首页

股票收益预测:一种简单的约束预测法——Forecasting stock returns: A simple predictor-constrained approach——南京理工大学王玉东教授

        应湖南大学工商管理学院邀请,南京理工大学教授王玉东于12月9日在湖南大学工商管理学院“岳麓管理·教授论坛”上就“股票收益预测:一种简单的约束预测法(Forecasting stock returns: A simple predictor-constrained approach)发表了主题讲座。湖南大学张跃军教授担任本次讲座主持人,工商管理学院师生参加了讲座学习探讨。王玉东教授是南京理工大学教授、博士生导师、国家自然基金委优秀青年基金获奖者。近年来,王玉东教授在国际SCI/SSCI期刊以第一作者(或通讯作者)发表学术论文40多篇,其中包括《Management Science》、《Journal of Comparative Economics》等。并且王玉东教授的论文被SCI/SSCI引用500多次,Google学术引用过千次。此次论坛王玉东教授就股票收益预测发表了看法并分享了自己研究的一种简单的收益约束预测方法。

        王玉东教授在此次论坛上主要从背景(Background)、动机(Motivation)、发现(Findings)、方法论(Methodology)、日期(Date)、以观察或实验为依据的结果(Empirical results)、预测性结果(Forecasting results)等方面介绍了这种简单的收益约束预测方法。

        当前股票收益预测影响着许多领域,并且许多早期的研究显示了样本数据的可预测性,当了解到限制参数或预测可以获得可预测性时,他在研究中将过滤极端思想作为构建模型的数据的核心思想。投资者通常依靠一年的时间跨度来计算过去的高点并评估股票价值的增量,所以他选择将回溯期n赋值为12进行检测分析,不仅如此他还检验了交替回溯周期的稳定性,增强了实验结果的可靠性。

        利用多种方法对自身预测模型进行优劣分析,该模型约束性效果较好。

        在分享过程中,王玉东教授将自己的预测模型得出的数据与其他已有的预测模型进行比较从而分析出自己模型的好坏,不仅如此,他还将自己的预测模型在不同的经济形势、不同的市场中得出的结果进行展示,运用加权法以及其他各种综合性方法评定自身模型的优劣,发现自己模型的约束性效果比较好。

        收益约束预测模型对股票收益预测研究方面有重要影响。

        当股票收益基本面和宏观经济指标发生极端变化时,投资者可能会格外关注这些信息,并对其作出反应,这就需要一种股票收益约束预测方法,预测资产价格的变化来应对意想不到的基本信息。

        针对模型中存在问题(如数据量较少等)提出解决方法。

        在师生讨论的过程中,王教授回答了将过滤极端思想作为构建模型的数据的核心思想所造成的数据量很少的解决方法,并指出在考虑交易成本的情况下运用这种预测方法也没有什么影响。在全样本中构建预测因子,将普通信息进行对比化分析的研究方法,使参与到这次论坛的师生们获益匪浅。

供稿:丁梦梦