如何做好金融與復(fù)雜科學(xué)的交叉研究 | 周一直播·金融復(fù)雜性讀書會(huì)

導(dǎo)語

為了系統(tǒng)探究金融復(fù)雜系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、量化識(shí)別方法、生成演化機(jī)制及風(fēng)險(xiǎn)治理路徑，以更有效地認(rèn)知、建模與決策，集智俱樂部聯(lián)合李紅剛、Brain Lucey、黃書培、王澤、幸小云與王欣雅共同發(fā)起了。

10月13日（周一）19:00將由愛爾蘭都柏林圣三一學(xué)院 (Trinity College Dublin) 金融學(xué)教授Brain Lucey開啟第十期分享“如何做好金融與復(fù)雜科學(xué)的交叉研究”，從金融頂刊主編視角，談一談我們?nèi)绾胃樌陌l(fā)表金融復(fù)雜性的科研論文。

分享背景

金融復(fù)雜性研究在過去的二十多年間發(fā)文量持續(xù)增長，尤其在2010年后加速。從物理學(xué)啟發(fā)的早期階段，到現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、AI與政策導(dǎo)向的階段，呈現(xiàn)物理與金融兩大傳統(tǒng)并存、交叉期刊起橋梁作用的雙峰結(jié)構(gòu)。隨著該領(lǐng)域從物理學(xué)方法轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、政策相關(guān)、可持續(xù)金融等方向，對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行系統(tǒng)性綜述和展望在此刻尤為重要。

分享簡介

金融復(fù)雜性研究已從物理學(xué)啟發(fā)的早期階段，到現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、AI與政策導(dǎo)向的階段，形成了多元化、方法融合、政策相關(guān)的成熟結(jié)構(gòu)。本次分享將全面回顧復(fù)雜系統(tǒng)理論在金融領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展，通過文獻(xiàn)計(jì)量方法分析相關(guān)文獻(xiàn)，我們能夠從多個(gè)維度看到1979-2025年期間復(fù)雜系統(tǒng)理論在金融研究中的演變、結(jié)構(gòu)、熱點(diǎn)與未來趨勢。

關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞：金融復(fù)雜性、金融物理、機(jī)器學(xué)習(xí)、文獻(xiàn)計(jì)量

主講人

Brian Lucey，愛爾蘭都柏林三一學(xué)院（Trinity College Dublin）商學(xué)院教授。1984年獲三一學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士，后在愛爾蘭、加拿大與蘇格蘭深造，并在英國斯特靈大學(xué)獲得博士學(xué)位。進(jìn)入學(xué)界之前，他曾任愛爾蘭中央銀行經(jīng)濟(jì)學(xué)家與愛爾蘭衛(wèi)生與兒童部分析師，具有豐富的行業(yè)研究經(jīng)歷。

Brian 教授的研究覆蓋公司金融、數(shù)字與大數(shù)據(jù)金融、商品與貴金屬、跨市場聯(lián)動(dòng)、綠色與可持續(xù)金融、生物多樣性金融等領(lǐng)域，已發(fā)表數(shù)百余篇學(xué)術(shù)論文，其中多篇發(fā)表于 Nature、Research Policy、Journal of Corporate Finance、Journal of Banking & Finance 等國際期刊。現(xiàn)任 Journal of Economic Survey 主編，曾任 international review of economics and finance, international review of financial analysis, finance research letters 主編。

Brain 教授研究脈絡(luò)和主要文章介紹

研究主線

Brian M. Lucey教授的研究圍繞“不確定性如何通過信息渠道影響資產(chǎn)價(jià)格與企業(yè)決策”展開。研究對(duì)象經(jīng)歷了由黃金與大宗商品，到加密資產(chǎn)，再到綠色/氣候，如今切入生物多樣性金融——把“自然資本”真正帶進(jìn)金融學(xué)的主舞臺(tái)。

主要分為以下五個(gè)研究主線：

（1）避險(xiǎn)資產(chǎn)與跨市場聯(lián)動(dòng)

以黃金、白銀等貴金屬為核心，研究其在危機(jī)情境下的對(duì)沖/避險(xiǎn)屬性，并分析股票、債券、匯率、大宗商品之間的時(shí)變相關(guān)與溢出。識(shí)別不同市場在壓力情形下的相關(guān)性變化和配置價(jià)值。

1. 2021 — What is the optimal weight for gold in a portfolio? — B. M. Lucey, M. Peat, A. ?evi?, S. A. Vigne. Annals of Operations Research.（組合中黃金的最優(yōu)權(quán)重）

2. 2018 — Is gold a hedge against inflation? A wavelet time-scale perspective — T. Conlon, B. M. Lucey, G. S. Uddin. Review of Quantitative Finance and Accounting.（金對(duì)通脹的對(duì)沖：小波時(shí)頻視角）

3. 2015 — The financial economics of gold—A survey — F. A. O'Connor, B. M. Lucey, J. A. Batten, D. G. Baur. International Review of Financial Analysis.（黃金金融經(jīng)濟(jì)學(xué)綜述）

4. 2015 — What precious metals act as safe havens, and when? Some US evidence — B. M. Lucey, S. Li. Applied Economics Letters.（哪些貴金屬、在何時(shí)具有避險(xiǎn)屬性）

5. 2013 — London or New York: where and when does the gold price originate? — B. M. Lucey, C. Larkin, F. O’Connor. Applied Economics Letters.（金價(jià)發(fā)現(xiàn)的市場時(shí)段與地理）

6. 2010 — Is gold a hedge or a safe haven? — D. G. Baur, B. M. Lucey. Financial Review.（黃金：對(duì)沖還是避險(xiǎn)？經(jīng)典）

7. 2010 — Flights and contagion—An empirical analysis of stock–bond correlations — D. G. Baur, B. M. Lucey. Journal of Financial Stability.（股債相關(guān)的“飛向安全”與傳染）

（2）商品金融擴(kuò)展與公司金融議題

在貴金屬—通脹/政策關(guān)系的基礎(chǔ)上，加入IPO 定價(jià)與撤回、資本結(jié)構(gòu)、分紅偏好等公司金融問題，并關(guān)注學(xué)術(shù)生態(tài)（如編輯地理集中）。方法與數(shù)據(jù)進(jìn)一步豐富，夯實(shí)了多資產(chǎn)與公司層面連接的研究框架。

1. 2025 — The long-term performance of overpriced and underpriced initial public offerings — J. Rossovski, B. Lucey, P. Helbing. Review of Corporate Finance.（IPO 高/低估的長期績效）

2. 2025 — Determinants of IPO overpricing — J. Rossovski, B. Lucey, P. Helbing. British Journal of Management.（IPO 高定價(jià)的決定因素）

3. 2025 — Financial uncertainties drive extreme risks in China — X. Wang, B. M. Lucey, S. Huang. International Review of Financial Analysis.（金融不確定性與中國極端風(fēng)險(xiǎn)）

4. 2025 — Talking Trump and tanking markets — Y. Zheng, B. Lucey. Finance Research Letters.（政治言論與市場波動(dòng)）

5. 2025 — Make American Markets Gyrate Again — Y. Zheng, B. M. Lucey. SSRN.（政治溝通與市場震蕩）

6. 2014 — Learning from the Irish experience–a clinical case study in banking failure — B. M. Lucey, C. Larkin, C. Gurdgiev. Comparative Economic Studies.（愛爾蘭銀行業(yè)危機(jī)案例）

（3）加密金融系統(tǒng)研究

圍繞比特幣等加密資產(chǎn)，系統(tǒng)檢驗(yàn)其波動(dòng)特征、連通性、避險(xiǎn)屬性及其對(duì)監(jiān)管、新聞、社交媒體情緒的敏感性；提出加密相關(guān)的不確定性/關(guān)注度度量，并識(shí)別 NFT/DeFi 的泡沫與傳導(dǎo)路徑。

1. 2025 — From whales to waves: Social media sentiment, volatility, and whales in cryptocurrency markets — S. C. Long, Y. Xie, Z. Zhou, B. Lucey, A. Urquhart. The British Accounting Review.（社媒情緒與“鯨魚”）

2. 2022 — Crypto and digital currencies—nine research priorities — A. Urquhart, B. Lucey. Nature.（加密與數(shù)字貨幣九大研究優(yōu)先方向）

3. 2022 — The cryptocurrency uncertainty index — B. M. Lucey, S. A. Vigne, L. Yarovaya, Y. Wang. Finance Research Letters.（“加密不確定性指數(shù)”）

4. 2018 — Datestamping the Bitcoin and Ethereum bubbles — S. Corbet, B. Lucey, L. Yarovaya. Finance Research Letters.（BTC/ETH 泡沫時(shí)標(biāo)識(shí)別）

5. 2018 — Bitcoin Futures—What use are they? — S. Corbet, B. Lucey, M. Peat, S. Vigne. Economics Letters.（比特幣期貨的功能）

（4）綠色與氣候金融

以疫情與能源沖擊為背景，研究綠色債券、清潔能源、氫能源與傳統(tǒng)資產(chǎn)之間的聯(lián)動(dòng)與極端風(fēng)險(xiǎn)共振；評(píng)估氣候政策不確定性（CPU）對(duì)股市、能源與商品市場的影響，突出尾部風(fēng)險(xiǎn)與分位數(shù)依賴。

1. 2025 — What REALLY drives clean energy stocks—Fear or Fundamentals? — Y. Zheng, B. Lucey. Energy Economics.（清潔能源股：情緒 vs 基本面）

2. 2025 — Supervised learning models… prediction of clean energy stock based on fear and fundamental factors — Y. Zheng, B. Lucey. Finance Research Open.（監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)測清潔能源股）

3. 2024 — Interconnectedness and risk profile of hydrogen against major asset classes — B. Lucey, M. Yahya, L. Khoja, G. S. Uddin, A. Ahmed. Renewable and Sustainable Energy Reviews.（氫能源與主要資產(chǎn)的聯(lián)動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)畫像）

4. 2024 — Green targeted lending operations in the Euro Area — A. H. Le, G. S. Uddin, B. Lucey. Economics Letters.（央行定向綠色信貸）

（5）生物多樣性金融

將生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)與披露引入公司金融與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)框架，討論其對(duì)現(xiàn)金持有、分紅政策、ESG 評(píng)級(jí)分歧、管理層短視等的影響，并嘗試構(gòu)建企業(yè)層面暴露、對(duì)齊度與關(guān)切指數(shù)。

1. 2025 — Biodiversity, Financial Markets, and Systemic Risk: A Synthesising Review — B. M. Lucey, S. A. Vigne, A. Urquhart.（綜述，生物多樣性×金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)）

2. 2025 — Dividend payouts and biodiversity risk—Chinese evidence — Y. Zhou, B. M. Lucey, F. He. Research in International Business and Finance.（分紅政策×生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)）

3. 2025 — Climate physical risk vs. climate transition risk: Evidence from typhoons with different nomenclature in China — S. Huang, B. Lucey, X. Wang. Finance Research Letters.（物理風(fēng)險(xiǎn) vs 轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)）

4. 2024 — A bibliometric and systemic literature review of biodiversity finance — M. C. Hutchinson, B. Lucey. Finance Research Letters.（生物多樣性金融文獻(xiàn)計(jì)量綜述）

5. 2024 — Finance Research and the UN Sustainable Development Goals – an analysis and forward look — Y. Su, B. M. Lucey, A. K. Jha. Research in International Business and Finance.（金融研究與 SDGs）

研究關(guān)鍵詞

基于上述脈絡(luò)，我們將 2008–2025 年約 400 篇論文按九個(gè)主題簇重組，并對(duì)每一年在各主題上的產(chǎn)出強(qiáng)度進(jìn)行可視化。橫軸為年份，縱軸為主題簇，氣泡大小表示當(dāng)年該主題的研究產(chǎn)出強(qiáng)度。這張“時(shí)間—主題”氣泡圖把 Lucey 教授的研究演進(jìn)用一幅圖講清楚。

圖 1: 2008–2025 年 Lucey 教授研究主題的時(shí)間分布（氣泡大小=當(dāng)年該主題的產(chǎn)出強(qiáng)度）

注：縱軸為九個(gè)主題簇；橫軸為年份；顏色區(qū)分不同年度或主題（不影響解讀）

生物多樣性金融（Biodiversity Finance）作為新興主題在 2024–2025 年明顯增勢。這一轉(zhuǎn)向并非偶然，而是延續(xù)了 Brian教授一貫的研究主線——不確定性通過信息與披露渠道影響價(jià)格與企業(yè)決策：當(dāng)“氣候風(fēng)險(xiǎn)”被納入金融框架之后，生態(tài)系統(tǒng)退化、生物多樣性暴露與企業(yè)披露成為新的可計(jì)量變量，并已在公司政策與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上產(chǎn)生實(shí)證影響。

最新成果簡介

下面主要講述Brian教授最新的工作：《Biodiversity, Financial Markets, and Systemic Risk: A Synthesising Review》（《生物多樣性、金融市場與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)：一篇綜合性綜述》）

（1）摘要重述

過去二十年中，金融經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)迅速吸收了氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，但生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)的研究與應(yīng)用仍處于初期階段。

氣候風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為累積的、可標(biāo)度的、漸進(jìn)的變化（例如 CO? 排放）。

生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)則具有多元、突發(fā)、非線性特征（如生態(tài)臨界點(diǎn)突然失效），可能削弱而不是增強(qiáng)資產(chǎn)組合的分散化效應(yīng)。

本綜述的目標(biāo)是綜合當(dāng)前關(guān)于生物多樣性與金融市場的文獻(xiàn)，重點(diǎn)在于：

• 建立生物多樣性相關(guān)金融風(fēng)險(xiǎn)的分類體系；

• 總結(jié)企業(yè)層面測度方法及其優(yōu)劣；

• 研究風(fēng)險(xiǎn)如何在金融市場中被定價(jià)、傳導(dǎo)與放大；

• 討論治理、信息披露與監(jiān)管進(jìn)展；

• 提出未來研究議程。

下面展示的是論文中的圖生物多樣性與金融關(guān)聯(lián)概念圖和產(chǎn)業(yè)對(duì)自然資本的依賴圖，幫助我們理解生物多樣性與金融體系之間的深層聯(lián)系：

（2）生物多樣性相關(guān)金融風(fēng)險(xiǎn)的分類

四類金融風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)類型

內(nèi)容與例子

物理風(fēng)險(xiǎn)

生態(tài)系統(tǒng)退化直接影響經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，如漁業(yè)崩潰、授粉者減少導(dǎo)致農(nóng)業(yè)減產(chǎn)、濕地破壞削弱防洪能力等。特點(diǎn)是突發(fā)性和尾部風(fēng)險(xiǎn)。

轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)

經(jīng)濟(jì)向“正向自然”轉(zhuǎn)型過程中的監(jiān)管和市場變化導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)，例如歐盟反砍伐法規(guī)可能使資產(chǎn)擱淺，融資成本上升

責(zé)任與訴訟風(fēng)險(xiǎn)

企業(yè)因破壞生態(tài)面臨的法律責(zé)任，如漏油事故或棲息地破壞，類似氣候訴訟，但數(shù)據(jù)仍有限。

聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)

企業(yè)因破壞自然被消費(fèi)者、NGO、投資者懲罰，導(dǎo)致股價(jià)短期異常下跌、品牌受損。

（3）企業(yè)層面生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)的測度

企業(yè)層面的生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)測度，是后續(xù)市場定價(jià)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)分析的基礎(chǔ)。目前學(xué)術(shù)界主要采用三類方法：文本/披露法、生態(tài)足跡法以及第三方ESG指標(biāo)。

方法一：文本/披露類方法

基本邏輯：如果企業(yè)在其公開披露（年報(bào)、電話會(huì)議、新聞等）中頻繁提及生物多樣性相關(guān)主題，就說明它對(duì)這類風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注度或暴露程度更高。

核心技術(shù)：使用自然語言處理（NLP）或簡單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù)，從文本中提取“生物多樣性相關(guān)詞匯表”（biodiversity dictionary）

優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)公開、成本低；時(shí)間跨度長，可回溯分析；可以高頻（季度、月度）更新。

缺點(diǎn)：語境偏差：提到“biodiversity”不一定是暴露，也可能是營銷；語言異質(zhì)性：不同行業(yè)、國家使用的詞不同；隱瞞與漂綠：披露頻率未必反映真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)；

間接性：測的是“關(guān)注度”，不是生態(tài)影響本身。

方法二：足跡 / 壓力模型

試圖將企業(yè)活動(dòng)與真實(shí)的生態(tài)系統(tǒng)變化建立因果聯(lián)系。

基本思路：

• 識(shí)別企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)結(jié)構(gòu)（產(chǎn)出、投入、供應(yīng)鏈）；

• 匹配行業(yè)/地區(qū)生態(tài)壓力系數(shù)（如土地使用、水污染、氮排放等）；

• 使用投入產(chǎn)出表或生命周期分析（LCA），估算企業(yè)活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成的壓力；

• 將生態(tài)壓力轉(zhuǎn)化為生物多樣性影響指標(biāo)。

優(yōu)點(diǎn)：與真實(shí)生態(tài)損害掛鉤；可跨行業(yè)、跨地區(qū)比較；適合做供應(yīng)鏈傳導(dǎo)與系統(tǒng)性分析。

缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)量龐大、計(jì)算成本高；企業(yè)披露不足時(shí)需要假設(shè)；依賴復(fù)雜模型 → 透明度與可重復(fù)性差；廠商之間模型差異大，結(jié)果不一致。

方法三：第三方 ESG 廠商指標(biāo)

直接使用大型 ESG 數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供的現(xiàn)成生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)或管理得分。

這些廠商綜合使用：企業(yè)披露；遙感與地理信息；NGO/媒體爭議事件；政策與行業(yè)映射；自有生態(tài)模型。并輸出一個(gè)公司級(jí)別的分?jǐn)?shù)或評(píng)級(jí)，表示企業(yè)在生物多樣性上的暴露程度或管理水平（例如 0–100 分，或五個(gè)等級(jí)）

優(yōu)點(diǎn)：易獲取（付費(fèi)）；覆蓋面廣，數(shù)千家公司；可直接用于實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)研究。

缺點(diǎn)：缺乏透明度：模型細(xì)節(jié)是專有的；跨廠商一致性差：例如 Iceberg 與 MSCI 的公司覆蓋重疊僅 35%，暴露指標(biāo)的相關(guān)性低于 0.3；方法混雜（文本+足跡+主觀評(píng)級(jí)），可解釋性差；容易造成系統(tǒng)性誤價(jià)或“指標(biāo)套利

（4）生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)與金融市場

生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)是否像氣候風(fēng)險(xiǎn)一樣，會(huì)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格、收益率和波動(dòng)性產(chǎn)生可測的影響？答案是：是的，而且影響是顯著的、獨(dú)立于氣候因子的。本文系統(tǒng)回顧了生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)是如何在不同金融市場上被定價(jià)和反映的，涵蓋了股票、債券、主權(quán)債、房地產(chǎn)和衍生品等多個(gè)資產(chǎn)類別。

資產(chǎn)類別

是否反映生物

多樣性風(fēng)險(xiǎn)

主要機(jī)制

影響方向

股票

信息披露、管理預(yù)期、事件沖擊

高暴露 → 高預(yù)期回報(bào)

信用債

融資成本、違約風(fēng)險(xiǎn)

高暴露 → 利差上升

主權(quán)債

自然資本依賴、治理水平

高暴露 → CDS利差/評(píng)級(jí)下調(diào)

房地產(chǎn)

土地生態(tài)價(jià)值、抵押品機(jī)制

退化 → 價(jià)格下跌

衍生品

初步證據(jù)

波動(dòng)率、流動(dòng)性反應(yīng)

事件驅(qū)動(dòng)效應(yīng)

（5）生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

本文的“理論高點(diǎn)”，討論的是：生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)不僅影響單個(gè)企業(yè)或資產(chǎn)，還可能通過多種渠道放大并演變?yōu)檎麄€(gè)金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定因素，就像 2008 年金融危機(jī)中的次貸風(fēng)險(xiǎn)一樣。

生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)不僅影響單個(gè)企業(yè)，還可能引發(fā)整個(gè)金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定。因?yàn)樯鷳B(tài)系統(tǒng)存在非線性、臨界點(diǎn)和強(qiáng)關(guān)聯(lián)，風(fēng)險(xiǎn)容易放大和傳播。

傳導(dǎo)渠道

內(nèi)容簡述

生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)

生態(tài)退化 → 農(nóng)業(yè)、漁業(yè)、林業(yè)減產(chǎn) → 下游產(chǎn)業(yè)鏈連鎖沖擊

金融網(wǎng)絡(luò)

銀行等機(jī)構(gòu)共同持有高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn) → 同時(shí)受損 → 交叉違約與放大

抵押品與資產(chǎn)價(jià)格

生態(tài)惡化 → 土地/房地產(chǎn)貶值 → 保證金追加、違約、火災(zāi)式拋售

市場微觀結(jié)構(gòu)

突發(fā)事件 → 波動(dòng)率上升、流動(dòng)性下降 → 市場恐慌加劇

壓力測試與監(jiān)管現(xiàn)狀；目前各國央行對(duì)生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)的壓力測試很少（<2% 提及）；主要還停留在氣候風(fēng)險(xiǎn)場景；歐洲部分央行（荷蘭、瑞士）開始試點(diǎn)整合 ENCORE 數(shù)據(jù)和金融暴露。

難點(diǎn)：缺乏統(tǒng)一指標(biāo)；模型難以處理生態(tài)的非線性特征；數(shù)據(jù)和政策分散國際協(xié)調(diào)不足。

（6）結(jié)論

生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)是真實(shí)且可定價(jià)的金融風(fēng)險(xiǎn)，并非遙遠(yuǎn)的環(huán)境議題。它與氣候風(fēng)險(xiǎn)不同：更具突發(fā)性、非線性、難預(yù)測，影響路徑更復(fù)雜。影響范圍廣泛，涵蓋企業(yè)、金融市場、主權(quán)債務(wù)、房地產(chǎn)，并可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前研究和監(jiān)管還處于早期階段，類似氣候金融在 2008 年左右的發(fā)展階段。

方向

內(nèi)容簡述

1.測度方法標(biāo)準(zhǔn)化

結(jié)合文本法、足跡法和ESG數(shù)據(jù)，開發(fā)統(tǒng)一、透明的企業(yè)暴露指標(biāo)

2.期限結(jié)構(gòu)與資產(chǎn)定價(jià)模型

將生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)納入多因子和期限結(jié)構(gòu)模型，識(shí)別長期溢價(jià)

3.高頻與微觀結(jié)構(gòu)分析

研究突發(fā)生態(tài)事件對(duì)市場波動(dòng)、流動(dòng)性的即時(shí)影響

4.主權(quán)與跨國傳導(dǎo)機(jī)制

探究生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)如何通過貿(mào)易、投資和金融網(wǎng)絡(luò)跨境擴(kuò)散

5.壓力測試與情景分析

構(gòu)建生態(tài)—金融聯(lián)動(dòng)的壓力測試框架，供監(jiān)管與央行使用

6.行為與敘事研究

研究投資者、媒體和政策對(duì)生物多樣性風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知與傳播

7.政策與治理機(jī)制

探討全球監(jiān)管協(xié)調(diào)、信息披露、金融創(chuàng)新（如生物多樣性債券）等制度建設(shè)

參與時(shí)間：
22025年10月13日（周一）19:00-21:00 北京時(shí)間

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掃碼參與，加入群聊，獲取系列讀書會(huì)回看權(quán)限，加入金融復(fù)雜性社區(qū)，與社區(qū)的一線科研工作者溝通交流，共同探索金融與復(fù)雜科學(xué)交叉的前沿領(lǐng)域的發(fā)展。

金融復(fù)雜性讀書會(huì)

在氣候風(fēng)險(xiǎn)升級(jí)、中美貿(mào)易摩擦反復(fù)與俄烏沖突持續(xù)等多重不確定性交織下，全球金融體系呈現(xiàn)前所未有的高度復(fù)雜性，為系統(tǒng)探討金融復(fù)雜系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、量化識(shí)別方法、生成演化機(jī)理及風(fēng)險(xiǎn)治理路徑，集智俱樂部聯(lián)合北京師范大學(xué)李紅剛教授、愛爾蘭都柏林圣三一學(xué)院Brain Lucey教授、中國地質(zhì)大學(xué)（北京）黃書培副教授、首都師范大學(xué)王澤講師、北京林業(yè)大學(xué)幸小云副教授與北京化工大學(xué)王欣雅副教授，共同發(fā)起，來深入探索金融復(fù)雜系統(tǒng)的有效建模方法與管理策略，助力在高不確定性時(shí)代提升金融體系的穩(wěn)健性與韌性。

我們將回答如下核心問題：

1. 金融復(fù)雜性研究的基本范式和最新熱點(diǎn)是什么？

2. 金融復(fù)雜性研究給傳統(tǒng)金融研究帶來了哪些突破？

3. 如何認(rèn)識(shí)當(dāng)前多種風(fēng)險(xiǎn)疊加、高度不確定性的市場環(huán)境？

4. 如何應(yīng)對(duì)和化解不確定性與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)？

5. 如何更順利的發(fā)表金融復(fù)雜性的科研論文？

你將收獲：

1. 梳理金融復(fù)雜性研究的歷史發(fā)展脈絡(luò)與方法論；

2. 掌握一套理解、分析、預(yù)測金融復(fù)雜系統(tǒng)的量化研究框架；

3. 掌握傳統(tǒng)金融理論與復(fù)雜系統(tǒng)理論等多學(xué)科交叉的研究方法；

4. 領(lǐng)略領(lǐng)域前沿學(xué)者的研究體系與科研路徑。

詳情請(qǐng)見：