5月6日，北京大学汇丰商学院在335教室成功举办了金融经济学系列研讨会。此次研讨会的主题是“如何运用潜在错定的模型来对利率期限结构进行更好地预测”，即提出新的优化方法来对于原先错定模型进行改进从而得出更加精准的利率预测结果。岑维、Young Joon Park、Heungju Park、Kwangwon Ahn、David Ong、Yeujun Yoon等老师以及部分同学们参加了本次研讨会。  
      本次研讨会主讲人为来自韩国的Kyu Ho Kang博士，他本科与硕士均毕业于韩国高丽大学的数学和经济学专业，博士毕业于圣路易斯华盛顿大学经济学专业，现在韩国高丽大学经济学院任教。他在国际一流期刊上发表过专业论文数篇，主要专注于利率期限结构的研究。
      首先，主讲人Kyu Ho Kang博士简要地阐释了之前文献中经常被使用的三种预测模型，分别为Nelson-Sieglel model (DNSM)、arbitrage-free affine term structure model (ATSM)和random-walk (RW)，分析了模型的优缺点，并指出尽管这三种模型被广泛采用在利率预测上，但并没有任何一个模型在所有的到期时间与预测范围上都显著优于其他的模型，他将这界定为这三类模型存在潜在的错定（misspecied）。继而，Kyu Ho Kang博士提出了他文献的研究目标，即研究是否能够通过合并（Pooling）这三种模型从而得到更为精准的样本外预测结果。Kyu Ho Kang博士通过实证研究得出了肯定的答案，他分别按照错定模型的固定权重（a constant model weight）与马尔科夫转换模型权重（Markov-switching model weight）构建了两两混合与三者混合的合并模型，对8种不同的到期收益率与1、3、6与12个月的时间跨度上逐一进行预测估计，最终发现由NS-AF-RW三种错定模型按照固定权重构建的合并模型在各种期限与阶段的预测上都显著优于单个模型和其他合并模型，并同时提出在进行利率期限结构预测时应该鼓励采用该合并模型从而提高预测的精准度。
      期间，在场的老师和同学积极与主讲人互动，就合并模型中单个模型个数选择、权重的确定方法与意义、模型的多重共线性等方面进行了深入讨论，Kyu Ho Kang博士耐心解答了听众的疑问并对老师同学们提出的一些建设性建议表示赞赏。在轻松而热烈的气氛中，研讨会圆满结束。