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随着大数据革命和数字经济时代的来临,利用文本数据、实验数据、统计调查数据等测度经济主体心理因素及其影响,已成为经济学、金融学、会计学、社会学以及政治学等学科的一个热门领域。


1月28日,邹至庄经济研究院学术沙龙——“经济主体心理因素测度与经济分析”研讨会在厦大经济楼举行。本次研讨会由教育部人文社会科学重点研究基地厦门大学宏观经济研究中心、NFSC“计量建模与经济政策研究”基础科学中心联合主办,旨在从基本方法、基础理论和交叉应用等角度探讨如何科学测度经济主体心理因素并将其应用于经济学实证研究,探索学科内部交叉合作的可能性。研讨会采用线下线上并行的模式,近百人线上参会。

主题报告



经济学心理测度与实证研究

洪永淼教授

洪永淼教授首先为大家介绍了经济学的研究对象,即经济主体,具有的“反身性”性质。经济主体具有意识与思维能力,不能简单套用理性经济人假设,需要将情绪情感因素引入经济学框架。接着,他用丰富的案例解释了经济学与社会科学中大量存在的心理因素,并回顾行为经济学发展,以时间顺序梳理心理因素进入经济学研究框架的过程。为测度经济学心理因素,可以使用统计调查数据、心理学和实验经济学、非结构化大数据三种测度手段,其中,非结构化大数据需要结合人工智能方法。最后,洪永淼教授展示了心理因素与经济学科结合的三个重要科学问题并具体讨论了未来研究方向。


主题研讨




1. 个体信念和预期的实证和实验研究

蔡熙乾 教授

蔡熙乾教授首先对个体信念进行了简要的介绍,从传统经济学和行为经济学的差异入手介绍“motivated belief”的重要意义,认为信念会对个体的自我认知和个体的世界观产生影响,接着,蔡教授介绍了三项与个体信念有关的研究,通过实验研究和实证研究的方式解释了人们对空气污染的认知程度、人们对全球化的认知程度以及朋辈的刻板印象对个体不同行为的影响,反映了个体信念的重要意义。此外,蔡教授还针对实验设计、数据获取、数据处理等方面的问题进行了准确、简要的回复。


2. 基于经济实验和机器学习的个人行为特征预测

李智 副教授

李智副教授首先对实验经济学的概念进行了介绍,认为通过实验这种浸入式的方式,我们可以更好的收集人们的特征,再对人们的行为进行有效预测。接下来,李智副教授对经典的经济学实验进行了简要介绍,并汇报了邀请学生们参与到这些经典实验中后所得到实验结果。最后,李智副教授通过《公共物品贡献行为预测》、《大类招生背景下专业选择指导》、《基于经济实验评估个人特征的普惠信用评分》三个案例汇报了实验设计的方法、实验数据的获取和实验的意义,如可以通过对中学生、大学生群体的实验获取学生个体特点,从而实现学生职业选择以及就业匹配推荐、学生心理健康预警,反映了实验经济学重要的现实意义。


3. 市场心理驱动金融市场的变化吗?

周颖刚 教授

周颖刚教授先用两个引例展开阐述,并进一步对MarketPsych数据进行介绍,着重介绍了Thomson Reuters MarketPsych Index(TRMI)。而后,他介绍了三大应用,一是投资者情绪与加密货币收益率。他们借助货币个体层面的情绪指标TRMI,研究发现投资者情绪越高,未来加密货币的收益更高,但在84周后情况出现反转。投资者情绪对市值大、流动性好的加密货币影响更为显著,新闻情绪和社交媒体情绪在驱动加密货币收益率方面也存在差异,而正是外推信念形成了投资者对于加密货币的情绪;二是风险传染、避险与投资者情绪。研究基于条件在险价值(CoVaR)测度风险传染或风险对冲的强度,探讨是投资者情绪还是全球疫情恐慌驱动了资产尾部风险传染;三是投资者情绪与全球金融市场溢出。研究介绍了如何将系统风险溢出网络分解成不同周期下的风险溢出网络以及分析金融网络、经济网络和情绪网络对不同周期下的系统风险溢出的影响,还检验了基本面和投资者情绪在全球金融市场中扮演的角色。


4. 主观预期、客观预期与资产价格

陈坚 教授

陈坚教授首先介绍了资产定价的核心问题及两大分支。由于前有关于理解“投资者如何形成主观预期,以及其与客观真实的预期有什么差异”的研究都是试图找到衡量预期偏差的更好代理变量,陈坚教授试图探讨直接考察主观预期和客观预期对资产价格的影响。他进一步分享了其拟研究的问题及相关思路:第一,在客观预期与资产价格方面,由于机器交易能够减少投资人的主观信念偏差,减少资产价格中的错误定价,所以研究拟探讨机器人交易能否使得股票在错误定价方面与其他由非机器人交易的股票存在较大差异;第二,在主观预期与资产价格方面,研究拟探讨投资者如何形成主观预期,对信息如何作反应,并如何影响资产价格。陈坚教授拟采用Survey of Professional Forecasts的数据,构建一系列Revisiont变量进行回归。


5. 基于多源数据的宏观实时预测

郑挺国 教授

郑挺国教授认为,多源数据实际上正是大数据的一个具体展现形式,它可以对传统官方统计数据形成的监测进行补充,使之更具有时效性与预测能力。

郑教授介绍了包括经济周期监测、GDP实时预测、通货膨胀预测、经济风险测度、监测指数构建等诸多方向的研究问题。随后他介绍了在研究中将运用的高维混频动态因子模型(DFM)、高维正则化混合数据抽样方法(MIDAS)、分位数回归方法和结合了动态平均方法的时变参数模型几种方法,并简要阐述了使用这些方法的基本逻辑。

报告后,在场的其他老师也提出了一系列意见和建议,包括使用自适应基层的方法处理数据源交互影响下的权重选择、明确即时数据的具体使用意义等。


6. 心理因素与宏观经济波动

薛涧坡 教授

薛涧坡教授主要介绍了三种心理因素驱动经济周期的理论框架。第一种理论认为经济波动完全由心理因素决定,与经济基本面无关。第二种理论认为经济结构本身是不稳定的,完全外生的信念冲击改变了经济收敛至稳态点的路径导致了经济波动。其三认为宏观经济出现波动的原因在于个体对消息预测的实现情况。薛教授介绍了该理论研究在识别“消息”和建模上面临的困难,并介绍了“见贤思齐”效应和(消费)习惯养成等心理因素在解决建模困难方面的贡献。

最后,薛教授还说明了现阶段宏观经济研究心理因素作用机制的挑战:(1)如何用微观数据为宏观研究提供研究动机;(2)如何在宏观视角下识别心理因素;(3)如何将心理因素与宏观模型相结合,为经济政策研究提供分析框架。


此外,中南大学刘辉教授、厦门大学经济学科李嘉楠、纪洋、耿森、吴朦、王佑安等教师也参加研讨会并踊跃参与讨论。


七场学术讲座结束后,洪永淼教授为本次研讨会进行总结发言。洪教授指出,七场报告从不同角度围绕经济主体心理因素测度与经济分析应用展开,显示了心理因素在经济学研究中的重要作用。经济学科的研究应聚焦经济学的根本性问题,开展有组织科研,强化学科交叉,迅速形成研究团队。非结构化大数据与经济理论建模是经济领域重要的研究方向,需要学科间的交叉合作。最后,洪教授期望今后定期开展学术研讨,加强院校合作,引领领域发展,产生学派影响。


(邹至庄经济研究院  林安语)