2024年11月15日下午，“2023-2024年度数字经济开放研究平台峰会”分论坛四通过线上的方式顺利举办。分论坛四由中国社会科学院金融研究所李俊成研究员主持，聚焦讨论“金融市场行为与定价”这一主题。来自浙江大学经济学院、纽约大学斯特恩商学院、清华大学五道口金融学院和中国人民大学财政金融学院的四位学者分享报告了相关研究成果，《中国人口科学》编辑部的许多老师、《国际金融研究》编辑部的赵雪老师和各点评嘉宾逐一给报告论文提出了意见建议，以下分别做概述介绍。
第一位论文汇报人是来自浙江大学经济学院的张小茜教授，论文题目为《Does Financial Livestream Change Mutual Fund’s Sailing In Digital Era》。
本文聚焦于数字经济背景下金融直播对基金销售的影响，尤其探讨了理财直播在这一过程中的作用。基于蚂蚁集团提供的数据，她深入研究了支付宝平台上的理财直播如何影响基金销售绩效。研究结果显示，理财直播不仅仅充当推广基金产品的广告媒介，更在投资者教育方面发挥了关键作用。通过对2021年至2022年期间的数据进行实证分析，张教授验证了理财直播的确能够显著促进个人投资者的购买行为，并对机构投资者产生一定程度的积极影响。此外，研究表明互动性较强的直播内容（如点赞和评论频次较高）对基金销售的促进效果尤为显著。整体而言，该研究揭示了金融直播在提升投资者金融素养方面的积极作用，从而增强了投资者对基金产品的信任与购买意愿。
张策研究员肯定了金融直播在现有研究领域中的独特性和创新性，指出金融直播相较于传统的带货直播，更侧重于信息传递和宏观产业知识的普及，这一功能值得进一步强调。其次，他建议未来研究可以深入探讨直播对不同类型基金的影响，特别是如何精准区分蚂蚁平台上交易的基金。此外，他提出了文章在控制变量方面的改进建议，并建议使用标准化方法对基金表现进行量化比较。同时，他认为直播对投资者的即时影响应更多地体现在当期购买决策中，而不是仅仅依赖滞后效应。在投资者分类上，张策建议可以进一步细化个人投资者和机构投资者对基金流动性的影响。最后，他提出，未来研究可以区分宏观分析直播和产品推荐直播的不同效果，以及如何控制明星基金经理对投资决策的影响，进一步丰富金融直播的研究。
周珞枫博士强调这个研究问题本身非常有吸引力且富有探索价值，并提出了一系列进一步探索和讨论的空间。进一步探讨了金融直播作为一种营销策略对基金公司产生的影响，直播是否能精准地吸引到潜在投资者至关重要。还探讨了金融直播的成本问题，指出需要平衡直播的频次和质量。他进一步提出了关于金融直播对社会福利的影响的讨论，探讨了直播对投资者和基金公司各自利益的潜在影响。这些思考为进一步深入研究金融直播的市场效果提供了宝贵的视角。
第二位论文汇报人是来自纽约大学斯特恩商学院的周珞枫博士，论文题目为《AlphaManager: A Data-Driven-Robust-Control Approach to Corporate Finance》。
本文提出了一种数据驱动的鲁棒控制这一公司金融分析方法，该方法结合了大数据和机器学习的优势，解决了公司金融领域的一些挑战。文章指出，许多公司金融模型的解释能力较弱，通常拟合值只有10%左右，这表明现有模型难以很好地解释公司行为。此外，尽管因果推断在公司金融研究中占有重要地位，但现有模型的外部有效性常常不足，且大多未能充分考虑时间动态因素。因此，文章提出通过利用结构化和非结构化大数据，结合现代算法来提升模型的预测能力。同时，鲁棒控制方法能够解决内生性问题，通过训练多个模型应对不同的数据和假设，从而减少模型的不确定性。文章的创新之处在于，将公司金融中的决策问题转化为随机控制问题，利用强化学习等方法优化管理层决策，并能进行反事实分析，预测不同决策对公司市值的影响。
许多研究员肯定了本文清晰的思路和创新的方法，尤其是在结合人工智能技术与公司金融领域的应用方面。文章已达到很高的完成度，提出的 DDRC 方法具有显著的理论创新。他对拟合过程中拟合度的使用提出了疑问，认为在面对极端经济事件时，这种方法可能存在拟合不足的风险。关于算力需求，文章中提到的训练过程需要大量算力与时间，激发了对实际应用中算力需求的关注。最后，他以编辑的视角，建议在文章结构上进行适当调整，将某些内容移至讨论部分，并进一步优化表达方式，以避免潜在的误解。同时，建议与现有的主流模型进行对比，以突出该方法的创新性和优势。
张小茜教授表达了对周博士及其团队研究的高度评价，尤其是文章在将AI技术应用于公司金融领域方面的创新。这篇文章的标题“Alpha Manager”能够引起资产定价和公司金融领域研究者的兴趣，但是在思考关于“Alpha Manager”的概念是否在文章中得到了充分的体现。她也提出了一些疑虑，首先是关于R平方值的讨论，指出负值可能意味着模型变量选择上的问题。其次，她对宏观经济状态预测的部分提出了担忧，认为宏观经济预测与公司层面管理决策之间可能存在脱节。她还强调，文章的标题虽然聚焦于经理人，但目前的研究尚未充分考虑经理人的个性特征及其对公司决策的影响，建议在未来的研究中进一步结合这些因素，尤其是在文本分析和社会网络的背景下。
第三位论文汇报人是来自清华大学五道口金融学院的吴辉航老师，论文题目为《How Can Robot Investment Assistant Help: Collecting Information or Providing Advice? Evidence from China》。
本文重点探讨了智能投顾如何帮助个人投资者做出投资决策。智能投顾通过提供信息和建议服务，旨在提高投资者的决策质量。基于2020至2021年间来自中国最大共同基金投资平台的账户级数据，研究发现，使用智能投顾的频率与投资者的未来原始收益和风险调整收益、资产配置的多样化、风险承受能力以及资产周转率之间存在正相关关系。此外，研究还发现，相较于信息服务，建议服务在提高投资者未来回报和交易活动方面发挥了更为重要的作用。然而，研究未能发现现有的智能投顾服务能够有效减轻投资者的行为偏差。本文的研究深入探讨了不同类型智能投顾服务的价值，并为智能投顾在中国市场的发展和应用提供了有价值的实证分析。
许多研究员肯定了研究的创新性和独特性，区分了信息服务和建议服务，并探讨了智能投顾的机制，尤其是如何帮助投资者做出决策。他指出，本文使用了2020年至2021年的数据，这一时间范围恰好跨越了市场的上涨周期，因此有可能影响研究结论的外部有效性。他进一步建议，可以考虑在不同的市场环境下，如上涨和下跌的区间，观察智能投顾服务的不同影响效果。此外，他还提到，研究是否能够根据投资者的具体情况，提供个性化的股票推荐或调整，这也是投资顾问服务中的重要问题。最后，他对研究的社会效益和商业效益进行了思考，提出了算法合谋的问题，担心在大量用户使用相似投资建议时可能带来的市场竞争和效率问题。
王偲竹博士肯定了其在理论和实践上的贡献，特别是利用蚂蚁金服的账户级数据研究机器人投资助手（RIA）对个人投资者行为和绩效的影响。建议明确样本中RIA使用者的比例，帮助理解RIA在中国市场的普及情况，将RIA使用次数为0的投资者纳入回归分析，以控制选择偏差。文章可以增加对投资者信息处理能力和投资能力的变量分析，并探讨信息服务和建议服务之间的叠加效应。最后，她认为政策建议部分可以更详细，建议金融科技公司提供个性化投资建议，以帮助投资者减少行为偏差并促进市场稳定。
第四位论文汇报人是来自中国人民大学财政金融学院的王偲竹博士，论文题目为《数字金融发展、货币市场基金和金融稳定》。
本文指出，中国货币市场基金在流动性危机时仍保持稳定，是中国特色金融发展的重要成果。与美国在2008年和2020年因货币市场基金挤兑引发金融动荡不同，中国货币市场基金展现了内在的稳定性。研究发现，中国货币市场基金的市场行为特征与美国和欧元区相似，但在流动性紧张时并未出现资金加速流出的情况，表明其对宏观流动性冲击不敏感。我们认为，这种稳定性来源于两个方面：首先，数字金融的发展使得很多零售型货币基金兼具消费和支付属性，投资者为了收益和便捷性将部分资金存储在货币市场基金；其次，机构投资者因免税动机和减少资本消耗动机，也会持有货币市场基金。因此，防范金融风险的关键是形成激励相容的机制，支持数字金融背景下的金融创新，保持市场的内在稳定性。尽管中国货币市场基金过去表现稳定，但随着时代和监管规则的变化，研究和监管仍需继续加强，以确保其长期稳定性。
赵雪研究员指出这篇文章选题前沿、创新突出，聚焦货币市场基金与金融稳定的关系，具有较强的现实意义。然而，文章在“数字金融发展”这一关键词的讨论上较为薄弱，数字金融的作用仅作为背景出现，未能深入探讨其对货币市场基金流动性的影响。结论部分也存在表述上的矛盾，特别是在宏观流动性冲击的影响上，文章前后似乎存在不一致的结论。文章对宏观流动性冲击的刻画方式过于简化，可能未能完全捕捉到市场环境的复杂性，且未充分考虑利率和监管等因素对基金流动性的影响。此外，样本选择可能导致某些结论的偏差，特别是对于女性和老年群体的影响分析。总体而言，文章为货币市场基金与金融稳定的研究提供了重要的视角，但在细节和政策建议方面还有进一步提升的空间。
吴辉航老师强调这篇文章聚焦中国货币市场基金与金融稳定的关系，具有重要的研究价值。这篇文章通过独特的数据和视角，揭示了中国货币市场基金的特点，并为金融稳定研究提供了有力的支持。他指出，关于回归分析中的流入变量，是否使用未来预期数据会更好，这样可以提高分析的预测能力。其次，样本外推的问题也值得注意，当前使用的蚂蚁平台样本可能无法完全代表所有市场情况，因此建议构建更具普遍性的消费行为指标。最后，关于宏观流动性冲击的代理变量，目前的零一变量可能过于简化，建议考虑使用更细致的流动性指标或其他相关变量，以更准确地反映市场的极端波动情况。
四位学者顺利分享报告了各自的研究思路与结构，本场平行论坛圆满结束。
（供稿人：中国社会科学院金融研究所 李俊成）
中国社会科学院国家金融与发展实验室设立于2005年，原名“中国社会科学院金融实验室”。这是中国第一个兼跨社会科学和自然科学的国家级金融智库。2015年6月，在吸收社科院若干其他新型智库型研究机构的基础上，更名为“国家金融与发展实验室”。2015年11月，被中国政府批准为首批25家国家高端智库之一。
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