WikiDer > Лоран-Эммануэль Кальве

Laurent-Emmanuel Calvet
Лоран-Эммануэль Кальве
Родившийся (1969-02-28) 28 февраля 1969 г. (51 год)
НациональностьФранцузский
Альма-матерЙельский университет
École des Ponts ParisTech
École Polytechnique
Научная карьера
ПоляФинансовая экономика
ДокторантыДжон Геанакоплос
Бенуа Мандельброт
Питер С. Б. Филлипс

Лоран-Эммануэль Кальве (родился 28 февраля 1969 г.) - французский экономист. Он преподавал в Гарвардский университет, в HEC Paris, а сейчас является профессором финансов в Бизнес-школа EDHEC.

Ранние годы

Кальве родился 28 февраля 1969 года. Он посещал Lycée Janson de Sailly и Lycée Louis-le-Grand в Париже. Он получил инженерное образование в École Polytechnique в 1991 г. и École des ponts ParisTech в 1994 году. Он продолжил М.А., M.Phil. и Кандидат наук. (1998) по экономике из Йельский университет.

Академическая карьера

Кальве работал доцентом, а затем доцентом социальных наук Джона Лёба в Гарвардский университет с 1998 по 2004 год. Он преподавал финансы в HEC Paris с 2004 по 2016 год. Кальве также был профессором и заведующим кафедрой финансов в Имперский колледж Лондон с 2007 по 2008 гг. Специалист по оценка активов, финансирование домашних хозяйств и моделирование волатильности, Лоран Кальве присоединился к Бизнес-школа EDHEC факультета в 2016 году профессором финансов.

В 2006 году Кальве получил награду «Лучший финансовый исследователь в возрасте до 40 лет» от Le Monde и Институт финансов Europlace.[1][2]

Взносы

Кальве известен своими исследованиями в финансовая экономика, домашние финансы и эконометрика. Вместе с Адлаем Фишером он впервые Марковский переключающий мультифрактал модель финансовой нестабильности,[3][4] который используется учеными и финансовыми практиками для прогнозирования волатильности, расчета стоимости, подверженной риску, и ценовых производных финансовых инструментов.[5][6][7][8] Этот подход кратко изложен в книге «Мультифрактальная волатильность: теория, прогнозирование и ценообразование» (2008).[9]

В публикации 2007 г.[10] Лоран Э. Кальве, Джон Ю. Кэмпбелл и Паоло Содини показывают, что домохозяйства владеют хорошо диверсифицированными портфелями финансовых активов, что согласуется с предсказаниями теории портфелей. Этот результат подтверждает ключевое предположение о Модель ценообразования основных средств. Последующая работа подтверждает, что домашние хозяйства следуют другим важным принципам финансовой теории, таким как ребалансировка портфеля. [11] и формирование привычки.[12]

Кальве также внес свой вклад в теорию статистической фильтрации.[13] Вместе с Вероникой Челлар и Эльвезио Ронкетти он разработал надежные методы фильтрации, которые могут противостоять ошибочным спецификациям и выбросам моделей.[14] Надежный фильтр, естественно, решает проблему вырождения, которая мешает фильтр твердых частиц Гордона, Салмонда и Смита[15] и его многочисленные расширения.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ La recherche veut comprendre l’irrationalité des marchés, Le Monde, 19 июня 2006 г.
  2. ^ Les Professionnels Doivent Imaginer de Meilleurs Couverture contre les chocs subis par les acteurs économiques, Le Monde, 19 июня 2006 г.
  3. ^ Calvet, Laurent E .; Фишер, Адлай Дж. (2001). «Прогнозирование мультифрактальной волатильности». Журнал эконометрики. 105 (1): 27–58. Дои:10.1016 / S0304-4076 (01) 00069-0. S2CID 119394176.
  4. ^ Calvet, Laurent E .; Фишер, Адлай Дж. (2013). «Экстремальный риск и фрактальная закономерность в финансах». Фрактальная геометрия и динамические системы в чистой и прикладной математике. II. Фракталы в прикладной математике. Современная математика. 601. Провиденс, Род-Айленд: Американское математическое общество. С. 65–94. Дои:10.1090 / conm / 601/11933. ISBN 9780821891483. МИСТЕР 3203827.
  5. ^ Люкс, Томас (2008). "Мультифрактальная модель доходности активов с марковскими переключениями". Журнал деловой и экономической статистики. 26 (2): 194–210. Дои:10.1198/073500107000000403. S2CID 55648360.
  6. ^ Люкс, Томас; Моралес-Ариас, Леонардо (2013). "Относительное прогнозирование характеристик моделей волатильности: данные Монте-Карло". Количественные финансы. 13 (9): 320–342. Дои:10.1080/14697688.2013.795675. HDL:10419/30039. S2CID 153420450.
  7. ^ Чен, Фэй; Diebold, Francis X .; Шорфхайде, Франк (2013). «Мультифрактальная модель продолжительности межкорпоративной торговли с марковским переключением применительно к акциям США» (PDF). Журнал эконометрики. 177 (2): 320–342. Дои:10.1016 / j.jeconom.2013.04.016.
  8. ^ Ikeš, Filip; Баруник, Юзеф; Шенай, Нихил (2014). «Моделирование и прогнозирование устойчивой финансовой продолжительности». Эконометрические обзоры. 36 (10): 1–39. arXiv:1208.3087. Дои:10.1080/07474938.2014.977057. S2CID 214721764.
  9. ^ Calvet, Laurent E .; Фишер, Адлай Дж. (2008). Мультифрактальная волатильность: теория, прогноз, ценообразование. Берлингтон, Массачусетс (США). ISBN 9780121500139.
  10. ^ Calvet, Laurent E .; Кэмпбелл, Джон Ю.; Содини, Паоло (2007). "Вниз или нет: оценка затрат на благосостояние из-за ошибок домашних инвестиций" (PDF). Журнал политической экономии. 115 (5): 707–747. Дои:10.1086/524204.
  11. ^ Calvet, Laurent E .; Кэмпбелл, Джон Ю.; Содини, Паоло (2009). «Борьба с бегством? Ребалансировка портфеля отдельными инвесторами». Ежеквартальный журнал экономики. 124 (1): 301–348. Дои:10.1162 / qjec.2009.124.1.301. S2CID 18533375.
  12. ^ Calvet, Laurent E .; Содини, Паоло (2014). «Двойной выбор: устранение детерминант принятия риска в семейных портфелях» (PDF). Журнал финансов. 59 (2): 867–906. Дои:10.1111 / jofi.12125.
  13. ^ Calvet, Laurent E .; Челлар, Вероника (2014). «Точные методы приближенной байесовской фильтрации вычислений». Журнал финансовой эконометрики. 13 (готовится к печати): 798–838. Дои:10.1093 / jjfinec / nbu019.
  14. ^ Calvet, Laurent E .; Челлар, Вероника; Ронкетти, Эльвезио (2014). «Надежная фильтрация». Журнал Американской статистической ассоциации. 110 (готовится к печати): 1591–1606. Дои:10.1080/01621459.2014.983520. S2CID 219597411.
  15. ^ Гордон, штат Нью-Джерси; Salmond, D.J .; Смит, А.Ф.М. (1993). «Новый подход к нелинейному / негауссовскому байесовскому оцениванию состояния». IEE Proceedings F - Radar and Signal Processing. 140 (2): 107–113. Дои:10.1049 / ip-f-2.1993.0015.

внешняя ссылка