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刘海龙

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姓名：刘海龙
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：

博士生导师
职称：-
学科领域：

管理学
研究兴趣：

个人简介

1959年1月出生。吉林省吉林市人，汉族，中共党员。上海交通大学管理学院金融工程研究中心副主任。管理科学与工程系教授，博士生导师。学术背景：1982年毕业于吉林大学（原长春地质学院）应用数学专业，获工学学士学位，1995年1月毕业于东北大学管理科学与工程专业，获工学硕士学位, 1999年9月毕业于东北大学控制理论与控制工程专业，获工学博士学位。2000年2月至2002年3月在上海交通大学管理学院管理科学与工程博士后流动站做研究工作。目前负责国家自然科学基金1项，上海市哲学社会科学基金1项，上海证券交易所课题1项；参与国家自然科学基金多项，国家自然科学基金重点课题1项，参与了上海证券交易所课题和上海期货交易所课题各1项。曾负责省部级课题1项。1995年以来，在国内较有影响的学术期刊上发表学术论文60余篇, 其中在国际、国内重要学术会议上发表论文5篇, 还有5篇被EI收录。发表的主要论文有：社会兼职：中国金融学会金融工程专业委员会常务委员上海市金融工程研究会秘书长常务理事学术评审工作：（1）《沈阳大学学报》和《系统工程理论方法应用》编委；（2）学术期刊：《管理科学学报》、《系统工程学报》、《系统工程理论方法应用》、《东北大学学报》和《华中科技大学学报》等学术期刊的评审人；（3）国家自然科学基金委管理科学与工程学科同行评审专家。

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TA的成果

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2005-01-17

【期刊论文】证券投资者群体行为的系统描述

刘海龙，郑立辉，吴冲锋

上海交通大学学报，2004，38（3）：347～350，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

利用分布参数系统模型研究了证券市场中投资者的群体行为。引入了投资者关于其自身因素的分布函数，把投资者行为定义为n维因素空间中的轨线，建立了投资者群体行为分布函数满足的偏微分方程，描述了投资者群体行为的变化规律，并证明了该方程的重要性质，在一定假设条件下，建立了不同资金禀赋的投资者行为分布函数满足的偏微分方程，并给出了解析解。

证券市场，投资者群体行为，风险偏好，资金禀赋

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2005-01-17

【期刊论文】涨跌幅限制与流动性研究

刘海龙，吴冲锋，吴文锋，陈占锋

系统工程理论方法应用，2004，13（1）：20～26，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

给出报价驱动机制下的股票流动性的计算方法，提出指令驱动机制下的股票流动性和市场流动性计算方法，并运用这些度量方法，从不同角度实证研究了涨跌幅限制对流动性的影响。研究结果表明，对整个市场而言，涨跌幅限制不仅没有限制流动性，反而增加了流动性；对个股而言，涨跌幅限制在一定程度上约束了流动性；对ST股票而言，涨跌幅限制为5%时期的流动性大于涨跌幅限制为10%时期的流动性，说明过小的涨跌幅限制存在流动性干扰和过度反应现象。因此，在增加市场交易透明度的基础上，适当放宽涨跌幅限制，特别是对小盘股、绩差股、信誉低的上市公司继续实行涨跌幅10%的限制，而对大盘股、绩优股、高市值股和信誉高的上市公司放宽或取消涨跌幅限制，有利于增加市场的流动性。

上海证券交易所，涨跌幅限制，流动性，过度反应

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2005-01-17

【期刊论文】开放式基金流动性风险的最优控制

刘海龙，仲黎明，吴冲锋

控制与决策，2003，18（2）：217～220，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在证券价格服从离散时间算术布朗运动的假设下，得到资产流动性风险最优控制策略，并对该策略进行有关参数的敏感性分析。研究结果表明，流动性系数较大时，最优控制策略接近于线性策略；流动性系数较小时，资产管理者会迅速将资产头寸降至理想水平，并在大部分时间内保持这种状态，直到变现期末达到资产目标头寸。最优策略对管理者的风险厌恶程度、资产波动率和流动性系数较为敏感，而对证券超额收益率敏感程度较低。

开放式基金，流动性风险，最优控制，变现

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2005-01-17

【期刊论文】基于最差情况的最优消费和投资策略*

刘海龙，吴冲锋

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在假设证券收益存在有界不确定干扰和考虑交易费用的情况下，基于微分对策理论，研究了最差情况下的最优消费和投资策略问题。首先，简述了微分对策的基本理论；其次，建立了最优消费和投资决策的微分对策模型，证明了该微分对策模型存在唯一的值函数，并根据微分对策理论推导出了值函数满足的IB偏微分方程，再次，基于微分对策值函数，给出了最差情况下的最优消费和投资策略，最后，讨论并给出了IB偏微分方程解析解的一种求解方法，并给出了一个算例。

最优消费和投资，微分对策，有界不确定，粘性解IB(， Isaacs-Bellman)，方程

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2005-01-17

【期刊论文】基于微分对策的证券投资决策方法*

刘海龙，樊治平，潘德惠

东北大学学报（自然科学版），1999，20（1）：101～104，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在假设证券收益存在有界不确定性的前提下，基于微分对策理论，研究了具有n种证券金融市场中，当交易策略无界时的投资决策问题。首先，建立了证券投资决策的微分对策模型，然后，证明了微分对策模型存在唯一的值函数，并根据微分对策理论推导出了值函数所满足的偏微分方程。最后，基于微分对策的值函数，给出了最差情况下最优的投资策略。

证券投资,，微分对策,，值函数,，有界不确定性

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2005-01-17

【期刊论文】开放式基金的流动性风险管理研究现状及展望*

刘海龙

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

首先指出了开放式基金的流动性风险管理研究意义；然后，从流动性的度量、流动性风险的度量、流动性资产有效配置、指令递交策略、最优交易执行策略和资金变动的流动性管理等六个方面综述了目前国内外研究现状和存在的问题；最后，针对这些问题提出了未来可能需要重点解决的问题和研究方向。

开放式基金，流动性风险，最优变现，最优指令

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2005-01-17

【期刊论文】非完全市场期权定价的є-套利方法

刘海龙，吴冲锋

《预测》，2001，20（4）：17～19，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

首先基于离散时间给出了є-套利的概念，并讨论了其性质。然后把E2套利与经典的概率性套利进行了比较，指出了它们在本质上的区别与联系以及各自的适用范围。最后通过算例进一步说明经典的套利定价理论从本质上讲只适用于完全的金融市场，而E2套利定价方法既适用于完全金融市场，又适用于非完全的金融市场。

期权定价， є-套利，非完全市场，离散时间

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2005-01-17

【期刊论文】带有风险规避的证券投资最优策略

刘海龙，樊治平

系统工程理论与实践，2002（2）：44～47，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

运用随机最优控制理论，建立了带有风险规避的证券投资最优策略问题的数学模型；然后，给出了值函数和风险规避系数的定义，并通过对值函数进行非线性变换，证明了变换后的值函数满足带有风险规避系数的HJB偏微分方程，特别当风险规避系数无限大时，给出了证券投资最优策略；最后给出了一个算例。

证券投资，风险规避，随机最优控制，值函数， HJB偏微分方程

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2005-01-17

【期刊论文】Optimal control of portfolio liquidation

刘海龙， Hailong Liu*， Chongfeng Wu， Liming Zhong

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

The paper generalizes Almgren and Chriss(2000) and studies the optimal strategy of portfolio incomplete liquidation in continuous time. The analytical solution of optimal strategy is derived with calculus of variation. The difference between incomplete liquidation case and equivalent complete liquidation case is compared. Then conclusion shows that the volatility risk of residual position makes the difference of the two cases. The effects of stocks volatility and risk attitude on the optimal strategy are also investigated. Higher the stock volatility is, faster the liquidation of the stock will be. More averse the investor is to the risk, faster the liquidation of the portfolio will be. The liquidation horizon is set to endogenous variable and optimal horizon is solved with numerical method.

Liquidation， Permanent price impact， Temporary price impact， Price dynamics， Execution cost， Optimal control，