12月8日下午，由北京大学汇丰商学院组织的量化专场分论坛在中山大学岭南学院MBA楼202举行，本次分论坛的主题是“使用定量和定性方法建立理论模型”。

　　来自北京大学汇丰商学院的彭献华教授、陈倩教授以及博士研究生林焰，研究生何师元、丁怡人就各自的最新研究成果与部分与会学者进行了分享与交流，陈倩教授担任本场主持人。

　　彭献华教授此次论文研究股票的高频交易中的哄骗交易行为。哄骗交易是操纵股票价格的一种非法行为，交易者通过虚假的委托单影响股票的市场价格并且很快撤单，而且从市场的反方向交易获利。彭教授通过某股票交易所的高频交易数据来分析哄骗交易的普遍性和盈利性，对这种哄骗交易行为是否是交易员故意为之进行了统计检验，以及研究了哄骗交易对其它市场参与者造成的损失。

　　通过研究彭献华教授指出，首先，在实证数据对应的交易期间中，大约16％的机构交易者使用了疑似哄骗策略。其次，统计结果表明这些疑似哄骗交易行为全部是随机发生的可能性很小，因此至少部分疑似哄骗交易是交易员故意而为。再者，平均而言，疑似哄骗策略对于实施此策略的交易者而言盈利性更高，但对其他交易者造成较大损失。

　　陈倩教授的主要研究对象为投机性短期资金——“热钱”。过多的游资将导致市场混乱甚至金融危机，对其进行合理预测分析具有重要的现实意义。但由于这种数据具有时滞性，不利于把握市场现状，因而需要利用更高频的数据进行预测分析。在文章中，陈倩教授对比分析了传统分布滞后模型（ADL）和混频分布滞后模型（ADL-MIDAS）的预测能力。

　　研究发现，混频分布滞后模型（ADL-MIDAS）的预测能力更强，因为其通过纳入更高频率的数据信息，提高了准确性。此外，在相关控制变量中，人民币升值预期是最有效的解释变量，而股票回报率预测能力较弱，利率差在短期预测中表现一般但适用于较远期的预测。

　　对外清洁能源合作是保障国家能源安全的有效途径，也是中国“一带一路”倡议中的重要战略。然而，不同国家对中国而言进行清洁能源合作的吸引力不同，合作方式也不同，这些都会受到一国的政治、经济和科技基础，可再生能源发展水平，环保节能压力以及与中国紧密度等因素的影响。

　　为了有效地评估各国对中国而言开展清洁能源合作的吸引力，何师元与丁怡人同学在该研究中提出了一种基于熵权的可再生能源科技合作吸引力的模糊综合评价模型，对“一带一路”沿线各国的可再生能源科技合作吸引力进行了综合评价。

　　研究结果表明，“与中国紧密度”这一新添加的影响因素会对评价结果带来显著的积极影响，而“政治环境”这一因素所占有的权重同样不容忽视。在建立的评价体系中，新加坡超过俄罗斯和印度，成为中国最具吸引的可再生能源合作伙伴。

　　自马科维茨提出均值方差模型之后，关于资产定价的理论和实证研究不断发展丰富，基于中国股票市场的实际情况，林焰的研究提出了一种将完整交易成本和投资者效用水平（包含投资者情绪）考虑在内的投资组合模型，其中，投资者效用最大化是该模型的决策目标。

　　林焰指出，传统的投资组合模型通常采用粒子群优化算法（PSO），但该算法存在容易陷入局部最优的弱点，因而本研究在标准PSO算法中加入单点变异策略和指数校正，修正个体和群体极值点的位置，从而改善优化能力，然后将修正版PSO算法（MPSO）用于投资组合模型中。

　　实证结果表明，在考虑投资者情绪后，投资者效用水平将随风险的增加先上升后下降，形成“反向微笑曲线”关系，这说明过于谨慎和过于冒险的投资策论均会降低投资者的效用水平。

　　论坛期间，四位主讲人在量化与理论模型领域分享了自己的研究成果，并与现场听众就具体问题进行交流、探讨。由部分院校组织的专题分论坛是本次年会的特色之一。除北大汇丰商学院，北京大学国家发展研究院、清华大学经济管理学院、内蒙古大学经济管理学院等院校也举办了专题论坛。

撰稿：都闻心 ;摄影：谢凤