日前，由上海大学经济学院金融系王伟冠老师担任通讯作者的论文Hedging with Linear Regressions and Neural Networks? （《利用线性回归与神经网络进行对冲》）在被国际一流期刊Journal of Business and Economic Statistics发表。Journal of Business and Economic Statistics是统计、计量领域公认的国际顶级期刊。
这篇文论文是王伟冠老师在博士期间的主要成果，是和其在伦敦政治经济学院的博士导师Johannes Ruf合作的。这篇文章研究了如何利用机器学习的方法（包括神经网络和线性回归）来进行非参数化的欧式期权对冲。传统的方法先使用随机过程推导风险中性测度下的价格，然后再通过偏导的方法获得对冲策略。这篇论文创造性的直接拟合对冲策略作为一些基本变量的函数。因此，该方法避免了过于简化的数学假设和其带来的对冲策略的偏离。此外，为了解释神经网络的性能，论文引入了线性回归的方法，发现机器学习的优越性能是因为学习到了在欧式期权中存在的杆杠效应，这种效应描述了股权价格和市场波动率之间的负相关关系。
王伟冠老师是上海大学经济学院金融系新引进的青年教师，博士毕业于英国伦敦政治经济学院，研究方向为衍生品对冲、机器学习，已先后在国际知名期刊Journal of Computational Finance以及国际一流期刊Journal of Business and Economic Statistics发表学术论文。