杨继平

理学学士 理学硕士（南开大学）管理学博士（北京航空航天大学）
美国 哥伦比亚大学Mailman公共卫生学院访问学者；
美国 北卡罗莱纳大学（Charlotte）统计系和商学院访问学者；
美国 加州大学（Ivine）决策科学研究所和Merage商学院访问学者；
英国 伦敦城市大学Cass商学院访问学者；
英国 斯特拉斯克莱德大学统计系和商学院访问学者
【研究方向】
（1）风险决策方法和应用，金融投资分析、风险投资决策等；
（2）参数、非参数及半参数金融计量建模，金融风险管理，以及货币政策对股市波动的影响等；
（3）科研项目和政府部门预算绩效评估等
【主要研究成果】
1.在基于信息熵的风险决策和量化投资决策领域：
（1）研究建立了基于期望效用-熵（EU-E）的风险度量和决策模型，拓展了期望效用理论，解释了Allais决策悖论，该研究在国际A级期刊Eur. J. Oper. Res.发表，SCI单篇他引90余次。美国科学院院士R. Duncan Luce由此建立公理化体系，意大利罗马大学V. Montesarchio等用于水灾阈值估计、加拿大McGill大学计算机学院Edith L.M. Law等用于人工智能加强学习仿真、南加州大学信息科学研究所（Information Sciences Institute）A. Galstyan及日本理化学研究所高级计算和通信中心（Advanced Center for Computing and Communication, RIKEN）和东京大学Z. R. Struzik等研究用于自适应决策等。东南大学电气工程学院Gao Bingtuan和南京邮电大学自动化学院Wu Yingjun用于智能电网大客户决策，解放军理工大学防爆减灾国家重点实验室Dong Xin等用于灾害防止风险评估等。最近，葡萄牙Minho大学I. Brito将该模型推广为EU-EV模型并应用。
（2进一步规范化了EU-E决策模型，解释了诺贝尔经济奖获得者Kahneman展望理论的确定性效应（Certainty Effect）等；将该决策模型用于投资选择优化；由此提出了基于EU-E模型的基金评级方法，并研究了该基金评级方法的预测能力；以及基于该基金评级方法构造的投资组合的业绩。北京外国语大学范德胜等基于期望效用-熵模型对我国外汇储备结构优化进行了研究。
2.在金融计量建模领域：
（1）研究建立了资产收益率变结构波动的非参数GARCH模型，利用迭代累积平方和算法（ICSS：MV）对沪深股市变结构波动进行研究，建立变结构点前后不同的波动模型，通过非参数GARCH模型估计收益率的波动率，得出造成我国股市变结构波动的影响因素。研究成果发表在《中国管理科学》。
（2）提出了具有马尔可夫结构转换的非参数GARCH模型，基于该模型对股市收益率的动态VaR值进行估计，得出较参数模型准确的估计效果。论文“基于结构转换非参数GARCH模型的VaR估计”发表在《管理科学学报》，单篇引用70余次。
（3）建立了具有结构转换的半参数，以及幂变换门限GARCH模型，得到估计该模型的迭代算法，并对模型进行参数估计和实证分析应用，将上述模型应用于我国沪深股市的波动率建模以及风险估计。研究成果发表在《系统工程理论与实践》。
（4）建立了时变概率结构转换的GARCH/EGARCH模型的估计及其实证分析，研究了利率政策的调整对于不同状态下股市波动性的影响；进一步用于分析银行同业拆借利率的变化对于股市波动影响的研究。研究成果发表在《管理科学学报》

1《金融计量学》
2《金融软件应用》
3《金融时间序列分析》
4《应用多元统计分析》
5《金融计量学》
6《经济与管理数据分析》
7《数据模型与决策》