第598期岭南学术论坛（金融学系列Seminar）

报告题目：Interpretable and Arbitrage-free Deep Learning for Corporate Bond Pricing

报  告 人：冯冠豪（香港城市大学商学院，助理教授）

主  持 人：刘彦初（中山大学岭南学院，副教授）

时      间： 2021年12月17日（周五）下午16:00-18:30

地      点：岭南堂三楼讲学厅

语     言： 中文+英文

Abstract:

This paper combines asset pricing theory with deep learning for pricing the cross section of corporate bonds. The proposed deep learning model can flexibly introduce the well-established factors and provide us with latent factors that are not subsumed in those existing factors. The generated deep factors are tradable long-short portfolios based on a large number of bond and equity characteristics and hence are economically more interpretable. We show empirically that our deep learning factor model improves the asset pricing performance on various corporate bond portfolios over standard factor models and recommends bond investment portfolios that outperform the leading corporate bond strategies.

报告人介绍：

        冯冠豪，芝加哥大学Booth商学院工商管理博士，现为香港城市大学商学院管理科学系助理教授。研究领域为Financial Econometrics，Empirical Asset Pricing，Machine Learning，以及Fintech等。已在金融学顶级期刊Journal of Finance，以及Journal of Asset Management，Journal of Risk等期刊发表论文。讲座报告人主页：https://www.cb.cityu.edu.hk/People-and-Research/People/People-Details?eid=gufeng

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