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【讲座题目】：Data Driven Markowitz

【时间】：7月4日（周三）10:00

【地点】：财经科学馆三楼小学术报告厅

【报告人】：周迅宇

【报告摘要】：We revisit Markowitz's mean-variance portfolio selection model by considering

a distributionally robust version, where the region of distributional uncertainty is around the empirical measure and the discrepancy between probability measures is dictated by the  Wasserstein distance. We reduce this problem into an empirical variance minimization problem with an additional regularization term. Moreover, we extend the recently developed  inference methodology to our setting in order to select the size of the distributional uncertainty as well as the associated robust target return rate in a data-driven way. Finally, we report extensive backtesting results on S&P 500 that compare the performance of our model with those of several well-known models including the Fama--French model and the Black--Litterman model.

【报告人简介】：

周迅宇现任哥伦比亚大学工业工程及运筹学系刘氏家族金融工程讲座教授及FDT（金融数据技术）智能财富管理中心主任。在加入哥大之前历任牛津大学野村金融数学讲座教授、野村金融数学中心主任、牛津-聂金融大数据中心主任以及香港中文大学李卓敏讲座教授。美国国电机与电子工程学会院士（IEEE Fellow），美国工业与应用数学学会院士（SIAM Fellow），《数学与金融经济学》期刊的共同主编，《运筹学》、《金融数学》及《运筹学之数学》等多个学术期刊的编委。他最近致力于行为金融学以及FinTech的研究，取得的行为投资组合选择、排序依赖效用模型及数据驱动马尔科维奇模型等多个结果在国际学术界引起广泛兴趣和好评，而且一些金融科技公司已经在�用他的研究成果来管理基金。

他获得的荣誉及奖项包括香港裘槎杰出科学家奖、SIAM杰出论文奖、英国皇家学会Wolfson 奖、德国洪堡大学杰出讲座及哥伦比亚大学阿基米德讲座等。他发表超过一百多篇论文于各种学术期刊，一部研究专著，并编辑三本书。