唐勇
基本信息
教授
研究方向
金融计量与风险管理，金融科技与量化投资，大数据和金融市场复杂性
讲授课程
金融计量学、互联网金融、量化投资学、金融工程、金融科技
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- 通信地址： 经管北楼213
- 电子邮箱： tangyong2018@126.com
个人简介
毕业于天津大学原管理学院，获博士学位，2009年-2010年monash大学访问学者。现为福州大学金融学教授，博士生导师。
硕士研究生招生专业：金融学、金融工程、金融（专硕）
博士研究生招生专业：金融工程
学习经历
工作经历
科研项目
（1）公共数据资产市场化配置研究（2021.7-2024.8，国家社会科学基金项目）。
（2）基于已实现测量非参数方法的金融资产跳跃行为研究：基于已实现测量非参数方法的金融资产跳跃行为研究（no.71171056, 2012-2015，国家自然科学基金项目）。
（3）金融市场微观结构噪声研究（no.07jc790046，2007-2010，教育部人文社科青年基金项目）。
（4）国际股市风险联动效应研究：基于小波理论、方法视角（no. fj2017z006，2017-2019，福建省社科规划重大项目）。
（5）矩风险框架下的中国股市与国际性股市联动效应及动态风险规避策略研究：基于小波-矩模型的视角（no.2017j01518，2017-2020，福建省自然科学基金）。
（6）金融市场波动、跳跃与信息关系研究：基于高频数据视角金融市场波动、跳跃与信息关系研究：基于高频数据视角（no.jas14040，2014-2015，福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目）。
（7）基于高频数据非参数方法的金融资产跳跃行为研究（no.2011b135，2012-2013，福建省社科规划基金项目）。
（8）基于高频时间序列的金融风险测度研究（no.2008j0192，2008-2010，福建省自然科学基金项目）。
（9）基于噪声影响的我国股票市场风险度量及管理研究（no.2008b037，2008-2010，福建省社科规划基金项目）。
（2）基于已实现测量非参数方法的金融资产跳跃行为研究：基于已实现测量非参数方法的金融资产跳跃行为研究（no.71171056, 2012-2015，国家自然科学基金项目）。
（3）金融市场微观结构噪声研究（no.07jc790046，2007-2010，教育部人文社科青年基金项目）。
（4）国际股市风险联动效应研究：基于小波理论、方法视角（no. fj2017z006，2017-2019，福建省社科规划重大项目）。
（5）矩风险框架下的中国股市与国际性股市联动效应及动态风险规避策略研究：基于小波-矩模型的视角（no.2017j01518，2017-2020，福建省自然科学基金）。
（6）金融市场波动、跳跃与信息关系研究：基于高频数据视角金融市场波动、跳跃与信息关系研究：基于高频数据视角（no.jas14040，2014-2015，福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目）。
（7）基于高频数据非参数方法的金融资产跳跃行为研究（no.2011b135，2012-2013，福建省社科规划基金项目）。
（8）基于高频时间序列的金融风险测度研究（no.2008j0192，2008-2010，福建省自然科学基金项目）。
（9）基于噪声影响的我国股票市场风险度量及管理研究（no.2008b037，2008-2010，福建省社科规划基金项目）。
获奖经历
2013 年获福建省第十届社会科学优秀成果奖三等奖
近年发表的主要论文
[1] 数据质量、数量与数据资产定价：基于消费者异质性视角[j/ol].中国管理科学:1-12[2023-06-16]
[2] maqbool r. insights of energy and its trade networking impacts on sustainable economic development[j]. energy, 2023, 265: 126319（sci jcr q1）
[3] 北上资金、百度指数与股市关联性的时频域研究——基于协高阶矩视角[j].中国管理科学,2022,30(1):20-31.
[4] multidimensional risk spillovers among crude oil, the us and chinese stock markets: evidence during the covid-19 epidemic[j]. energy, 2021,271: 120949（sci jcr q1）
[5] p2p网贷利率存在波动溢出吗？——基于时-频域溢出指数的实证研究[j]. 中国管理科学,2021,29(04):82-92.
[6] relationships and portfolios between oil and chinese stock sectors: a study based on wavelet denoising-higher moments perspective [j]. energy, 2021, 217: 119416（sci jcr q1）
[7] 时-频域视角下最优套期保值比率研究——基于集成eemd-sjc copula-garchsk模型[j].系统工程理论与实践,2020,40(10):2563-2580.
[8] 基于小波-高阶矩模型的投资组合策略——以国际原油市场为例[j].中国管理科学,2020,28(10):72-83.
[9] dynamics of spillover network among oil and leading asian oil trading countries’stock market [j]. energy,2020, 207: 118077（sci jcr q1）
[10] 时-频域视角下的集成高阶矩投资组合策略研究[j].系统工程理论与实践, 2020,40(01):13-27.
[11] portfolio strategy of international crude oil markets: a study based on multiwavelet denoising-integration mf-dcca method[j].physica a: statistical mechanics and its applications, 2019, 535: 1-14.（sci jcr q2）
[12] volatility spillover impact of world oil prices on leading asian energy exporting and importing economies’ stock returns[j], 2019, energy.（sci jcr q1）
[13] 我国金融市场间联动效应研究-基于混频copula模型[j]. 系统科学与数学, 2019, 39(5):755-772.
[14] 沪深300 股指期货牛熊周期的长记忆性、风险和有效性实证研究:基于多重分形视角[j].管理评论,2019,31(8):119-129.
[15] 网贷市场利率与成交量关系研究——基于不同监管时期数据的实证分析[j].中国管理科学,2019,27(7):35-45.（人大报刊复印资料全文转载）
[16] 基于分形视角下的沪港股市投资组合策略[j].系统工程理论与实践,2018,38(9):2188-2201.（人大报刊复印资料全文转载）
[17] 中国股票市场最优套期保值比率研究——基于高阶矩har模型[j].系统科学与数学,2018,38(9):1036-1054.
[18] 考虑共同跳跃的波动建模:基于高频数据视角[j].中国管理科学,2015,23(8):46-53.
[19] 多分形视角下的金融市场波动建模研究[j].系统科学与数学,2015,35(6):667-684.
[20] 考虑杠杆效应的多重分形波动建模:基于中国股指的实证分析[j].系统工程学报,2015,30(1):94-103.
[21] 基于高频数据视角的上证综指跳跃原因分析[j].系统科学与数学,2015,35(1):85-98.
[22] 加权已实现极差四次幂变差分析及其应用[j].系统工程理论与实践,2013,33(11):2766-2775.
[23] 基于高频数据的中国股市跳跃特征实证分析[j].中国管理科学,2013,21(5):29-39.
[24] 金融资产跳跃检验方法实证比较[j].中国管理科学,2012,20(s1):290-299.
[25] 股票市场微观结构噪声、跳跃、流动性关系分析[j].中国管理科学,2012,20(2):11-19.
[26] 已实现波动和已实现极差波动的比较研究[j].系统工程学报,2007(4):437-442.
[27] 基于高频方差持续的资本资产定价模型研究[j].系统工程理论与实践,2006(10):9-16.
[28] 高频金融时间序列的协同持续关系研究[j].系统工程学报,2006(5):455-462.
[2] maqbool r. insights of energy and its trade networking impacts on sustainable economic development[j]. energy, 2023, 265: 126319（sci jcr q1）
[3] 北上资金、百度指数与股市关联性的时频域研究——基于协高阶矩视角[j].中国管理科学,2022,30(1):20-31.
[4] multidimensional risk spillovers among crude oil, the us and chinese stock markets: evidence during the covid-19 epidemic[j]. energy, 2021,271: 120949（sci jcr q1）
[5] p2p网贷利率存在波动溢出吗？——基于时-频域溢出指数的实证研究[j]. 中国管理科学,2021,29(04):82-92.
[6] relationships and portfolios between oil and chinese stock sectors: a study based on wavelet denoising-higher moments perspective [j]. energy, 2021, 217: 119416（sci jcr q1）
[7] 时-频域视角下最优套期保值比率研究——基于集成eemd-sjc copula-garchsk模型[j].系统工程理论与实践,2020,40(10):2563-2580.
[8] 基于小波-高阶矩模型的投资组合策略——以国际原油市场为例[j].中国管理科学,2020,28(10):72-83.
[9] dynamics of spillover network among oil and leading asian oil trading countries’stock market [j]. energy,2020, 207: 118077（sci jcr q1）
[10] 时-频域视角下的集成高阶矩投资组合策略研究[j].系统工程理论与实践, 2020,40(01):13-27.
[11] portfolio strategy of international crude oil markets: a study based on multiwavelet denoising-integration mf-dcca method[j].physica a: statistical mechanics and its applications, 2019, 535: 1-14.（sci jcr q2）
[12] volatility spillover impact of world oil prices on leading asian energy exporting and importing economies’ stock returns[j], 2019, energy.（sci jcr q1）
[13] 我国金融市场间联动效应研究-基于混频copula模型[j]. 系统科学与数学, 2019, 39(5):755-772.
[14] 沪深300 股指期货牛熊周期的长记忆性、风险和有效性实证研究:基于多重分形视角[j].管理评论,2019,31(8):119-129.
[15] 网贷市场利率与成交量关系研究——基于不同监管时期数据的实证分析[j].中国管理科学,2019,27(7):35-45.（人大报刊复印资料全文转载）
[16] 基于分形视角下的沪港股市投资组合策略[j].系统工程理论与实践,2018,38(9):2188-2201.（人大报刊复印资料全文转载）
[17] 中国股票市场最优套期保值比率研究——基于高阶矩har模型[j].系统科学与数学,2018,38(9):1036-1054.
[18] 考虑共同跳跃的波动建模:基于高频数据视角[j].中国管理科学,2015,23(8):46-53.
[19] 多分形视角下的金融市场波动建模研究[j].系统科学与数学,2015,35(6):667-684.
[20] 考虑杠杆效应的多重分形波动建模:基于中国股指的实证分析[j].系统工程学报,2015,30(1):94-103.
[21] 基于高频数据视角的上证综指跳跃原因分析[j].系统科学与数学,2015,35(1):85-98.
[22] 加权已实现极差四次幂变差分析及其应用[j].系统工程理论与实践,2013,33(11):2766-2775.
[23] 基于高频数据的中国股市跳跃特征实证分析[j].中国管理科学,2013,21(5):29-39.
[24] 金融资产跳跃检验方法实证比较[j].中国管理科学,2012,20(s1):290-299.
[25] 股票市场微观结构噪声、跳跃、流动性关系分析[j].中国管理科学,2012,20(2):11-19.
[26] 已实现波动和已实现极差波动的比较研究[j].系统工程学报,2007(4):437-442.
[27] 基于高频方差持续的资本资产定价模型研究[j].系统工程理论与实践,2006(10):9-16.
[28] 高频金融时间序列的协同持续关系研究[j].系统工程学报,2006(5):455-462.
出版著作
专著：基于高频数据的金融市场波动性分析
教材：互联网金融概论、金融计量学、金融科技概论
教材：互联网金融概论、金融计量学、金融科技概论