一、 主題：A Comparison of Factor Models in China 

二、 彙報人：王瑾喆 2021級金融工程直博生 

三、 時間地點：2024年4月29日下午14：30，沙河校區3号樓302會議室 

四、 報告簡介：随着大數據、雲計算、人工智能和區塊鍊等新興技術的蓬勃發展，金融和會計領域的研究内容和研究方法都在發生巨大變化。為了進一步推動中國智能金融與會計研究的發展，同時為學者提供一個交流平台，促進理論創新和實踐創新，2024年（第二屆）中國智能金融與會計國際會議由合肥工業大學經濟學院聯合國際知名金融與會計學期刊《Journal of Accounting Literature》于2024年4月19-21日在合肥工業大學宣城校區舉辦。我院博士研究生王瑾喆與朱一峰副教授合作的論文《A Comparison of Factor Models in China》經過評審應邀參會。王瑾喆同學将在校内就該參會論文做出學術報告。 

五、 報告摘要：We apply various test portfolios and alternative statistical methodologies to evaluate the performance of eleven asset pricing models. To compile the test portfolios, we construct 105 anomalies in China and apply the 23 significant anomalies as test assets for model comparison. The results indicate that in the time-series test and anomalies explanation, the Hou et al. (2019) five-factor q model exhibits the best overall performance. The pairwise cross-sectional s and the multiple model comparison tests affirm that the Hou et al. (2019) five-factor q model, the Fama and French (2018) six-factor (FF6) model and the Kelly et al. (2019) five-factor Instrumented Principal Component Analysis (IPCA5) model stand out as the top performers. Notably, the performance of the five-factor q model is insensitive to variations in experimental design.

撰稿：王瑾喆

初審：位錦

終審：魏旭