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2024年5月18日至19日，第八届北京大学-新加坡国立大学数量财经国际学术会议在新加坡国立大学苏州研究院召开。本次会议由新加坡国立大学风险管理学院、北京大学汇丰商学院、北京大学数量经济与数理金融教育部重点实验室联合主办。近200名学者现场或线上参会，共同探讨量化金融和经济学领域的最新学术研究成果。

与会人员合影留念。 5月18日开幕式上，新加坡国立大学风险管理研究所所长陈宜春教授、北京大学数学科学学院金融数学系副教授程雪、彭宪华北京大学汇丰商学院长期副教授先后致辞。陈逸群在致辞中回顾了北大-新加坡国立大学数量财经国际学术会议的历史并对与会嘉宾表示欢迎。他期待北京大学与新加坡国立大学继续保持密切的合作关系。程雪介绍了北京大学数量经济与数学金融教育部重点实验室的研究进展。她希望本次会议能够推动双方更加深入、广泛的交流与合作。彭宪华在致辞中表达了对本次会议合作伙伴的感谢，回顾了北大汇丰2023年的学术成果，希望本次学术会议能够增进学者友谊，追踪学术前沿。嘉宾致辞（左起：陈逸群、程雪、彭先华） 会议邀请了斯坦福大学高级金融技术实验室创始人、计算与数学工程研究所数学与计算金融项目主任Kay Giesecke教授，哥伦比亚大学商学院金融学讲师王能讲座教授、哥伦比亚大学商学院决策、风险与运营系讲座教授Ciamac C. Moallemi做了主题演讲。凯·吉塞克在线演讲

Kay Giesecke详细介绍了其研究成果《AICO：模型普适的特征重要性：用于监督学习的统计检验》（AICO: Model-Agnostic Feature Significance: Test for Supervised Learning）。他指出，与传统模型相比，机器学习模型具有低偏差、高方差的特点；然而，模型的不透明性也限制了其在需要透明度和可解释性的领域的应用，例如医疗保健和金融服务等。为了解决这个问题，他提出了一个名为AICO（Adding In COvariant）的假设检验框架。该框架将基线样本定义为具有该特征预期的所有特征值的样本。当基线样本中的特征修改为真实特征时，预测精度的提高被定义为该特征的效果。该框架提出了测试每个特征的效果是否大于零的方法。该框架的优点是适用于不同形式的机器学习模型、模型特征和损失函数，可以扩展到高维特征，并且可以提供准确的p值和置信区间。他提供了一个简化的模型来帮助观众理解AICO的原理。与其他方法相比，该框架在离散、非正态、相关特征和分类任务中具有更好的性能。他强调，AICO比其他方法需要的计算量更少，应用限制也更少。最后，他介绍了AICO在抵押贷款风险、房地产价格和气候金融风险方面的应用。

王能

王能的演讲题目是《动态资本结构的经济学》（动态资本结构经济学）。他提出资本结构是金融的核心。典型的资本结构包括项目（K）、债务（D）和股权（E）。目前，关于资本结构的文献仍然存在理论杠杆率与实际数据相比过高的问题。为此，王能等人结合权衡理论和融资优序假说，提出了可控财务灵活性理论来解释动态的企业资本结构。具体来说，他提出了一种新的时变动态权衡理论，通过马尔可夫子博弈完美均衡来模拟债务价格。然后，他将Myers和Majluf(1984)提出的昂贵的外部股权引入到模型中，进而解释了尽管股权成本远高于债务成本，企业仍然存在逆向选择的原因。该模型通过将债务转换为状态变量来满足公司对财务灵活性的需求。该模型将企业投资和成长期权的行使内生化，从而将融资前等待期的期权价值引入模型中。王能教授的研究提供了一个令人惊讶的发现：由于财务灵活性对企业更有价值，企业在面临昂贵的股权融资成本时，仍然会选择较低的杠杆水平。

西亚马克·莫阿莱米

Ciamac C. Moallemi 在《自动做市和去中心化交易所的经济学原理》（自动化做市和去中心化交易所的经济学）上发表主题演讲。最近，Uniswap 等自动做市(AMM) 协议已经出现，作为电子交易最常见的市场结构（中央限价订单）的替代方案。与限价单相比，自动做市的计算效率更高，并且不需要高频交易员等活跃的做市中介机构的参与。因此，AMM已成为去信任化去中心化交易所（DEX）的主流市场机制。 Ciamac从流动性提供者（LP）的角度建立了AMM的基本经济模型，并提出了“AMM的Black-Scholes公式”。 Ciamac 将LP 产生的主要逆向选择成本称为“损失与再平衡”（LVR）。该成本是LP 由于价格陈旧而拥有更好信息的套利交易者进行对手方交易而产生的成本。 Ciamac 在Black-Scholes 模型下推导出了这种逆向选择成本的表达式，假设资产价格服从连续时间。定性地讲，这个表达式突出了驱动LP 收益的主要因素，包括资产特征（波动性）、AMM 特征（曲率/边际流动性、费用结构）和区块链特征（区块率）等。 Ciamac 与Uniswap v2 WETH-USDC 交易对的实际LP 收益相匹配。该模型从交易角度为LP投资决策的事前和事后评估提供了启发。 Ciamac进一步提出了一种新的基于拍卖的DEX机制，可以减少LVR损失。

本次会议主办方还从众多投稿中筛选出近60篇高质量学术论文，并邀请作者到会阅读并分组讨论。这些论文涵盖微观经济学、资产定价、金融建模、投资组合选择、宏观经济学、实证微观经济学、金融和金融技术等主要领域。与会学者认真听取了会议内容，引起了美国德克萨斯大学（达拉斯）、新加坡国立大学、北京大学、香港科技大学、香港中文大学、香港城市大学、香港理工大学、中国人民大学、复旦大学、武汉大学、同济大学、苏州大学等高校的学者出席会议并发表论文并进行讨论。北京大学汇丰商学院彭宪华、吴承俊、杨傲翔、赵凌霄、沉超、刘一夫、詹兴一、徐维熙等8位师生宣读了论文并介绍了最新研究成果。

北京大学-新加坡国立大学国际数量金融与经济学学术会议由北京大学汇丰商学院和新加坡国立大学风险管理学院共同主办。该会议每年举办一次，旨在为学术界和工业界发展量化金融和经济学提供交流平台。学习方法和技巧，探讨金融监管政策，防范和管理金融风险。

文：刘一夫、詹星怡、徐维熙、紫荆

图片：尤米等人排版：小班

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