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| 內容簡介： |
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这本由山西大学管理与决策研究中心主编的《管理与决策2015.1总第2期》围绕管理科学与工程学科，内容主要涉及金融工程与风险管理、现状管理理论与方法、供应链管理、排队及运作管理、预测、决策与评价等管理科学与工程分支方向。并对管理基本理论和方法体系、学科发展动态进行介绍。 现状管理理论与方法研究人类管理活动的普通规律、基本原理和一般方法的科学。主要涉及组织行为、知识管理、企业创新模式及战略三方面的内容。组织行为研究探讨组织结构、学习型组织、组织合作及演化模式。知识管理研究对知识的生成和传播机理、网络环境下知识的共享、转移与再创造机制研究，企业创新模式及战略针对复杂环境下中国企业的技术创新途径、科技战略与政策、企业战略评估及战略创新研究。
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| 目錄：
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综述
金融系统工程与风险管理研究新进展——从“第十二届金融系统工程与风险管理国际年会”谈起
论文
卖空机制、异质信念与市场有效性——基于事件研究法的实证分析
企业债市场的非流动性及其对价格的影响
期货市场保证金账户的信用交易与担保制度设计研究
宏观变量对资源产业差异地区经济增长和通胀的影响分析
可见MG1休假排队顾客均衡策略研究
论科学计量学在科学知识管理中的应用
用户参与、吸收能力与企业创新能力关系的实证研究
方法
分位数回归发展、原理及其计算机实现
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| 內容試閱：
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金融系统工程与风险管理研究新进展
作者简介：张信东（1964—），山西静乐人，博士，山西大学管理与决策研究所教授，博士生导师，研究方向：资产定价和公司金融，Email：zhangxd@sxueducn；翟晓英（1972—），山西翼城人，博士，山西大学管理与决策研究所副教授，硕士生导师，研究方向：行为金融和宏观金融，E-mail：zxyzxying@126.com。
——从“第十二届金融系统工程与风险管理国际年会”谈起张信东，翟晓英（山西大学管理与决策研究所，太原030006）
摘要：金融系统工程与风险管理是近年才在国内兴起的学科，它以系统工程的原理、理论和方法研究金融系统的微观和宏观问题。文章以“第十二届金融系统工程与风险管理国际年会”为基础，从系统工程与复杂性科学的视角，就金融系统工程与风险管理的新进展做了深入的探讨，探讨的内容主要包括：金融大数据与金融学，金融资产定价和风险管理，信用风险度量和评级，金融市场分析、预测与决策，公司创新、并购与治理，宏观金融等。
关键词： 金融系统工程与风险管理； 新进展
中图分类号：F83文献标识码：D文章编号：（2015）01-0001-9
2014年8月8—10日，在山西大学隆重召开了“第十二届金融系统工程与风险管理国际年会”（FSERM2014）。本次年会由中国系统工程学会金融系统工程专业委员会、中国运筹学会金融工程与风险管理分会、国家自然科学基金委员会管理学部和山西大学主办，山西大学管理与决策研究所、经济与管理学院承办，山西省教育厅、国家自然科学基金委员会、中国科学院数学与系统科学研究院、复旦大学和山西大学资助。
本届大会的主题是“全面深化改革环境下的金融系统工程与风险管理”。围绕会议主题，来自美国、英国、日本、中国80余所高校和科研院所的188名注册代表（参会代表239人）齐聚三晋学堂，从系统工程与复杂性科学的视角，就金融系统工程的发展趋势、动态特征、风险规律及学科的前沿理论、方法问题展开讨论并进行了广泛而深入的交流。大会安排了2个主题报告、12个邀请报告和90个分会场报告。主题报告和邀请报告主要邀请了国内外的知名教授讲授，他们凭借扎实的学术功底和敏锐的学术洞察力，指明了金融系统工程与风险管理学科的发展态势，未来学科的重点发展领域以及技术发展动态。分会场报告人重点围绕金融工程、金融风险管理、资产定价、计算实验金融、宏观金融、行为金融与公司治理等学科前沿问题，就自己潜心研究的最新成果，作了精彩汇报。会场云集了众多学术名家和新秀，精彩观点纷呈，讨论热烈，学术氛围浓郁，可谓是一场金融系统工程与风险管理的学术盛会。下面就会议讨论的金融系统工程与风险管理研究新进展报告如下：
1金融大数据与金融学
在互联网迅猛发展的今天，伴随着金融业务的快速成长和不断创新，金融数据远远超出了金融学的传统范畴，演化成为金融大数据。金融大数据除了具备普通大数据的基本特性之外，还拥有许多普通大数据所没有的“微观性（microscopic）”和“奇异性（nonconventional）”等独特特征。面对金融大数据的涌现，金融业会面临什么样的变革？未来的金融学研究又该走向何方？围绕这个在学界、业界都令人瞩目和思考的课题，天津大学张维教授作了题为“金融大数据与资产定价及风险管理”的主题报告。张教授就金融大数据产生的背景和意义、金融大数据给金融业发展、金融学研究带来的机遇和挑战、金融大数据下金融学研究的核心问题、未来的科学目标等作了深入探讨。张教授的报告具有前瞻性和引领性，为大数据背景下金融业的发展和金融学研究的发展指引了明确的方向。
张教授指出：金融大数据的涌现使得金融数据间的交叉关联性更容易获得；个体微观层面数据更加丰富；金融决策可依据数据类型增加；数据获取信息成本降低。这些新型特征给金融业带来了巨大的发展空间。然而，面对碎片化、开源的、高频的、分布式存储的大数据，面对错综交织的宏观金融现象，金融决策信息环境更为纷繁复杂，如何整合客户数据，设计出精准营销策略以提高客户忠诚度和减少客户流失率；如何针对客户不同交易行为进行综合的、全面的分析，实现链式服务反应；如何对金融业务参与者的风险进行更精准评估，等等；都是摆在我们面前严峻而现实的难题，给金融业的发展带来了前所未有的挑战。
张教授指出：金融大数据背景下，产生了对于金融学中最核心的问题——金融资产定价和风险管理的科学规律进行新探索的需求。金融大数据能够更加深刻地揭示金融市场的复杂系统本质，它引发我们从一个不同于传统金融学的视角来认识金融市场的动态演化规律。这样的研究，将会推动人类对于复杂金融市场本质规律的新认识，能为理论界和实务界（金融机构和金融监管当局等）提供新的分析工具和技术，进而大大提高金融创新和服务效率、金融风险防范和管理的能力。
当前，相对于从数据科学和运筹优化等角度的Financial Analytics研究，从金融经济学领域的视角来研究金融大数据带来的科学问题还处于比较薄弱的状态。探索金融大数据下市场微观异质参与者的行为规律，探索金融大数据下的资产定价理论和方法，探索金融大数据下的金融服务风险管理流程再造，探索金融大数据下的体系性金融风险建模与管理、金融大数据的信用风险分析理论方法、金融运营效率的分析和优化，将是金融大数据背景下金融学研究新的使命和任务。大数据下对金融系统复杂性本质的研究更加需要来自于金融学、管理科学、复杂系统科学，以及数据科学等多学科领域的共同努力。张教授强调，研究者要以复杂系统科学与系统工程的理论视角，广泛采用先进的计算技术和实验手段，深入研究复杂金融系统运行的微观内在机理、动态演化特征、金融产品与技术创新、风险管理等问题；研究者要紧跟国际学术前沿，扎根中国本土，立足金融理论与金融技术创新，致力于重大现实问题和国际前沿领域问题的系统研究，为构筑成熟、完整、健全的中国金融体系提供理论与技术上的有力支撑。
2金融资产定价和风险管理
金融资产定价和风险管理是现代金融的核心，也是本届会议的一大主题。在资产定价方面，会议主要就流动性与资产定价、波动率与资产定价、金融衍生品CDO定价和期权定价等展开了深入的研究和探讨。
流动性与资产定价方面，英国诺丁汉大学的Liu Weimin教授作了题为“Liquidity Risk and Asset Pricing： Evidence From Daily Data，1926—2009”的大会邀请报告。Liu教授首先强调流动性水平和流动性风险概念及涵义的不同，介绍了Liu（2006）所提出的基于零交易天数比例来度量流动性的理论依据和合理性，并就Liu（2006）的零交易天数比例、Amihud（2002）的价格影响指标、Hasbrouck（2009）的交易成本等8个月度流动性度量指标，围绕以下3个问题进行了科学论证和系统性研究：①哪个流动性指标在预测股票收益方面最显著、最稳健；②在定价能力方面流动性风险是否优于流动性水平；③流动性资产定价模型（LCAPM）与常见的CAPM和FamaFrench三因子定价模型比较，哪一个最优。通过组合水平分析和横截面回归分析，得出如下结论：①在8个流动性指标中，换手率和零交易天数比例在预测股票收益方面最为显著，也最为稳健；②在定价能力方面流动性风险优于流动性水平；③LCAPM可以很好地捕捉规模因子和账市比因子，而FamaFrench三因子模型却不能解释流动性因子，由此给出LCAPM优于FamaFrench三因子模型的经验证据。Liu教授娓娓道来的问题由来、研究设计的规范和严密、研究过程的精致和严谨、研究结论和分析细节的无懈可击、研究结果的国际认可，给与会者投身科研、潜心学术传递了正能量。Liu教授研究的焦点是传统而不易出新的金融学老问题——流动性及其资产定价问题，研究所采用的方法也是传统、简单的组合分析法、横截面回归分析法等金融计量方法，但凭借其扎实的理论功底，凭借其探索科学问题的执著和激情，凭借其科学道路上的持之以恒，终得其研究成果多次发表在JFE、RFS等国际顶级刊物上。Liu教授的报告给予参会者很大启发，激励大家在探索新问题、新方法的同时，仍然要重视传统问题，扎扎实实的深入研究要比频繁换问题、换方法的效果更好，做深、做实、做细才是出高水平、高质量成果的秘籍。
波动率与资产定价方面，复旦大学胡建强教授作了题为“GradientBased Simulated Maximum Likelihood Estimation on Stochastic Volatility Models”的大会邀请报告。针对一类特殊的Levy过程驱动的OrnsteinUhlenbeck随机波动率模型的参数估计问题，胡教授不同于过去多数文献基于贝叶斯框架下的研究思路，而是采用基于梯度的仿真优化在最大似然估计下的研究框架。为了将基于梯度的仿真最大似然估计应用到更一般的随机波动率模型，胡教授利用基于特征函数的仿真以及敏感性分析，研究了包括纯跳跃的Levy过程驱动的随机波动率模型的最大似然估计，并用数值算例说明了该方法的有效性与应用的广泛性。胡教授提出的估计方法有效提高了随机波动率估计的精确度，为资产定价和风险管理研究中的计量精准度奠定了良好的基础。本次会议，以胡教授为代表的中国运筹学会金融工程成功驻入金融系统工程与风险管理年会，进一步推动着金融系统工程与风险管理学科的发展。运筹学会的会员大都有海外留学背景，数理功底扎实，研究问题前沿，为金融系统工程与风险管理学科的发展构筑了坚实的技术支撑和理论支撑。在分会场，一些学者也就波动率与资产定价方面进行了研究，康辰、王小华等以1997—2012年中国沪深A股市场的日度和月度股票交易数据为样本，使用FamaMacBeth方法，研究了“特质性波动率之谜”现象，证实了中国股票市场存在“特质波动率之谜”；运用Hou Loh（2012）提出的收益分解方法就偏度、收益反转效应、杠杆效应、RD费用和最大日收益率等对中国市场“特质性波动率之谜”的解释力进行了评价；分析了股权分置改革对波动率之谜的影响。邢红卫、张信东基于收益风险之间的非线性关系以及特质波动率的时变性和非对称性，提出了以非线性——EGARCH模型估计特质波动率的新方法，基此检验了中国股票市场的“特质波动率之谜”，发现非线性定价模型的选择能够很大程度上解释“特质波动率之谜”；在剔除小规模股票、高价股票、低流动性股票后，还发现特质波动率与股票预期收益之间不存在显著的负向关系。陈国进等题为“已实现跳跃波动与中国股市风险溢价研究”的论文，考虑跳跃波动率的强度、均值、标准差和到达率的跳跃波动成分，建立基于组合的跳跃成分因子、市场跳跃成分因子的新因子模型，从组合层面的时序角度和横截面角度对以规模和账市比形成的25组合的超额收益率进行了解释和预测，结果表明跳跃尾部风险对股票组合风险溢价具有一定的解释作用。
行为资产定价方面，分会场曾燕、康俊卿等的论文构建了一个含有异质性投资者的动态情绪资产定价模型，并使用中央计划者问题求解出异质均衡。通过假设每一类投资者都有跨时可加的效用函数，得到了均衡时股价漂移率及波动率的解析表达式，指出投资者情绪是影响收益的因子。借助数值算例与敏感性分析，发现乐观（悲观）的情绪变动将会使股票波动率降低（升高），投资者关于股利信息的错误预期将会导致横截面股票价格漂移率的上涨。
金融衍生品定价方面，郑州大学李华教授作了题为“Dynamic αStable Copula for CDO Pricing”的大会邀请报告。李教授引入α稳定Copula方法，建立了动态CDO定价模型，特别利用市场真实数据作了模型参数校验，结果表明，该模型不仅能够对不同到期日的CDO定价，而且对市场报价的吻合程度较好。该成果的贡献在于，通过引用Nolan（1997）对稳定分布的半解析算法，可提高计算的精度和速度，通过引入条件违约概率工具，可降低模型的复杂性，提高模型的应用价值。分会场上，张志强、刘维奇“不确定随机金融市场的欧式期权定价”论文基于金融市场既具有随机性，也具有人类主观不确定性的复杂系统
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