12月8日上午，山东大学博士生导师王汉超教授应邀为amjs澳金沙门线路首页全体研究生及导师开展主题为“Nonparametric Estimation of Large Spot Volatility Matrices”的学术讲座。活动采取线上会议形式进行，由刘广应教授主持。
在报告中，王汉超教授主要介绍了大维瞬时波动率矩阵非参数估计。首先，王教授介绍了对于P维高频数据分析，研究中对于P维数据要求比较大，由此指出瞬时波动率棘手问题是高维数据中是否存在噪声。本文集中在矩阵的估计上，将基于非参数核的平滑与广义收缩技术相结合，在均匀稀疏假设下对无噪声数据进行矩阵估计。然后，王汉超教授介绍了本文提出的六个假设，其中假设一是要求矩阵的每个元素要大于0，分解之后也要大于0，加快一致分解速度；假设二就是要得到收敛速度，结果显示在数据没有噪声时候得到的速度是比较满意的，而在有噪声的情况下，由于高频数据采样本身就会产生噪声，噪声无法去掉，此时需要提出一个假设，运用kernel方法；假设三是要求噪声有一个指数据，运用有限覆盖定理算出一致收敛速度；还需要假设波动率函数有光滑性，因子结构需要有回归分析的成分等。最后，报告介绍了数据有噪声情况下进行模拟，噪声要反应交易日的内容，矩阵要考虑三种结构即带状结构、分块对角结构、指数衰减结构，同时模拟采用四个函数四种方法，可以使用Mean Frobenius loss(MFL)，Mean Spectral Loss(MSL)两种方法衡量估计的好坏。
在互动环节中，参会教师及学生与王汉超教授就该报告中相关问题展开讨论，并期望在以后能有更加深入的学习与交流。
