清华经管朱世武副教授介绍
利用均衡利率模型对浮动利率债券定价
作者： 朱世武[1];陈健恒[1]
作者机构： [1]清华大学经济管理学院金融系100084
出版物刊名： 世界经济
页码： 48-59页
主题词： 浮动利率债券;定价方法;交易;银行间债券市场;利率模型;中国;国内;非市场化;核心问题;合理
摘要：随着中国债券市场的发展，定价成为市场交易的核心问题。
准确和合理的定价能够促进市场的交易，提高市场的流动性，改善银行间债券市场交易不活跃的情况。
国内的浮动利率债券基础利率的非市场化给定价带来了一定的困难，影响了市场的交易。
尽管国内不少学者对浮动利率债券定价方法进行了研究，但都集中于交易所市场的研究，对银行间市场的研究很少，并且分析的也不够彻底。
另外，国内目前普遍采用的浮动利率债券定价方法还存在不少缺陷。
为了更深入地研究浮动利率债券定价的问题，本文以利率均衡模型——Vasicek模型和CIR 模型为基础，经过大量的经验研究，给出一套银行间债券市场浮动利率债券的定价方案，取得了比较好的效果，期望能为投资者提供了一些有益的定价方法。
清华博导名单
所在系
清华经管学院2015年博士生指导教师名单
序号 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94
清华经管学院2015年博士生指导教师名单
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
博导姓名
陈秉正 陈涛涛 朱玉杰 杨之曙 张丽宏 李稻葵 POWERS, MICHAEL ROLAND 齐良书 钟笑寒 李明志 杨思群 潘文卿 吴斌珍 曹静 施新政 马弘 孟岭生 欧阳敏 刘玲玲 武康平 白重恩 钱颖一 李宏彬 文一 鞠建东 王汝渠 宋学宝 于春玲 刘茜 陈荣 郑毓煌 赵平 胡左浩 李飞 陈煜波 薛镭 石永恒 朱恒源 李东红 程源 李纪珍 张帏 王毅 高旭东 李习保 焦捷 WHITE, RICHARD STEVEN 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 经济系 市场营销系 市场营销系 市场营销系 市场营销系 市场营销系 市场营销系 市场营销系 市场营销系 市场营销系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创新创业与战略系 创迅华 黎波 叶青 肖勇波 林丽慧 黄京华 陈剑 刘丽文 刘红岩 陈国青 朱岩 徐心 肖星 张海燕 王琨 罗玫 薛健 罗婷 李丹 贾宁 杜胜利 陈关亭 陈武朝 钱苹 夏冬林 陈晓 谢德仁 于增彪 郝振平 周立 张陶伟 赵冬青 王珺 朱世武 朱英姿 郦金梁 刘淳 王浩 王茵田 何平 黄张凯 陆瑶 朱武祥 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 管理科学与工程 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 会计系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系 金融系
SAS数据展现(tabulate)
Obs Name Sex Age Height Weight
1 Alice F 13 56.5 84.0
2 Barbara F 13 65.3 98.0
3 Carol F 14 62.8 102.5
4 Jane F 12 59.8 84.5
5 Janet F 15 62.5 112.5
6 Joyce F 11 51.3 50.5
7 Judy F 14 64.3 90.0
8 Louise F 12 56.3 77.0
9 Mary F 15 66.5 112.0
10 Alfred M 14 69.0 112.5
……
……
NOOBS选项： proc print data=ResDat.class noobs; run;
应用举例
例17.11创建二维报表。 proc format; value regfmt 1='Northeast'
2='South' 3='Midwest' 4='West'; value divfmt 1='New England' 2='Middle Atlantic' 3='Mountain' 4='Pacific'; value usetype 1='Residential Customers' 2='Business Customers'; run; options nodate pageno=1 linesize=80 pagesize=60; proc tabulate data=ResDat.energy format=dollar12.; class region division type; var expenditures; table region*division, type*expenditures / rts=25; format region regfmt. division divfmt. type usetype.; title 'Energy Expenditures for Each Region'; title2 '(millions of dollars)'; run;
商业模式 魏炜
作者简介
魏炜男，1965年12月生，湖南宁乡人。
1990年在清华大学获工学硕士学位；2004年在华中科技大学获管理学博士学位。
主要从事企业战略管理、商业模式、组织经济学等方面的研究。
现为北京大学汇丰商学院管理学副教授，北京大学汇丰商学院实践家商业模式研究中心主任。
朱武祥男，1965年5月19日出生，江西高安人。
清华大学管理信息系统专业学士（1987年），技术经济专业硕士（1989年），数量经济学博士（2002年）。
现为清华大学经济管理学院公司金融学教授，博士生导师。
研究领域为公司金融，包括：企业成长过程中的金融解决方案－公司金融工程，金融原理、技术与商业模式设计及实施，企业价值管理策略－战略投资，兼并收购，重组。
现任国家自然科学基金会中国管理现代化
研究会金融管理专业委员会副主任委员，中国金融学会常务理事，中国农村金融学会常务理事，中国金融学会金融工程专业委员会常务委员。
已经出版论著：《中国股票市场管制与干预的经济学分析》，《商业银行突围》，《中国公司金融学》，《轻资产运营：以价值为驱动的资本战略》，《轻是美好的：一流企业的轻资产运营模式》。
259
作者简介。
经济管理学院研究生清华导师简介-朱世武
经济管理学院研究生清华导师简介-朱世武朱世武金融系副教授个人简介研究成果研究项目朱世武，自2001至今，担任清华大学经济管理学院副教授。
1983年，他毕业于河南师范大学数学专业，并获得理学学士学位。
1987年，在武汉大学获得统计学专业的理学硕士学位。
1999年，赴上海财经大学学习，并获得该校数量经济学专业的博士学位。
1999年至2001年在清华大学经济管理学院作博士后研究。
他教授的主要课程包括：金融数据库、金融统计学、实证金融学、数据模型与决策、统计分析软件。
朱世武教授研究的主要领域是：固定收益、风险管理、金融计算与建模、金融数据库。
在从事的所有科研项目里，朱世武教授主要担任项目负责人。
他重点研究的项目包括：“随机边缘模型的统计分析”，“国家债务管理和利率研究”，“金融工程的理论，技术和方法”，“违约相关性度量与信用衍生工具定价研究”—国家自然科学基金委员会；“中国股票市场的证券模型”，“中国股票市场结构性指数设计”—中国证监会；“中信实业银行的私人金融模型”—中信实业银行；“基于微网格的网格计算研究,基础研究”，“度量违约相关性的研究”，“中国资本市场股权风险溢价的实证研究”—清华大学；“中国资本市场的股权风险溢价研究”—中国国家社会科学基金；“中国金融研究数据库”—清华211项目；“中国银行间债券市场期限结构最优化模型”—中国外汇交易中心和全国银行间同业拆借中心；“浙江财经学院金融实验室金融数据项目”—浙江财经学院；“浙江万里学院金融实验室金融数据项”—浙江万里学院；“人民币市场化利率中长期预测模型”—中国人寿资产管理有限公司；“农村金融市场风险管理研究”—香港汇丰银行；“青藏高原矿产资源开发利用战略研究”—中国地质大学（北京）地质调查研究院。
他发表的期刊论文包括：《金融研究》—“Copula函数度量我国商业银行资产组合信用风险的实证研究”；《中国科技论坛》—“中国大学校长的群体特征及治学理念”；《中国软科学》—“中国PC市场可持续竞争战略研究”；《经济学动态》—“我国上市公司信用风险度量模型的选择”；《经济与管理研究》—“中国股市2006牛市形成的经济因素分析”；《数理统计与管理》—“基于Copula 的VsR度量与事后检验”；《金融理论与实践》—“我国债券市场发展模式探讨”，“基于预测利率期限结构变动的积极债券投资策略”，“利率互换定价存在的障碍及解决办法”；《数据分析》—“中国大陆银行间债券市场买卖价差成本构成实证研究”；《统计研究》—“积极债券投资策略实证研究”。
金融计算与建模--理论与软件平台(金融计算与建模-清华大学,朱世武))
公司财务
现值和未来值 单利和复利 年金 股票与债券的定价 净现值 其他投资决策方法 资本资产定价模型 套利定价模型 资本结构 企业价值评
……
RESSET软件平台操作
RESSET金融研究数据库（RESSET/DB) RESSET精品课教学软件（RESSET/CAD） 数据获取模式：BS, ODBC（重要） RESSETDB操作文档
理论模型结合实际数据的实现过程 基于RESSET/DB的教材配套服务与精品课教学软件
金融数据库的选择标准
设计体系是否科学合理 内容是否全面 数据质量是否好 相关指标的计算是否正确 是否方便易用 数据库结构是否稳定 数据更新是否及时 服务是否完善
选择合适的数据库
在金融机构中，靠近前台的部门和人员宜选择 “行情资讯类数据库”
RESSET债券分析系统（RESSET/Bond） Asset Swap MBS ..…
软件平台-SAS系统
为什么选择SAS进行金融建模 ？ 如何学习SAS ?（如何学好SAS.doc） 学好SAS今后可以做什么? （如何学好
SAS.doc）
为什么选择SAS进行金融建模
金融计算与建模的重要内容-复杂数据处理与计算 SAS兼有数据处理、统计模型、函数与优化等的功能 如果选择一般的语言；编程困难，需要其它数据库系统 SAS强大功能：如变量个数、观测个数，处理速度等 如果选择数据处理功能不强的应用软件，只能教学 个人因素：基本用SAS实现了金融上所有模型的创建；金
经济与商务统计 固定收益分析
计量经济学
投资银行学
数理统计学
金融风险管理
公司财务
财经类专业英语
RESSET/DB的最主要特点
RESSET/DB是一个“面向研究的金融经济数值型数据库”。 设计体系科学、专业、易用。数据结构稳定。 数据全面；金融经济知识库 正确的收益指标 经过处理的高频数据 中英文对照 更新及时 大量衍生数据，唯一的开放算法与基础数据 大量的专业处理： RESSET/DB的相关数据集、计算说明，展现了
04收益波动率计算
t2t2 1 ( 1 )r t[ 1 E (r t 1 )2 ]
其中，衰减因子λ必须小于1。 当时间足够长时，E(rt1) 与 E (rt ) 几乎相等。事实上，一般假 设 E (rt ) 约等于0，于是得到t时刻波动率的如下预测：
波动率计算
计算环境
计算数据集：ResDat目录下的全部股票数据集，共30 只。
需要宏文本文件：Stk.TXT。
时间区间： 2019年。
计算日波动率；计算周、月或年波动率，可以用相应的 收益率计算或直接由日波动率乘以一个相关因子。
对涨跌停板不作处理。
单个股票波动率计算
分别选择股票深发展（Stk000001）进行计算。时间区间为2019年。
/*保留起始日和结束日的股票价格和累积股价调整乘子，用来计算收益率均值*/ data b(keep=id adjclpr_begin adjclpr_end ); retain adjclpr_begin adjclpr_end ; set a end=lastobs; if _n_=1 then adjclpr_begin=clpr*Mcfacpr; if lastobs then do; adjclpr_end=clpr*Mcfacpr; id=1; output; end; data a(drop=adjclpr_begin adjclpr_end r_mean); merge a b; by id; r_mean=(log(adjclpr_end)-log(adjclpr_begin))/n; /*收益率均值*/ r=r_1-r_mean; rr=r*r; data a; set a; sum+rr; data b(keep=Date z&x); merge a a (firstobs=&cc rename=(sum=sum_1)); z&x=(sum_1-sum)/(&aa-1); /*这里计算的是&aa天的移动平均*/ z&x=sqrt(z&x); /*用移动平均法计算的日波动率*/ if z&x=. then delete;
金融计算与建模(上)(清华大学,朱世武)
固定收益类样本数据
表名 Bankir 中文全称 银行存款利率 内容简介 本表提供3个月到8年整存整取银行存款利率数据。可作为 基准利率使用。数据自1988年9月1日至当前日。其中， d8y-八年及以上整存整取利率数据到1996年5月1日截止。 本表提供回购利率日平均价、同业拆借市场利率日平均价 利率数据、银行间市场基准利率参考指标。本表数据可用 于浮动利率债券的票面利率、无风险利率等。 本表提供用于研究的日无风险收益数据。数据选择标准： 1998年7月1日前用一年期银行存款利率加10%为基准利率， 1998年7月1日后使用七日回购利率两周指数加权平均为基 准利率B2W。本表已将年度化的基准利率转化为以日为单 位计量的收益数据，研究时可直接引用。 本表提供用于研究的月无风险收益数据。数据选择标准： 1998年7月1日前用一年期银行存款利率加10%为基准利率， 1998年7月1日后使用七日回购利率两周指数加权平均为基 准利率B2W。本表数据已作过月度化处理，即将年度化的 基准利率转化为月度数据，研究时可直接引用。
汇率
Commtax
Iissulst
佣金与印花税
首次发行与上 市
本表按时间排序，记录每日的佣金率和印花税信息，可用于 计算交易费用。
记录每只股票在发行和上市时的情况，发行信息包括发行日、 发行市盈率，发行面值，发行股份数量，募集金额，发行费 用和配售等；上市信息包括股票首次上市日及职工股上市日 等。对于B股，发行价格，募集资金总额和发行费用等均分别 用外币和换算后的人民币表示，可适用于不同的研究需要。
本书不仅展现了应用SAS软件的技术，同时 也会使读者对相关的金融专题有一个彻底的 了解，会使读者的知识水平在金融理论、实 务和统计模型的基础上，更深入到如何实现 和应用。
数据管理转置.ppt
本章将介绍的数据管理过程：
数据集排序； 数据集转置； 改变输出地点； 添加观测； 数据库复制。
数据集排序
利用SAS的排序过程可以对数据集中的观测重新排序。 SAS许多和BY配合使用的语句，如对数据集进行合并的语句或更 新语句等，使用前必须先对BY变量进行排序。
排序过程句法
PROC SORT <option(s)> <collating-sequence-option>; BY <DESCENDING> variable-1 <...<DESCENDING> variable-n>;
转置就是把数据集的观测变为变量，变量变为 观测。利用SAS的转置过程可以对数据集进行转 置。
转置过程句法
PROC TRANSPOSE <DATA=input-data-set> <LABEL=label> <LET> <NAME=name> <OUT=output-data-set> <PREFIX=prefix>;
没有被转置
COPY 将没有转置的变量直接拷贝到输出数据集中
ID
规定输入数据集中一个变量。其值为转置后数据集的变
量名
IDLABEL 规定被转置变量的标签
VAR
列出要转置的变量
PROC TRANSPOSE 语句
PROC TRANSPOSE <option-list>;
选项说明：
DATA= 规定被转置的SAS数据集，省略时为最新创建的数据集
语句）。
PRINTTO过程句法
PROC PRINTTO <option(s)>; 选项说明
21利率期限结构模型
∑1/ Dur
1/ Durj
j
而将参数
β
( Pt j Pt j ) 2 的估计过程定义为: β = arg min w ∑ β n j =1
n * 2 j
多项式样条法
多项式样条函数假设折现因子是到期期限s的多项式 分段连续函数 D ( s ) . 在运用此函数时,仔细选择多项式的阶数是至关重要 的.阶数的多少决定了利率曲线的平滑程度和拟合程 度,同时也影响到待估参数的数量.本书将多项式样 条函数的阶数定为3.这是因为,当多项式样条函数 (2) 为二阶时,D ( s ) 的二阶导数 D (s)是离散的;当阶数过 高(四阶或五阶)时,验证三阶或四阶导数是否连续 的难度将增大,待估参数的数量也将增大.
Vasicek模型(Vasicek,1977) 均衡模型 CIR模型(Cox,Ingersoll&Ross,1985) 动态模型 套利模型 Ho-Lee模型(Ho&Lee,1986) Hull-White模型(Hull&White,1990) HJM模型(Heath, Jarrow&Morton,1992)
B (t , T ) :
在未来时间T到期的零息票债券在时间t的价格,即在未来时间T 支付单位1的债券在时间t的价格.
t R (t , θ ) 起息日为时间t,剩余到期期限为 θ 年的零息票债券利率.有:
B (t , t + θ ) = 1 [1 + R (t , θ )]θ
R (t , θ ) 起息日为时间t,剩余到期期限为
通常,使用静态模型拟合利率期限结构的具体过程如下:
首先,从市场上选出一组无违约风险的附息债券.设该组附息债券在时 s 间t的市场价格为 Pt j ,在时间s的现金流入为 Fs( j ),其中, ≥ t ,j表示 该组的第j支债券. 由于期限结构指的是零息债券的收益率与其到期日间之关系,因此必须 先调整"息票效应"(Coupon Effect).息票效应是指:对于剩余到 期期限相同的债券来说,它们的到期收益率不仅与当前的利率期限结构 有关,还与它们的票面利率水平有关.对于相同的即期利率期限结构而 言,到期收益率是这些即期利率的加权平均,而权重是各个现金流的现 值.
06-股权风险溢价计算[金融计算与建模]
![06-股权风险溢价计算[金融计算与建模]](https://img.taocdn.com/s3/m/909d331da8114431b90dd89c.png)
市场风险溢价计算思路
研究方法选择
历史数据法是当前研究中国股权风险溢价的最佳方法。
计算中国市场股权风险溢价思路图
年度无风险资产收益 名义收益下的溢价
年度股票投资收益
年度无风险资产收益 实际收益下的溢价 年度股票投资收益
年度通货膨胀率
周期的确定
1995年2月~2002年12月是一个比较好的周期选择。
--------------------------------------------------------------------rp3 不考虑交易成本的实际收益溢价 0.0692755 rp4 考虑交易成本的实际收益溢价 0.0571228 ---------------------------------------------------------------------
计算市场投资收益
市场投资收益数据采用Resset/DB数据库中的市场年持有期收益数据。数 据集名为Yrretm 。 不考虑交易成本的市场投资收益使用表Yrretm中的“流通市值加权平均 市场年收益率”Yrettmv。 考虑交易成本的市场投资收益使用表Yrretm中的“流通市值加权平均市 场年收益率_考虑交易成本”Yret_tcctmv。 data yrretm; set resdat.yrretm; where Exchflg='0' and Mktflg='A' and 1995<=year(date)<=2005; year=year(date); keep year yrettmv yret_tcctmv; run;
实际收益下的溢价
股票实际收益=(1+股票名义收益率)/(1+通货膨胀率)-1； 无风险资产实际收益率=（1+无风险资产名义收益率） /(1+通货膨胀率)-1;
SAS函数与CALL子程序
应用举例
例3.8 计算两个日期之间的天数。 data _null_; sdate='01jan2002'd; edate='01jan2003'd; actual=datdif(sdate, edate, 'act/act'); /*按每个月的实际天数算 */ days360=datdif(sdate, edate, '30/360'); /*按每个月30天计算 */ put actual= days360=; run; data _null_; actual=datdif(„01jan2002‟d, „01jan2003‟d, „act/act‟); days360=datdif(„01jan2002‟d, „01jan2003‟d, „30/360‟); put actual= days360=; run; 例中，两段程序的结果一样。actual=365, days360=360.
例3.12 计算日期值所在的年季月以及处于某月 的第几天。
data a; set ResDat.stk000001 (obs=10); keep date year qtr month day; year=year (date); qtr=qtr (date); month=month (date); day=day (date); proc print noobs; run;
例3.5 正确与错误的表示方法。
正确的表示方法 sum (x, y, z) sum (of x1-x10) sum (of x1-x10 d y1-y100) 错误的表示方法 sum (x y z) sum (x1-x10) sum (x1-x10 d y1-y100)
例3.6 数组元素自变量的缩写方法。 array y{10} y1-y10; /*定义数组y{10} */ x=sum (of y{*}); z=sum (of y1-y10); 例中，两个SUM函数的表示法是等价的。
债券组合VaR度量简介
VaR1 VaR2 VaR = M VaRn
于是，该债券组合的VaR为，
( VaR′CVaR )
1 2
例17.2 考虑2只债券构成的组合, 一只为例1中的债券，另外一只为 2年期，年息3%的政府债券，到期收益率为4%，于是，可算出该债 券的实际价格为98.11，再假设该债券的到期收益率变动服从均值为 0，标准差为1.2%的正态分布。计算95%置信水平下，债券组合的 一年期VaR。
单只债券VaR
假设到期收益率的变动服从均值为0，标准差为 σ YTM 的正 态分布，则给定置信水平 1 − α % , 最不利情形下的到期收益 率为，
YTM = YTM real + lσ YTM
（如 1 − α % = 95% ）所对应的分位数（如1.65，SAS函数值为 l=probit(.95)）。 利用这个到期收益率和公式（17.1）计算出未来的债 券价格。则一年期的VaR为，
P (| 损失额|>VaR) = α %
VaR度量的是头寸价值的潜在变动。 影响债券价格的因素是即期利率，称为风险因子。
使用到期收益率计算VaR 使用到期收益率计算
债券价格等于预期现金流的现值。
P=
∑C
t
t
(17.1)
(1 + YTM )t
YTM 为该债券的到 t为现金流时刻， Ct 为t时刻的现金流， 期收益率。 到期收益率上升，债券价格下跌； 到期收益率下降，债券价格上涨。
第17章 债券组合市场 章 债券组合市场VaR度量 度量
清华大学经管学院 朱世武 Zhushw@ Resdat样本数据： 样本数据： 样本数据 SAS论坛： 论坛： 论坛
SAS数据步修改与选择观测
例7.7 删除部分观测值 data stka; set ResDat.lstkinfo; if Stktype=’B’ then delete; run;
例中，删除数据集RESDAT中Stktype=’B’的观测值。
例7.8 清空数据集
data a;
set ResDat.lstkinfo;
赋值语句
语句格式：
variable=expression; 将表达式结果赋予一个变量。
选项说明：
variable 规定变量名或数组元素 expression 有效的SAS表达式
例7.1 赋值语句举例 data a; set ResDat.class; by sex; n=_N_; error=_error_; first_s=first.sex; last_s=last.sex; proc print; run;
delete;
run; 例中，删除数据集A中的所有观测值，即清空数据 集A。设计复杂程序时，常会用到DELETE语句的 这种用法。
LOSTCARD语句
LOSTCARD语句用于重新对准输入数据。
当一个观测包含几个数据行，且当前观测缺少其中的一些行 时，利用LOSTCARD语句可以防止SAS系统从下一个观测的 数据行读数据作为当前观测的一部分。
例中，数据集A从数据集resdat.lstkinfo中读取了4条观 测，因为当指针标识_N_=5时，遇到STOP语句，正被 处理的那条观测没有添加到数据集A中。
ABORT语句
ABORT语句中止执行当前的DATA步，继续执行下一个DATA或 PROC步。 执行ABORT语句时，创建ABORT语句执行前已处理观测的数据 集。但是，当新创建数据集和已存在的SAS数据集同名时，不能 覆盖已存在的数据集。
中国基金经理能正确把握市场时机吗？
作者： 魏先华[1];朱世武[2];梁衡义[1]
作者机构： [1]中国科学院数学与系统科学研究院100080;[2]清华大学经济管理学院
100080
出版物刊名： 世界经济
页码： 65-71页
主题词： 中国;基金经理;股票市场;时机把握能力;资产组合值;基金绩效评估;广义矩方法;时机调整系数方法
摘要：本文从一种新的角度分析中国股市中基金经理对战略性市场时机的把握能力。
基金经理可以根据对市场在一段时期内波动方向的预测，购买低或高值的资产来调整其资产组合值，以便更好把握市场时机。
本文运用Andrew的偏广义矩方法(Partial—GMM method)检测在市场有大的转折前后基金相对市场值变动的显著性。
本文对深沪两市样本基金的分析结果，与大部分采用Treynor—Mazuy时机调整系数方法等传统研究方法得出的结论相反。
我们发现，大部分的中国基金经理在大势反转的关键时期均能很好地把握时机调整组合值，而且使用这个方法，还能找到判断基金是否对市场的反转提前反应的信息。
通过分析传统方法所具有的缺陷，我们得出了导致两种方法结论差异的主要原因：传统的检测基金经理时机把握能力的方法是以数据周期为基础的时机把握能力，而我们认为应该考虑基金的战略性时机把握能力。
领导力培训专家
在领导力培训领域，业界一直流传这么一句顺口溜：东曾西余，南杨北王。
这-—究竟是啥意思？别急,请让我为你一一道来。
东曾—-东方派曾仕强。
曾仕强深谙东方历史文化,并在此基础上研发出了一套中西结合、相互交融的《中国式管理》系列课程，由于功底深厚，加上较早地把握了市场先机，所以这套课程自推出后，就迅速地获得了市场认可，曾仕强也自从扬名业界。
曾仕强授课风格十分独特，博古论今，知中通外，旁征博引，几乎是信手拈来,将东方领导艺术阐释的出神入化，令人倾心。
其在领导力方面的研究功底，学员和同行几乎无不赞赏。
由于曾仕强的领导力课程最具东方风韵,故称“东方派”。
西余-—西学派余世维。
余世维曾长期留学于海外，曾任多家海外企业的高阶主管领导，对西方人的领导理念和风格有着十分深刻的认知。
在此基础上研发出的《领导商数》等系列课程，紧贴西方前沿，深合现代领导管理精髓，对领导者的情商、智商等思维理念都有着不同程度的开发和延伸。
余世维授课风格严谨博广,案例丰富，绘声绘色，对国内领导力的现代化理念的发展做出了一定的贡献，深受学员和同行好评.因余世维的课程西学气息最浓,故称“西学派”。
南杨—-南院派杨思卓。
杨思卓,北京大学领导力研究中心副主任，多家知名企业董事长的高级顾问，历任政府官员、企业高管与大学教授，以其丰富的管理经验与深厚理论底蕴,独一无二的三重经历，成为国内领导力培训领域的资深级导师人物。
其著作《领导者的15堂读书课》、《非常时期非常领导》、《六维领导力》、《中外商道》、《领导统驭之道》等已成为业界学习的经典，其研发的国家专利版权课程《360度领导力修炼》、《卓越领导力的六项修炼》等也深受业内推崇。
杨思卓著作和课程的最大特点就是有道、有料、有趣、有效,其低调务实、诙谐精炼的师德和师风，也深得学员和同行们的敬重与喜爱。
因为杨思卓多活动在南方,在南方市场的影响力非常大，故称“南院派”.北王——北门派王育琨。
王育琨现任清华大学长三角研究院中国企业家思想研究中心主任，多家高校的特聘教授，多家企业集团的顾问，他曾任国务院发展研究中心研究员、世界银行顾问、知名企业高管.与众多知名企业家都有着不错的私交，如日本“经营之圣“稻盛和夫,中粮集团董事长宁高宁等，所以他对领导力也有着十分深刻而又独到的见解认知.如果说要给这四大家的独到之处做个总结的话，那么曾仕强的独到之处就是对东方古代帝王将相的领导权术的理解和化用,余世维则是对西方现代领导理念的认知和传播，杨思卓则胜在领导力的道、法、术的实用长效融会贯通方面，而王育琨则是在领导力的中西结合方面更具心得，他在领导力研究方面著作颇丰，如《企业的山脉》、《商业领袖底蕴》等，都得到了市场的认可和推广,著作《强者:企业家的梦想与痴醉》更被评为影响中国管理的十本书之一。
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清华经管朱世武副教授介绍
朱世武
金融系副教授
办公室伟伦楼321
个人简介
研究成果
研究项目
朱世武，自2001至今，担任清华大学经济管理学院副教授。
1983年，他毕业于河南师范大学数学专业，并获得理学学士学位。
1987年，在武汉大学获得统计学专业的理学硕士学位。
1999年，赴上海财经大学学习，并获得该校数量经济学专业的博士学位。
1999年至2001年在清华大学经济管理学院作博士后研究。
他教授的主要课程包括：金融数据库、金融统计学、实证金融学、数据模型与决策、统计分析软件。
朱世武教授研究的主要领域是：固定收益、风险管理、金融计算与建模、金融数据库。
在从事的所有科研项目里，朱世武教授主要担任项目负责人。
他重点研究的项目包括：“随机边缘模型的统计分析”，“国家债务管理和利率研究”，“金融工程的理论，技术和方法”，“违约相关性度量与信用衍生工具定价研究”—国家自然科学基金委员会；“中国股票市场的证券模型”，“中国股票市场结构性指数设计”—中国证监会；“中信实业银行的私人金融模型”—中信实业银行；“基于微网格的网格计算研究,基础研究”，“度量违约相关性的研究”，“中国资本市场股权风险溢价的实证研究”—清华大学；“中国资本市场的股权风险溢价研究”—中国国家社会科学基金；“中国金融研究数据库”—清华211项目；“中国银行间债券市场期限结构最优化模型”—中国外汇交易中心和全国银行间同业拆借中心；“浙江财经学院金融实验室金融数据项目”—浙江财经学院；“浙江万里学院金融实验室金融数据项”—浙江万里学院；“人民币市场化利率中长期预测模型”—中国人寿资产管理有限公司；“农村金融市场风险管理研究”—香港汇丰银行；“青藏高原矿产资源开发利用战略研究”—中国地质大学（北京）地质调查研究院。
他发表的期刊论文包括：《金融研究》—“Copula函数度量我国商业银行资产组合信用风险的实证研究”；《中国科技论坛》—“中国大学校长的群体特征及治学理念”；《中国软科学》—“中国PC市场可持续竞争战略研究”；《经济学动态》—“我国上市公司信用风险度量模型的选择”；《经济与管理研究》—“中国股市2006牛市形成的经济因素分析”；《数理统计与管理》—“基于Copula 的VsR度量与事后检验”；《金融理论与实践》—“我国债券市场发展模式探讨”，“基于预测利率期限结构变动的积极债券投资策略”，“利率互换定价存在的障碍及解决办法”；《数据分析》—“中国大陆银行间债券市场买卖价差成本构成实证研究”；《统计研究》—“积极债券投资策略实证研究”。
朱教授著有的专著有：《SAS编程技术教程》和《金融计算与建模》。
他的译著包括：《基于Excel和VBA的高级金融建模》和《高级金融风险管理》。
朱世武教授现任中国交叉科学研究会金融量化分析与计算专业委员会副主任委员兼秘书长，中国金融学会金融工程专业委员会委员。
中国现场统计学会理事，中国教育统计学会常务理事。
期刊论文（国内）
朱世武,中国PC市场可持续竞争战略研究,中国软科学,11期,184-192页,2009-12-10
朱世武,中国大学校长的群体特征及治学理念,中国科技论坛,10期,10-114页,2009-10-05
宋逢明,朱世武,Copula函数度量我国商业银行资产组合信用风险的实证研究,金融研究,4期,129-142页,2009-03-18
朱世武,我国上市公司信用风险度量模型的选择,经济学动态,2008-05-12
朱世武,我国债券市场发展模式探讨,金融理论与实践,8期,2007-08-01
朱世武,中国股市2006牛市形成的经济因素分析,经济与管理研究,4期,56-59页,2007-04-01
朱世武,移动电话客户流失数据挖掘,数理统计与管理,1期,62-69页,2005-01-17
朱世武,中国市场股权风险溢价研究,世界经济,11期,303卷,62-71页,2003-11-17
朱世武,交易所国债利率期限结构实证研究,金融研究,10期,63-74页,2003-10-17
朱世武,数据挖掘运用的理论与技术,统计研究,8期,142卷,45页,2003-08-17
朱世武,数据挖掘与其他技术的比较,统计研究,7期,141号,58页,2003-07-17
朱世武,中国基金经理能正确把握市场时机吗？,世界经济,6期,298卷,65页,2003-06-17
朱世武,如何选择度量金融风险的指标,统计研究,6期,140卷,52页,2003-06-17
朱世武,衡量基金经理波段时机选择能力的方法,管理科学学报,6期,6卷,21页,2003-01-01
朱世武,事后检验在市场风险管理中的应用,金融研究,10期,55～60页,2002-10-01
朱世武,中国股票市场B股上市对A股价格影响的实证研究,上海金融,8期,20~23页,2002-08-01
朱世武,一种新的股市风险度量指标及其应用,经济数学,3期,l19卷,1～10页,2002-06-01
宋逢明,朱世武,中国股票市场风险测度实证研究,中国货币市场,4期,45~48页,2002-04-01
专著
朱世武,SAS编程技术教程,清华大学出版社,2007-10-01
朱世武,金融计算与建模,清华大学出版社,2007-08-01
朱世武,基于SAS系统的金融计算,清华大学出版社,2004-05-17
朱世武,SAS编程技术与金融数据处理,清华大学出版社,2003-07-17。