supervised Learning）。他指出，與傳統(tǒng)模型相比，機器學習模型具有低偏差、高方差的特點；然而，模型的不透明性也限制了其在需要透明度和可解釋性的領(lǐng)域的應用，例如醫(yī)療保健和金融服務等。為了解決這個問題，他提出了一個名為AICO（Adding In COvariant）的假設檢驗框架。該框架將基線樣本定義為具有該特征預期的所有特征值的樣本。當基線樣本中的特征修改為真實特征時，預測精度的提高被定義為該特征的效果。該框架提出了測試每個特征的效果是否大于零的方法。該框架的優(yōu)點是適用于不同形式的機器學習模型、模型特征和損失函數(shù)，可以擴展到高維特征，并且可以提供準確的p值和置信區(qū)間。他提供了一個簡化的模型來幫助觀眾理解AICO的原理。與其他方法相比，該框架在離散、非正態(tài)、相關(guān)特征和分類任務中具有更好的性能。他強調(diào)，AICO比其他方法需要的計算量更少，應用限制也更少。最后，他介紹了AICO在抵押貸款風險、房地產(chǎn)價格和氣候金融風險方面的應用。

王能

王能的演講題目是《動態(tài)資本結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟學》（動態(tài)資本結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學）。他提出資本結(jié)構(gòu)是金融的核心。典型的資本結(jié)構(gòu)包括項目（K）、債務（D）和股權(quán)（E）。目前，關(guān)于資本結(jié)構(gòu)的文獻仍然存在理論杠桿率與實際數(shù)據(jù)相比過高的問題。為此，王能等人結(jié)合權(quán)衡理論和融資優(yōu)序假說，提出了可控財務靈活性理論來解釋動態(tài)的企業(yè)資本結(jié)構(gòu)。具體來說，他提出了一種新的時變動態(tài)權(quán)衡理論，通過馬爾可夫子博弈完美均衡來模擬債務價格。然后，他將Myers和Majluf(1984)提出的昂貴的外部股權(quán)引入到模型中，進而解釋了盡管股權(quán)成本遠高于債務成本，企業(yè)仍然存在逆向選擇的原因。該模型通過將債務轉(zhuǎn)換為狀態(tài)變量來滿足公司對財務靈活性的需求。該模型將企業(yè)投資和成長期權(quán)的行使內(nèi)生化，從而將融資前等待期的期權(quán)價值引入模型中。王能教授的研究提供了一個令人驚訝的發(fā)現(xiàn)：由于財務靈活性對企業(yè)更有價值，企業(yè)在面臨昂貴的股權(quán)融資成本時，仍然會選擇較低的杠桿水平。

西亞馬克·莫阿萊米

Ciamac C. Moallemi 在《自動做市和去中心化交易所的經(jīng)濟學原理》（自動化做市和去中心化交易所的經(jīng)濟學）上發(fā)表主題演講。最近，Uniswap 等自動做市(AMM) 協(xié)議已經(jīng)出現(xiàn)，作為電子交易最常見的市場結(jié)構(gòu)（中央限價訂單）的替代方案。與限價單相比，自動做市的計算效率更高，并且不需要高頻交易員等活躍的做市中介機構(gòu)的參與。因此，AMM已成為去信任化去中心化交易所（DEX）的主流市場機制。 Ciamac從流動性提供者（LP）的角度建立了AMM的基本經(jīng)濟模型，并提出了“AMM的Black-Scholes公式”。 Ciamac 將LP 產(chǎn)生的主要逆向選擇成本稱為“損失與再平衡”（LVR）。該成本是LP 由于價格陳舊而擁有更好信息的套利交易者進行對手方交易而產(chǎn)生的成本。 Ciamac 在Black-Scholes 模型下推導出了這種逆向選擇成本的表達式，假設資產(chǎn)價格服從連續(xù)時間。定性地講，這個表達式突出了驅(qū)動LP 收益的主要因素，包括資產(chǎn)特征（波動性）、AMM 特征（曲率/邊際流動性、費用結(jié)構(gòu)）和區(qū)塊鏈特征（區(qū)塊率）等。 Ciamac 與Uniswap v2 WETH-USDC 交易對的實際LP 收益相匹配。該模型從交易角度為LP投資決策的事前和事后評估提供了啟發(fā)。 Ciamac進一步提出了一種新的基于拍賣的DEX機制，可以減少LVR損失。

本次會議主辦方還從眾多投稿中篩選出近60篇高質(zhì)量學術(shù)論文，并邀請作者到會閱讀并分組討論。這些論文涵蓋微觀經(jīng)濟學、資產(chǎn)定價、金融建模、投資組合選擇、宏觀經(jīng)濟學、實證微觀經(jīng)濟學、金融和金融技術(shù)等主要領(lǐng)域。與會學者認真聽取了會議內(nèi)容，引起了美國德克薩斯大學（達拉斯）、新加坡國立大學、北京大學、香港科技大學、香港中文大學、香港城市大學、香港理工大學、中國人民大學、復旦大學、武漢大學、同濟大學、蘇州大學等高校的學者出席會議并發(fā)表論文并進行討論。北京大學匯豐商學院彭憲華、吳承俊、楊傲翔、趙凌霄、沉超、劉一夫、詹興一、徐維熙等8位師生宣讀了論文并介紹了最新研究成果。

北京大學-新加坡國立大學國際數(shù)量金融與經(jīng)濟學學術(shù)會議由北京大學匯豐商學院和新加坡國立大學風險管理學院共同主辦。該會議每年舉辦一次，旨在為學術(shù)界和工業(yè)界發(fā)展量化金融和經(jīng)濟學提供交流平臺。學習方法和技巧，探討金融監(jiān)管政策，防范和管理金融風險。

文：劉一夫、詹星怡、徐維熙、紫荊

圖片：尤米等人排版：小班

長期副教授李凱在JFE 發(fā)表了一篇合作論文，研究財務約束、現(xiàn)金流恢復時機和資產(chǎn)價格。

海聞：中國經(jīng)濟平穩(wěn)向好，深圳招商引資潛力巨大

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