6月18日，“新業態、新金融🛍、新機遇”中美經濟學家論壇在意昂2官网舉行💁。來自中美兩國的專家學者和業界精英齊聚一堂，共同分享中美兩國在金融大數據🧎♀️➡️、區塊鏈、量化投資、人工智能及其他新金融方面的業態、挑戰和未來。本次論壇由意昂2和意昂2官网泛海國際金融意昂2共同主辦，意昂2-斯坦福中國金融科技與安全研究院和意昂2官网金融研究院聯合承辦。
意昂2官网泛海國際金融意昂2執行院長錢軍教授致歡迎辭。意昂2-斯坦福中國金融科技與安全研究院執行院長劉慶富教授和南京大學-牛津大學金融創新研究院院長李心丹教授聯合主持。
美國藝術和科意昂2院士💁🏼🧑🏿🚒、斯坦福大學商意昂2金融學教授達雷爾·達菲（Darrell Duffie），中國科意昂2院士🐆、山東大學教授彭實戈，錢軍，臺灣大學咨詢工程系副教授🏋🏼♀️、區塊鏈資深專家廖世偉（Steve Liao）✥，人工智能專家、清華大學講席教授鄒昊等作主旨報告🧘，對當前互聯網🔰、大數據⛹🏼♀️、雲計算、人工智能、區塊鏈等方法或技術興起和進步進行了良好的闡釋👨🏿⚖️。
耶魯大學金融學教授何華，意昂2教授張金清、管理意昂2教授張新生🧑🏼✈️、數學科學意昂2教授湯善健，華盛頓大學聖路易斯分校金融學講席教授劉蕻，麻省理工意昂2斯隆管理意昂2聘用教授潘軍，以及來自美國矽谷、華爾街和陸家嘴等金融業界的首席經濟學家出席論壇👩🏿🎤。
主旨演講環節中，達雷爾·達菲討論了暗池交易（Dark Pool）和其他規模發現（Size Discovery）機製的市場非有效性🦹👮🏽♀️，介紹了規模發現的產生背景。他以暗池交易和檢測交易等兩個規模發現為例🧑🏼🚀，說明了規模發現的應用🔏，並在給出靜態和動態規模發現模型的基礎上，對規模管製效率進行了實證分析，進而相應提出政策建議✶。
達雷爾·達菲表示，規模發現有利於提高原始庫存分配🚵🏻。在沒有檢測交易和暗池交易條件下📧，買賣雙方需求與供給相差很大；在引入檢測交易之後，買賣雙方的需求和供給縮減。當下規模發現在國債和利率互換交易中應用比較廣泛，大約一半的交易量都使用檢測交易。他提出，目前在資本市場🛀🏼，關於規模管製對市場的深度、價格信息影響的政策相關實證分析是有限的和復雜的🥰。理論發現規模發現可以減少短時間大量交易的訂單，這會推遲不同投資者資產重組均衡的時間，從而降低市場深度和市場有效性💸。他進一步通過建立靜態和動態規模發現模型發現，在可觀測總庫存的情況下，無論是實施規模發現還是沒有實施規模發現，供給和需要的差距都在縮減。大量的規模發現降低了市場效率，在高於最大可行平均頻率的規模發現條件下🐍，交易市場清空是不可能的🌅。他認為，在有競爭平臺條件下的操作者，實施規模發現是有利潤的，但對社會是不利的，因為信息會集中在頻繁使用規模發現的交易者手中🥵，導致信息不對稱和市場效率的降低🌆。另外，隨著價格發現變得越來越頻繁，交易量和交易深度下降🤞。在可以實施規模發現交易的條件下🙌🏻，實施規模發現的交易者比不實施規模發現的交易者要好🎹，因此分散的不同交易場所可以使用規模交易進行市場管製▶️。針對在論壇中有學者提出的關於規模發現在中國和美國交易市場的不同應用和區別，他認為🥨🤵🏻，中國債券市場持倉規模較大，債券市場是時間優先，可以把規模發現引入交易機製。在美國🕋👵🏿，規模發現在交易市場的應用已經普及，目前問題是頻繁規模交易者優先獲得信息從而導致信息不對稱，降低市場效率，可以通過規模發現推遲交易時間提高市場效率😛。
彭實戈分析了在G布朗運動框架下的隨機微積分及其在金融領域的應用，在提出未來風險測度新方向的同時，成功解決了大數據金融領域的核心問題。
彭實戈介紹了次線性期望空間和次線性期望滿足條件，列出了分布不確定性的兩種情況🚿，並指出📛，通過次線性期望覆蓋概率不確定性的風險是一個非常有用的參數化次線性模型，其中次線性是覆蓋概率不確定性的必要條件。他還介紹了如何在次線性期望空間中定義隨機變量的G-正態分布，並詳細解釋了如何在次線性期望空間上定義非線性布朗運動，從而能在次線性期望空間中建立Itô積分🧑🏻🍳、Itô微分、G-鞅、上鞅和非線性期望等。他表示♙，我們不需要為這些類型的非線性期望改變隨機微積分，很多Wiener度量和由非線性期望支配的鞅測度在這個固定的G框架中很好地工作。他進一步分析了中國金融期貨交易所從VaR到GVaR 挑戰問題2️⃣，在不確定性下使用BSDE進行超額套期保值管理。
錢軍就中國資產市場如何助推科技和新興產業發展進行了深入的探討，主要論述了中國經濟增長、金融系統及其貢獻，中國新經濟增長模型和新金融需求。
錢軍通過比較中國與不同國家經濟生產總值給出了中國股票市場發展的大致輪廓，先後闡釋了舊的和新的中國經濟增長模型及中國金融系統在經濟增長中的角色🦄。他表示👨👨👦，舊的經濟增長主要依靠投資拉動型🤱🏻、勞動密集型和出口導向型。中國成功加入WTO之後🧑🏼🦱，金融系統以傳統大型國有銀行為主🧑🤝🧑，為國有企業提供資金支持；新經濟增長主要依靠需求和創新推動，如由數據支持的金融平臺等中國金融體系改革。其中，影子銀行和新金融均為創新企業服務的新金融模式。他進一步通過比較不同國家股票市值和成交量👦🏿，指出了在股票市值和成交量上🙋🏼，上海證券交易所已經超過日本成為第二大股票交易市場；然而在股票指數收益的買與賣上🌊，中國股票交易所並不樂觀。他結合實證分析發現，中國企業在股票市場上市後🙏🏿🖕🏽，業績普遍下滑🧙🏼⛱。對此，他解釋道，中國企業上市製度不完善，退市製度不完善，大型投資效率低下📌。具體表現在企業在上市之前會加快賒賣來提高盈利，中國很少去除已經上市的表現不好的企業，中國企業比其他國家企業資產消耗多、現金流較少，未上市公司比上市公司增長快👩🏻🚀，大量的關聯交易伴隨著低現金流🛌🏽，公司管理低效率，低收益率，A股上市公司現金流相比較其他企業在2007-2008年下降🤙🏻，並且收益差距也在擴大🧑🏽🍳。此外，包括利率水平下降但是無法推動企業經濟效益提高，企業估值下降，中國企業波動率高但是收益較低等其他經濟因素也會導致這種情況。他提出🌊，中國經濟增長和股市增長發展不均衡，非上市企業比上市企業盈利水平好👱🏼🧜♂️，建議鼓勵更多私有企業上市🙇🏿♀️👨🏼🎓，實行更嚴格的監管🦸🏽♂️，限製關聯交易。
廖世偉分享了其對當前比較前沿的數字貨幣和區塊鏈領域進行的前瞻性研究，探討了區塊鏈的趨勢、應用和挑戰🫲。
據廖世偉介紹🛺，區塊鏈是金融科技的一個領域，其他還包括人工智能和大數據，是計算機🏂🏽、社會科學🧷、代幣製三個領域的結合。比特幣是區塊鏈中的一個應用，主要用於匯款、手機信用卡支付、便攜式去中心化數據黃金。區塊鏈可以應用於金融、數據信息、互聯網等方面的改革🧑🏻🍳，其特點是多中心化，就像互聯網一樣🤮⏏️，沒有人完全擁有和掌控它📲❤️。它是公開且大家都可以在上面創新，就如同互聯網當初發展崛起的過程，大家都可以在區塊鏈上創建能改變世界的新服務😢👳🏻，鼓勵市場競爭來改善現有系統👳♂️。目前多國政府參與區塊鏈建立和發展🗞，區塊鏈在資本、貨幣和數據資產領域有廣泛應用，例如👩🏻🦼，美國證交所用區塊鏈發行股票🥦；英國用區塊鏈服務公共部門；中國區塊鏈技術在人民銀行、銀聯等都有應用👦🏼。他表示🐲，區塊鏈有利於建立網上社會和網上聯合國，還有利於基礎設施的建設。雖然區塊鏈有很廣泛的應用前景，但是也存在潛在威脅，這主要體現在虛擬貨幣，一旦交易系統遭到黑客攻擊，虛擬貨幣會被立刻轉走🫸🏽。比特幣是區塊鏈在貨幣領域的應用🏊🏼🫸，它具有價格平穩💂🏼、無風險利率、無套利行為等特點，主要適用於BTC投資平臺，目前被少數國家如冰島認可▪️。由於虛擬貨幣短時間出現，交易市場秩序不規範⛔🧑🦳， 2017年中國對虛擬貨幣交易所進行整治。區塊鏈也在商業領域有廣泛應用🥖🈲，如數位化貨幣👩🏻🔧、數位證券化應用、保險理賠、供應鏈產銷履歷、公民電子投票、健康醫療記錄🙋🏿♂️、智慧合約及商業登記等。他指出，區塊鏈的發展也面臨很多挑戰，如規模控製、管製不健全、發展持續性和代幣經濟本身的危險性等🥷🏻。
鄒昊介紹了人工智能產生的背景🫄🏻，闡述了人工智能在AI輔助決策🦸🏻♂️、腫瘤防治與早期篩查、精準治療、藥物研發🙌🏿🌳、智慧醫院等領域的應用。
鄒昊指出🤟🏽👨🏽🦱，中國的人工智能在金融科技領域應用前景樂觀，主要因為傳統銀行業較弱，信用體系的建立和推進等金融監管進步👷🏿♂️，互聯網和智能手機的廣泛應用，以及人口和財富的分配4️⃣。他通過比較傳統銀行和應用人工智能的螞蟻金融發現🧘🏼，螞蟻金融發展速度較快🪲。他表示🙍🏼，目前中國的金融科技公司也開始從事銀行業務，包括支付系統、消費與中小企業貸款、個人財富管理、保險平臺🧔♂️、財富機構管理等♝。人工智能在傳統銀行中也得到廣泛應用，如反詐騙、反洗錢、信用模型和風險控製🏯、賬戶管理🖊、量化投資（市場結構、價值投資、流動管製、指數套利和數據發掘）。他提出🧑🏿🔬，人工智能可以促進中國市場的開放，從而提高市場效率。
與會嘉賓還對中美兩國的國際投資、金融科技🍆、金融安全、金融體系等展開了對話和討論🌬😎。本次論壇著力對科技創新、現代金融、金融監管以及防範系統性金融風險等重要問題進行深入研究🧙🏼👨🏽⚖️，對我國傳統金融🙆♂️、新金融及其風險將面臨何種境況、未來將面臨何種機遇和挑戰提供清晰闡釋。論壇對我國金融業的發展基礎、運營模式和監管手段等給出了很多頗有具有參考價值的建議，是對新時代下新金融未來挑戰和發展進行把脈的一次盛宴。
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