著名统计学家、美国斯坦福大学黎子良教授报告纪实——复旦金融论坛第48期

2013年12月5日下午15时，复旦金融论坛第48期在经济学院714室正式开讲，美国斯坦福大学统计系黎子良教授应邀作了精彩的报告，其报告主题为“Black-Litterman Asset Allocation and Mean-Variance Portfolio Optimization when Means and Covariances of Asset Returns are Unkown（资产收益率均值及协方差未知情况下的Black-Litterman资产配置及均值-方差资产组合优化研究）”。报告会由复旦大学金融研究院副院长、教育部金融创新研究生开放实验室主任张金清教授主持，斯坦福大学香港定量财务证书课程咨询委员会成员黄宝诚先生、复旦大学金融研究院刘庆富副教授等老师也出席了此次报告。

报告开始前，黎子良教授提前一个小时来到报告会现场，与复旦大学“教育部金融创新研究生开放实验室”的研究生们进行了亲切交流。交流过程中，黎子良教授就自己求学时的社会环境、研究方向的选择、不断深造的经历以及目前研究的主要方向等问题和大家进行了深入探讨，并对现场同学关于博士生教育等问题的提问进行了细致地回答。言谈举止间，大家已然感受到了这位大师的造诣与风范。

下午15时报告准时开始，主持人张金清教授首先对报告人——著名统计学家黎子良教授进行了简要介绍，之后黎教授在热烈的掌声中开始了本次报告。他首先回顾了经典的Markowitz投资组合选择理论，并由理论中对标的资产收益率的均值、方差已知的假设，引出了实际操作中通过历史数据对收益率的均值、方差进行估计所存在的弊端，即将估计的参数引入Markowitz有效前沿所得到的投资组合资产配置权重与直观的资产配置权重不符，而且可能会使得资产组合的收益率表现不佳，这也就是著名的“Markowitz's Enigma（Markowitz之谜）”。随后，黎子良教授介绍了三种已有研究中所提出的用以解决该问题的方法——多因子定价法、bootstrap法、贝叶斯和收缩估计法，并就此给出了依赖于更具实效性的准贝叶斯估计方法而建立的Black-Litterman资产配置模型。黎子良教授指出，Black-Litterman模型可以很好地解决Markowitz之谜，因而得到了广泛的应用，不过其仍存在改进的空间，即可以引入完全的贝叶斯估计方法替代准贝叶斯估计。最后，黎子良教授提出了在未知参数假设下，基于Black-Litterman模型的新的贝叶斯估计方法，并就改进后的模型给出了运用S&P 500指数进行实证检验的结果。从结果可以看出，黎子良教授提出的这种用以解决随机优化问题的模型拓展了经典的Markowitz均值方差组合优化理论的适用范围，使其可以应用于下一期资产收益率均值及协方差未知的情形。

黎子良教授在一个多小时的报告内，以严谨的理论模型以及丰富的经验证据，引导在场师生层层递进、深入思考了Markowitz投资理论的应用弊端及其改进方法，引发了大家的兴趣，报告后很多老师和同学就Black-Litterman模型的应用以及进一步拓展的思路进行了广泛的探讨和交流，也提出了一些很有价值的研究方向。虽至傍晚，大家仍意犹未尽。