7月6日至7日，由上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院(SAIF)、中國金融研究院(CAFR)共同主辦的第八屆SAIF-CAFR金融研究夏令營(2025 SAIF-CAFR Financial Research Summer Camp)在上海交大徐匯校區(qū)成功舉辦。

夏令營主要面向國內(nèi)外青年學(xué)者、教師及博士生，旨在通過國際知名教授授課講解金融學(xué)術(shù)研究的國際前沿動態(tài)、分享相應(yīng)研究方法及思路，以幫助青年學(xué)者們在學(xué)術(shù)上的發(fā)展，助力中國金融學(xué)術(shù)研究及教學(xué)水平的提升。

金融研究夏令營廣受關(guān)注，海內(nèi)外眾多金融學(xué)者積極響應(yīng)，踴躍申請。夏令營最終錄取學(xué)員近百位，主要為國內(nèi)外知名學(xué)府的青年教授、博士生及研究人員，其中三分之一來自中國大陸以外的區(qū)域。

高金金融學(xué)講席教授、學(xué)術(shù)副院長嚴(yán)弘在夏令營開幕儀式上致歡迎辭。他回顧了夏令營舉辦的初衷，強(qiáng)調(diào)了夏令營平臺對促進(jìn)青年學(xué)者錘煉研究能力、提升學(xué)術(shù)質(zhì)量的積極意義，肯定了學(xué)員對金融學(xué)術(shù)研究的熱忱，并為學(xué)員介紹了本屆夏令營的授課師資。

本屆夏令營特邀三位知名金融學(xué)教授為學(xué)員授課，分別是：加州大學(xué)圣地亞哥分校拉迪管理學(xué)院金融學(xué)教授Rossen Valkanov；加州大學(xué)圣地亞哥分校拉迪管理學(xué)院金融學(xué)教授劉俊；康奈爾大學(xué)SC約翰遜商學(xué)院金融學(xué)教授叢林（按授課先后順序排列）。

在為期一天半的課程中，由Rossen Valkanov教授開場主講“宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊、預(yù)期與大規(guī)模投資組合 （Macroeconomic Shocks, Expectations, and Large-scale portfolios）”。

Valkanov教授帶領(lǐng)學(xué)員深入探討了兩個主題。他首先重點追蹤了近期關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊（如石油供應(yīng)中斷、特定投資技術(shù)變革、政府支出等）對信貸和股票市場影響的研究進(jìn)展；同時分析這些沖擊如何影響客觀預(yù)期與主觀預(yù)期（通過調(diào)查數(shù)據(jù)捕捉）以及實際價格表現(xiàn)，并揭示投資者預(yù)期形成機(jī)制。

在第二個主題中，他向?qū)W員著重展示如何運用最新方法論創(chuàng)新，在企業(yè)層面估算大規(guī)模最優(yōu)投資組合，并探討通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)拓展該研究的潛在路徑。

▲ Rossen Valkanov教授授課

隨后由劉俊教授主講了“因子結(jié)構(gòu)與風(fēng)險溢價（Factor Structure and Risk Premium）”。

劉教授的課程聚焦于資產(chǎn)定價的核心洞見：僅系統(tǒng)性風(fēng)險被定價，而異質(zhì)性風(fēng)險不被定價。他先從該洞見成立所需的假設(shè)與條件切入，并在此基礎(chǔ)上聚焦于異質(zhì)性風(fēng)險不被定價的前提。特質(zhì)風(fēng)險未被定價的條件在于最優(yōu)投資組合需充分分散化，但實證數(shù)據(jù)中該條件往往不成立。

劉教授帶領(lǐng)學(xué)員通過解析方法推導(dǎo)非充分分散化最優(yōu)組合下的風(fēng)險溢價，同時探討了當(dāng)最優(yōu)組合的市值服從帕累托分布時，異質(zhì)性風(fēng)險溢價同樣服從帕累托分布。劉教授最后分析闡釋了經(jīng)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)后，可據(jù)此解釋異質(zhì)性風(fēng)險溢價之謎。

▲ 劉俊教授授課

叢林教授則探討了“人工智能在經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融學(xué)中的應(yīng)用（AI for Economics and Finance）”。

叢教授首先定義了現(xiàn)代人工智能發(fā)展的兩大核心特征：在大型建模空間中實施目標(biāo)導(dǎo)向的端到端優(yōu)化，以及生成式預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。接著提出了大空間目標(biāo)導(dǎo)向算法（GOALS），并通過若干金融應(yīng)用案例，展示了GOALS如何實現(xiàn)多項核心功能，即高效靈活的投資組合管理、生成測試組合或潛在因子以評估現(xiàn)有定價模型/提升定價精度、以及在不同宏觀經(jīng)濟(jì)體制下分離高/低收益可預(yù)測性資產(chǎn)。

接著叢教授通過預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型與GOALS對經(jīng)濟(jì)個體優(yōu)化行為的有效捕捉，進(jìn)一步提出數(shù)據(jù)驅(qū)動的生成均衡概念，以支持反事實分析。

最后，他和學(xué)員分享了獨到見解：將AI智能體用于實驗或生成反事實數(shù)據(jù)時，需將其視為潛在區(qū)別于人類的?新物種?—既可替代人類又能與人類互補(bǔ)。因此有必要創(chuàng)立?AI行為經(jīng)濟(jì)學(xué)?及其理論基礎(chǔ)，這將成為未來研究的突破方向。

▲ 叢林教授授課

在為期一天半的課程期間，學(xué)員們展現(xiàn)出極高的參與熱情，課堂討論氛圍熱烈；授課結(jié)束后，學(xué)員與教授繼續(xù)就課程內(nèi)容進(jìn)行延伸探討，并對下一屆金融研究夏令營的舉辦表示了熱切期待。本屆金融研究夏令營取得圓滿成功。

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