光华讲坛——社会名流与企业家论坛第6888期

主题：Macro-Equity Logic Chains in the Stock Market股市中的宏观-股票逻辑链

主讲人：香港中文大学（深圳）经管学院 隋鹏飞副教授

主持人：金融学院、中国金融研究院 王妍婕老师

时间：4月14日16:00-17:00

地点：柳林校区格致楼411

主办单位：金融学院、中国金融研究院 科研处

主讲人简介：

隋鹏飞博士现为香港中文（深圳）经管学院金融系副教授，深圳数据经济研究院荣誉特聘教授。他于2018年在加利福尼亚理工学院获得社会科学（经济学）博士学位。其研究领域涉及行为金融学、资产定价、中国资本市场及人工智能与金融。他的研究成果主要发表于Journal of Financial Economics(三篇)、Review of Finance等金融学顶级期刊，并荣获包括中国金融学术年会（两次）、国际青年金融学者会议在内的多个会议的最佳论文奖。其文章多次在NBER Summer Institute、AFA、CICF、CFRC等国际会议上展示。

内容提要：

This lecture focuses on how macro information affects investors' stock investment decisions. This study examines how equity analysts structure causal reasoning that links macroeconomic conditions to firm-level outcomes when forming forecasts. Using a comprehensive dataset that links each analyst to the full history of their macroeconomic and equity reports, we extract explicit causal statements describing how macroeconomic variables affect equity outcomes, which we term macro-equity logic chains or MELCs. We show that equity forecasts issued in reports containing MELCs are significantly more accurate, yet MELCs only appear in fewer than 10% of equity research. The components of MELCs, such as their types and length, are important in the improvement in forecast accuracy. Analysts’ past exposure to MELCs through writing macro reports strongly predicts their subsequent use of similar reasoning in equity reports and is associated with improved forecast accuracy. Consistent with their greater informational content, the equity market responds more strongly to recommendations issued by analysts who more frequently employ MELCs.

本讲座围绕宏观信息如何影响投资者的股票投资决策。本研究基于大语言模型，通过识别和分析美国股票研究报告中的“宏观-股票逻辑链”（Macro-Equity Logic Chains），系统解答了这一问题。研究发现，包含该逻辑链的股票研报预测准确度显著更高，且逻辑链的类型和长度等核心特征对提升准确度起着重要作用。然而，在所有股票研报中，使用此类逻辑链的比例不足10%，表明构建这种因果推理具有一定的认知成本。此外，分析师过往（撰写宏观报告）的经验，能够有效预测其日后在股票报告中运用类似逻辑的概率，并进而提升预测的准确性。最后，由于蕴含更高的信息价值，股票市场对包含此类逻辑链的分析师报告反应更为强烈。