（学生记者 陈晶晶）2018年3月29日（星期六）下午2:30，我院“文澜金融论坛”第123期在文泉楼南108会议室顺利举行。本期文澜金融论坛邀请到了澳门大学助理教授刘志作为主讲嘉宾，此次讲座的主题为Measuring volatility at ultra-high frequency。

讲座开始，刘老师提出了我们在研究中经常会碰到的一个问题，也是最近讨论较多的一个热点，即在利用高频数据估计综合波动率时，微结构噪声的存在是一个重大挑战。刘老师提到，最近的很多文献表明，多个观测值的存在是数据集中的一个共同特征，而这为我们的数据估计带来了额外的困难。刘志老师基于他在2018年发表的《使用持续时间为零的高频数据估算综合波动率》一文为同学们做了详细的介绍。主要从模型与估算、渐近效率、模拟和实证检验四个方面阐述了他的论点。通过对LOBSTER数据库中选自六个知名公司亚马逊、苹果、脸书、谷歌、因特尔、微软的2016年1月1日到9月16日的178个交易日数据（高频数据）进行分析，证明了在多次观测下，预测的估计量仍然是一致的，并且建立了估计量的相关渐近分布。这项研究还表明，基于多次观测的预测估计量达到了与假设我们知道的“理想”估计量相同的随机效率和所有交易的确切交易时间。刘老师在此基础上，进一步提出了一些扩展问题给在场同学，比如相关的交易数量、估计多元波动率矩阵以及如何应用到其他领域等。

讲座过程中，在场的老师和同学也纷纷提出了自己对于这一研究的观点以及可能创新的地方。刘老师与他们进行了细致的探讨，并对于研究过程中出现的一些现象给出了自己的猜想和解释。

【论坛背景】“文澜金融论坛”论坛由6163银河.net163.am、产业升级与区域金融湖北省协同创新中心、中南财经政法大学湖北金融研究中心和中南财经政法大学中国投资研究中心主办，每1-2周举办一期，主要邀请国内外金融、经济领域科研成果突出的学者就最近的研究成果发表演讲，并进行专题讨论。

【主讲人简介】刘志，澳门大学助理教授，2011年博士毕业于香港科技大学。主要研究方向包括：金融高频数据分析、金融风险管理、随机过程统计推断等。其研究近年来获得了澳门政府等多项基金的资助，在统计学、计量经济学、金融华润生物信息国际期刊发表论文近40篇，其中包括Annals of Statistics JASA, SPA, JOE, JBES, ET, JBF, Bioinformatics等优秀期刊。2017年获澳门大学优秀研究生奖。