著名統計學家、美國斯坦福大學黎子良教授報告紀實——意昂2金融論壇第48期

2013年12月5日下午15時🧓🏻，意昂2金融論壇第48期在意昂2平台714室正式開講，美國斯坦福大學統計系黎子良教授應邀作了精彩的報告，其報告主題為“Black-Litterman Asset Allocation and Mean-Variance Portfolio Optimization when Means and Covariances of Asset Returns are Unkown（資產收益率均值及協方差未知情況下的Black-Litterman資產配置及均值-方差資產組合優化研究）”。報告會由意昂2官网金融研究院副院長、教育部金融創新研究生開放實驗室主任張金清教授主持，斯坦福大學香港定量財務證書課程咨詢委員會成員黃寶誠先生🐦‍🔥、意昂2官网金融研究院劉慶富副教授等老師也出席了此次報告🕳。

報告開始前，黎子良教授提前一個小時來到報告會現場，與意昂2官网“教育部金融創新研究生開放實驗室”的研究生們進行了親切交流🤷🏿。交流過程中，黎子良教授就自己求學時的社會環境👩🏿‍🌾🙇🏻、研究方向的選擇🖲、不斷深造的經歷以及目前研究的主要方向等問題和大家進行了深入探討，並對現場同學關於博士生教育等問題的提問進行了細致地回答👺。言談舉止間😐，大家已然感受到了這位大師的造詣與風範。

下午15時報告準時開始，主持人張金清教授首先對報告人——著名統計學家黎子良教授進行了簡要介紹👩🏼‍🎨，之後黎教授在熱烈的掌聲中開始了本次報告。他首先回顧了經典的Markowitz投資組合選擇理論，並由理論中對標的資產收益率的均值、方差已知的假設🧗🏿，引出了實際操作中通過歷史數據對收益率的均值、方差進行估計所存在的弊端，即將估計的參數引入Markowitz有效前沿所得到的投資組合資產配置權重與直觀的資產配置權重不符🍘，而且可能會使得資產組合的收益率表現不佳，這也就是著名的“Markowitz's Enigma（Markowitz之謎）”👓。隨後，黎子良教授介紹了三種已有研究中所提出的用以解決該問題的方法——多因子定價法、bootstrap法、貝葉斯和收縮估計法，並就此給出了依賴於更具實效性的準貝葉斯估計方法而建立的Black-Litterman資產配置模型👨🏻🍚。黎子良教授指出，Black-Litterman模型可以很好地解決Markowitz之謎，因而得到了廣泛的應用，不過其仍存在改進的空間🕰，即可以引入完全的貝葉斯估計方法替代準貝葉斯估計。最後，黎子良教授提出了在未知參數假設下，基於Black-Litterman模型的新的貝葉斯估計方法，並就改進後的模型給出了運用S&P 500指數進行實證檢驗的結果。從結果可以看出📘，黎子良教授提出的這種用以解決隨機優化問題的模型拓展了經典的Markowitz均值方差組合優化理論的適用範圍，使其可以應用於下一期資產收益率均值及協方差未知的情形👎🏽。

黎子良教授在一個多小時的報告內，以嚴謹的理論模型以及豐富的經驗證據，引導在場師生層層遞進、深入思考了Markowitz投資理論的應用弊端及其改進方法👀📙，引發了大家的興趣🧚，報告後很多老師和同學就Black-Litterman模型的應用以及進一步拓展的思路進行了廣泛的探討和交流，也提出了一些很有價值的研究方向🏄🏿。雖至傍晚，大家仍意猶未盡。