12月28日12:00-13:30，创新发展研究院以“A New Method in Constructing Predictive Financial Conditions Indices”为主题的学术午餐会在后主楼1710会议室举办。本次学术午餐会由伦敦大学亚非学院王庆超博士主讲，由我院周晔馨副教授主持。
王庆超博士主要研究了如何有效地将外部金融市场的信息导入进口价格指数的预测模型中，以加强对进口价格指数的预测效力。他通过对大量的金融指标降维进而构建出了金融市场指数，然后对六个亚非经济体(新加坡，韩国，台湾，泰国，印尼和马来西亚)的进口价格指数进行拟合预测。
基于目前相关文献构建金融市场指数方法存在的缺陷，王庆超博士提出使用偏最小二乘法（Partial Least Squares）构建金融市场指数，并在三个方面寻求创新：（1）应用一般的偏最小二乘回归法（Partial Least Squares Regression）构造金融市场指数，该指数可随经济体的不同而进行相应的指标权重调整；（2）简单动态稀疏的偏最小二乘法（Simple Dynamic Sparse PLS）以拟合不同金融指标的非同步动态预测；（3）修正动态稀疏的偏最小二乘法(Revised Dynamic Sparse PLS)以进一步修正对于非同步动态预测的拟合。
王庆超博士的研究结果显示，就金融指标的预测效力而言，一般的偏最小二乘法要优于主成分或者动态因子模型法。简单动态稀疏的偏最小二乘法优于一般的偏最小二乘法，而修正动态稀疏偏最小二乘法又进一步地优于简单动态稀疏偏最小二乘法，证实了对于金融指标的非同步动态预测拟合的重要性。偏最小二乘法相对应于主成分或动态因子模型法上的优越性也体现于微观层面上，即对应于不同的经济体，其用于构造金融市场指数的金融指标的权重也极大不同。最后，对于粘连的金融市场指数的研究表明，在大部分时期内，金融指标的权重都相对稳定，而在2008年金融危机爆发时，金融指标的权重出现大幅波动。
王庆超博士对该研究进行了全面且深入的报告，参加学术午餐会的师生们都积极地进行了思考与提问，大家对模型预测时间的选定和基础价格指数的构建等问题进行了广泛的交流与探讨。
（供稿/李琳 审校/张婕）