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會議活動
  • 標題:2019 年經濟計量實證研習營 (確定開課)
  • 公告日期:2019-06-21

 2019 經濟計量實證研習營】

    期:2019  8  22  (週四 8  23  (週五
    點:國立臺灣大學管理學院一號館 4F 402 教室
主辦單位:臺灣經濟計量學會
協辦單位:國立臺灣大學計量理論與應用研究中心

1. 課程規劃

(1) 因子模型及其應用(程式範例:R
                                課程日期: 22  (週四)
                                課程講師:陳釗而教授

(2) 多重檢定及其應用 (Multiple Hypothese Testing)(程式範例:R 
                                課程日期: 23  (週五)
                                課程講師:許育進教授 / 羅秉政教授 
2. 課程時間

            8:30 ~ 9:00 報到
            9:00 ~ 12:10 上午課程 (10:30 ~ 10:45 休息)
            12:10 ~ 13:30 午餐 (主辦單位提供)
            13:30 ~ 16:35 下午課程 (14:55 ~ 15:10 休息)
            16:35 ~ 17:00  Q & A

3. 電腦軟體

請學員自備筆記型電腦。
課程所使用的免費軟體 R請先自行下載安裝 (www.r-project.org)
第二日課程另需 StepwiseTest package https://cran.r-project.org/web/packages/StepwiseTest/index.html

4. 師資簡介

(1) 課程講師:

陳釗而教授

美國紐約大學經濟學博士,目前任職東京國際大學國際戰略研究所准教授。研究專長為經濟計量學與資產定價,詳細期刊論文著作請參閱講者網頁: https://jauerblog.wordpress.com/about/

(2) 課程講師:

許育進教授(中央研究院經濟研究所研究員,個人網站:http://yuchinhsu.yolasite.com/

羅秉政教授

國立臺灣大學管理學院國際企業學博士,目前是中南財經政法大學金融學院投資系助理教授,在該學院講授《量化投資》及《金融衍生工具》。長期從事資本市場實證及多因子投資組合的研究,論文著作發表在《Journal of Forecasting》與《Journal of Portfolio Management》。

5. 課程簡介

(1) 8 22 日之課程:

介紹因子模型 (Approximate Factor Models) 及其應用,並著重使用R程式語言進行實際操作。我們首先讓學員了解進行傳統因子分析與當代因子分析時所需的核心觀念。接著,我們在三種廣泛於經濟學領域被使用的計量架構下,探討因子模型的應用與實例: 1. 交互效果追蹤資料模型 (Interactive-Effects Panel Data Models)2. 交互效果分量模型、3. 交互效果合成控制法 (Synthetic Control Method)/差異中之差異法 (Difference-in-Differences Method)

課程大綱

[觀念]

1. 傳統因子模型

2. 當代因子模型

*Bai and Ng (2008). “Large Dimensional Factor Analysis.” Foundations and Trends in Econometrics.

*Bai and Wang (2017). “Econometric Analysis of Large Factor Models.” Annual Review of Economics.

[應用]

1. 交互效果追蹤資料模型

*Bai (2009). “Panel Data Models with Interactive Fixed Effects.” Econometrica.

*Kim and Oka (2012). “Divorce Law Reforms and Divorce Rates in the USA: An Interactive Fixed-Effects Approach.” Journal of Applied Econometrics.

*陳釗而 · 林奎甫 (2015). 以追蹤資料分量迴歸方法衡量台灣股市預期報酬與風險關係. 《經濟論文叢刊》

2. 交互效果分量模型

*Ando and Bai (2019). “Quantile Co-movement in Financial Markets: A Panel Quantile Model with Unobserved Heterogeneity.” Journal of the American Statistical Association.

*陳釗而 (2015). Factor Instrumental Variable Quantile Regression. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics.

*陳釗而 · 陳由常 (2018). Fixed-Effects Panel Quantile Regression with Common Component Instruments. working paper.

*陳釗而 · 陳由常 (2018). Dynamic Instrumental Variable Quantile Regression with Unbalanced Panel Data and Interactive Effects. working paper.

3. 交互效果合成控制法/差異中之差異法

*Xu (2017). “Generalized Synthetic Control Method: Causal Inference with Interactive Fixed Effects Models.” Political Analysis.

*陳之翰 (2013). 以蒙地卡羅法探討人工合成對照組之適用性. 國立臺灣大學經濟研究所碩士論文。臺灣經濟學會2013碩士論文獎,指導教授: 陳釗而

(2) 8 23 日之課程:

隨著經濟跟財務的資料越來越多,相關的研究也發展迅速,研究者通常要同時比較好多個模型,於此做統計推論時若沒有適當的考慮多重檢定 (multiple hypothese testing) 的問題就會產生數據窺探偏誤 (data-snooping bias) 。例如,基金的管理人可以同時要衡量很多個投資策略,如果利用個別的檢定每一個投資策略,儘管每個投資策略都不會賺錢,然而只要試過夠多的投資策略,最後還是會找到具有統計上顯著性的策略。要避免這樣的數據窺探偏誤,我們就必須多重檢定的方法。

    課程的前半部介紹計量經濟學中數個能避免數據窺探偏誤的方法。在應用的部份我們介紹投資人在金融市場裡熱門的的疑問,例如智能貝塔 (smart beta)或多因子選股策略真的可以打敗大盤嗎?使用技術交易指標擇時入場是否優於“買入並持有”策略?首先介紹近年來股票市場上所推出的多因子ETF(又稱智能貝塔ETF)以及討論使用多重檢定方法檢驗該策略的實證結果。在電腦實作上,我們以技術交易策略的回測問題視作案例並示範如何使用R進行多重檢定。

       8 23 日之課程參考讀物

1.     Hansen, P. R. (2005). A test for superior predictive ability. Journal of Business and Economic   Statistics, 23, 365--380.

2.     Hsu, P.-H., Hsu, Y.-C., and Kuan, C.-M. (2010). Testing the predictive ability of technical analysis using a new stepwise test without data snooping bias. Journal of Empirical Finance, 17,471--484.

3.     Hsu, Y.-C., Kuan, C.-M., and Yen, M.-F. (2014). A generalized stepwise procedure with improved power for multiple inequalities testing. Journal of Financial Econometrics, 12, 730--755.

4.     Lu, T.-H., Chen, Y.-C., and Y.-C. and Hsu, Y.-C. (2015). Trend Definition or Holding Strategy: What Determines the Profitability of Candlestick Charting? Journal of Banking and Finance, 61,172-183.

5.     Romano, J. P., Shaikh, A. M., and Wolf, M. (2008). Formalized data snooping based on generalized error rates. Econometric Theory, 24, 404--447.

6.     Romano, J. P. and Wolf, M. (2005). Stepwise multiple testing as formalized data snooping. Econometrica, 73, 1237--1282.

7.     Romano, J. P. and Wolf, M. (2007). Control of generalized error rates in multiple testing. Annals of Statistics, 35, 1378--1408.

8.     Vincent, Hsu, and Lin (2018). Analyzing the performance of multifactor investment strategies under a multiple testing framework, Journal of Portfolio Management 44, 113-126. 

9.     White, H. (2000). A reality check for data snooping. Econometrica, 68, 1097--1126.

 

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  • 參考連結:
  • 張貼人:網站管理員
  • 最後修改時間:2019-08-15 PM 3:10

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