课程聚焦 | 计量金融硕士项目 - 波动率建模

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教授档案

王丹教授现任上海纽约大学金融学助理教授、纽约大学全球特聘助理教授。加入上海纽约大学之前，王教授曾任哥伦比亚大学统计系助理教授，普林斯顿大学运营研究和金融工程学系及本德海姆金融研究中心博士后研究员。

2020年美国大选前，大部分人都沉浸在对两位风格迥异的竞选者各自优势的热烈争论中。而此时的金融界，在从上海到纽约再到伦敦的不同规模和类型的金融公司里，从业者们则在尝试预测大选结果将给全球贸易和商品市场带来怎样的影响。波动率建模这一金融领域正是着眼于运用复杂精细的方法评估金融资产风险，预测事件在变幻莫测的市场中对商业的影响。

在上海纽约大学与纽约大学斯特恩商学院联合培养的计量金融硕士项目中，王丹教授开设的波动率建模课（Volatility Modeling）正是旨在通过教授同学必要的金融工具，帮助其日后在金融风险预测领域的头部公司找到理想工作。王丹教授表示：“2020年的世界风云变幻，像全球疫情这样的事件会加速市场的波动。这恰是同学们去理解这些概念的最佳时机。”

(王丹教授在课堂)

这门课程着重以量化工具和应用统计为导向，同学们在课堂上可以学习探讨波动理论、分析案例、基于ARCH和GARCH等计量经济学模型求解方程，以及通过基于数据分析软件R的实践项目，更深入地计算风险价值模型（value at risk,VaR）。

“风险测量能力是波动率建模的基础，也是当下在金融领域取得成功的必备条件。我希望同学们通过这门课，能够在就业时多一份竞争优势。”王丹教授说，“他们同时也能真正开始理解资产管理以及如何扩大市场收益。”

王丹教授在课堂上展示了全球与中国市场波动的具体表现形式，以及对波动进行建模解析的过程。通过建立模型并将它们应用在实际的金融事件规律中，同学们获得了这一艰深金融领域的实际操作经验。项目2021届同学焉可林回忆了他和同学们从课程伊始就被要求尝试用量化数据集预测各类投资组合的表现：“在一项作业中，我运用了风险价值模型管理了一个期权投资组合，像一名真正的金融从业者一样控制了风险。”

焉可林的本科专业是金融与经济，当时的学习内容更偏重质性研究方法，而王丹教授课上的内容，则更加以应用性和量化方法为导向，为他学习理解金融打开了新的视角。

(王丹教授讲解公式)

王丹教授为同学们提供了严格的高强度基础训练，内容涵盖相关公式、期权隐含波动率、高频交易（HFT）等一系列主题。本科在澳洲国立大学就读的2021届同学池瑞鑫认为高频交易等概念一直是比较复杂难懂的，而通过运用在课上学习的波动率模型，他现在能够更好地理清高频交易下涉及的大量复杂等式并理解它们的可能造成的影响。

“王丹教授的课程是我们研究生课程中迄今为止对分析技术要求最高的。这门课对我们定量（分析）技能的提升非常有帮助。” 池同学说道。

为补充课堂教学并提供更多专业见解，王丹教授还邀请了学术界和行业内的专家来为同学们做演讲。在一次演讲中，上海纽约大学波动研究所（VINS）的执行主任周欣教授介绍了中国的波动研究现状，以及波动研究所的计算机模型（例如VINSIGHT）如何与纽约大学斯特恩商学院的V-LAB计算实验室合作来处理每天超过63,000份财务数据。

在另一场演讲中，中国金融期货交易所（CFFEX）的王琦主任向同学们介绍了期权交易，并在随后通过回答同学的问题，进一步阐述了CFFEX如何进行方差互换。这样的对话不仅展现了王丹教授课堂中师生积极对话交流的常态，也是王丹教授的课程与实践应用密切关联的缩影。

在期末的小组课题汇报中，同学们展示了各自的波动模型实例应用，分析了新冠病毒对各个行业财务趋势的影响。有些同学分析了诸如奈飞公司（Netflix）这样的科技和视频流媒体服务企业，而另一些同学则考察了电动汽车行业及其领头羊——特斯拉（Tesla）。通过使用GARCH模型进行预测，同学们能够分析出哪些行业或公司可能会受到较高波动率评级的影响并运用课堂所学的碟式差价期权（Butterfly Spread）或跨式期权（Straddle）提出最佳投资策略。

2021届的韩旭健、王然和李心钰同学就通过运用R2回归分析和GARCH模型研究了国有企业与非国有企业之间波动性的区别。最终，三位同学以95％的回归显著性以及GARCH模型确认了它们的发现：国有企业的波动率较低，并且对投资者具有吸引力。韩旭健还表示，国有企业的波动来自两个因素：政府政策和投资者对该政策的看法。“换言之，金融虽是一个量化的概念，但仍可在人为干预下发生变化。”韩旭健说。

在王丹教授的学术生涯中，她的学习研究一直在引导和激励着她的教学。现在，她的教学则在启发着同学们，引领他们继续学习波动率建模这一金融领域的独特知识，并不断培养他们理解当下趋势、取得未来成功所需的技能。

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