导言
中国石油大学(北京)能源金融教育中心成立大会暨2017年能源经济金融与政策研讨会于2017年11月25日在中国石油大学(北京)召开,本届大会邀请了国内外知名大学与研究机构成员、国际石油公司高端管理人员、民营企业领导以及能源领域专家到场,共同探讨正在深刻变革中的世界与中国能源格局,以及能源经济金融与政策前沿资讯。与会专家共计发表了十二场主旨演讲，内容涵盖货币政策、能源行业前景、大数据、绿色金融、新能源等诸多热点领域。
本次我们分享来自厦门大学郭晔教授题为“中国新型货币政策解读与实证分析”的讲座。
杨晓光研究员认为研究大数据可以揭露风险背后的隐藏力量，检验市场控制风险的能力，检测风险管理者的效率，建立监测风险传染的工具。杨晓光研究员运用大数据理论，以三个例子货币政策发布和信息泄露、机构投资者和极端价格波动、债务人网络和应激测试，分别阐释了相关的金融风险理解和管理。
第一，运用大数据来研究中国信息泄露问题。杨晓光研究员使用事件分析法，通过事件日与正常日的交易数据对比，观测中国金融市场是否存在严重信息泄露问题。数据来源包括日内高频交易数据、逐笔交易数据和其他交易数据，搜索数据——百度指数。事件选择为中国人民银行发布的相关通告。计量使用了73039个日常观测值。杨晓光研究员使用DIF方法，以通告发布前一日为事件日，前三日为正常日。根据实证结果，在事件日，收益、单笔交易规模和知情交易的可能性都显著提高，而波动性和交易数量都急剧降低。在事件日，大宗交易增多，小单减少。可见，在事件日市场信息不对称程度提高，该实证结果支持中国市场存在信息泄露的结论。
第二，运用大数据研究机构投资者在中国市场中的作用。机构投资者在中国股票市场上的份额迅速提高，那么它们扮演着什么样的角色呢？根据实证结果，所有权中机构投资者份额更高的企业股价波动更小。机构投资者对价格下跌的作用更大。该实证结果支持机构投资者对市场起稳定作用的结论。
第三，运用信用大数据研究风险传染问题。杨晓光研究员建立债务人网络将所有企业联系起来。根据企业之间的不同关系，建立风险传染函数。然后通过微观数据，做自下而上的应激测试，研究其传染路径。
主讲人简介
杨晓光
研究员，理学博士
中国科学院数学与系统科学研究院副所长