聚焦“新金融”前沿，顶尖学者共话人工智能与金融发展 | 学术风向标

2026年10月31日，“2026新金融学术研讨会”在复旦大学管理学院政立院区举行。本次会议由复旦大学管理学院金融与财务学系主办，汇聚来自芝加哥大学、香港中文大学（深圳）、厦门大学、澳门大学、中国人民银行金融研究所、上海交通大学、上海财经大学、南开大学、香港城市大学等国内外高校及研究机构学者，围绕人工智能与金融数据分析、资产定价、绿色金融和家庭金融等前沿议题展开交流。

复旦大学管理学院李达三讲席教授李隽业教授担任大会主席，金融与财务学系系主任蒋肖虹教授致欢迎辞并主持主旨演讲环节。

△ 2026年10月31日，“2026新金融学术研讨会”在复旦大学管理学院政立院区举行

芝加哥大学修大成教授发表题为“Completions, Not Convictions: Can LLM Outputs Proxy for Human Expectations?”的主旨演讲，探讨大语言模型输出能否作为人类预期的有效替代。研究从分析师盈利预测、预测市场与家庭调查等场景出发，比较模型输出与人类预期之间的差异，发现直接使用模型预测替代人类预期，可能改变对市场反应和预期调整行为的判断。报告进一步考察提示方式、信息输入与校准方法的影响，指出评价人工智能在经济金融研究中的适用性，需要检验其能否保留具体研究所依赖的人类预期特征。

学术报告环节共有七项研究成果，结合不同市场与制度背景，呈现金融研究的新问题、新数据与新方法。

香港中文大学（深圳）张博辉教授发表题为“DEI Gangsters: Evidence from the Video Game Industry Worldwide”的学术报告。研究以全球电子游戏产业为背景，运用人工智能构建相关指标，考察多元化、公平与包容理念在产品开发中的实施与游戏销售表现之间的关系，并从开发成本与消费者偏好等角度探讨其作用机制，为理解企业社会责任实践的经济后果提供新的研究视角。复旦大学孙林从指标的测量与解释、企业采纳相关产品调整的动机、游戏销售生命周期及研究结论的适用范围等方面进行了点评。

厦门大学姜富伟教授发表题为“The POP Premium: Populism and the Cross-Section of Stock Returns”的学术报告。研究利用大语言模型与新闻文本构建民粹主义指数，分析企业对相关风险的不同暴露如何反映在股票收益中，并结合企业政治关联特征讨论其经济机制，为理解政治环境变化与资产定价的关系提供新的证据。上海财经大学王末从文本指标的测量准确性、汇率风险渠道、政治关联与风险溢价的联系，以及遗漏因子的影响等角度进行了点评。

澳门大学康文津教授发表题为“Momentum and Reversal on the Short-Term Horizon: Evidence from Commodity Markets”的学术报告。研究结合商品期货收益与交易者持仓数据，发现短期动量与反转可以在同一市场并存。通过区分与投机持仓变化相关的收益成分及其他收益成分，研究进一步揭示追涨交易、价格延续与反转之间的关系，并讨论其对中期动量策略的启示。复旦大学郭雳从收益分解的经济含义、交易机制识别、信号的实际可得时间及策略扣除交易成本后的表现等方面进行了点评。

中国人民银行金融研究所钱美君教授发表题为“The Real Effects of Green Financing: Evidence from China’s Pilot Program”的学术报告。研究以中国绿色金融改革创新试验区政策为背景，考察绿色信贷对企业环境表现与经营活动的影响。研究发现，试点政策推动绿色信贷增加，并伴随污染指标改善、环境信息披露质量提升及绿色创新增加，进一步从融资支持与银行监督两个渠道展开分析。中山大学杨昊晰从政策识别、环境指标测量、绿色信贷的新增融资作用与银行监督机制等方面进行了点评。

上海交通大学凃俊教授发表题为“Crowd Wisdom in Social Media: Investor Heterogeneity and Stock Returns”的学术报告。研究结合投资者行为与文本分析，区分关注公司信息的投资者和其他参与者，发现前者发布的公司相关讨论具有更强的收益预测能力。报告表明，识别“谁在发言”与“讨论什么”，有助于从社交媒体的海量信息中提取与企业价值相关的信号，深化对群体智慧与价格发现的理解。上海财经大学李江远从投资者信息能力的持续性、市场调整滞后的原因，以及意见领袖与普通参与者的信息贡献等角度进行了点评。

上海财经大学朱小能教授发表题为“Business Narratives and Exchange Rates”的学术报告。研究从商业新闻中提取叙事信息，考察其对汇率变动的预测能力，并讨论相关信息在投资组合配置中的经济价值。报告将新闻叙事与宏观基本面联系起来，为理解汇率与传统经济指标之间的关系提供了新的文本分析视角。复旦大学耿哲围绕叙事指标的信息含义、预测检验及长期汇率预测能力的经济解释等方面进行了点评。

香港城市大学何靖宇教授发表题为“Schrödinger’s Sparsity in the Cross Section of Stock Returns”的学术报告。研究提出贝叶斯分析框架，由数据识别哪些企业特征影响股票收益，以及相关特征选择的不确定性。研究发现，解释风险暴露所需的特征范围较广，而解释条件超额收益的特征相对较少，为高维资产定价中的变量选择与模型构建提供了新的思路。中央财经大学贾越珵从稀疏性学习相较于既有方法的增量价值、不同因子基准下的结果解释，以及特征函数的拓展等角度进行了点评。

本次研讨会围绕金融研究中的重要问题展开深入交流，展示了人工智能、文本分析与现代计量方法在金融领域的应用，也为高校及研究机构之间的学术交流与合作搭建了平台。

复旦大学管理学院