香港城市大学(港城大)商学院研究团队成功研发一项基于数据驱动的机器学习模型“面板树”(Panel Trees,简称P-Trees),旨在提升金融资产定价的准确度与效率。该模型通过简化复杂的市场数据,协助投资者在信息更透明的基础上,作出基于数据支持的科学投资决策。

港城大研发AI资产定价模型“面板树”(Panel Trees,简称P-Trees)
这项题为《在面板树上扩展有效边界》(Growing the Efficient Frontier on Panel Trees)的研究成果,发表于具有极高的学术影响力的金融学界顶尖期刊《金融经济学杂志》(Journal of Financial Economics),获得了金融投资界的广泛关注。该成果研究团队由港城大商学院冯冠豪教授与何靖宇教授共同领导,利用人工智能(AI)技术,提升投资组合构建的预测精准度与可解释性。该研究不仅为金融学中传统的排序和分组方法提供了创新的替代选择,还展示了人工智能技术在金融数据建模中的广泛应用潜力。

港城大商学院冯冠豪教授(左)及何靖宇教授(右)
本项目由港城大商学院多个单位协作完成,包括经济及金融系、决策分析及营运学系,以及金融科技与商业分析研究中心。研究团队与国际学者合作设计 P-Trees 模型,以分析个别资产回报。该模型通过推广“高维度数据排序”方法,提供了强大的经济逻辑引导,有效避免传统机器学习模型中常见的“黑箱”运作问题。
在经典的“均值-方差有效边界”框架下,P-Trees 模型构建的测试资产表现显著优于传统基准。传统模型往往难以全面捕捉影响市场表现的多重复杂因素,导致投资者难以识别最佳机会。相比之下,P-Trees模型则能高效处理海量数据并构建更有效的投资组合,从而帮助用户在降低决策风险的同时,更精准地评估潜在回报。

1981年至2020年样本期间P-Tree及其增强版本Boosted P-Tree的均值-方差有效前沿
冯教授近日获选为亚洲金融经济研究局(ABFER)研究员,他在谈及研究成果时表示:“研究显示,投资者应通过跨资产类别与行业的多元化配置来有效管理风险。P-Trees 模型能快速分析多种因素,为风险与报酬的权衡提供清晰的视角。”
该模型的核心优势之一,在于其动态适应力。投资者可以根据经济环境的变化实时调整策略,通过结构化的资产表现分析,在波动的市场中保持前瞻性与竞争力。
何教授指出,该模型的应用范围广泛,不仅能为专业机构提供深层次的策略洞察,也能协助一般投资者作出更具科学依据的决策。他表示:“我们相信 P-Trees 能改变投资组合管理的方式,让金融专家与大众投资者都能从中获益。它是一项强大的工具,能帮助一般大众在构建投资组合时,作出更明智、更有据可依的决策。”
研究团队指出,在 AI 与大数据重塑金融业的背景下,这项研究为金融学子与从业者提供了重要启示,印证了未来的核心竞争力不仅在于掌握数据工具,更在于如何将深厚的经济理论与先进的机器学习算法深度融合。研究团队相信,P-Trees 模型不仅是实践中的有力工具,更将引导学生在自动化决策时代,坚持“可解释性”与“经济逻辑”的核心价值,从而在复杂多变的市场中实现更具策略性的投资管理。

港城大商业与经济学首次跻身全港三甲及亚洲第十
港城大商学院是全球顶尖的商学院之一,始终致力于卓越教学与前沿研究,持续推动前沿学术研究向实际应用转化。在最新公布的2026年泰晤士高等教育世界大学学科排名中,其商业与经济学首次跻身全港三甲及亚洲第十,充分体现其学术水平和研究能力获得国际社会的高度认可。未来,港城大商学院将搭建更加广阔的学术资源共享平台,吸引全球商学领域的顶尖人才汇聚,为创新发展注入源源不断的智力支持。
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