2013年9月24日上午9时，冯元化教授召开了题目为“Data-driven estimation of realized volatility under independent microstructure noise”的学术讲座。经济研究院孙立新老师、吴吉林老师、周洪涛老师等，以及我院硕士生与博士生参与了此次讲座。孙立新老师主持了本次报告。

报告指出，在过去的二十年中，金融计量经济学和金融数学一个被广引的最重要的概念是实现波动率(RV),这是一种基于高频金融数据的日常综合波动(IV)的自适应补偿估计量。我们可以采用一些简单的方法估计RV。然而,事实证明 ,如果数据表现出微观结构噪音(MN),大部分最简单的RV显示的却是与IV不一致的估计量。于是，我们介绍了不同的方案来解决这个问题。最近，Barndorf-Nielsen et sal的研究(2008年、2009年和2011年)介绍了实现内核(RK),它是在给定条件下IV的一致估计。带宽的选择是计算RV的一个关键之处。我们的目的是，在MN是i.i.d的假设下，提出一个迭代算法来为RK选择带宽。结果表明,该算法是一种解决点搜索方法，运行速度也很快。据我们所知，这提议是第一个使用完全数据驱动算法为RK选择带宽。此带宽选择法的渐近结果表明其良好的性能，并在一段时间内应用到几个德国和法国公司高频数据的分析与研究。

此次讲座内容充实，气氛活跃，学术氛围浓厚。报告期间，吴吉林老师、周洪涛老师和刘姿彤博士等针对报告的内容分别提出了疑问和宝贵建议，并与冯教授进行了良好的沟通和学术交流。此次讲座收获颇丰，起到了很好的学术交流效果。