会议时间：2022.05.18

会议地点：华南理工大学12号楼101

会议报告人：陈亚，何小雷，丘启军，成思霏

会议主持人：张卫国老师

2022年05月18日，基地就成员研究工作进展组织了讨论交流会，会议由张卫国老师主持，在华南理工大学12号楼101举行。本次进行汇报的基地成员为陈亚、何小雷、 丘启军和成思霏，其他成员参与了交流讨论。

讨论会开始，由基地成员陈亚汇报了对前面行为投资组合的改进。文章将心理账户与（累积）前景理论中的阈值收益概念与前景理论中的参考点概念趋同，将其整合，并寻求其总投资组合的最大（累积）前景价值。之前的工作考虑成本账户和收益账户，在研究中发现成本账户界定不明显，改用比例成本，利用财富差距D=W(T)-u的分布设定概率权重函数，并计算CPT。

汇报结束后，会议主持人张卫国老师就陈亚的汇报支持，可将成本账户改为损失账户，并得到D损和其分布、权重函数。这样既满足金融市场规律又保留了心里账户的想法。后续可加入汇率的考虑。

随后，基地成员何小雷提出利用聚类和矩匹配的思想提出了两个多阶段情景缩减方法，其核心思想是将具有相同父节点的节点聚成几类，并用一个新的节点代替每一类。其次，为了保留随机变量在初始情景树中的前四阶矩和尾部均值特征，考虑了两种不同形式的矩匹配问题。其中，第一种形式是在每一次节点聚类之后，通过求解一个单阶段的线性矩匹配问题，得到缩减节点的概率。第二种形式是在通过聚类得到整个缩减情景树之后，求解一个多阶段的线性矩匹配问题，从而得到缩减情景树中每一个节点的概率。作为对比，也考虑了没有矩匹配的情景缩减方法。最后，通过考虑多个具有不同目标函数的两阶段投资组合模型，研究分析了本章所提出的情景缩减方法的效率。结果表明，在情景缩减的过程中考虑矩匹配，即第一种形式，可以显著提高基于缩减情景树得到的投资组合模型最优值的准确度；对于最优解的准确度，该情景缩减方法和不考虑矩匹配的缩减方法之间没有明显一致的优劣关系。相反，在得到整个缩减情景树之后考虑矩匹配，会同时降低最优值的准确度和最优解的准确度。而且，所有的这些结果是不受投资组合模型影响的。

针对何小雷的研究汇报，张老师和同们都非常认同，表示非常优秀，值得我们向其学习。

然后，基地成员丘启军汇报论文研究进展，论文题目是考虑文本信息的基金收益率预测，从研究背景研究思路和实证分析进行汇报。本文从天天基金网基金吧爬取讨论量较大的基金吧每天的发帖量通过词典法进行情感分析构建情绪指数，使用基金净值增长率衡量基金收益率，通过描述性统计、单位根检验发现这两个序列都是平稳序列，之后进行格兰杰因果检验发现情绪指数对收益率有预测作用，而收益率不是情绪的格兰杰原因。最后对下一步工作进行了展望。

针对丘启军同学的此次汇报，张老师提出研究对象可以丰富，讨论不同类别基金，王超老师提出可以分析情绪指数对基金收益率的影响机制，清楚影响机理，并对预测频率提出了建议，龚学师兄认为应该考虑研究的创新性，提出了创新性的思考角度。

最后，基地新成员成思霏汇报了阅读的文献及毕业论文的初步构想。聚焦于在岸、离岸债券和外汇两两之间四个市场之间的联动性及风险传染问题研究。

针对成思霏的研究汇报，张卫国老师给出两点意见，可以把股票市场也考虑进去。然后去找数据开始做做看，看一下结果好不好。

会议最后，张卫国老师就四位成员的汇报和讨论进行了总结，并宣布本次讨论交流会圆满结束。本次讨论会中各位基地成员热烈参与，讨论汇报内容的可行性和创新性，参会的各位成员都受益匪浅。