爱尔兰都柏林大学金融学系全奖博士招生 | Prof. Conlon

导师简介

如果你想申请爱尔兰都柏林大学 金融学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析都柏林大学的Prof.Conlon的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

作为都柏林大学商学院(UCD School of Business)的金融学教授，导师是当今金融资产定价、风险管理和金融科技领域的重要学者。在进入学术界之前，导师曾在资产管理行业工作并担任金融服务领域的顾问，这段实践经验为其研究提供了宝贵的行业洞见。导师拥有都柏林城市大学(Dublin City University)的博士和硕士学位，以及都柏林圣三一学院(Trinity College Dublin)的本科学位。

导师的学术职业生涯发展迅速，从2012年9月开始担任都柏林大学银行与金融讲师，2016年2月晋升为金融副教授，并于2023年5月晋升为金融正教授。

此外，导师曾在牛津大学赛德商学院和西蒙弗雷泽大学担任访问学者，这些经历进一步拓展了其国际学术视野。

研究领域

导师的主要研究兴趣集中在三个相互关联的领域：资产定价、风险管理和金融科技。

1. 资产定价导师特别关注资产回报可预测性的研究，包括对传统资产定价模型的检验和改进，以及对各类资产价格波动和相关性的深入分析。导师的研究尤其注重数据选择对实证结果的影响，强调稳健的计量方法对于得出可靠结论的重要性。
2. 风险管理导师致力于研究金融机构的风险测量与管理方法，特别是对系统性风险和特质性风险的识别和量化。其研究涵盖银行业金融困境的早期预警指标、信用违约互换(CDS)作为风险指标的有效性，以及各类金融机构(如航空公司)面临的特殊风险因素。
3. 金融科技导师关注技术创新如何改变金融服务的提供方式和金融市场的运作机制。作为金融科技领域的主要研究者，导师获得了爱尔兰科学基金会的专项资助，研究金融科技创新对金融体系稳定性、效率和包容性的影响。

贯穿这三个研究领域的是导师对高级计量经济学和数据分析方法的应用，包括时间序列分析、面板数据方法、小波分析和机器学习技术等。这种方法论上的专长使导师能够在实证金融研究中提出新颖的见解和发现。

研究分析

1.《The illusion of oil return predictability: The choice of data matters!》

(Journal of Banking & Finance, 2022)

论文探讨了原油回报预测性研究中的数据选择问题。导师与合作者发现，以往研究中普遍使用日内价格月均值计算的原油回报率会导致统计偏差，从而产生虚假的预测性证据。具体而言，月均值的使用会导致一阶自相关系数和收益率方差估计的偏差，使回归系数估计不够有效，相关的t统计量被高估，进而导致对样本内和样本外预测能力的错误推断。当使用月末数据时，研究者并未发现令人信服的原油回报可预测性证据。这一研究对资产回报预测性文献提供了重要警示，强调了数据选择对假设检验结果的关键影响。

2.《Characteristic-sorted portfolios and macroeconomic risks—An orthogonal decomposition》

(Journal of Empirical Finance, 2022)

论文中，导师及其合作者采用最优正交分解方法，评估个别宏观经济变量在解释不同特征分类投资组合的时间序列变化中的相对重要性。研究发现，当无条件检验时，宏观经济变量集合只能解释有限的变异。然而，通过允许动态和非线性的宏观经济暴露，这种低解释力问题得到部分解决。此外，研究还强调了各种特征分类投资组合解释的宏观经济变异中存在一定程度的共性，表明它们同时代理了特定的宏观经济特征。这一研究为理解资产定价中的宏观经济风险因素提供了新的视角，对投资组合构建和风险管理具有重要启示。

3.《Credit default swaps as indicators of bank financial distress》

(Journal of International Money and Finance)

这篇论文研究了系统性银行危机期间，个别银行信用违约互换(CDS)合约作为银行金融困境先行指标的有效性。导师与合作者发现，CDS利差的变化能够提供关于银行状况的信号，这些信号补充了股票市场和会计指标所提供的信息。研究结果在样本外、不同群组、次级CDS利差和特质性CDS变化中均成立，并对使用银行困境的替代指标(如评级下调和会计风险)具有稳健性。这项研究为银行监管提供了重要参考，强调了市场化风险指标在银行风险早期识别中的价值，对金融稳定性监测具有实际应用意义。

4.《Long-run wavelet-based correlation for financial time series》

(European Journal of Operational Research)

在这篇论文中，导师及其合作者提出了一种基于小波分析的长期相关性估计方法，以解决资产配置决策中过度依赖短期数据可能导致的问题。研究表明，短期相关性估计可能受到市场摩擦的扭曲，而长期相关性更能反映资产之间的基本关系。该方法通过分解不同时间尺度的相关性，提供了更全面的资产间依赖结构理解。实证分析显示，基于小波的长期相关性在投资组合构建中优于传统方法，产生了更稳定的投资组合权重和更好的风险调整回报。这一研究为资产配置决策提供了创新的方法论工具，对长期投资者特别有价值。

5.《Coherent financial maximum loss》

(Journal of Financial Econometrics, 2020)

在这篇论文中，导师提出了一种新的风险度量方法——相干金融最大损失(Coherent Financial Maximum Loss)。传统风险度量如风险价值(VaR)和期望短缺(ES)在实际应用中存在局限性，而这种新方法通过考虑资产回报分布的整体特征和极端尾部风险，提供了更全面的风险评估。研究证明了该度量在数学上满足相干风险度量的四个关键性质(单调性、正齐次性、平移不变性和子可加性)，并通过实证测试展示了其在不同市场条件下的机构性能。这一创新的风险度量方法对金融机构的风险管理和监管资本计算提供了新的思路，有助于提高金融系统的风险识别能力。

6.《Fintech risk management: Evidence from the cryptocurrency market》

(International Review of Financial Analysis, 2021)

这篇论文探讨了加密货币市场的风险管理问题。随着加密货币市场的快速发展，传统风险管理工具是否适用于这一新兴资产类别成为重要问题。导师通过分析不同加密货币的风险特征和相关性结构，发现传统的风险管理方法需要根据加密货币市场的独特特性进行调整。研究表明，加密货币市场表现出高波动性、极端收益分布和非线性相关性，这些特征对风险度量和投资组合多样化策略提出了挑战。此外，研究还评估了不同风险对冲工具在加密货币市场的有效性，为投资者提供了实用的风险管理指南。这一研究在金融科技风险管理领域做出了重要贡献，为监管机构和市场参与者提供了有价值的参考。

项目分析

1.金融科技研究项目

(FinTech, 2018-2022)

导师作为主要研究者获得了爱尔兰科学基金会(SFI)在金融科技领域的资助。该项目探索了金融科技创新如何改变传统金融服务模式和市场结构。研究内容包括区块链技术在金融服务中的应用、人工智能和机器学习在风险管理中的作用、数字支付系统的效率和安全性，以及金融科技创新对金融包容性的影响。项目成果揭示了金融科技在提高金融服务效率的同时也带来了新的风险形式，包括算法风险、网络安全风险和系统性风险的新传播渠道。这些发现对金融监管政策的制定和金融机构的技术战略具有重要启示，促进了对金融科技风险与机遇的更全面理解。

2.估值与风险合作伙伴关系 - 金融数学与计算集群 (Valuation and Risk Partnership - Financial Mathematics and Computation Cluster)

作为金融数学与计算集群(FMCC)的资助研究员，导师参与了这一跨学科研究项目，该项目融合了金融学、数学和计算机科学的专业知识，开发先进的金融建模和风险管理方法。研究焦点包括开发高级数值方法用于复杂金融工具的定价、设计创新算法评估金融网络中的系统性风险，以及应用机器学习技术预测金融市场波动。项目成果包括一系列新型计算工具和方法论，显著提高了金融风险测量的准确性和效率。这些创新对金融机构、监管机构和投资者都具有实际应用价值，特别是在处理高维度数据和复杂相互依赖关系时。项目的跨学科性质促进了不同领域专家之间的知识交流，为金融数学研究开辟了新方向。

3.航空公司的时变系统性和特质性风险暴露 (Time Varying Systematic and Idiosyncratic Risk Exposures of Airlines)

该项目研究了航空公司面临的各类风险因素及其时间变化特性。作为航空金融硕士项目的学术主任，导师特别关注航空业的独特风险结构，包括油价波动、汇率风险、地缘政治事件和行业特定冲击(如全球航空安全事件)对航空公司价值的影响。研究采用先进的计量经济学方法，分析了不同类型风险在航空公司总体风险中的相对重要性，以及这种重要性如何随时间和市场条件变化。项目发现，系统性风险和特质性风险的相对重要性在不同航空公司和不同时期存在显著差异，这对航空公司的风险管理策略和投资者的投资决策具有重要启示。研究结果有助于改进航空融资实践，并为理解特定行业风险结构提供了方法论框架。

研究想法

1.金融科技风险的动态传染机制

研究思路：探索金融科技创新如何改变金融风险的传播路径和速度，特别关注去中心化金融(DeFi)、稳定币和加密资产等新兴领域的系统性风险传染机制。

具体方向：

• 基于网络拓扑的加密货币市场风险传染模型：构建加密货币市场的网络模型，分析不同市场参与者之间的相互连接如何影响风险传染路径和速度。可以应用复杂网络理论和模拟方法，研究市场结构对风险韧性的影响。
• DeFi协议间风险传染的量化分析：开发量化模型评估不同DeFi协议之间的风险传染渠道和强度，分析流动性风险、价格风险和智能合约风险如何跨协议传播，导致系统性风险事件。
• 传统金融与加密金融市场的风险溢出效应：研究传统金融市场与加密金融市场之间的风险溢出效应，特别是在市场压力期间，两类市场的相关性如何变化，以及这种变化对金融稳定性的影响。

2.气候变化风险的资产定价影响

研究思路：将气候变化风险纳入资产定价模型，研究不同类型气候风险(物理风险、转型风险、责任风险)如何影响资产回报、风险溢价和投资组合构建。

具体方向：

• 气候风险因子与特征分类投资组合的关系：构建气候风险敞口的量化指标，分析这些指标与传统特征分类投资组合(如规模、价值、动量)的交互作用，评估气候风险是否代表一种独立的定价因子。
• 行业特定气候风险暴露的时变性分析：开发方法测量不同行业对气候变化风险的时变敏感性，分析这种敏感性如何随政策环境、技术进步和公众意识变化而调整，以及这种调整如何影响行业资产定价。
• 碳价格风险的跨资产市场影响：研究碳价格波动如何同时影响股票、债券、大宗商品和衍生品市场，开发综合模型捕捉碳价格冲击的跨市场传导机制，为多资产投资组合管理提供新视角。

3.人工智能驱动的金融风险早期预警系统

研究思路：利用机器学习和自然语言处理技术，构建新一代金融风险早期预警系统，整合传统财务数据、市场数据和替代数据(如社交媒体、新闻、卫星图像等)。

具体方向：

• 多模态数据融合的银行困境预测模型：整合CDS利差、股价、财务报表数据、管理层语调和监管文件等多源数据，开发深度学习模型预测银行财务困境。研究如何有效融合不同类型数据，以及不同数据源在不同市场环境下的相对重要性。
• 实时系统性风险监测框架：设计实时系统性风险监测框架，利用高频市场数据和网络分析技术，识别金融网络中的风险积累和传染路径。特别关注如何捕捉非线性风险依赖关系和极端尾部风险事件。
• 基于自然语言处理的监管风险评估工具：开发自然语言处理工具分析金融机构的监管文件、风险披露和高管通讯，识别潜在风险信号和监管合规问题。研究如何将文本分析结果与定量风险指标结合，提高风险评估准确性。

4.航空金融的创新风险管理方法

研究思路：针对航空业的特殊风险结构，开发创新的风险管理框架和工具，考虑航空公司面临的多元化风险因素及其相互作用。

具体方向：

• 航空公司ESG风险的财务影响量化：开发方法量化环境、社会和治理(ESG)因素对航空公司财务绩效和风险敞口的影响，特别关注碳排放限制、可持续航空燃料转型和气候政策变化对航空公司估值的长期影响。
• 航空租赁资产的动态风险定价模型：构建考虑宏观经济周期、技术进步和环境监管的航空租赁资产动态风险定价模型。分析飞机残值风险的决定因素，以及如何通过创新金融工具管理这一风险。
• 航空公司财务韧性的压力测试框架：设计航空公司财务韧性的综合压力测试框架，模拟极端情景(如全球大流行、地缘政治冲突)对航空公司财务状况的影响，评估不同资本结构和流动性管理策略的有效性。

申请建议

1.专业背景与知识准备

• 金融计量经济学知识强化：导师的研究高度依赖先进的计量经济学方法，申请者应系统学习时间序列分析、面板数据方法、极值理论和小波分析等技术。不仅要理解理论基础，还应能熟练运用R、Python或MATLAB等工具进行实证分析。建议修读研究生级别的金融计量经济学和高级统计学课程，或通过在线平台(如Coursera的"金融计量经济学"专项课程)进行自学。
• 金融理论知识体系完善：申请者需要扎实掌握资产定价、公司金融和风险管理的核心理论。特别是要熟悉因子模型(如Fama-French模型)、期权定价理论、风险测度方法(VaR、ES等)以及金融市场微观结构理论。建议系统阅读Campbell、Lo和MacKinlay的《The Econometrics of Financial Markets》和Cochrane的《Asset Pricing》等经典教材。
• 金融科技领域知识更新：鉴于导师在金融科技领域的研究兴趣，申请者应了解区块链技术基础、加密资产市场结构、智能合约原理以及金融科技监管框架。建议关注学术文献之外的行业报告、监管文件和技术白皮书，保持对最新发展的了解。

2.研究能力与技能展示

• 数据处理与分析能力：准备一个展示自己数据处理和分析能力的研究项目，最好与导师的研究兴趣相关。这个项目应该展示你处理大规模金融数据、应用适当计量方法和解释结果的能力。项目成果可以是一篇工作论文或详细的技术报告，包含代码和数据处理流程的完整文档。
• 批判性文献综述能力：选择导师研究领域的一个具体方向(如原油回报预测性、特征分类投资组合与宏观经济风险、CDS作为风险指标等)，撰写一篇深入的批判性文献综述。这份综述不仅要总结现有研究，更要指出文献中的矛盾发现、方法论缺陷和未解问题，并提出自己的研究思路。
• 研究设计能力：根据导师的研究兴趣，设计1-2个具体的研究项目提案，包括研究问题、理论框架、数据来源、方法论和预期贡献。这些提案应显示出你对研究设计各环节的理解，以及将理论问题转化为可操作研究计划的能力。

3.申请材料准备策略

• 研究计划的精确定位：研究计划应明确与导师的研究兴趣对接，但避免简单复制导师已有工作。建议选择导师现有研究的自然延伸或创新应用方向，如将导师开发的方法应用于新市场或资产类别，或将新方法引入导师关注的问题领域。研究计划应包含详细的文献定位、明确的研究问题、创新的方法论和实施路径，以及预期的理论和实践贡献。
• 个人陈述的差异化策略：除了学术背景外，强调你的独特优势，如行业经验、跨学科背景或特殊技能。导师自身具有资产管理和金融咨询背景，因此会重视实践经验对研究问题形成的价值。如果你有金融行业工作经历，应详细说明这些经历如何塑造了你的研究兴趣和视角。
• 推荐信的战略性选择：至少一封推荐信应来自熟悉你研究能力的学者，最好是在相关领域有一定影响力的教授。另一封推荐信可以来自了解你实践能力的行业专业人士，特别是如果你有金融行业经验。指导推荐人突出你的定量分析能力、独立研究能力和解决复杂问题的能力，这些都是导师可能特别看重的品质。

4.差异化竞争策略

• 技术专长的独特组合：发展一组差异化的技术专长，如机器学习在金融中的应用、金融网络分析或高频数据处理技术。这些专长应与导师的研究方向有联系，但又能提供互补性的技能。例如，如果你在自然语言处理或深度学习方面有专长，可以探讨如何将这些技术应用于导师关注的风险管理或资产定价问题。
• 跨学科视角的价值：如果你具有金融学之外的背景(如数学、物理、计算机科学或经济学)，强调这种跨学科背景如何为金融研究带来新视角。例如，物理学背景可以帮助引入复杂系统理论分析金融市场，计算机科学背景可以提供算法设计和数据处理的专业知识。
• 研究-教学-实践的平衡发展：导师同时重视研究、教学和实践贡献，申请者应展示自己在这三个维度的潜力。除了研究能力外，也要准备讨论你的教学经验或兴趣(如助教经历、教学方法)，以及你如何将研究成果转化为对实践的影响(如行业合作、政策建议)。

博士背景

Noah，本硕国内C9院校，英国G5金融学博士毕业，博士后，研究方向包括：资产定价，投资组合管理，金融风险等。在国际权威学术期刊《Journal of Financial Economics》和《Journal of Banking and Finance》上发表论文。Noah学长擅长金融学方向研究型博士申请辅导，包括：选校定位，套磁辅导，研究计划写作辅导，个人陈述写作，以及面试辅导。