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讲座预告(11.8-11.11)| 北大经院建院(系)110周年院庆系列活动

2022-11-07 20:25

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《行业研究前沿》课程系列

2022年第6期

新形势下能源行业可持续发展的思考

主讲人:

左前明(中国信达资产管理股份有限公司首席能源研究员、信达证券研发中心副总经理)

时间:

2022年11月8日(周二)

19:40-21:00

形式:

腾讯会议

主讲人简介:

左前明,博士,现为中国信达资产管理股份有限公司首席能源研究员、信达证券研发中心副总经理,注册咨询(投资)工程师,中国地质矿产经济学会委员,中国国际工程咨询公司专家库成员。曾任中国煤炭工业协会行业咨询处副处长(主持工作),从事能源与煤炭行业研究 10 余年,主持《“十三五”全国煤炭资源勘查开发规划》,《煤炭工业技术政策》修订,煤炭供给侧结构性改革相关政策研究等国家重大课题任务,并参与国家能源集团,中煤等大型能源企业产业发展战略相关研究,现为中国能源报,中国煤炭报特约评论员。作为中国信达煤炭产业专家,参与境内外产业投融资项目决策咨询近百项。

主持人:

锁凌燕(北京大学经济学院教授)

主办单位:

北京大学经济学院

北京大学中国保险与社会保障研究中心

北京大学中国金融研究中心

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北大经院工作坊第544场

居家社区养老服务与老年人精神健康:来自中国健康与养老追踪调查的证据

“经院-全健院”

 健康与劳动经济学工作坊 


主讲人:

赵国昌(西南财经大学教授)

主持人:

(北大经院)秦雪征

参与老师:

(北大经院)秦雪征、石菊、姚奕、王耀璟、Kevin Devereux、梁远宁、庄晨

(北大全健院)刘国恩、孙宇、潘聿航、吕蓓妮、林昊翔

时间:

2022年11月9日(周三)

10:00-11:30

形式:

腾讯会议

会议号:964-649-938

主讲人简介:

赵国昌,西南财经大学经济学教授,2013年毕业于澳大利亚国立大学,获经济学博士学位。主要研究领域包括劳动经济学、教育经济学和公共政策评估等,近年来尤其关注中国家庭的教育、生育和养老等问题。10年来在Journal of Development Economics、《经济研究》、Scandinavian Journal of Economics、《经济学(季刊)》、China Quarterly、《统计研究》、China Economic Review、《人口学刊》等国内外学术期刊发表文章30余篇。

摘要:

本文研究了居家社区养老服务供给对老年人精神健康的影响,使用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011—2018年数据,使用双重差分方法解决内生性问题。结果表明,居家和社区养老试点显著改善了老年人精神健康状况。异质性结果表明,这一政策只对城镇地区、高收入、无慢性病以及自认为健康的老年人的精神健康状况产生了显著的改善作用,从而可能扩大老年人的健康不平等。政策实施后,老年人能够在家或附近社区就近享受到高质量的养老服务、能够在日常生活中得到更多照料和陪伴是这一政策改善老年人精神健康状况的两个重要机制。最后,这一试点政策对老年人健康满意度也有一定的改善作用,显著降低了老年人家庭的医疗支出负担,增加了老年人对子女的转移支付。

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北大经院工作坊第545场

On Hybrid Tree-based Methods for Short-term Insurance Claims

 风险、保险与不确定性经济学工作坊 


主讲人:

全智雨 (美国伊利诺伊大学香槟分校 UIUC)

主持老师:

(北大经院)贾若、(人大财金)陈泽、(清华经管)刁莉

参与老师:

(北大经院)郑伟、(人大财金)魏丽、(清华经管)陈秉正等

时间:

2022年11月10日(周四)

10:00-11:30

形式:

ZOOM会议

会议号:834 8692 5886  密码:024680

腾讯会议(转播)

会议号:594-720-414

主讲人简介:

Zhiyu (Frank) Quan is an Assistant Professor at the Department of Mathematics of the University of Illinois at Urbana-Champaign. He holds a Ph.D. in Actuarial Science from the University of Connecticut. Before joining Illinois, he worked in a cutting-edge Insurtech company as a R & D data scientist developing data-driven solutions for major insurance companies. He has a broad spectrum of research interests in data science applications in insurance such as tree-based models, natural language processing, deep learning, and applies his actuarial expertise to build predictive models for claim research, rate making, etc. His research projects are driven by real-life data and are inspired from collaborations with Insurtech and insurance companies. Besides, he is a faculty advisor of the Illinois Risk Lab, which facilitates research activities that integrate academic training with practical problem-solving in real business settings. He has received the Arnold O. Beckman Research Award and has been awarded by the Society of Actuaries Research Institute.

摘要 :

Two-part framework and the Tweedie generalized linear model (GLM) have traditionally been used to model loss costs for short-term insurance contracts. For most portfolios of insurance claims, there is typically a large proportion of zero claims that leads to imbalances resulting in inferior prediction accuracy of these traditional approaches. In this article, we propose the use of tree-based methods with a hybrid structure that involves a two-step algorithm as an alternative approach. The first step is the construction of a classification tree to build the probability model for claim frequency. The second step is the application of elastic net regression models at each terminal node from the classification tree to build the distribution models for claim severity. This hybrid structure captures the benefits of tuning hyperparameters at each step of the algorithm; this allows for improved prediction accuracy and tuning can be performed to meet specific business objectives. A major clear advantage of this hybrid structure is improved model interpretability. We examine and compare the predictive performance of such a hybrid structure relative to the traditional Tweedie GLM using both simulated and real datasets. Our empirical results show that these hybrid tree-based methods produce more accurate and more informative predictions.

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第160次北大赛瑟(CCISSR)

双周讨论会

保险损失补偿原则适用范围再思考

主讲人:

任自力(北京航空航天大学法学院教授,中国法学会保险法研究会副会长、秘书长)

主持人:

贾若(北京大学经济学院长聘副教授)

时间:

2022年11月10日(周四)

13:20-14:50

线下地点:

北京大学经济学院107会议室

线上方式:

腾讯会议

会议号:377 246 083

密码:1110

主讲人简介:

任自力,北京航空航天大学法学院教授、博士生导师。中国法学会保险法研究会副会长/秘书长,中国银行业协会、中国保险业协会外部专家。北京大学法学硕士,中国政法大学法学博士,中国人民大学法学博士后,美国纽约哥伦比亚大学法学院访问学者,教育部2010年度新世纪优秀人才。曾任北航法学院副院长(主管科研)。现兼任北京仲裁委员会/北京国际仲裁中心仲裁员、深圳国际仲裁院仲裁员、北京金融法院首批咨询专家、中国国际货运航空股份公司独立董事等。

主要研究方向:保险法、民商法。近年来出版保险法等方面著作20余部,在《中国法学》《法学研究》《保险研究》等刊物上发表论文70余篇。主持有国家社科基金、世界银行、欧盟、教育部、中国法学会、中国银保监会等法学课题20余个;参与过保险法、公司法、证券法等多部法律法规、司法解释或部门规章的修订或论证工作。

摘要:

损失补偿原则仅适用于财产保险之观点在保险法著述中广为传播,在保险法实践中亦有深远影响。然而,损失补偿是保险的本质与保险业产生发展之基础,也是保险业经济补偿功能之集中体现,损失补偿原则适用于包括人身保险之保险全领域实为其应有之义。人身保险非损失保险观点或是大陆法系国家损害赔偿理论及其限制非财产损害赔偿规定向保险法不当扩张之结果。在现代社会,人身保险的损失补偿性已为生命价值理论与第三领域保险的丰富实践所证实。保险损失补偿原则在中国的准确适用有赖于对其民商法理论基础之厘清、对人身保险损失计算标准之明晰,及对现行保险法下保险定义之完善。

主办单位:

北京大学中国保险与社会保障研究中心

北京大学经济学院风险管理与保险学系

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北大经院工作坊第547场

Optimal Insurance: Dual Utility, Random Losses and Adverse Selection

 微观理论经济学工作坊 


主讲人:

Benny Moldovanu(Professor of Economics at the University of Bonn)

主持老师:

(北大经院)吴泽南、石凡奇

(北大国发院)胡岠

参与老师:

(北大经院)胡涛、吴泽南、石凡奇

(北大国发院)汪浩、胡岠

(北大光华)翁翕

时间:

2022年11月10日(周四)

17:00-18:00 

形式:

ZOOM会议  

会议号:823 7056 9686  

密码:770555

主讲人简介:

Benny Moldovanu is Professor of Economics at the University of Bonn, and founding co-director of the Hausdorff Center for Mathematics and of the Reinhard Selten Institute. He has been a Visiting Professor at Yale, Michigan, Northwestern, Tel Aviv and University College London. He is an elected fellow of the Econometric Society, the recipient of the Max Planck Prize, and of the Gossen Prize. He has served as Associate Editor at Econometrica, Journal of Economic Theory, Games and Economic Behavior, and Journal of the European Economic Association. His research focuses on mechanism design and its applications to auctions, dynamic pricing, contests and voting institutions. Benny has advised large firms and governments in the area of auction design and strategy.

摘要:

We study a generalization of the classical monopoly insurance problem under adverse selection (see Stiglitz 1977) where we allow for a random distribution of losses, possibly correlated with the agent's risk parameter that is private information. Our model explains patterns of observed customer behaviour and predicts insurance contracts most often observed in practice: these consist of menus of several deductible-premium pairs, or menus of insurance with coverage limits-premium pairs. The main departure from the classical insurance literature is obtained here by endowing the agents with risk-averse preferences that can be represented by a dual utility functional (Yaari 1987).

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北大经院工作坊第548场

基金共同持股与股价稳定

 计量、金融和大数据分析工作坊 


主讲人:

沈吉 (北京大学光华管理学院金融学系讲师)

主持老师:

(北大经院)王熙

参与老师:

(北大经院)王一鸣、王熙、刘蕴霆

(北大国发院)沈艳、黄卓、张俊妮、孙振庭

时间:

2022年11月11日(周五) 

10:00-11:30 

地点:

北京大学经济学院107会议室

主讲人简介:

沈吉,伦敦政治经济学院金融学博士,北京大学光华管理学院金融学系讲师;主要研究方向:有摩擦金融市场的资产定价理论,公司金融,金融市场,宏观经济理论。近年来在《经济研究》、《金融研究》、《世界经济》和Review of Financial Studies, Management Science等中外期刊发表论文多篇。

摘要:

发挥公募基金等机构投资者在维护市场稳定中的作用对于我国资本市场发展意义重大。然而,根据 2010~2022 年基金披露的前十大重仓股,基金重仓持股比例、基金减持比例均与股价崩盘风险之间显著正相关。为此,本文建立理论模型,提出基金共同持股下的集中抛售是导致股价崩盘的重要渠道。结合理论预测与实证结果,本文验证了该渠道的存在性,并发现持股基金的集中程度越低、长期持股倾向越强、业绩排名压力越轻,均有助于减轻基金持股对于股价崩盘风险的影响。本文的结论有助于深入理解机构投资者如何影响股价变化,特别是机构投资者之间的策略性博弈与竞争行为如何影响股价的暴涨暴跌风险。

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北大经院学术午餐会

第180期

Not My Fault: Missing the Target and CEO's Self-Attribution Bias

主讲人:

夏聪(中央财经大学金融学院助理教授)

主持老师:

高明(北京大学经济学院长聘副教授)

时间:

2022年11月11日(周五)

12:30-14:00

地点: 

北京大学经济学院107会议室

主讲人简介:

夏聪,中央财经大学金融学院助理教授。2018年于美国南伊利诺伊大学卡本代尔分校取得金融博士学位。其论文发表于Review of Financial Studies、Journal of Financial and Quantitative Analysis等国际顶级期刊。主要研究方向为银行、公司金融方面的实证研究,研究话题涉及银行系统性风险、银行流动性、企业创新、管理人薪酬、企业借壳上市等。

摘要:

This paper exploits a regression discontinuity design to investigate how managers attribute responsibility when they miss a firm target in the relative performance contract. Using a measure based on causal words and sentences in the Management Discussion and Analysis (MD&A) section of 10-K filings as proxies of CEO's Self-Attribution Bias, we find that CEOs are more likely to attribute responsibility to the competitors or the industry when they miss a target. Our finding improves the understanding and the interpreting of firm reports, and our understanding of managerial behavior.

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北大经院工作坊第549场

自然资源有效性研究

(Efficiency with Natural Resources)

 生态、环境与气候经济学工作坊 


主讲人:

张博(北京大学经济学院教授)

主持老师:

(北大经院)季曦

参与老师:

(北大经院)章政、李虹、张鹏飞、刘政文、梁远宁、庄晨

(北大国发院)徐晋涛、王敏、邢剑炜、易媛媛、龙显灵

(北大现代农学院)刘承芳、侯玲玲、解伟、王悦

时间:

2022年11月11日(周五)

14:00-15:30

地点:

北京大学经济学院302会议室

主讲人简介:

张博,北京大学经济学院资源环境与产业经济学系教授。研究领域主要包括资源环境经济学,保险精算学和概率论。文章发表在Theory of Probability and its Applications; Statistics and Probability Letters; Insurance: Mathematics and Economics; Annals of Economics and Finance; Chinese Journal of Population, Resources and Environment; 《经济研究》,《经济学(季刊)》等。

摘要:

This paper is to study the Pareto efficiency of the equilibrium allocation in OLG models with three production factors: physical capital, labor and natural resource. We present general sufficient conditions and general necessary conditions for the Pareto efficiency of the equilibrium allocation. Then, the general results are applied to two cases: the natural resource regeneration function is linear or quadratic, respectively. In the linear case (with additive log utility function and CES production function), we prove that there are a continuum of steady state equilibria, among which, some are Pareto efficient, some are not, depending on the speed of the resource harvesting,  the more slowly, the more prone to be Pareto efficient. In the quadratic case (with additive log utility function and Cobb-Douglas production function), we prove that there is a unique steady state equilibrium, and there is an aggregate capital index (combining the physical capital and the natural capital), if the labor share is smaller than this index, then, the equilibrium allocation is Pareto efficient; if the labor share is bigger than this index, then, it's Pareto inefficient.


供稿:经济学院科研与博士后办公室

美编:时之、初夏

责编:量子、禾雨、予天


来源: mp.weixin.qq.com/s/?source_url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FxFd8rIX-aAzaVdflSsAaDg&id=c3c72a7c5a9ce3634b3174ff71e430ae

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