吴鑫育，湖南衡山人，教授，博士（后），博士生导师，现任安徽财经大学国际商学院副院长，校学术委员会委员。入选安徽省“领军人才特聘教授”，安徽省“江淮文化名家”青年英才，安徽省高校杰青，安徽省优青，安徽省高校学科（专业）拔尖人才，安徽省优秀青年研究生导师，安徽省“教坛新秀”，安徽省优秀硕士学位论文指导教师，安徽省一流本科课程负责人，中国（双法）风险管理分会理事，中国（双法）量化金融与保险分会理事，中国衍生品青年论坛成员，安徽省经济学学会常务理事，安徽省社科界青年学者协会理事，国家自然科学基金同行评议专家，全国专业学位水平评估专家。主持国家自然科学基金面上项目和青年项目（结题绩效评估为“优秀”）、国家社会科学基金重大项目子课题等国家级课题3项，安徽省高校杰出青年科研项目、安徽省自然科学基金优青项目等省部级课题8项；在Energy Economics、Pacific-Basin Finance Journal、International Review of Economics and Finance、Economic Modelling、Journal of Risk、Finance Research Letters、Applied Economics、《管理科学学报》《系统工程理论与实践》《中国管理科学》《管理工程学报》《系统工程学报》《管理科学》《系统管理学报》《光明日报》等国内外重要学术期刊和报刊发表论文100余篇；出版学术专著2部；撰写教学案例入选中国金融专业学位案例中心案例库、中国管理案例共享中心案例库。获得安徽省社会科学奖三等奖、安徽省社科联“三项课题”研究活动优秀成果一等奖、第八届安徽省自然科学优秀学术论文三等奖、中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)、中国期货业协会“第二届‘期望杯’高校期货论文大奖赛”一等奖等科研奖项。
教育与工作经历
2024.10—至 今 安徽财经大学国际商学院教授
2017.06—2018.06 美国Northern Illinois University访问学者
2015.06—2018.12 南京大学工程管理学院博士后
2012.07—2024.10 安徽财经大学金融学院讲师、副教授、教授
2008.09—2012.06 湖南大学工商管理学院，获管理学博士学位
讲授课程
金融工程、金融风险管理、投资学、行为金融学（研究生）、金融计算与编程（研究生）
学术成果
1. 国际期刊论文
[1] Liya Hau, Xiaoli Liu, Xinyu Wu*. Multiscale Cross-sector Tail Credit Risk Spillovers in China: Evidence from EEMD-based VAR Quantile Analysis. Research in International Business and Finance, 2025, 73, Article 102602.
[2] Xinyu Wu, An Zhao, Yuyao Wang, Yang Han∗. Forecasting Chinese stock market volatility with high-frequency intraday and current return information. Pacific-Basin Finance Journal, 2024, 86, Article 102458.
[3] Xinyu Wu, Jia Qian, Xiaohan Zhao. Forecasting Chinese stock market volatility with option-implied risk aversion: Evidence from extended realized EGARCH-MIDAS approach. Pacific-Basin Finance Journal, 2024, 83, Article 102245.
[4] Xinyu Wu, Yuyao Wang, Bo Zhang*. Forecasting VIX with realized measure, volatility components and dynamic jumps. Journal of Risk, 2024, 26(6): 1–31. DOI: 10.21314/JOR.2024.007.
[5] Xinyu Wu, Xueting Mei, Li Liu*. Forecasting RMB exchange rate volatility: Do time-varying higher moments and time-varying risk aversion help? Applied Economics Letters, 2024, 31(8): 757–767.
[6] Xinyu Wu, Zhengting Jiang. Time-varying asymmetric volatility spillovers among China’s carbon markets, new energy market and stock market under the shocks of major events. Energy Economics, 2023, 126, Article 107004.
[7] Xinyu Wu, Qizhi He, Haibin Xie. Forecasting VIX with time-varying risk aversion. International Review of Economics & Finance, 2023, 88: 458-475.
[8] Xinyu Wu, Xueting Mei, Xuebao Yin. Time-varying higher moments, economic policy uncertainty and RMB exchange rate volatility. Journal of Risk, 2023, 25(5), DOI: 10.21314/JOR.2022.055.
[9] Xinyu Wu, An Zhao, Tengfei Cheng. A Real-Time GARCH-MIDAS model. Finance Research Letters, 2023, 56, Article 104103.
[10] Xinyu Wu, Xuebao Yin, Zaghum Umar, Najaf Iqbal*. Volatility forecasting in the Bitcoin market: A new proposed measure based on VS-ACARR approach. North American Journal of Economics and Finance, 2023, 67, Article 101948.
[11] Xinyu Wu, An Zhao, Li Liu*. Forecasting VIX using two-component realized EGARCH model. North American Journal of Economics and Finance, 2023, 67, Article 101934.
[12] Xinyu Wu, Michelle Xia, Xindan Li. Modelling and forecasting volatility with high-frequency and VIX information: A component realized EGARCH model with VIX. Applied Economics, 2023, 55(20): 2273-2291.
[13] Xinyu Wu, Hao Cui, Lu Wang. Forecasting oil futures price volatility with economic policy uncertainty: A CARR-MIDAS model. Applied Economics Letters, 2023, 30(2): 120-125.
[14] Xinyu Wu, Michelle Xia, Huanming Zhang. A two-component realized exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model. Journal of Risk, 2022, 24(6): 61-92.
[15] Xinyu Wu, Haibin Xie, Huanming Zhang. Time-varying risk aversion and renminbi exchange rate volatility: Evidence from CARR-MIDAS model. North American Journal of Economics and Finance, 2022, 61, Article 101703.
[16] Xinyu Wu, Yang Han, Chaoqun Ma. Forecasting stock market volatility: An asymmetric conditional autoregressive range mixed data sampling (ACARR-MIDAS) model. Journal of Risk, 2021, 23(6): 1-35.
[17] Xinyu Wu, Xiaona Wang, Haiyun Wang. Forecasting stock market volatility using implied volatility: evidence from extended realized EGARCH-MIDAS model. Applied Economics Letters, 2021, 28(11): 915-920.
[18] Xinyu Wu, Haibin Xie. A realized EGARCH-MIDAS model with higher moments. Finance Research Letters, 2021, 38, Article 101392.
[19] Xinyu Wu, Shenghao Niu, Haibin Xie. Forecasting Bitcoin volatility using two-component CARR model. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 2020, 54(3): 77-94.
[20] Xinyu Wu, Xiaona Wang. Forecasting volatility using realized stochastic volatility model with time-varying leverage effect. Finance Research Letters, 2020, 34, Article 101271.
[21] Xinyu Wu, Xinmeng Hou. Forecasting volatility with component conditional autoregressive range model. North American Journal of Economics and Finance, 2020, 51, Article 101078.
[22] Xinyu Wu, Michelle Xia, Huanming Zhang. Forecasting VaR using realized EGARCH model with skewness and kurtosis. Finance Research Letters, 2020, 32, Article 101090.
[23] Xinyu Wu, Haibin Xie. Volatility forecasting using stochastic conditional range model with leverage effect. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 2019, 35(5): 1156-1170.
[24] Xinyu Wu, Xinmeng Hou. Forecasting realized variance using asymmetric HAR model with time-varying coefficients. Finance Research Letters, 2019, 30: 89-95.
[25] Haibin Xie, Xinyu Wu. Range-based volatility forecasting: An extended conditional autoregressive range model. Journal of Risk, 2019, 21(3): 55-80.
[26] Xinyu Wu, Hailin Zhou. A triple-threshold leverage stochastic volatility model. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 2015, 19(4): 483-500.
[27] Xinyu Wu, Wenyu Yang, Chaoqun Ma, Xiujuan Zhao. American option pricing under GARCH diffusion model: An empirical study. Journal of Systems Science and Complexity, 2014, 27(1): 193-207.
[28] Xinyu Wu, Chaoqun Ma, Shouyang Wang. Warrant pricing under GARCH diffusion model. Economic Modelling, 2012, 29(6): 2237-2244.
2. 国内期刊论文
[1] 吴鑫育, 谢海滨, 马超群. 经济政策不确定性与人民币汇率波动率——基于CARR-MIDAS模型的实证研究. 中国管理科学, 2024, 32(8): 1-14.
[2] 吴鑫育, 姜晓晴, 李心丹, 马超群. 基于已实现EGARCH-FHS模型的上证50ETF期权定价研究. 中国管理科学, 2024, 32(3): 105-115.
[3] 吴鑫育, 赵安, 谢海滨, 马超群. 中国股市波动率预测研究: 基于实时已实现EGARCH-MIDAS模型. 计量经济学报, 2024, 4(1): 248-273.
[4] 吴鑫育, 尹学宝. 经济政策不确定性与短期利率波动——基于BHK-L-MIDAS模型的实证研究. 运筹与管理, 2023, 32(9): 208-214.
[5] 吴鑫育, 韩扬, 马超群. 基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究. 数理统计与管理, 2023, 42(2): 363-380.
[6] 吴鑫育, 谢海滨, 马超群. 得分驱动乘性成分已实现CARR模型及其实证研究. 中国管理科学, 2023, 31(8): 214-225.
[7] 吴鑫育, 王珍, 马超群. 经验定价核、风险厌恶与时间偏好——来自上证50ETF期权数据的经验证据. 数理统计与管理, 2022, 41(4): 735-748.
[8] 吴鑫育, 王珍, 周海林. 期权隐含投资者情绪与股市波动率. 系统科学与数学, 2022, 42(8): 2107-2125.
[9] 何启志, 吴鑫育. 以更高水平数字普惠金融助力乡村振兴. 光明日报（理论版）, 2021.11.23
[10] 吴鑫育, 李心丹, 马超群. 基于期权与高频数据信息的VaR度量研究. 中国管理科学, 2021, 29(8): 13-23.
[11] 吴鑫育, 刘天宇. 具有时变波动率持续性的已实现EGARCH模型及其实证研究. 系统科学与数学, 2021, 41(9): 2444-2459.
[12] 吴鑫育, 谢海滨, 李心丹. 基于双成分已实现EGARCH模型的VaR度量研究. 数理统计与管理, 2021, 40(3): 556-570.
[13] 吴鑫育, 谢海滨, 李心丹. 基于非对称双成份CARR模型的波动率预测. 数理统计与管理, 2021, 40(1): 36-50.
[14] 吴鑫育, 侯信盟. 基于双因子已实现GARCH模型的波动率预测研究. 运筹与管理, 2020, 29(12): 207-214.
[15] 吴鑫育, 谢海滨, 汪寿阳. 双因子随机条件极差模型及其实证研究. 管理科学学报, 2020, 23(1): 47-64.
[16] 吴鑫育, 赵凯, 李心丹, 马超群. 时变风险厌恶下的期权定价——基于上证50ETF期权的实证研究. 中国管理科学, 2019, 27(11): 11-22.
[17] 吴鑫育, 李心丹, 马超群. 混合正态双因子已实现SV模型及其实证研究. 管理科学, 2019, 32(2): 148-160.
[18] 吴鑫育, 李心丹, 马超群. 基于随机波动率模型的上证50ETF期权定价研究. 数理统计与管理, 2019, 38(1): 115-131.
[19] 吴鑫育, 李心丹, 马超群. 中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析. 系统管理学报, 2018, 27(4): 644-650.
[20] 吴鑫育, 周海林. 基于已实现SV模型的动态VaR测度研究. 管理工程学报, 2018, 32(2): 144-150.
[21] 吴鑫育, 周海林, 李心丹. 波动率风险溢价: 基于香港权证市场的实证. 运筹与管理, 2018, 27(2): 133-137.
[22] 吴鑫育, 李心丹, 马超群. 双因子非对称已实现SV模型及其实证研究. 中国管理科学, 2018, 26(2): 1-13.
[23] 吴鑫育, 杨文昱, 马超群. 中国股票市场的随机杠杆效应研究. 系统工程学报, 2017, 32(6): 749-760.
[24] 吴鑫育, 李心丹, 马超群. 考虑微观结构噪声的非仿射期权定价研究——基于上证50ETF期权高频数据的实证分析. 中国管理科学, 2017, 25(12): 99-108.
[25] 吴鑫育, 任森春, 马超群, 汪寿阳. 中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机copula模型的实证分析. 管理科学学报, 2017, 20(9): 70-84.
[26] 吴鑫育, 李心丹, 马超群. 门限已实现随机波动率模型及其实证研究. 中国管理科学, 2017, 25(3): 10-19.
[27] 吴鑫育, 周海林. 定价核、市场效用函数与投资者偏好. 系统工程学报, 2017, 32(1): 44-54.
[28] 吴鑫育. 定价核之谜与概率权重函数. 中国管理科学, 2015, 23(9): 26-36.
[29] 吴鑫育, 周海林. 中国股票市场的非对称反应. 系统工程, 2015, 33(8): 78-83.
[30] 吴鑫育, 周海林, 汪寿阳, 马超群. 双杠杆门限随机波动率模型及其实证研究. 管理科学学报, 2014, 17(7): 63-81.
[31] 吴鑫育, 周海林. 波动率风险溢价——基于VIX的实证. 系统工程理论与实践, 2014, 34(s1): 1-11.
[32] 周海林, 吴鑫育, 丁忠明. 不完全市场中的期权定价：一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法. 系统工程理论与实践, 2014, 34(s1): 120-130.
[33] 周海林, 王庆, 吴鑫育. 动态经验投影随机折现因子的估计方法——对Rosenberg-Engle的扩展. 财贸研究, 2014, (1): 125-131.
[34] 吴鑫育, 马超群, 汪寿阳. 随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证. 系统工程理论与实践, 2014, 34(1): 35-44.
[35] 吴鑫育, 马宗刚, 汪寿阳, 马超群. 基于SV-SGED模型的动态VaR测度研究. 中国管理科学, 2013, 21(6): 1-10.
[36] 吴鑫育, 周海林, 汪寿阳, 马超群. 权证定价: B-S vs. CEV. 系统工程理论与实践, 2013, 33(5): 1126-1134.
[37] 吴鑫育, 杨文昱, 马超群, 汪寿阳. 基于非仿射随机波动率模型的期权定价研究. 中国管理科学, 2013, 21(1): 1-7.
[38] 吴鑫育, 周海林, 汪寿阳, 马超群. 基于EIS的杠杆随机波动率模型的极大似然估计. 管理科学学报, 2013, 16(1): 74-86.
[39] 吴鑫育, 周海林, 马超群, 汪寿阳. 基于随机贴现因子方法的权证定价研究. 中国管理科学, 2012, 20(4): 1-7.
[40] 吴鑫育, 周海林, 汪寿阳, 马超群. 基于GARCH扩散模型的权证定价. 系统工程理论与实践, 2012, 32(3): 449-457.
[41] 吴鑫育, 马超群, 汪寿阳. 具有有偏厚尾的非对称SV模型及其实证研究. 系统工程, 2012, 30(1): 61-66.
3. 学术专著
[1] 基于价格极差的金融波动率建模与预测研究. 经济科学出版社, 2023.12
[2] 期权定价模型与方法研究——基于中国权证与期权市场的实证. 科学出版社, 2019.9
主持科研项目
[1] 安徽省高端人才引育行动项目，领军人才特聘教授，2023-2027
[2] 安徽省高校杰出青年科研项目，碳金融衍生品及定价，2023-2025
[3] 安徽省“江淮文化名家”培育工程人才项目，青年英才，2023-2025
[4] 安徽省高校学科（专业）拔尖人才学术资助项目，经济政策不确定性、波动率与期权定价，2022-2025
[5] 安徽省自然科学基金优青项目，基于国际溢出和经济政策不确定性的期权定价与风险测度研究，2022-2025
[6] 国家社会科学基金重大项目子课题，碳金融市场产品创新及其定价研究，2022-2024
[7] 国家自然科学基金面上项目，时变崩盘风险下的期权定价及风险测度研究，2020-2023
[8] 国家自然科学基金青年项目，时变风险厌恶下的期权定价与参数估计研究，2016-2018
[9] 中国博士后科学基金面上资助项目，基于非仿射随机中心趋势模型的期权定价研究，2015-2018
[10] 教育部人文社会科学研究青年基金项目，高频环境下的期权定价研究，2015-2017
[11] 安徽省自然科学基金青年项目，存在交易噪声情形下的期权定价及参数估计研究，2014-2016
