時間：2022年7月20日（周三）16.00

平台：騰訊在線會議 會議ID：124-215-397 

主講人：王宗潤

王宗潤，博士生導師，中南大學“升華學者”特聘教授，入選教育部新世紀優秀人才支持計劃（2011），現為國家自然科學基金重大項目、重點項目負責人，國家自然科學基金委基礎科學中心項目骨幹成員，中南大學應用經濟學學科負責人。長期緻力于數據分析與管理科學領域中的風險管理技術與方法研究，特别聚焦于風險測度、集成與決策理論、方法，積極開展金融工程及風險管理技術方法的學術研究與實踐工作。主持國家自然科學基金重大項目“智能技術支持下韌性城市風險防控與管理決策”（72091515），國家自然科學基金重點項目“面向互聯網金融服務平台的結構性理财産品風險測度與集成研究”（71631008）；作為核心成員參與國家自然科學基金管理科學部基礎科學中心項目、創新群體項目中有關不确定性決策和風險決策的研究工作。擔任管理科學與工程學會常務理事、中國信息經濟學互聯網金融專業委員會副主任、中國系統工程學會理事、中國“雙法”學會理事、中國管理現代化研究會理事、《中國管理科學》第九屆編委、《信息與信息管理》編委、《财務與金融》雜志主編等。出版著作 2 部，教材 2 部，先後在國内外主流學術刊物Journal of Economic Dynamics and Control，Journal of Economic Behavior & Organization、European Journal of Operational Research，Journal of Applied Statistics、《管理科學學報》、《系統工程理論與實踐》、《中國管理科學》等發表論文90餘篇，其中SSCI/SCI 44篇，EI 22篇，CSCD/CSSCI 30篇。獲教育部第八屆高等學校科學研究優秀成果獎二等獎（2019），湖南省自然科學獎二等獎（2017），湖南省第12屆優秀社科學術著作獎、湖南省優秀社科成果二等獎等。 

内容摘要：

本研究評估了新冠疫情期間美國政府所采取的各種政策的動态影響。包括社交距離、财政援助和疫苗接種政策的動态影響。論文提出了一個随時間變化的參數多層級動态因子模型(TVP-MDFM)，以提高該模型評價動态政策效果的準确性。該估計是基于貝葉斯收縮法和馬爾可夫鍊蒙特卡羅(MCMC)算法，該算法将模型選擇和參數估計結合到相同的疊代抽樣過程中。通過仿真研究和魯棒性測試，探讨了TVP-MDFM的優點和可靠性。主要的實證結果表明，社交距離政策的直接因果效應比通過人類行為介導的間接效應更為顯著。研究發現了财政援助政策中的收入異質性，以及Omicron病毒期間，美國各州頒布立法禁止疫苗接種比行政命令更加助長了新增人數的感染率。 

主持人：

張學勇

bevictor伟德官网研究生工作部部長、研究生院院長、bevictor伟德官网教授、中國資産管理研究中心主任 

主辦單位：

bevictor伟德官网

中國資産管理研究中心