研究生workshop由首都经济贸易大学国际经济管理学院主办。主要内容：一是研究生报告前沿或经典文献，二是研究生报告自己的研究或研究设想。论坛宗旨是：为学院师生搭建一个学术交流平台，营造浓厚学术氛围；通过对经典论著或前沿文献的研讨，拓宽研究生的理论视野，提升研究生的前沿方法运用能力，帮助研究生提高论文写作质量。

　　本期workshop

　　报告人：苏欢（2020级硕士研究生）

　　导师：李鲲鹏

　　报告论文：《卡尔曼滤波与期望最大化算法》

　　

　　报告摘要：

　　主要讲EM算法和EM算法的应用。

　　

　　报告人：王璞（2020级博士研究生）

　　导师：李鲲鹏

　　报告论文：《Autoencoder Asset Pricing Models》，Shihao Gu、Bryan Kelly、Dacheng Xiu文献报告

　　

　　报告摘要：

　　与Kelly, Pruitt, and Su (KPS, 2019)提出IPCA资产定价模型类似，本文提出了一种新的基于Autoencoder（自动编码器）的条件潜变量资产定价模型，主要解决和改进因子暴露的估计问题。本质上，IPCA用可观测特征数据线性近似和拟合因子风险暴露，但这种线性假设仅为直观的判断且缺乏令人信服的依据，因此不少学者认为线性假设违反了非线性假设（所有领先的理论资产定价模型，都假定回状态变量的函数为动态的非线性的）。与IPCA不同的是，本文使用条件自动编码器模型将Barra和IPCA模型扩展到非线性，并添加了额外的解释变量，用更贴合实际和更灵活的beta函数（因子暴露）形式替代了原来的线性函数形式。最后，作者提出的资产定价模型提供的样本外定价误差要小得多。