题目: Is There Regime-specific Return Predictability in Quantiles?

讲座专家：涂云东

时间：2024,4,19  19:00-21:00

腾讯会议：491-447-299

摘要: This paper captures the underlying regime switching mechanism in the prediction of stock returns via a predictive quantile regression with multiple thresholds. Machine learning techniques, including a sequential estimation procedure and an adaptive group Lasso refinement, are adopted to estimate the unknown multiple thresholds. The adaptive Lasso is then applied to identify the important predictors in each regime to improve prediction accuracy at each quantile. The empirical analysis for the U.S. stock returns shows that the return predictability of several predictors changes with the economic states across the quantiles, demonstrating the regime-specific return predictability in quantiles.

报告人简介：涂云东，北京大学光华管理学院和北京大学统计科学中心联席教授。入选“日出东方”北大光华青年人才，北京大学优秀博士学位论文指导教师，教育部“长江学者奖励计划”青年长江学者。2004年和2006年先后获武汉大学理学学士学位和经济学硕士学位，2012年获美国加州大学河滨分校经济学博士学位。亚太青年计量经济学者会议发起人和主要组织者。40余篇学术论文发表在多个国际国内知名专业杂志。著作教材《时间序列分析》由人民邮电出版社于2022年9月出版。主持多个国家自然科学基金项目，并担任自然科学基金匿名评审。曾获世界计量经济学会、加州计量经济学会议等学术组织提供的青年学者研究资助。研究领域涵盖时间序列分析、非参数计量方法、大数据分析、金融计量和预测等。