上海
7月6日至7日，由上海交通大学上海高级金融学院(SAIF)、中国金融研究院(CAFR)共同主办的第八届SAIF-CAFR金融研究夏令营(2025 SAIF-CAFR Financial Research Summer Camp)在上海交大徐汇校区成功举办。
夏令营主要面向国内外青年学者、教师及博士生，旨在通过国际知名教授授课讲解金融学术研究的国际前沿动态、分享相应研究方法及思路，以帮助青年学者们在学术上的发展，助力中国金融学术研究及教学水平的提升。
金融研究夏令营广受关注，海内外众多金融学者积极响应，踊跃申请。夏令营最终录取学员近百位，主要为国内外知名学府的青年教授、博士生及研究人员，其中三分之一来自中国大陆以外的区域。
高金金融学讲席教授、学术副院长严弘在夏令营开幕仪式上致欢迎辞。他回顾了夏令营举办的初衷，强调了夏令营平台对促进青年学者锤炼研究能力、提升学术质量的积极意义，肯定了学员对金融学术研究的热忱，并为学员介绍了本届夏令营的授课师资。
本届夏令营特邀三位知名金融学教授为学员授课，分别是：加州大学圣地亚哥分校拉迪管理学院金融学教授Rossen Valkanov；加州大学圣地亚哥分校拉迪管理学院金融学教授刘俊；康奈尔大学SC约翰逊商学院金融学教授丛林（按授课先后顺序排列）。
在为期一天半的课程中，由Rossen Valkanov教授开场主讲“宏观经济冲击、预期与大规模投资组合 （Macroeconomic Shocks, Expectations, and Large-scale portfolios）”。
Valkanov教授带领学员深入探讨了两个主题。他首先重点追踪了近期关于宏观经济冲击（如石油供应中断、特定投资技术变革、政府支出等）对信贷和股票市场影响的研究进展；同时分析这些冲击如何影响客观预期与主观预期（通过调查数据捕捉）以及实际价格表现，并揭示投资者预期形成机制。
在第二个主题中，他向学员着重展示如何运用最新方法论创新，在企业层面估算大规模最优投资组合，并探讨通过机器学习技术拓展该研究的潜在路径。
▲ Rossen Valkanov教授授课
随后由刘俊教授主讲了“因子结构与风险溢价（Factor Structure and Risk Premium）”。
刘教授的课程聚焦于资产定价的核心洞见：仅系统性风险被定价，而异质性风险不被定价。他先从该洞见成立所需的假设与条件切入，并在此基础上聚焦于异质性风险不被定价的前提。特质风险未被定价的条件在于最优投资组合需充分分散化，但实证数据中该条件往往不成立。
刘教授带领学员通过解析方法推导非充分分散化最优组合下的风险溢价，同时探讨了当最优组合的市值服从帕累托分布时，异质性风险溢价同样服从帕累托分布。刘教授最后分析阐释了经数据校准后，可据此解释异质性风险溢价之谜。
▲ 刘俊教授授课
丛林教授则探讨了“人工智能在经济学与金融学中的应用（AI for Economics and Finance）”。
丛教授首先定义了现代人工智能发展的两大核心特征：在大型建模空间中实施目标导向的端到端优化，以及生成式预训练基础模型。接着提出了大空间目标导向算法（GOALS），并通过若干金融应用案例，展示了GOALS如何实现多项核心功能，即高效灵活的投资组合管理、生成测试组合或潜在因子以评估现有定价模型/提升定价精度、以及在不同宏观经济体制下分离高/低收益可预测性资产。
接着丛教授通过预训练基础模型与GOALS对经济个体优化行为的有效捕捉，进一步提出数据驱动的生成均衡概念，以支持反事实分析。
最后，他和学员分享了独到见解：将AI智能体用于实验或生成反事实数据时，需将其视为潜在区别于人类的新物种—既可替代人类又能与人类互补。因此有必要创立AI行为经济学及其理论基础，这将成为未来研究的突破方向。
▲ 丛林教授授课
在为期一天半的课程期间，学员们展现出极高的参与热情，课堂讨论氛围热烈；授课结束后，学员与教授继续就课程内容进行延伸探讨，并对下一届金融研究夏令营的举办表示了热切期待。本届金融研究夏令营取得圆满成功。
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