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央行溝通溢價及其微觀機制和經濟后果研究——基于機器學習的新方法

時間:2024-11-13 17:46    來源:     閱讀:

光華講壇——社會名流與企業家論壇第6668期

主題:央行溝通溢價及其微觀機制和經濟后果研究——基于機器學習的新方法

主講人:武漢大學經濟與管理學院 李斌教授

主持人:西南財經大學中國金融研究院副院長 董青馬教授

時間:11月18日10:00-11:30

舉辦地點:格致樓618

主辦單位:中國金融研究院

主講人簡介

李斌,現為武漢大學經濟與管理學院教授、博導、金融系主任,兼任武漢大學教育發展基金會理事兼投資咨詢委員會委員、中國金融學年會理事等。研究方向為金融科技、投資管理和人工智能等。他具備金融+科技的跨學科背景與研究能力,在《Journal of Accounting Research》、《Artificial Intelligence》、《Journal of Machine Learning Research》、《管理科學學報》、《世界經濟》、《金融研究》、《中國工業經濟》、ICML、IJCAI等金融會計和人工智能類期刊會議上發表論文;出版英文專著一部《在線投資組合選擇:原理和算法》;主持國家自然科學基金等項目等項目多項,一項自科后評估為“特優”;依托科研成果開發軟件系統多套,獲得軟件著作權多項。

內容簡介

作為一種新型貨幣政策工具,央行溝通可以顯著影響我國資產價格,厘清其微觀渠道及經濟后果對于理解貨幣政策如何作用于實體經濟至關重要。本文從微觀企業視角出發,基于 95 個公司特征采用 LASSO 方法構建了微觀企業對央行溝通的暴露指標 MTE(Monetary Tone Exposure),并探究了企業層面的央行溝通溢價及其影響渠道和經濟后果。研究發現:(1)央行溝通溢價顯著為正,且主要來源于其中的經濟形勢信息,央行溝通暴露越高(MTE 越大)的上市公司股票回報越高;且該收益為承擔風險后的風險補償而非錯誤定價。(2)央行溝通風險溢價主要來源于其中包含的經濟增長預期,積極的經濟增長預期會對企業投資決策產生顯著的正向拉動作用。(3)該影響具有一定的異質性:在繁榮期,對增長預期更敏感(MTE更大)的企業會產生“政策預期效應”,下調預期并降低投資;在衰退期,這些企業會隨著央行溝通情緒的高漲而提振經濟預期,增加企業投資。本文的研究結論為理解央行溝通的微觀影響和完善我國宏觀調控體系提供了經驗支撐。

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