上海财经大学邀请到了周雨田博士，周雨田是台湾中央研究院经济研究所研究员，台湾中央大学财务金融系合聘教授，芝加哥大学访问学者，计量经济学会会员，周雨田博士还获得加州大学圣地亚哥分校经济学博士学位。

　　台湾中央研究院周雨田教授提出了一种新方法，对稳健估计近似因子模型，并应用该方法的风险评估。近似因素MOD- ELS及其扩展，从大量相关变量中提取有用的信息，被广泛应用于经济分析和预测。在这些模型中，候选预测通常是受到一些常见的组件。我们认为，估计近似因子模型中的候选预测是另外受特质罕见的大型组件，如跳跃或异常值。通过假设出现的不同寻常的组件是罕见的，我们提出了一个估计程序同时解开并估计常见和不常见的组件。通过IN-tensive模拟，我们比较所提出的方法样品E效率和传统的PCA方法。进行实证分析，我们使用的调查潜在因素是否对定价Fama和French 100规模和账面市值比投资组合的预期收益所提出的方法。我们ND证据表明，100种组合，从共同的因素风险定价，但由特殊因素的风险都没有。然而，我们也十二次该模型不确定性的特殊因素风险的定价，这表明随着系统蒸发散，只有预测特殊风险可以减少，并且不可预知的那些可能依然存在。