第一届“上海财经大学-香港科技大学双边金融学术研讨会”成功举办

上海财经大学金融学院副院长冯玲教授发表致辞，介绍了上海财经大学金融学院在人才培养、学术研究和社会服务等领域取得的阶段性成果，并期待通过此次双边研讨会，两校建立长期可持续的合作关系，在学术研究和学生培养等方面开展深入交流，特别是在博士、硕士项目的交换培养上探索创新，为两校学生提供更多国际化的学习机会。

香港科技大学商学院Yan Ji副教授在致辞中表达了对两校进一步开展学术交流和人才培养等合作的期待。他表示，香港科技大学诚挚欢迎上海财经大学学生参与为期一学期至一年的交换项目，在跨文化学术环境中拓展专业视野。

研讨会开幕致辞及主旨演讲由上海财经大学金融学院张晓迪副教授主持。

多伦多大学罗特曼管理学院的韩冰教授带来了题为“Social Learning and Sentiment Contagion in the Bitcoin Market（比特币市场中的社交学习与情绪传染）”的主旨分享。他深入探讨了比特币市场中的社会学习机制和情绪传染现象，通过分析比特币论坛的用户互动数据，发现投资者的信念更新会受到社交网络中其他参与者观点的显著影响，这种影响在市场不确定性较高时更为明显。

研究还依据过去季度比特币累计回报超过200%的标准，确定了2013年、2017年、2018 - 2019年、2020 - 2021年等四个泡沫期。泡沫期间日均回报率是非泡沫期的8倍以上，交易量近乎翻倍，投资者情绪更乐观且分散度降低，新手投资者参与度显著增加，正向情绪传染用户数量与未来交易量呈负相关，如2013年泡沫期相关系数为-0.669。韩冰教授的研究为理解加密货币市场的波动特征和投资者行为提供了新的视角，也为探讨社交媒体在金融市场中的作用提供了实证支持。

研讨会进入论文交流环节，来自两校的学者共带来8篇高质量学术报告，分为两个阶段进行汇报。上海财经大学王龑楚副教授、张蒙博助教授分别主持。

香港科技大学商学院金融学助理教授Emilio Bisetti分享了关于“Financially Constrained Procurement（财务受限采购）”的研究成果，该研究以巴西伊列乌斯州为样本，分析了地方政府财政转移支付对政府采购竞争的影响。研究发现，放松政府财政约束能使采购竞争增加约10%，供应商数量最多可提升5%，并显著降低采购价格。这一研究为优化政府采购机制、提升资源配置效率提供了重要参考。

上海财经大学滴水湖高级金融学院研究员Yuanyuan Xiao的 “Mind the Gap: The Non-Fundamental Role of Earnings Days（收益日的非基本面角色）”关注财报公告时市场反应与基本面信息的差距，采用非参数方法，基于过去一年所有公司财报公告，对市场反应和意外盈利独立排名构建差距指标，发现市场存在对基本面信息的非比例反应（过度悲观/过度乐观），且该差距指标长期作用于股价，还会影响机构投资者交易、分析师预测及管理层行为，导致错误定价修正延迟。该研究为理解市场预期形成和错误定价动态带来新的思路。

香港科技大学商学院金融学助理教授Don Noh在“Green Price Pressure（绿色价格压力）”的研究中，聚焦绿色投资对企业行为的影响。通过构建“绿色价格压力（Green Price Pressure, GPP）”指标，研究发现企业面临的绿色价格压力越高，其环境表现改善越明显。如3期后环境评分提升、排放减少，但仅在CEO薪酬与股价敏感时显著，且对棕色企业的影响相对有限，主要集中在绿色企业。研究发现为推动企业绿色转型和优化绿色投资策略提供了启示。

上海财经大学金融学院助理教授张蒙博的“Disintermediating the Interbank Market（去中介化银行间市场）”，通过构建含内生搜索机制的模型，结合2003-2021年美国3022家银行数据实证分析，发现贴现窗口与储备利率差扩大会减少银行中介交易概率，净借款规模则与之负相关。而通过中介银行数量减少和单个银行交易降低双重路径可以去中介化，运用QE、IOER及巴塞尔III等政策工具还可进一步加剧该趋势。研究揭示了银行间市场存在“过度中介”现象，而政策驱动的去中介化降低了福利成本。

香港科技大学商学院金融学助理教授Di Tian在“The Value of Brand, Sustainability, and Ideology: Evidence from Government Procurement（品牌、可持续性和意识形态的价值：来自政府采购的证据）”的报告分享中，通过构建拍卖理论框架，整合美国联邦采购数据系统合同细节及企业品牌、碳排放、政治关联等数据，覆盖四大行业。发现政府愿为这些无形资产支付溢价，且不同行业优先级不同，如IT行业重视碳排放和品牌，医疗行业更关注成本效率。充分竞争能通过价格竞争显著降低政府合同成本，IT行业成本可降11.4%。该研究突破传统金融理论认知，为企业参与政府采购提供策略参考，也为监管层优化采购机制提供数据支持。

上海财经大学朱小能教授探讨了“Monetary Policy Narratives and Bond Returns（货币政策叙事与债券回报）”之间的关系，其研究团队基于《华尔街日报》1987-2021年超400万篇新闻数据，用BERT模型和TF-IDF技术构建“货币政策叙事压力”（MPP）指标。研究发现，MPP对3个月至10年期债券收益率有显著预测能力，加入MPP后，模型解释力显著提升，且与基准利率结合有协同效应，在高不确定性时期预测效力更强。该研究从货币政策叙事的角度出发，分析其与债券收益之间的关系，研究内容极具现实意义，对金融市场实践具有重要的指导价值。

香港科技大学商学院金融学副教授Yan Ji围绕“Industry Distress Anomaly（行业困境异常现象）”，从美国市场财务困境企业低股权收益、高信用利差这一异象切入，结合“竞争-困境”反馈机制，指出行业层面存在显著的困境价差。其构建的模型显示，企业困境加剧竞争形成恶性循环，放大行业对宏观贴现率冲击的敏感度，该效应在左尾风险低的行业更显著，致其因高系统性风险需更高股权回报。研究通过虚拟行业验证，证实真实行业的结构性特征是产生该异象的主因。该研究突破传统企业层面分析局限，为理解资本市场异象、评估行业风险及投资策略提供了新视角。

最后，上海财经大学金融学院副教授王龑楚带来题为 “News Linkage and Corporate Bond Returns（新闻联动与公司债券收益）”的报告。研究指出，基于新闻构建的债券同行动量指标（NCR）能显著正向预测未来1个月债券收益，高/低NCR组合月度收益差达0.22%，对高信用风险、小发行规模、长期限债券预测力更强。该研究采用了WRDS债券收益、RavenPack新闻等多源数据，通过单变量排序等方法，验证慢信息扩散是NCR预测效应主因，机构投资者对相关信息反应滞后。该研究突破了传统金融理论认知，为债券投资提供了新因子，补充了机构投资者有限注意力理论。

首届“上海财经大学-香港科技大学双边金融学术研讨会”不仅为推动金融学科发展、解决实际金融问题提供了新的思路和方法，也为上海财经大学与香港科技大学在金融领域的学术合作奠定了坚实基础。随着全球经济环境的变化，加强高校间的交流合作将有助于应对未来的挑战。未来两校将继续保持交流，在金融学术研究和人才培养等方面的合作展开积极探索。