武漢大學講座預告｜倫敦瑪麗女王大學（Queen Mary University of London）金融經濟雙邊論壇

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講座預告｜武漢大學——倫敦瑪麗女王大學（Queen Mary University of London）金融經濟雙邊論壇

時間：2025年09月26日(周五) 9:00—11:00

地點：學院419

主辦單位：武漢大學經濟與管理學院金融系

主持人：沈思晨，武漢大學，副教授

報告主題：

主題

報告人

價格發現機制

（Price Discovery）

Alp Atakan，倫敦瑪麗女王大學，教授

交易成本與隨機貼現因子（Transaction Costs and the Stochastic Discount Factor）

馬浩，倫敦瑪麗女王大學，助理教授

競爭拍賣的競爭性極限（Competitive Limit of Competing Auctions）

馬子真，武漢大學，特聘副研究員

報告人介紹

Alp Atakan教授曾任職于土耳其伊斯坦布爾的科克大學（Koc University），目前在倫敦瑪麗女王大學（Queen Mary University of London）擔任經濟學教授、經濟金融學院院長。他曾是西北大學的助理教授，并擁有哥倫比亞大學（Columbia University）的博士學位。他的研究興趣包括微觀經濟學理論和博弈論，目前研究重點是信息經濟學、拍賣設計、搜索與談判以及動態博弈。在Economic Theory, Econometrica, Review of Economic Studies, Journal of Economic Theory, American Economic Review等世界知名頂尖期刊發表多篇論文。

馬浩，倫敦瑪麗女王大學（Queen Mary University of London）經濟與金融學院助理教授，在瑞士金融學院（SFI）和意大利南方大學（USI, Lugano）獲得博士學位，研究領域包括資產定價、金融計量經濟學、機器學習和人工智能。目前，主要研究方向為通過將計量經濟學與深度學習相結合，解決實證資產定價中的大數據問題。

馬子真，武漢大學經濟與管理學院特聘副研究員。主要研究興趣為博弈論與政治經濟學。論文發表于Journal of Economic Theory，主持國家自科基金項目1項。

報告主要內容

價格發現機制

我們研究一種共同價值拍賣模型，該模型中大量相同的不可分割物品被出售給大量事先完全相同的競標者，且每個競標者的需求量為單位。競標者初始時處于信息不透明狀態，但可通過不同準確度和成本的多個信息源獲取信息。我們為每個可用信息源定義了成本-準確度比值。所有信息源中該比值的最小值將完全決定拍賣價格的限價分布及其信息含量。當且僅當最小成本準確度比值等于零時，信息才會被聚合。我們還通過一系列充分豐富的實驗，刻畫了后驗可分離信息成本下拍賣的所有均衡狀態。在此情形下，若成本函數在先驗點處可微，則信息會被聚合。

交易成本與隨機貼現因子

研究表明，交易成本通過決定均衡狀態下哪些特征具有重要性，從根本上重塑了隨機貼現因子（SDF）。我們采用深度神經網絡技術，將交易成本直接納入穩健的SDF估計模型，而非將其視為優化后的調整項或任意投資約束。這種交易成本敏感型SDF模型顯著提升了凈夏普比率，并通過內生性資產組合再配置實現更優的橫截面定價效果：增強資產分散度、降低換手率、減少高換手率特征帶來的風險敞口。這些效應在不同樣本構成、市場環境、神經網絡參數設置及交易成本定義方式中均表現穩定，充分證明交易摩擦是決定均衡資產價格的結構性因素。

競爭拍賣的競爭性極限

我們研究相互競爭的拍賣的策略性均衡與“拍賣的競爭性分布”(Peters, 1997) 的聯系。我們對每名賣家的可能成本和可選底價作出最小限制；并證明在固定買家-賣家間數量比例的條件下，隨著玩家數量增加至無窮大，有限市場的PBE收斂到大型市場的競爭性均衡。

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