7月18日上午，经管学院经济学暑期学校第四场报告邀请中央财经大学姜富伟教授讲授“金融科技与AI资产定价”。

姜富伟做报告

报告中，姜富伟首先回顾了传统资产定价发展历程。20世纪70年代，资产价格变动主要是由现金流驱动是学术界的主流观点。诺贝尔经济学奖得主罗伯特·席勒（Robert Shiller）发现“股价过度波动之谜”，指出现金流只能解释资产价格波动的小部分，资产价格波动主要由预期收益率变化决定。当今社会，数据已经成为第五种生产要素。新生成数据中的80%是非结构化数据。在传统经济、金融问题框架下，引入大数据就显得至关重要。尤其是在全球范围货币紧缩、俄乌冲突、地缘政治风险加剧背景下，这一需求就更加凸显。

之后，姜富伟进一步回顾了整个自然语言处理技术（NLP）的发展历程，指出近十年是文本分析技术的黄金时期。金融业界和学界已经意识到了大数据的重要性。在金融业界，全球最大资管公司贝莱德集团（BlackRock）的Aladdin系统已经可以实现分析文本报告、智能资产管理、智能风险预警、智能搜索推荐功能。国际著名投资机构摩根士丹利通过深度学习算法构造基金投资组合。机器学习、深度学习在金融领域投资的上升潜力远远大于人类。在学术界，罗伯特·席勒教授提出叙事经济学（Narrative Economics）的概念，指出预期、信息在市场参与主体、影响经济决策发挥重要作用，产生长期影响。

姜富伟结合中国资本市场特色，提出文本大数据视角可能有助于我们更好理解A股市场的暴涨暴跌，并以2022年3月16日A股、港股双双大涨为例，指出其内在原因是当天国务院金融稳定委会议内容向市场传递正面的情绪信号。这本质上是国家通过改变预期来调控国家宏观经济的一种政策工具。在“需求收缩、供给冲击、预期转弱”三重压力下，政策沟通工具已经成为一种常用政策工具。

姜富伟也介绍了自己在该领域的相关研究工作，比如，姜富伟等（2021）基于LM词典和word2vec算法构造并且开源了中文财经情感词典，姜富伟等（2021）研究了货币政策报告信息与宏观经济与股票市场的关系等，并进一步展望了文本、图像、音频、遥感数据等新型大数据在经典金融领域、气候变化、能源领域的潜在应用。

在最后的提问环节中，姜富伟就传统因子挖掘、文本分析技术、环境在经济金融应用前景等问题进行了细致的解答。此次学术讲座深入浅出，信息量大，与会师生均表示所获颇丰。