2022年11月29日晚，伟德客户端資本金融系2022年秋季學期第五期讀書研讨會通過騰訊會議的方式成功舉行，朱曉武老師、洪智武老師以及2022級金融專碩和學碩的同學參加了此次研讨會。本期讀書會以朱曉武老師推薦的2022年發表于JFE上的論文《Market efficiency in the age of big data》為主要的研讨内容，2022級金融專碩周楊、甘彤、王睿君三位同學為本次讀書會進行了主題報告，之後朱曉武老師和洪智武老師進行了點評。
首先是由三位金融專碩同學為大家分享這篇論文所講述的主要内容。
周楊同學先為大家講解了這篇論文的引言和在高維環境下的貝葉斯定價問題。她首先用中美兩國股票市場的一些實證結果作為引入，為大家直觀展示了在過去的30年，學術界提出的大量樣本内顯著的因子和異象在樣本外都無法維持的現象，這也是這篇論文想要重點論述的問題。此外，她還具體講解了本文的數學模型設計、假設和相關推論，并且對比分析了在理性預期、投資者OLS學習以及投資者貝葉斯學習的假設下推導出的股票收益可預測性的不同之處。
之後甘彤同學為大家講解了這篇論文的漸進分析和有限樣本的模拟分析部分。這一部分通過數理推導論證了收益在樣本内具有可預測性，但在樣本外并不具有可預測性的情況。通過模拟研究，這篇論文發現随着預測因子J的數量的增加并趨向于觀測值N時，回歸所得的調整後的R平方也逐漸上升，樣本内回報的可預測性增加。如果投資者學習的時間更長，那麼回報的可預見性會變得更弱。通過其他各種不同的檢驗所得結果都與之前的結果相符。
王睿君同學為大家講解了這篇論文的稀疏性分析、實證檢驗、結論和可拓展的研究方向的部分。除了考慮統計上的最優性之外，投資者縮小系數并對其預測模型施加稀疏性可能還有其他原因。例如，如果觀測變量的成本很高，投資者可能傾向于放棄一個隻提供關于現金流的微弱信号的變量。樣本外的收益的可預測性可以幫助解釋投資者在其現金流預測模型中是否采用了過度收縮或稀疏性。實證分析部分進一步印證了之前的分析，即投資者在高維環境中的學習會導緻樣本内和樣本外可預測性之間的顯著差異；并且由風險溢價或行為偏差引起的錯誤定價，所導緻的橫截面預期收益的變化是要由樣本外投資組合的回報來顯示。這篇論文的主要結論就是投資者對現金流預測模型參數的學習導緻樣本内股票收益中出現了可預測的成分，這些成分反映了投資者的實時估計誤差和他們在高維環境中為減少該誤差而應用的收縮。當投資者面對大量可能的資産現金流預測指标時，回報率可預測性的樣本内檢驗就失去了經濟意義，研究人員應該更加重視樣本外檢驗。
三位同學的分享結束後，朱曉武老師、洪智武老師先後做出了點評和指導。朱曉武老師肯定了同學們閱讀這篇論文時所付出的努力，他指出這篇論文是有一定難度的，但其意義非常重大，它為決策者面臨的市場中的高維預測問題提供了一個新的視角。随着潛在預測因子的維度增加，投資者的學習問題也會變得更加困難，不過未來可以講機器學習、人工智能等技術應用到其中幫助人們做出決策。朱曉武老師還通過這篇論文為同學們之後的論文寫作做出了指導。洪智武老師指出，在如今大數據時代下，這篇論文具有非常重大的價值，它提出了投資者如今在現實世界中可能面臨的高維預測問題，強調了樣本外檢驗的重要性，值得同學們認真研讀、思考和消化。
在分享、講解與交流的過程中，同學們都獲得了很大的收獲，對大數據時代下的股票收益的預測問題有了更全面、更深入的理解。相信此次的讀書會分享以及老師的講解為同學們今後的學習以及論文撰寫都頗有裨益。
文、圖/資本金融系、國商會計黨支部
