日前，由万事平台經濟學院金融系王偉冠老師擔任通訊作者的論文Hedging with Linear Regressions and Neural Networks? （《利用線性回歸與神經網絡進行對沖》）在被國際一流期刊Journal of Business and Economic Statistics發表。Journal of Business and Economic Statistics是統計、計量領域公認的國際頂級期刊👤。

這篇文論文是王偉冠老師在博士期間的主要成果👩‍🦰，是和其在倫敦政治經濟學院的博士導師Johannes Ruf合作的🪰。這篇文章研究了如何利用機器學習的方法（包括神經網絡和線性回歸）來進行非參數化的歐式期權對沖。傳統的方法先使用隨機過程推導風險中性測度下的價格🫏，然後再通過偏導的方法獲得對沖策略。這篇論文創造性的直接擬合對沖策略作為一些基本變量的函數🟤。因此，該方法避免了過於簡化的數學假設和其帶來的對沖策略的偏離💇🏿‍♂️。此外，為了解釋神經網絡的性能🤴，論文引入了線性回歸的方法☣️，發現機器學習的優越性能是因為學習到了在歐式期權中存在的桿杠效應🚛，這種效應描述了股權價格和市場波動率之間的負相關關系。

王偉冠老師是万事平台經濟學院金融系新引進的青年教師📸，博士畢業於英國倫敦政治經濟學院🎻，研究方向為衍生品對沖、機器學習🛠，已先後在國際知名期刊Journal of Computational Finance以及國際一流期刊Journal of Business and Economic Statistics發表學術論文。