近日，澳門大學工商管理學院商業經濟學特聘教授李德櫃與社會科學學院經濟學教授陳佳，以及工商管理學院商業經濟學助理教授丁一分別在國際知名期刊《Journal of Econometrics》（ABS4）上發表了研究文章。李德櫃教授現任亞太經濟與管理研究所金融計量經濟首席研究員，而陳佳教授和丁一教授則為亞太經濟與管理研究所金融計量經濟研究團隊成員。
陳佳教授與李德櫃教授帶領的研究團隊，聯合約克大學Yuning Li博士和劍橋大學Oliver Linton教授，共同發表了題為《Estimating time-varying networks for high-dimensional time series》的文章。
摘要：
我們使用大型向量自迴歸 （VAR）模型框架來探討高維局部平穩時間序列的時變網絡，其轉移矩陣與（誤差）精度矩陣皆隨時間平滑演化。我們研究了兩種類型的時變圖：一種包含 格蘭傑因果關係的有向邊，另一種包含偏相關關係的無向邊。在稀疏結構假設下，我們提出了一種帶有懲罰局部線性方法，該方法結合時變加權組 LASSO 來聯合估計轉移矩陣並識別其顯著項，並提出了一種時變 CLIME 方法來估計精度矩陣。然後，利用估計的轉移矩陣和精度矩陣來確定時變網路結構。在一些溫和的條件下，我們推導出所提出估計的理論性質，包括一致性和預言性。此外，我們將方法和理論擴展到高度相關的大規模時間序列，對於此類序列，稀疏性假設不再適用，並且在估計因子調整的時變網絡之前，我們允許存在共同因子。我們對大量美國宏觀經濟數據集進行了廣泛的模擬研究和實證應用，以說明我們的方法的有限樣本性能。
相關文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2024.105941
與此同時，丁一教授與紐約大學Robert Engle教授，以及香港科技大學Yingying Li教授、Xinghua Zheng教授合作，並發表了研究文章《Multiplicative factor model for volatility》。
摘要：
借助高頻觀測數據，我們引入了一個非常簡潔的單因子波動率模型，該模型為理解大量股票的每日波動率提供了一個新穎的視角。具體而言，我們提出了一個乘性波動率因子 (MVF) 模型，其中股票每日變異數由一個共同變異因子和一個乘性特質因子表示。我們提供了有力的實證證據來支持我們的模型，並為兩種簡單的估計方法提供了統計特性。MVF 模型反映了波動率的重要特性，適用於個股和投資組合，易於估計，並且在美國股票和全球股票指數中均表現出色。
相關文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2025.105959
新聞來源：澳門大學工商管理學院