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西南交大冯项楠博士论文被Journal of Empirical Finance

来源:南京前程网    点击量:[73]    发布时间:2019-03-15    加入收藏

 

学科与科研发展中心宣

近日,西南交通大学经济管理学院冯项楠博士与南京审计大学经济与金融审计研究院卢斌副教授、香港中文大学统计系宋心远教授以及广州大学经济统计学院马双教授合作的论文被金融学国际重要期刊Journal of Empirical Finance(2019年2月12日)正式刊出,题目是“Financial literacy and household finances: A Bayesian two-part latent variable modeling approach”。Journal of Empirical Finance是学术界公认的实证金融学领域的高质量期刊,近5年平均影响因子为1.306 。

 

内容简介

 

中国作为世界第二大经济体,家庭负债以23.5%的增长率(2016年)增长,中国家庭的债务风险直接影响着世界经济安全,所以确定影响家庭债务的因素就至关重要。为了评估家庭债务带来的实际负担,研究需同时考量家庭所拥有的资产。作者在本文提出一类新的贝叶斯两部潜变量模型(TPLVM)来研究金融素养(Financial Literacy)对家庭资产负债表中家庭债务(担保债务和无担保债务)和资产(住房资产和非住房金融资产)的影响。 TPLVM是一种先进的联合建模方法,集成了因子分析模型和贝叶斯两部模型来揭示金融知识(一个典型的潜变量)和多元半连续性响应变量之间的关系。因子分析模型基于多个可观测的变量指标对金融素养这个不可观测潜变量进行刻画;贝叶斯两部模型则同时评估潜变量和可观察的解释变量对多元半连续响应变量的二项和连续部分的不同影响。仿真研究和实际样本分析都表明了本文所提出的贝叶斯联合建模方法明显优于传统方法。在对中国家庭财务调查(CHFS)数据进行分析后,本文得到了家庭金融素养与家庭财务情况之间较为全面的关系,显示了我们所提出的分析框架的灵活性。实证结果显示,中国家庭的金融素养还较低,且家庭金融素养确实从多方面影响家庭财务状况。我们建议,政策制定者可以考虑通过教育等手段来提高家庭财务决策人的金融素养,以优化家庭的财务决策。

 

原文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927539819300192

作者简介

 

 

 

 

冯项楠博士,2017年毕业于香港中文大学。主要研究领域:大数据建模分析、网络众筹、网络口碑、潜变量模型。现主持国家青年自然科学基金青年项目一项,参与国家青年自然科学基金青年项目和面上项目各一项。研究工作发表在《管理科学学报》、《管理世界》、Sociological Methods & Research、Structural Equation Modeling - A Multidisciplinary Journal、Statistica Sinica、Journal of Multivariate Analysis等期刊上。

 

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近日,西南交通大学经济管理学院冯项楠博士与南京审计大学经济与金融审计研究院卢斌副教授、香港中文大学统计系宋心远教授以及广州大学经济统计学院马双教授合作的论文被金融学国际重要期刊Journal of Empirical Finance(2019年2月12日)正式刊出,题目是“Financial literacy and household finances: A Bayesian two-part latent variable modeling approach”。Journal of Empirical Finance是学术界公认的实证金融学领域的高质量期刊,近5年平均影响因子为1.306 。

 

内容简介

 

中国作为世界第二大经济体,家庭负债以23.5%的增长率(2016年)增长,中国家庭的债务风险直接影响着世界经济安全,所以确定影响家庭债务的因素就至关重要。为了评估家庭债务带来的实际负担,研究需同时考量家庭所拥有的资产。作者在本文提出一类新的贝叶斯两部潜变量模型(TPLVM)来研究金融素养(Financial Literacy)对家庭资产负债表中家庭债务(担保债务和无担保债务)和资产(住房资产和非住房金融资产)的影响。 TPLVM是一种先进的联合建模方法,集成了因子分析模型和贝叶斯两部模型来揭示金融知识(一个典型的潜变量)和多元半连续性响应变量之间的关系。因子分析模型基于多个可观测的变量指标对金融素养这个不可观测潜变量进行刻画;贝叶斯两部模型则同时评估潜变量和可观察的解释变量对多元半连续响应变量的二项和连续部分的不同影响。仿真研究和实际样本分析都表明了本文所提出的贝叶斯联合建模方法明显优于传统方法。在对中国家庭财务调查(CHFS)数据进行分析后,本文得到了家庭金融素养与家庭财务情况之间较为全面的关系,显示了我们所提出的分析框架的灵活性。实证结果显示,中国家庭的金融素养还较低,且家庭金融素养确实从多方面影响家庭财务状况。我们建议,政策制定者可以考虑通过教育等手段来提高家庭财务决策人的金融素养,以优化家庭的财务决策。

 

原文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927539819300192

作者简介

 

 

 

 

冯项楠博士,2017年毕业于香港中文大学。主要研究领域:大数据建模分析、网络众筹、网络口碑、潜变量模型。现主持国家青年自然科学基金青年项目一项,参与国家青年自然科学基金青年项目和面上项目各一项。研究工作发表在《管理科学学报》、《管理世界》、Sociological Methods & Research、Structural Equation Modeling - A Multidisciplinary Journal、Statistica Sinica、Journal of Multivariate Analysis等期刊上。

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