2022第四届厦门大学金融工程与量化金融论坛

       5月28日上午，第四届厦门大学金融工程与量化金融论坛正式开幕。本次论坛采用云端相聚的方式举行，同时进行线上直播。

       论坛开幕式由厦大经济学院副院长郭晔教授主持，经济学院、王亚南经济研究院副院长（主持工作）周颖刚教授为开幕式致辞。周颖刚教授向与会嘉宾介绍了厦大经济学科以及金融工程专业的办学宗旨与发展历程，并对各位与会专家的支持表示了衷心的感谢。

       本届论坛的主题为“数字经济时代我国金融风险管理”，大会包含主旨演讲、特邀报告和分组报告三部分。主旨演讲由厦大王亚南经济研究院副院长陈海强教授担任主持，发展中国家科学院院士、国际系统与控制科学院院士、中国科学院预测科学研究中心主任 汪寿阳教授和香港大学金融学讲座教授、宝光基金教授席（金融学）教授 林晨教授依次分享了最新研究成果。

大会主旨演讲

汪寿阳：数字经济时代的风险管理：从比特币挖矿谈起

       比特币是近年来引发金融界学者广泛关注的议题，汪寿阳教授指出，由于全球近75%的矿池分布在中国大陆，而挖矿所需电力巨大，在当前我国提出双碳目标的背景下，挖矿引致的碳排放问题不容忽视。

       汪寿阳教授团队使用系统动力学模型测算得出，在政府不加干预的情况下，2024年我国比特币区块链年耗能将达到峰值，产生的碳排放量甚至超过了捷克和卡塔尔两个国家的排放总和，这与我国的双碳目标背道而驰。针对这种情况，汪寿阳教授团队进行了四种情景评估，估计了不加干预、限制准入、收取碳税、场地整治四种管制方案对碳排放的影响，发现场地整治的方案更为有效，但囿于资源和水电发电能力的限制，这种管制完全实施的可能性较低。这项研究对于防范数字经济发展过程中的环境风险有着重要意义。此外，汪寿阳教授还对比特币对我国金融风险的影响做出了阐释。

林晨 ：What Matters in FinTech Credit Assessment—Behavioral Traits or Algorithms?

       小微企业是经济发展的主力军，如何在金融系统中为其提供流动性支持是一个非常重要的问题。林晨教授指出，降低小微企业信贷成本，做好普惠金融，强化传统银行等金融机构对小微企业的风控能力是关键。对此，林晨教授团队对以下两个问题进行了深入探索：传统银行能否使用自有信息做好小微企业的风控管理？在风控过程中，究竟是特征信息更重要还是算法更重要？

       林晨教授团队研究表明，小微企业主的消费等个人特征信息对传统银行信贷风险的防范起到了更重要的作用。不同的机器学习模型虽然有一定正向效果，但远小于特征信息带来的边际贡献。并且，这一效应对于缺乏有效信贷记录、规模较小、位于欠发达地区、以及企业主资金实力较弱的企业更为显著。这一研究为我国如何完善征信系统数据的完备性、做好普惠金融、以及对于未来信贷的联邦学习等隐私计算的发展提供了重要启示。

特邀报告

摘要

28日上午和29日上午，论坛设置了9场特邀报告。9名专家学者带来报告并参与线上问答。

特邀报告I

       第一场特邀报告由厦门大学陈坚教授主持，北京大学国家发展研究院黄卓教授、中国科学院大学经济与管理学院乔晗教授、北京航空航天大学经济管理学院韩立岩教授分别带来报告。

黄卓：宏观经济不确定性，金融科技与银行主动风险承担

       黄卓教授从金融服务于实体经济这一核心逻辑出发，探究金融科技与银行主动风险承担问题。研究发现，金融科技可以通过促进商业银行发放贷款和持有交易性金融资产，有效缓解宏观经济不确定性对银行主动风险承担的抑制作用，当银行的主动风险承担水平上升时，金融科技的缓解作用边际递减，同时该缓释作用在不同类型的商业银行间具有异质性，对于资本充足率高的商业银行和大型国有银行影响较弱。

乔晗：三级市场体系：数据要素交易制度初探

韩立岩：绿色债券的期权定价

       在绿色金融与“双碳”政策驱动下，绿色债券的融资成本约为传统产品的50%-60%，绿色债券的价值评估也尤为重要，韩立岩教授在最新研究成果中将传统期权定价模型运用于绿色债券领域。情景分析结果显示，在绿色债券定价的模糊期权相关参数中，政策损失程度参数对债券价值影响最大，而关乎达标的突破性碳排放技术参数次之，再次之的是碳排放常规技术参数。

特邀报告II

第二场特邀报告由厦门大学吴吉林教授主持，大连理工大学经济管理学院迟国泰教授、首都经济贸易大学国际经济管理学院李鲲鹏教授、天津大学管理与经济学部系统工程研究所熊熊教授分别带来报告。

迟国泰：上市公司违约预测研究——基于违约鉴别能力的文本变量赋值

       基于当下部分上市公司财务和经营风险集中暴露的现状，以及防治上市公司信用风险集中暴露引发系统性金融风险的需求，迟国泰教授依靠非结构化的公司年报经营计划文本，研究了文本数据预测上市公司违约状况的可行性及优缺点。通过研究发现，基于经营计划文本构建的情感词变量与语调变量对预测上市公司短中长期违约状况有显著作用。

李鲲鹏：Are Bond Returns Predictable with Real-Time Macro Data?

       李鲲鹏教授从分离实时宏观数据中信号与噪声，使用信号部分构建有效宏观因子进行预测这一核心逻辑出发，研究实时宏观数据与债券定价问题。研究发现，相较于修订后宏观数据，实时宏观数据具有噪声更强、信号更弱的特征，传统的研究方法构建的因子容易受到噪声影响继而使研究结果不显著。李鲲鹏教授提出的SSUFF(Scaled Sufficient Forecasting)方法支持了债券作为逆周期投资工具的观点。

熊熊：信息冲击与股价回报的不对称反应

       基于股价跳跃衡量的信息冲击，熊熊教授研究发现，股价跳跃在两个时段具有显著差异，根据这一差异构建的投资策略获得的未来收益也有显著差异，表明关注度差异导致投资者对于开盘前信息冲击反应不足，对于连续交易时段的信息冲击反应过度。他认为，卖空机制不健全、集体竞价规则复杂可能导致投资者无法基于负面消息交易并盈利，故不关注负面消息且反应不足；而开盘后连续交易的便利性、投资者盲目追涨杀跌容易引致投资者对正面消息过度反应。

特邀报告III

       第三场特邀报告由厦门大学谢沛霖教授主持，上海交通大学吴文锋教授、上海财经大学朱小能教授、厦门大学陈坚教授分别带来报告。

吴文锋：Uncertainty and the Beta Anomaly

       与传统的资产定价理论阐述的高风险通常伴随高回报不同，已有研究发现现实中高风险的股票却表现为低回报，在此基础上吴文锋教授从投资者的风险偏好与经济不确定性相关的角度出发解释该现象。研究发现不确定性低时，投资者更倾向于配置高风险资产，导致高风险的股票被高估，进而期望收益降低，此时存在高风险股票表现为低回报的现象，而不确定性高时该现象则不存在。

朱小能：Macroeconomic Expectations in Bond Returns

       传统的宏观经济研究大多基于理性预期的假设，近年来的研究表明现实中宏观经济预期有时会偏离理性，出现系统性偏差。朱小能教授选取债券市场研究宏观经济预期存在偏差时对资产价格的影响。研究将宏观经济预期分为当下经济预期和未来经济预期，实证结果表明当下经济预期对债券价格影响十分显著，而未来的经济预期却对债券价格影响不显著。

陈坚：The return predictability of (un)expected labor flow

       陈坚教授研究劳动雇佣对于股票收益预测的影响，研究基于领英的月度数据构建了劳动雇佣指标，并将其分为预期劳动雇佣和非预期劳动雇佣。实证研究表明劳动雇佣能够显著预测股票收益，且预期劳动雇佣主要通过现金流渠道影响长期收益，呈现负相关；非预期劳动雇佣主要通过贴现率渠道影响短期收益，呈现正相关。

分组报告

       28日下午，40名来自北京大学、复旦大学、湖南大学、华中科技大学、惠灵顿维多利亚大学、南方科技大学、山东大学、厦门大学、香港中文大学、新加坡管理大学、中国人民大学、中国科学院、中山大学、中央财经大学等国内外高校的师生参与了分组报告。

       2017年以来，厦大经济学科已连续举办4次金融工程与量化金融论坛，为海内外金融学者创建了沟通、交流的良好平台。

       厦门大学经济学科金融工程专业享有悠久的历史。2002年，经教育部批准，厦门大学设立了金融工程本科专业，成为全国第一批设立金融工程本科专业的５所院校之一。2002年底，厦大在应用经济学一级学科下自主授权设立了金融工程硕士和博士点，成为全国首批拥有金融工程博士硕士专业的院校之一。2020年，金融工程专业成功入选教育部国家级一流本科专业建设试点。近年来经济学科高度重视量化金融的发展，率先在国内打造量化金融专业硕士项目，发挥厦大经济学科在计量经济学、金融学等学科方面的综合优势，重视理论与实践结合，聚焦数据分析能力培养，旨在为中国金融市场培养交叉型复合型高素质人才。