上海财经大学第一届新金融学术交流会成功举办

上海财经大学金融学院党委书记朱小能教授致欢迎辞。他强调了新金融研究对推动金融创新与实体经济融合的重要性，希望通过搭建高水平学术交流平台，推动“金融+科技+政策”的交叉研究，为解决现实金融问题、服务国家战略提供智力支持。

本次交流会共包含12场学术报告，分为4个环节，分别由上海财经大学王龑楚副教授、复旦大学孙林、上海财经大学李江远副教授、复旦大学郭雳主持。

来自新加坡国立大学的Bernard Yeung教授分享团队最新研究《Digital Technology, Legal Reforms, and Bank Lending》。该研究过使用详细的贷款层级数据和分阶段差分法（DiD）估计发现，特别是对于拥有更多固定资产、较强信用评级和更高外部融资依赖的私营公司，贷款结构发生了显著变化，从无担保贷款转向担保贷款。同时，无担保贷款的利率上升，而担保贷款的利率保持不变。这些效应在面临更高竞争压力的银行分支机构中尤为明显，这些银行通过扩大信贷来利用担保贷款价值的提升。改革后，银行增加了担保贷款，提高了风险调整后的利息收益，并吸引了更多的私营企业。

来自中国人民银行金融研究所及清华大学公管学院的钱美君教授宣讲了最新的合作论文《The monitoring role of supervisory boards with state ownership》。这篇论文探讨了中国中央国有企业上市子公司CSOEs中，监事会何时、何事以及如何发挥治理作用。基于团队手动收集的2009年至2018年间的监事会成员的数据，研究发现央企母公司派遣并任职于母公司或平级子公司高管的监事成员可以降低公司欺诈行为的发生，而独立董事在此作用不明显。当监事会主席是央企母公司派遣高管、监事会会议频繁、外部法律环境薄弱或金融分析师关注不够的情况下，这种监督效果尤为明显。此外，虽然监事会能有效监督解决股东与管理层之间的代理问题。而在处理控股股东与少数股东之间的代理问题上作用甚微。

澳门大学的康文津教授带来了题为《Is Crypto Buyback a Real Buyback?》的汇报。他指出，加密货币市场近年来经历了显著增长。然而，最近的研究指出，这些年轻且快速发展的市场仍然容易受到价格操控的影响。该研究发现，在一般回购案例中，存在一个子集，部分代币发行者宣布加密货币回购计划，目的是误导投资者。逆U型异常回报模式表明，在回购事件期间存在“拉升出货”模式。

厦门大学的姜富伟教授发表了题为《Market Risk Premium: Optimal Predictive Factor in High Dimension》的学术汇报。该文章提出了一种新的最优线性因子（OLF）方法，用于预测市场风险溢价，通过线性组合捕捉大量预测因子的影响。该方法在预测股权溢价时，优于传统的PCA和PLS因子以及许多机器学习方法。该文章将OLF应用于美国股权风险溢价的预测，以及美国股市波动性、长期国债超额收益和工业生产（IP）增长的预测。

新加坡管理大学的黄大山教授介绍论文《The Rise of Institutional Investors in China》。这篇论文估计了一个资产需求系统，将机构持股、股票特征、公司特征和潜在需求联系起来，以便于量化机构投资者对中国A股市场的异质性影响。通过使用工具变量来解决潜在需求和股价的内生性问题，论文展示了机构需求弹性、公司偏好、公司特征和价格信息性的差异性。该需求系统还可以用于理解股票通联计划如何提高市场效率、国家队如何稳定2015年股市波动，以及机构如何驱动大中型企业估值差异。

复旦大学的李隽业教授分享论文《Currency Return Dynamics: What Is the Role of U.S. Macroeconomic Regimes?》。本文探讨了美国宏观经济条件变化如何影响驱动货币收益动态的潜在因素。文章实证分析发现货币风险收益关系中的制度变动有强烈的证据，这些变动由美国的通货膨胀率和利率交互作用决定。文章还构建了一个新的风险因子，基于个别货币对制度切换风险的暴露差异，表明该因子获得的溢价无法通过常用的货币风险因子来解释。

上海交通大学的凃俊教授发表了题为《Enhancing Investor Sentiment Measure with Analyst Report Tone》的学术汇报。文章引入了一个市场层面的分析师情绪指数来评估投资者情绪。研究发现，随着投资者情绪的上升，分析师的情绪往往趋向一致，更多地支持而非挑战投资者的乐观情绪。与传统的情绪指数相比，该指数在捕捉近年来投资者情绪的变化方面更为有效。此外，该指数与股票市场回报呈反向预测关系，且在预测能力方面超过了传统的情绪指数。

暨南大学的姚加权教授将人工智能与经济学结合，探讨了决策式人工智能在经济中的应用、生成式人工智能在经济中的应用，与大家分享了他对人工智能经济学的理解以及python的实现案例，引起大家对于AI与经济学研究交融的热烈探讨。

武汉大学的李斌教授的报告题目为《非语言信息的央行沟通效应研究——基于多模态大数据视角》，当前公众信息接收方式已经从“阅读文本”转换为“多感官感知”，而当前大多数文献忽略了多模态信息之间的交互效应，文章基于此展开对非语言信息预期管理的微观传导机制的研究。最后提出政策建议：健全预期管理机制，注重非语言信息的沟通功能。

香港理工大学的马玉靖教授带来了题为《Value, Values, and Opportunities in Corporate Environmental Practices》的论文汇报。文章发现，零售投资者将其大部分ESG相关的关注点分配给公司治理。零售投资者对ESG的优先级安排与其他主要市场参与者（如评级机构）的方式有所不同以及其ESG参与主要受到财务考虑的驱动。

浙江大学任远博士发表了题为《Indirect Cost of Stock Market Participation: Evidence from Medical Outcomes》的学术汇报。研究发现，开放银行提升了跨境电子商务（CBEC）的渗透率，尤其是在拥有更好银行设施的国家中反应更强烈。

香港中文大学（深圳）的张博辉教授分享论文《Do retail investors care about ESG? Evidence from Investor Interactive Platforms》，文章提出，散户投资者关注ESG的原因主要是股票回报，少数出于道德责任或社会责任感，极少数出于温情因素。当股价上涨时，投资者更关注企业的社会和环境贡献，而在股价欠佳时，投资者更关注公司治理问题。

最后，上海财经大学的朱小能教授分享了团队最新研究《Monetary Policy Narratives and Bond Returns》。文章主要解决了两个问题，货币政策叙事是否传达有关市场意外的信息；货币政策叙事与债券收益之间的关系。运用机器学习算法，文章发现货币政策叙事捕捉了信念偏差，并且能够预测债券收益。

本次交流会的议题覆盖了新金融领域的关键方向，既有理论创新，也有基于大数据和机器学习的实证研究。与会学者普遍认为，在全球金融数字化转型与监管改革的背景下，跨学科融合与技术赋能将成为未来金融研究的重要趋势。在讨论热烈的学术氛围中，第一届新金融学术交流会圆满落幕。