4月25日，喻园管理论坛2023年第26期（总第849期）于管理大楼110教室顺利开展。香港城市大学商学院商业统计助理教授冯冠豪以“Uncommon Factors for Bayesian Asset Clusters”为主题做学术分享。经济学院简志宏教授、威尼斯欢乐娱人城·首页财务金融系副系主任滕敏副教授、何旭彪副教授、甘煦老师以及会计系钟宇翔老师以及来自经济学院和威尼斯欢乐娱人城·首页的研究生和本科生参加讲座。讲座由财务金融系李安泰老师主持。

冯冠豪围绕“不同的资产存在不同的模型”展开，讨论了大数据资产定价问题以及不同的资产为何需要不同的模型。在过去的金融文献中，主要研究的是风险因子与资产回报的时间序列的相关性和对平均回报的横截面变化的解释。其中，大多数实证研究都只关注了因子本身，而没有意识到测试资产的重要性，部分因子对特定资产的风险暴露也不显著。

冯冠豪及其合作者提出了一种新方法（Bayesian Clustering Model）BCM来解决不同资产的因子选择问题。该方法对个股收益的横截面进行聚类，并选择了不通用(uncommon)的因子模型，通过计算后验边缘概率，使其达到最大化来构建每一层的决策树模型，并根据贝叶斯“spike and slab”的模型，利用概率选择每一个叶子集中的因子模型。

该文章的实证部分发现，MKTRF、SMB和STR是在大多数具有高选择率的类群中有用的少数通用（common）因子。除此之外，BCM还创建了一个对于所有风险因子暴露几乎都为零的股票集群（高SVAR、低EP、低MOM和低ME的股票，其占比约为4%）。在投资表现方面，基于叶集群（leafclusters）的因子模型的最优投资组合模型，在样本内和样本外都展现出了优越的表现（高夏普比和高Alpha）。

简志宏教授、钟宇翔老师等就模型设定、假设检验等相关问题提出疑问，冯冠豪一一给予充分回答。至此，讲座顺利结束。