我院王輝教授與英國斯特萊斯克萊德大學潘家柱教授合作撰寫的論文“A scalar dynamic conditional correlation model: Structure and estimation”發表在《中國科學：數學》2018年第10期。

在衍生産品定價、風險管理、套期保值和最優投資組合選擇等許多金融計量問題中，資産收益的波動率以及不同資産收益之間的動态相關性都是必須的輸入參數，對個人或機構投資者風險管理決策意義重大。例如，在進行組合資産管理時，我們需要知道不同資産之間的相關性以對沖非系統性風險；在運用衍生品進行套期保值時，也需要知道被套保資産和套保資産之間的相關性；在為結構性衍生品進行定價時，也需要知道不同标的資産之間的相關性。在對多元時間序列動态相關性的建模中，DCC模型以其刻畫相關系數的時變性和參數節約而應用廣泛。然而該模型的理論性質，例如模型的嚴平穩遍曆性，以及模型估計的漸近性質還沒有被很好的研究，曾有文獻指出該模型常數項的僞最大似然估計是不相合的。

我們提出了一類SDCC模型，該模型仍舊具有時變性，以及參數節約的性質，利用代數幾何和馬爾科夫鍊的工具，我們給出了該模型存在有限二階矩嚴平穩遍曆解的充分條件，并且該條件很容易驗證，同時在正則性條件下，我們得到了該模型參數僞最大似然估計的相合性以及漸近正态性。模拟結果表明，該估計的小樣本性質良好。最後我們給出了一個實際例子，應用SDCC模型進行FSTE100指數期貨最優套期保值比率的結算，實證結果表明，無論是從統計意義上，還是從套期保值的效率上，SDCC模型都是最優的。