第二十届中国经济学年会的华南理工大学经济与金融学院专场202年12月5日下午在北大汇丰商学院229教室举行。报告会由顾庞主持。
第一位报告人是来自华南理工大学的张展培博士生，其报告的文章为《跨境投融资便利、资本外流与经济稳定》。报告从跨境投融资便利、三经济体DSGE模型、资本外流冲击与经济稳定分析等多个角度阐述了此次研究的动机和内容。
张展培
张展培从跨境投融资便利化下的资本流动骤停、资本外流风险的背景引入本次的主题。历史经验显示，金融开放背景下的跨境投融资便利化可能会加剧资本外流，造成外汇储备下降和本币贬值。市场恐慌引起的大规模资本外逃甚至会引发系统性风险，诱发金融危机并波及实体经济。1982年的拉美债务危机、1994年墨西哥比索危机、1997年亚洲金融危机以及1999年巴西金融危机等，诸多新兴经济体国家的金融自由化实践大多都以跨境资本外逃迎来金融危机收尾。而长期以来，香港由于其资本自由的货币体系以及为外资所熟悉的法律体系，吸引了大量外资企业来华投资。在该背景下，现阶段构建我国的金融开放理论模型应该考虑“香港路径”作为我国资本流动渠道的重要作用、反映我国在粤港澳大湾区背景下“一个国家、两种制度、三种货币”的典型特征、体现内地和香港经济上相互依赖的“中国特色”。
张展培构建了一个包含内地、香港、美国的三经济体DSGE模型来研究内地、香港、美国不同经济体间在不同的跨境投融资便利程度下，资本外流冲击对经济稳定的影响。该研究的主要创新在于探讨了内地与不同经济体之间不同跨境投融资便利程度下，潜在的资本外流冲击对我国经济稳定的影响，同时在多经济体模型中考虑了香港地区作为小型经济体对大型经济体（即美国和内地）的非对称影响。
张展培的研究结论如下：总体来说，内地与香港跨境投融资便利化下，资本外流冲击对受冲击经济体产生的经济不稳定影响更弱。而内地与美国跨境投融资便利化下，资本外流冲击对受冲击经济体产生的经济不稳定影响更强。中国的金融开放应优先考虑内地与香港的跨境投融资便利，其次再考虑与世界其他经济体的跨境投融资便利。因此，我们应该谨防两地市场发生因大规模恐慌情绪而导致的资本外逃，做好预期管理。加强市场沟通和预期引导，是维护两地市场稳定的关键。
评论人孙希芳对张展培提出了评论。她认为这篇文章的选题新颖并且具有重要的理论和政策意义。当前我国金融开放不断深化，跨境投融资便利化作为中国金融开放的核心内容，其引致的跨境资本流动也愈加频繁。因此亟待研究跨境投融资便利化、跨境资本流动影响我国经济稳定的机制。香港作为国际金融中心和我国对外开放窗口，是我国资本流动的重要渠道，探讨我国的金融开放不应该忽略香港的作用。
第二位报告人是来自华南理工大学的茹璟，其报告的文章为《基于随机森林算法和模糊信息粒化的汇率预测组合模型研究》。该报告从文献综述、汇率预测组合模型、模型对比和误差分析等多个角度阐述了此次研究的内容动机。
茹璟
茹璟表示，本次研究的目标是利用智能算法，提升汇率预测精度，为跨境资本流动和汇率风险防范提供参考依据。报告采用的研究方法是引入机器学习前沿领域的随机森林算法RF，结合模糊信息粒化FIG，构建具有更精准汇率预测能力的组合模型。研究的意义在于随着人民币国际化和汇率市场化不断深化，汇率双向波动加强，精准预测汇率对宏观决策和微观主体都具有重要意义。
本次研究的主要贡献在于通过机器学习领域的随机森林（RF）智能算法，运用合理分配权重的组合模型实现算法间的优势互补，提升汇率预测的精度。采用模糊信息粒化（FIG）算法解决单点预测和预测周期固定的问题，实现汇率的可变周期的区间预测，且区间均值比点预测更加精准。研究借鉴了机器学习智能算法技术，并将其运用到金融学预测中。这种融合前沿算法和经济基本面指标的汇率预测组合模型，弥补了单一模型各自的局限性，能对变量的重要性进行评分，利用决策树多路径并行的优点能达到较快的训练和预测速度，且能避免大数据过拟合和欠拟合的问题。在当前复杂经济形势下，建立一个有效的汇率预测机制，更好地度量和预测汇率波动对于防范汇率风险尤为重要。
茹璟最后对文章作出了总结：第一，汇率预测组合模型相对单一模型的预测精度明显提升，各误差评价指标均相应减小，体现了组合模型的优越性。经过PCA降维后，基于RF和FIG构建的组合模型其汇率预测精度分别优于常用的ARIMA、GARCH、SVR单一模型15.5%、16.7%和36.6%。另外，本文基于RF计算各单一模型与宏观经济变量对人民币汇率变化的相对权重，发现美国GDP、中国一年期国债利率、中国M2和美国CPI是导致人民币汇率波动相对影响较大的四个因素。第二，本文使用FIG算法对人民币汇率时间序列数据进行模糊化处理，使用组合模型对粒子输出的汇率波动范围进行分析，预测人民币汇率的波动区间，以区间均值作为最终预测值对比点预测更接近真实值。当时间窗宽度为三个月时组合模型预测性能最优，且其误差有随着时间窗口延长先增大后减小的趋势。可以根据研究目的，通过修改FIG时间窗宽度变换预测的时间周期，满足短、中、长期不同时间维度的预测要求，还可以模拟汇率波动区间，具有现实意义。第三，ARIMA模型、GARCH模型、SVR模型分别作为参数线性模型、参数非线性模型和非参数模型中运用最广泛的模型，对人民币汇率预测效果较好且拟合优度依次下降，但是参数模型和非参数模型分别只在某特定时间段拟合效果较好。组合模型适用于短中期汇率预测，特别是在国际金融风险不断增大的背景下，汇率波动较大的时期，组合模型对于汇率的精准预测更具优势，体现了汇率预测组合模型的优越性。
第三位报告人是来自华南理工大学的Zhenxi Chen，其报告的文章为《Uncovering Herding from Global Financial Cycles: Evidence from Shanghai and Hong Kong Stock Exchange》。报告从Theoretical Model、Methodology and Data和Estimation Results等多个角度阐述了此次研究的内容。
Zhenxi Chen
该研究的主要内容是金融市场中的羊群效应，即herding effect，这是导致泡沫和崩溃的非理性繁荣的一个关键特征。现有的文献侧重于在一个特定的金融市场中进行羊群活动，似乎这个市场是封闭的、独立的。文章分别研究和比较了上海证券交易所和香港证券交易所。
此次研究得出以下几点结论：利用香港和上海证券交易所的指数，即使在考虑了全球金融周期和市场间联系之后，也无法证明这两个市场存在羊群行为；在金融危机期间，上海证券交易所比香港证券交易所表现出更强的羊群效应。在两个市场中，应侧重于基本因素的市场色彩，减少非理性的羊群行为。
评论人茹璟对Zhenxi Chen提出了一些建议，例如摘要应提炼更有意思的结论；本研究可能忽略了一些因素如互联互通制度；以及未来可以探讨为什么香港市场在平静期会有更强的羊群效应。
第四位报告人是来自华南理工大学的孙希芳，其报告的文章为《政府隐性担保预期与银行理财产品定价》。报告从理论分析与假设假设、实证模型设计等多个角度阐述了此次研究的内容。
孙希芳
截止2019年年末，我国商业银行发行的非保本理财产品的存续余额达到23.4万亿元，2017年年末保本理财规模存续余额达到7.37万亿。2019年债券市场发行量为27万亿，债券市场托管量为87万亿元，沪深A股票市场总市值分别为59万亿。银行理财产品市场作为我国金融市场的重要组成部分，成为影响我国金融资源配置的重要渠道。银行理财产品的定价机制是否合理，关系到银行理财产品市场是否能引导资金合理流动，是否能实现金融资源有效配置。因此亟待研究的一个问题是银行理财产品如何定价。
孙希芳的研究利用2015年4月到2018年12月间发行的12多万款银行理财产品的样本，主要研究了以下两个问题：第一，银行理财产品市场是否形成了对风险定价的机制；第二，投资者的政府隐性担保预期是否影响了银行理财产品定价，是否会扭曲银行理财产品市场对风险定价机制。
该研究意义在于：虽然商业银行理财产品市场是否形成对风险定价的机制这一问题具有重要的理论和实践意义，但鲜有文献对此进行研究。我国金融市场投资者存在着政府隐性担保预期。已有文献研究了企业债、地方政府融资平台债务和信托贷款中的政府隐性担保预期问题，但是尚没有文献对商业银行理财产品市场中存在的政府隐性担保预期进行研究，本文的研究填补了这一空白。本文进一步研究了“资管新规”对银行理财产品定价机制的影响，发现旨在打破刚性兑付和增加信息透明度的“资管新规”的出台的确提高了银行理财产品收益率对产品风险的敏感度，并降低了政府隐性担保预期对银行理财产品定价的影响，因而具有积极的政策效果。
最终，孙希芳对本次展示作出了以下总结：第一，风险等级越高的银行理财产品的收益率越高，因此我国商业银行理财产品的收益率反映了其风险因素。这一结果在一定意义上说明，我国银行理财产品市场形成了对风险进行定价的机制；第二，本文发现政府隐性担保预期会降低银行发行的理财产品的收益率。相比于其他银行，投资者对中央政府、地方政府为第一大股东的银行具有更强的政府隐性担保预期，因此能够降低这部分银行发行的理财产品收益率；第三，政府隐性担保预期影响了银行理财产品市场对产品风险定价的机制，降低银行理财产品收益率对产品风险的敏感度。本文进一步研究了旨在打破资产管理类产品中的刚性兑付的“资管新规”对商业银行理财产品定价机制的影响。实证结果显示，“资管新规”的出台提高了银行理财产品收益率的风险溢价，同时弱化了政府隐性担保预期对银行理财产品定价机制的影响。
撰稿、摄影：顾庞（北京大学汇丰商学院）
