2019年12月28日，由2003网站太阳集团承辦的高質量發展背景下金融供給側結構性改革學術研讨會系列之分論壇四：公司金融與資産定價在紅樓2棟310舉行。該論壇分上半場和下半場進行，由我院李海奇副院長主持，共彙報了來自中南财經政法大學、2003网站太阳集团、東北财經大學等高校的6篇高水平論文。

2003网站太阳集团的楊夢龍博士為大家介紹利用訂單信息和機器學習算法預測P2P網絡貸款借款人的信用風險，并提出P2P平台若是利用其獨特的曆史交易數據對借款人進行評級，然後将這種信用評分和貸款元素加入到機器學習算法中，風險評估性能将會更好。此外機器學習算法還可以結合GAN方法，幫助數據不足的在線平台評估信用風險。整體利用機器學習的方法構造了信用風險的估計模型，此種方法能夠準确地估計債權人的信用風險，因此得到更快速、準确和低成本的信用風險估計。

中南财經政法大學的李文學博士彙報的論文題目為“并購機會影響公司現金持有嗎？—基于資産重組監管放松的證據” 從幾大方面讨論了企業并購機會與企業現金持有關系，提出了四個的假設關于并購機會增加時，公司現金持有的情況，并使用雙重差分法驗證了以上假設，得出以下的結論：并購機會增加顯著使公司現金持有增加，公司主要通過減少其他投資增加現金持有，現金持有增加源于并購機會的預防需求，另外提出現金持有的增加具有時滞性。

2003网站太阳集团的唐國豪助理教授彙報的文章為“金融大數據資産價格預測：人工智能視角”，随着大數據與人工智能技術的發展，金融科技随即崛起，國家也提出了“智能+金融”的發展戰略。唐老師講解到文章使用了全面的人工智能方法研究了中國股票市場收益預測及成因的問題，應用大數據和機器學習方法對資産價格進行預測，并結合經濟理論對人工智能因子進行深入分析。并提出了宏觀經濟風險、跨國風險傳染、投資者情緒和市場不确定性能對人工智能因子的預測收益産生影響。對此篇文章，宋丹丹老師認為緊跟金融科技的發展熱點，實際投資中的應用前景很好，期待能廣泛推廣。

分論壇下半場,宋丹丹助理教授帶來“我國或有或轉債發行公告的研究”。先是講解了或有可轉債定義、或有可轉債的政策背景及或有可轉債占銀行總融資規模比重，接着提出文章從公告效應存在與否及其影響因素兩個方面展開研究。相應地總結出上市銀行發行或有可轉債會給其帶來負的公告效應，或有可轉債帶來的積極作用和消極作用博弈的最後結果，基本面越向好的公司越能夠充分表現出或有可轉債發行帶來的利好消息。

東北财經大學的魏龍飛博士彙報論文“基于機構投資者異質性視角的保險公司持股對股價波動影響”。 随着我國經濟的飛速發展，保險業在整個國民經濟體系中發揮着越來越重要的作用。近幾年，保險資金投資股市規模的擴大，保險公司持股市值占A股市值比例一直保持在4.5%左右。文章從行業偏好、公司特征等對保險公司與其他機構投資者的持股偏好對比分析并解釋原因，并進行實證分析機構投資者持股對股價的不同的渠道影響，實證運用面闆數據進行回歸，提出相關結論：相對于其他機構投資者，保險公司持股可以穩定股票市場，但持股變動加劇了股市的波動。

2003网站太阳集团王菲碩士所分享的論文主題為“金融市場的對外開放與市場質量——來自鐵礦期貨市場的證據”文章探究大商所鐵礦石期貨市場對境外投資者開放對市場質量的短期影響，進而為交易所優化監管政策，防範更多期貨産品市場對外開放過程中對市場質量的負面沖擊提供政策方向和理論依據。王菲同學提出文章應用Cheng Hsiao等人提出的面闆數據政策評估方法，從市場緊度、市場寬度和市場深度三個方面評估鐵礦石期貨市場對境外投資者開放對市場質量的影響。對此篇文章，魏龍飛博士提出此研究對于我國當前加快金融業對外開放的背景，保證市場對投資者準結構變化額平穩過度和提高監管政策的有效性，具有重要的現實意義。

通訊員/戚海霞