（学生记者 王嘉惠）2019年11月21日中午，我院“文澜金融论坛”第157期在文泉楼南106会议室顺利举行。本期文澜金融论坛的主讲嘉宾为首都经济贸易大学国际经济管理学院的孙宇澄副教授，本次讲座的主题为“A Factor-Based Estimation of Integrated Covariance Matrix With Noisy High-Frequency Data”，讲座由张传海博士主持。

图一主持人张传海博士向在场师生介绍孙宇澄副教授

讲座开始，孙宇澄副教授为在场师生讲述了文章的主要框架，文章利用噪声干扰的不同时期的高频金融数据，研究一个在连续时间内具有高度异方差矩阵的高维因子模型。文章的整个分析方法基于平顶实现的核估计协方差矩阵，该估计器对市场噪声最敏感，并且允许噪声序列中存在一定的相关性。在因子模型的框架下，对一些已实现的抗噪声协方差矩阵估计进行正则化，得到了（逆）协方差矩阵的正则化估计。在Varneskov (2016)所提出的平顶已实现核估计方法，重点对共同因子的个数、积分协方差矩阵以及其逆矩阵的一致性估计进行研究，仿真结果显示本文中的估计量在有限样本下表现良好。

接着，孙宇澄副教授对文章中建立的理论模型进行分析，结合2017年7月3日到12月29日沪深两市300只流动股票的高频数据，进行实证分析，并且通过解方差最小化估计值，可以发现无论是对方差进行日调整还是周调整，资产组合的协方差都没有很大变化，并且通过卖空可以降低资产组合的风险。 

图二孙宇澄副教授向大家展示报告内容

讲座期间，针对在场师生的提问，孙宇澄副教授进行了一一解答，并与大家共同探讨了文章的研究内容和方法，拓宽了大家的思路，加深了大家对于计量经济学分析模型的认识和理解，对大家今后的学术研究具有很强的启发性。