6月13日，第四届数量经济与金融学前沿研讨会在华中科技大学经济学院407会议室举行。本次研讨会由华中科技大学现代经济学研究中心主办，邀请来自复旦大学、首都经济贸易大学、美国斯克兰顿大学、美国西彻斯特大学等高校的专家学者，围绕数量经济学、金融计量学、资本市场、公司金融、科技金融与金融政策等前沿议题展开深入研讨。华中科技大学经济学院副院长孔东民教授参加会议并致辞，会议由现代经济学研究中心主任欧阳红兵教授主持，学院相关教师和研究生参加了本次学术活动。
孔东民在致辞中对与会专家学者表示欢迎。他指出，2026年是“十五五”规划开局之年，中国经济正处于结构调整和深化改革的重要阶段，金融市场在扩大内需、发展新质生产力和推动高质量发展中承担着重要作用。本次研讨会聚焦数量经济学与金融学的理论前沿和现实问题，旨在促进不同研究领域之间的交流，为理解经济金融运行规律、完善金融政策与监管提供学术支持。
上午的首场报告由复旦大学经济学院金飞教授主讲，题目为“基于非高斯分布的空间自回归模型一致广义矩估计”（Consistent Generalized Method of Moments Estimation of Spatial Autoregressive Models Based on Non-Gaussian Distributions）。针对空间数据中常见的厚尾和异方差特征，金飞提出使用由非高斯分布启发的广义线性矩和二次矩构建空间自回归模型的GMM估计方法。报告从识别条件、相合性、渐近分布和最优矩选择等方面介绍了理论结果，并结合数值比较和蒙特卡洛模拟说明，该方法在保持计算简便性的同时，有望较传统估计方法获得明显的效率改进。
随后，首都经济贸易大学陈烨教授围绕“泡沫治理政策：反事实分析与处理效应推断”（Bubble Mitigation Policies: Counterfactual Analysis and Treatment Effect Inference）作报告。针对资产价格泡沫具有爆炸性动态、传统合成控制和反事实方法难以直接适用的问题，陈烨介绍了一个适用于爆炸性因子环境的反事实分析框架及相应的重抽样推断方法。研究以新西兰加息政策与住房市场为应用场景，利用澳大利亚城市作为控制组评估政策影响，展示了如何识别和检验泡沫治理政策的逐期及综合处理效应，为非平稳资产价格环境下的政策评价提供了新的计量工具。
美国斯克兰顿大学才静涵教授以“银行数字化转型与专利质押贷款”（Bank Digital Transformation and Patent Collateral Lending）为题作报告。研究关注创新型企业因缺少传统抵押品而面临的融资约束，以及金融科技能否改善无形资产融资。基于中国专利质押和商业银行数字化转型数据，研究发现，银行数字化转型与专利质押贷款发放规模显著增加相关，其中业务数字化转型发挥了重要作用。机制分析表明，数字技术能够增强银行的信息筛选和客户获取能力，且信息筛选渠道更为突出；进一步的半参数匹配分析表明，数字化转型还有助于提升银企匹配的内在价值。
华中科技大学经济学院储寅啸助理教授围绕“内生信息专业化与跨资产价格发现”（Endogenous Information Specialization and Cross-Asset Price Discovery）作主题报告。报告聚焦投资者信息获取、信息专业化与不同资产之间价格发现的相互关系，引导与会师生进一步思考信息结构如何影响跨资产交易行为与价格发现效率。
华中科技大学经济学院王璐颖助理教授报告的题目为“交易量会缓解还是放大错误定价”（Does Trading Volume Mitigate or Amplify Mispricing?）。研究基于美国股票市场数据，考察交易量、投资者注意力、意见分歧和错误定价之间的复杂关系。报告指出，交易量的经济含义具有状态依赖性：低交易量状态下，交易量更多反映投资者注意力；高交易量状态下，交易量更多反映投资者意见分歧。相应地，交易量对错误定价的作用取决于错误定价来源和交易量状态，既可能通过提升注意力缓解财报公告后漂移，也可能在高交易量状态下因意见分歧而放大部分错误定价。
下午的首场报告由美国西彻斯特大学郑大治教授主讲，题目为“专利无效与价值损失：来自中国企业的证据”（Patent Invalidation and Value Destruction: Evidence from Chinese Firms）。研究使用2003年至2024年中国上市公司的775起专利无效案例开展事件研究，考察专利权稳定性变化对资本市场的短期影响。研究发现，专利无效公告会引发显著的负向异常收益，且市场反应在企业规模、所有制、专利质量、专利类型和绿色属性等维度存在差异。报告还讨论了公告前信息泄露与公告后价格延迟调整现象，提出加强无效决定发布前的保密管理、提高核心专利风险披露透明度等政策启示。
湖北经济学院金融学院戴静教授围绕“科技金融政策与企业研发信息披露——来自创新积分制的证据”作主题报告。报告将科技金融政策、企业创新活动与研发信息披露联系起来，聚焦创新积分制这一政策实践，为与会师生讨论科技金融如何服务创新驱动发展、政策工具如何影响企业信息披露行为提供了新的研究视角。
华中科技大学经济学院魏杰副教授以“高维时间序列的因子调整Knockoff推断”（Factor-Adjusted Knockoff Inference for High-Dimensional Time Series）为题作报告。针对宏观金融时间序列中普遍存在的序列相关性和高共线性问题，研究提出FAR-Knockoff方法，通过预白化处理序列相关，并利用主成分分析剔除共同因子所导致的强相关性，从而在高维变量选择中控制错误发现率。理论分析与模拟结果显示，该方法能够在不依赖独立同分布假设的情况下保持稳健推断和较高检验功效；在美国债券风险溢价预测应用中，该方法以更精简的模型获得了较好的样本外预测表现，并识别出不同期限债券之间差异化的预测信号。
华中科技大学经济学院沈淑琳副教授作题为“误导性的价格发现：当过度反应被误认为领导地位”（Misguided Price Discovery: When Overshooting Is Mistaken for Leadership）的报告。研究指出，现有价格发现指标往往依据市场对永久性冲击的即时反应幅度判断信息领导地位，但在市场压力时期，这类指标可能将过度反应甚至反向调整误判为价格发现能力。为此，研究提出即时定价效率份额指标，以市场即时反应与长期有效价格基准的接近程度衡量价格发现贡献，同时惩罚反应不足和过度反应。模拟分析以及对美国股市闪电崩盘和比特币清算事件的考察表明，该指标有助于区分“调整更快”与“调整更准确”。
各场报告结束后，与会专家和师生围绕识别假设、估计方法、变量构造、因果推断、稳健性检验及政策含义等问题展开交流。讨论既涉及非高斯空间模型、高维时间序列和爆炸性过程等数量经济学方法，也涵盖数字金融、知识产权、价格发现、投资者行为与科技金融政策等现实议题。师生们普遍反映，不同研究方向之间的对话进一步拓展了与会师生对前沿方法及其金融应用场景的认识，实质性的学术交流对于各自研究的深入开展和成果发表大有裨益，希望现代经济学研究中心今后多多开展此类活动。
本次研讨会集中展示了数量经济学与金融学领域的最新研究进展，搭建了境内外专家学者与学院师生深入交流的平台。会议将严谨的计量方法研究与中国经济金融实践紧密结合，有助于深化对金融市场运行、企业创新融资和政策效果评估等问题的理解，也为学院推进相关学科建设、拓展学术合作和培养高水平经济金融人才提供了有益支持。
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