财经社交媒体深刻重塑信息传播格局的背景下，如何从投资者视角有效提取上市公司之间的关联关系，已成为识别市场动态和资金流向的关键。本文采用雪球网百万用户近8500万条社交媒体大数据，利用文本分析构建基于社交媒体的A股上市公司关联网络，研究关联股票间的动量溢出效应。研究结果表明：(1) 社交媒体关联股票加权收益率对目标股票收益具有显著为正的预测能力，且该结论在控制各类公司关联动量后仍然保持稳健，据此构建的等值加权多空策略可产生约36个基点的日平均收益。(2) 经济机制检验发现，关联股票加权收益率越高，目标股票的散户买入、主动性买入订单越多，并且在套利摩擦更高的股票中，动量溢出效应越强，支持了注意力溢出与有限套利驱动的错误定价的理论解释。(3) 进一步分析表明，投资者情绪越高、预测期限越短，动量溢出效应越强；该效应在考虑交易成本、采用不同关联测度方式以及纳入多源社交媒体平台后依然显著。本文揭示了互联网时代下基于社交媒体的公司关联的独特价值，可为监管层实时研判公众认知和防范金融市场风险传导提供更高频、前瞻且准确的依据，对二级市场投资决策亦具有重要参考意义

企业非效率投资是影响资源配置效率和经济高质量发展的重要因素。已有研究多聚焦于公司治理、外部监管等传统因素对非效率投资的影响，鲜有研究关注行为金融的纠偏是否有助于缓解非效率投资。本文以中国A股上市公司为研究对象，考察人工智能应用所产生的行为金融纠偏对企业非效率投资的影响及其作用机制。研究发现，企业人工智能应用可以显著降低非效率投资程度，在进行了一系列稳健性检验，尤其是控制了公司战略选择这一潜在解释因素后，本文结论依然稳健。机制检验表明，人工智能应用主要通过改善管理层非理性行为缓解企业非效率投资，体现出人工智能技术在认知优化和行为纠偏方面的独特作用。进一步分析未发现人工智能改善公司治理水平的证据，揭示了人工智能应用的边界与局限性。本文丰富和拓展了行为公司金融的研究文献，也为优化提升企业投资效率提供了经验证据。

工商、财务、电子商务都是相辅相成，不是孤立存在的。电商平台的财务管理更加严谨和高效，支付宝从电商财务开始，已演变成全国的金融货币系统。电商财务与数字金融相互促进，共生共荣；两者是“需求驱动创新”与“技术反哺生态”的共生关系。 电商面临的核心财务问题——信任（买卖双方不信任）、效率（资金流转慢）、成本（对账清算复杂）——正是数字金融最初要解决的痛点。 电商财务以业务为导向，与会计分录无关，退款授信主要靠数字证书，而非人为签字！传统财务要财务经理签字、出纳签字、总经理签字，效率极低！

中共二十届三中全会强调要健全高质量充分就业促进机制，就业是最大的民生，如何扩大就业对社会稳定和经济发展意义重大。本文基于投入产出表数据构建企业宏观层面的数字化转型指标，并基于中国31个省份代表性报纸构建中国省级行政区经济政策不确定性指数，考察企业数字化转型对经济政策不确定性与劳动力就业规模关系的影响。研究发现，经济政策不确定性对劳动力就业存在破坏效应，数字化转型能够有效缓解经济政策不确定性对劳动力就业的不利影响。机制检验发现，数字化主要通过减弱企业对经济政策不确定性的感知度、缓解企业融资压力和减弱企业金融化动机的途径缓解经济政策不确定性对劳动力就业的破坏效应。异质性分析表明，这一缓解作用在东部地区、知识产权保护强地区和国有属性企业效果更强。此外，数字化转型对第三产业和中高技能劳动力就业规模的缓解效果更强，有助于提升就业质量。本文基于企业数字化角度为高效减轻经济政策不确定对劳动力就业的破坏效应提供了新的经验证据。

通货膨胀如何影响资产价格？经典的“债务-通胀”渠道认为，通胀将降低债务的实际价值并将财富由银行转移至企业。而本研究发现，不同监管环境下通胀会引起银行和企业间非单调的价值转移。理论分析结果表明，在债券违约率更高、回收率更低的松监管环境下，通胀使得回收率上升，实际价值从企业向银行转移；在违约率较低、回收率较高的严监管环境下，通胀使得名义债务贬值，实际价值从银行向企业转移。本文利用1994-2025年的A股数据，提供了支持分析的经验证据：08金融危机引发对银行监管的关注和巴塞尔Ⅲ导致了银行价值对通胀的暴露由正转至长期为负，而影子银行的发展又重新降低了银行对通胀的负向暴露。基于DSGE的量化模型中，货币政策与通胀冲击会产生符合分析的价值转移结果。本文为通胀对资产价格和实体经济的影响提供了一个新的研究视角，为货币政策制定与银行监管提供了重要的关注对象和货币非中性的证据。

随着互联网经济的发展,互联网评论渗透在人们生活的方方面面。为了研究Twitter上关于新能 源汽车的大量评论情绪是否是TESLA的股价波动产生的原因, 本论文假设从Twitter收集到的用户情绪 数据与TESLA股票市场价格相关。并采取CS新能车指数399976和Twitter上的关于新能源汽车的评论情 绪数据与CS新能源车指数的股价数据进行格兰杰因果检验。研究结果表明中国投资者情绪是指数价格 变化的主要原因,且投资者对新能源汽车指数的正面冲击是短期的,长期来看情绪对股票价格的影响将 会消失。

随着中国经济转型与绿色发展的深入，绿色全要素生产率逐渐成为衡量区域绿色发展与经济效率的重要指标。本文基于2006—2022年中国279个地级市的面板数据，通过双重差分模型实证分析了科技金融对绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距的影响。研究发现：（1）科技金融显著提高了绿色全要素生产率并缩小了绿色全要素生产率区域差距。（2）科技金融可通过提升财政投资力度与绿色基金规模助力绿色全要素生产率提升与绿色全要素生产率区域差距的缩小。（3）科技金融对绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距存在城市规模、城市特征与地理区域的异质性影响。（4）科技金融对绿色全要素生产率存在显著的正向空间溢出效应，对绿色全要素生产率区域差距存在显著的负向空间溢出效应。研究不仅从绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距的角度深化了科技金融影响的研究，也为理解科技金融对区域协调发展的作用提供了理论依据。

本文以沪深港通交易制度实施为准自然实验，选取2011-2023年沪深A股上市公司数据，探究金融开放对企业产品竞争力的影响机制。研究发现：（1）沪深港通交易制度的实施显著提升了企业的产品竞争力，此结论经过一系列稳健性检验后仍成立；（2）机制检验表明，沪深港通交易制度主要通过两条路径来提升企业产品竞争力，一是竞争压力倒逼效应，推动企业实施产品差异化战略和提升创新能力，重塑竞争优势。二是资源配置效应，通过优化人力资本结构，改善融资环境和拓展出口渠道，帮助企业实现要素升级，进而增强产品竞争力；（3）异质性检验发现，政策效果在资本密集型行业、盈利能力低及环境信息披露质量低样本中更为显著。本文丰富了金融开放对企业影响的实证研究，为党的二十大提出的“推进高水平制度型开放”提供了微观证据。

在我国资本市场中，政策作为宏观调控的重要工具，对行业资产价格具有显著影响。本文尝试将政策文本纳入金融文本分析框架，构建政策——行业相似度指标体系，识别政策支持导向，并探讨其在行业定价中的作用机制。文章构建了涵盖多层级政策的文本数据库，分别采用传统模型（LDA和LSA）与大语言模型（LLM）识别政策中的行业提及频次，测算政策——行业相似度指数，并结合行业收益数据构建策略。文章进一步引入支持向量回归（SVR）识别不同行业的最优政策滞后期，提升策略表现。实证结果表明：LLM模型在政策主题提取上明显优于传统方法，基于政策相似度构建的行业策略在多阶段均展现出稳健的超额收益，且政策对行业的影响有长期滞后效应，行业反应通常在政策发布半年后。考虑现实市场约束，基于最优滞后窗口构建的单边多头策略也表现优秀，具备良好实用性，特别是在政策密集期（如2015、2020年）表现突出。本文的研究为政策信号的量化研究与行业资产配置提供了新的方法与实证支持。

统筹金融开放和安全是构建高水平开放型金融新体制的基本要求。本文以美国货币政策为切入点，先从实证角度分析美国加息对我国产出的影响，然后构建包含跨境金融关联的两国DSGE模型，定量分析美国货币政策的溢出效应及应对之策。研究发现，美国加息1个百分点使中国产出下降约0.4个百分点，其中贸易渠道和金融渠道分别使中国产出下降0.2个百分点。分析作用机制发现，UIP偏离机制使金融中介净值波动和汇率波动相互强化，外部融资溢价机制使金融中介净值波动和企业净值波动相互强化，正是这两个机制放大了美国货币政策的外溢效应。进一步研究发现，金融开放度越高和汇率越缺乏弹性，美国加息冲击对我国变量的传导效应越显著。基于不同的福利函数特征，本文构建了统一的政策评估框架，对宏观审慎政策和双支柱调控应对美国加息冲击的有效性作出了精准评估。结果表明，无论是针对国内金融机构信贷监管的宏观审慎政策还是针对跨境资本流动和外汇相关的宏观审慎政策，均能降低美国加息的溢出效应，且宏观审慎政策有效性与汇率制度无关。在联合最优政策组合下，货币政策无需对名义汇率作出反应，外汇市场要强化价格调控淡化数量干预。在货币政策和宏观审慎政策相互协调搭配下，双支柱调控通过维护经济金融稳定具有显著的社会福利增进效应。本文为构建高水平开放型金融新体制，以金融高质量发展加快推进中国式现代化提供了政策启示。