会议时间：2022.09.26

会议地点：华南理工大学12号楼224

会议报告人：葛福婷、陈浩智

会议主持人：张卫国老师

2022年9月26日，基地就成员研究工作进展组织了讨论交流会，会议由张卫国老师主持，在华南理工大学12号楼224举行。本次进行汇报的基地成员为葛福婷和陈浩智，其他成员参与了交流讨论。

讨论会开始，由基地成员葛福婷汇报其近期关于“绿色特征对绿色债券定价影响”的研究进展。其主要研究是从债券的相关”绿色“特征出发，基于混合模型，考虑相关时变因素和时不变因素，通过控制时间效应和个体效应，来研究债券绿色程度和ESG评估（含发行人层面和债券层面）对时变绿色债券溢价的影响。其中，首先结合Zerbid(2019)的匹配方法获取绿色债券的最优匹配的三元组或二元组，并剔除每组债券流动性差异，以获取每只绿色债券的时变溢价（被解释变量）。

汇报结束后，会议主持张卫国老师就葛福婷的汇报工作指出了如下几个方面的问题：1）能否基于已经获取的数据开展更深入的研究。2） 注意和已有文献结论的比较，哪怕结论存在差异性，也可以作为一个新发现。。王超老师就葛福婷研究指出了如下几个方面的建议：1） 关于控制变量的分类，可以考虑将一些比较少样本的类别合并为一个大类，比如在最终样本中，货币分类：EUR、USD、JPY和其他货币，发行人所在行业：政府、金融和其他行业。2）不同债券的交易频繁程度不一样，对于时变的绿色债券溢价研究，应该考虑个体效应的影响。

接着，基地成员陈浩智汇报了其近期的研究工作，主要是使用PSO-SVM算法结合网络拓扑结构数据对上市公司风险进行早期预警研究陈浩智的研究中考虑到当前市场中复杂金融风险影响因素和全球化带来的风险关联。进一步使用DEA算法来计算上市公司的投入和产出的效率转化指标，使用DCC-GARCH模型来计算资产之间的波动率溢出从而构建信息溢出网络，从中提起效率指标和网络拓扑指标添加到预测研究中来。在模型方面，使用PSO算法来对SVM中的参数进行优化并且考虑滚动预测的方法来进行时间序列数据的预测。其结果显示，当前的模型在增加非金融指标之后对上市公司风险有较好的预测效果，且模型的F1得分较高，误差率低。

汇报结束后，会议主持张卫国老师就陈浩智的汇报工作指出了如下几个方面的问题：1）论文采用研究方法都比较成熟应用较多，创新性欠缺，能否利用现有项目研究特色，将知识图谱技术与上市公司预警相结合。2）结合相关研究与项目基础，积极开展与软件学院团队的深入交流。王超老师就陈浩智研究中的推导过程进行了询问，并对陈浩智的研究提出了相应的修改建议。

会议最后，主持人张卫国老师对两位成员的汇报和讨论进行了总结，并宣布本次讨论交流会圆满结束。本次讨论会中各位基地成员热烈参与，对汇报内容展开可行性与创新性的讨论，使得参会的各位成员都受益匪浅。