6月25日下午，3044am永利集团2025年专题学术讲座新时代新征程：“国家理财”新阐释系列学术创新讲座（第七期）暨“财经·格致”名家系列论坛第三十八讲在学院南路校区图配楼314会议室举行。本次讲座邀请到湖南大学金融与统计学院助理教授，清华大学金融学博士刘扬老师，分享主题为“Different Opinion or Information Asymmetry Machine Based Measure and Consequences”的讲座。讲座由3044AM永利集团张叶青副教授主持，校内外师生参加了本次活动。

在讲座中，刘扬老师深入探讨了金融市场中预期分歧的生成机制及其对市场流动性和资产定价的影响。研究团队创新性地利用机器学习方法，将预期分歧的来源区分为信息不对称（IA）和模型差异（DO），并揭示了二者对市场影响的异质性。刘扬指出：“传统研究往往将分歧视为单一变量，但我们的研究表明，区分其来源对于理解市场行为至关重要。信息不对称会降低市场流动性，而模型差异则可能增强流动性，这种效应在政策制定和投资策略中应当被充分关注。”

紧接着，围绕研究方法的核心框架，他系统阐释了相关创新点：一是通过构建多模型比较框架，量化了模型差异对预期分歧的贡献；二是利用信息集随机抽样技术，分离出信息不对称的独立影响；三是首次发现分歧对资产定价的非对称效应——高估股票的分歧加剧未来收益下跌，而低估股票的分歧则预示收益回升。研究团队通过美国市场1966-2022年的数据验证了上述结论，并在全球市场和中国市场进行了稳健性检验。

讲座最后，刘扬老师强调，该研究为理解市场异象提供了新视角。在算法交易盛行的当下，监管者需关注模型同质化可能引发的系统性风险；投资者则可利用分歧来源的分解优化组合策略。研究团队下一步计划引入文本分析技术，进一步贴近真实决策场景，并探索分歧形成的微观基础。

在交流环节中，与会师生就“模型差异的实操定义”“散户行为是否被纳入研究框架”“机器学习参数敏感性”等问题展开热烈讨论。本次讲座为金融学界提供了方法论创新范例，其“分源建模”的思路不仅适用于资产定价领域，对行为金融、市场微观结构等研究也具有启发意义，彰显了机器学习在解析复杂金融现象中的独特价值。

供稿：王屹森 张叶青 审核：赵国钦 编辑：王萌