数据科学学院举办“Decomposing Stock Factors”数据芳榳论坛专题讲座
为帮助学生了解经济模型的实际应用，提高研究分析数据的能力，4月17日晚，数据科学学院在博远楼天朗厅举办第七期数据芳榳论坛。柏林洪堡大学经济商学院终身教授Wolfgang K.Haerdle（沃夫冈）受邀作“Decomposing Stock Factors”（股票因子分解）专题讲座。讲座由金融学院博士生邹德仁主持。
讲座中，沃夫冈教授首先介绍了课题研究背景，并分析了股票因子分解的奥秘。他讲到，当前股票市场存在大量异常现象，且信息频率复杂多样。在此背景下，开展学术研究经验模态分解（EMD）在异常研究中的作用、预测能力背后的经济渠道尤为重要，对投资实践有着重要的指导意义。
接着，他介绍了数据来源、研究方法和成果。教授团队借助EMD工具，将最近几年覆盖超400万条股票数据的复杂的信号分解为固有模态函数（IMF），进而构建出具有强大预测能力的EMD_composite（基于经验模态分解的技术）来精准预测股票收益，在经过风险调整后，收益相当可观，并在多个方面表现稳健。他指出，研究发现，EMD_composite的预测能力部分基于对公司基本面的有效预测，这一成果对于投资者和金融从业者极具应用价值。
在交流环节，同学们围绕研究细节、应用场景等问题进行提问，教授进行了详细解答，现场学术氛围浓厚。
此次论坛引导同学们关注学术前沿问题，拓宽学术视野，树立学术思维意识，助力未来学术探索和生涯发展。
Wolfgang k.Haerdle是柏林洪堡大学经济商学院的终身教授，统计与计量研究所、数据研究中心主任，数字资产研究所主任，以及厦门大学外籍专家教授。
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