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第二期午餐研讨会于2022年5月12日在红楼2号楼226会议室举行。此次研讨会由57365z线路检测中心副院长王修华做开场发言和助理教授刘扬分别做论文分享，共有二十余名师生参与本次午餐研讨会。

首先，王修华副院长作开场白，希望通过午餐会让青年教师开展学术交流，提升学术氛围。近两年来学院取得的科研成绩离不开学院全体教师们的共同努力。作为青年老师应立足高远，做出高质量和有影响力的学术成果。

接下来，进入论文报告和研讨阶段。第一场为刘扬老师做主题为Trend Factor in China: The Role of Large Individual Trading的论文分享。分享伊始，刘扬老师谈到中国股票市场位居世界第二，而在美国市场拥有着针对其市场有效的因子模型，但由于中国股市的特殊性，如何对因子模型进行修改和完善以匹配中国股市是一个重要的问题，因此，在以前学者的基础上，提出了Trend的趋势因子，并对其进行了详细的研究和经济解释。

中国股市的特殊性在于散户的参与度常年位居高位，所以在方法上，刘扬老师使用股票的价格和交易量来构造指标，并使用资产定价领域的主流方法形成最终的因子。在过程中，刘扬老师介绍了理论模型，使用该因子模型与以往文献的主流因子模型进行了比较，以及其解释异象的能力，并在整个国际市场上做了测试。结论表明，本文的因子模型在中国市场的表现超过所有以往的模型，另外，与价格相比，在国际市场上的比较突出了交易量在中国股市的特殊重要性。

第二场由唐国豪老师为大家汇报了Different Betas in Stock Markets，唐老师从low beta anomaly讲起，高beta低超额收益的现象与传统上beta度量系统性风险的含义相矛盾，beta是否包含了风险以外信息？使用不同方法得到的aggregate beta是否会反应不同方面的信息？

唐老师讲解了基于个股和行业beta度量出的投资者情绪与投资者外推偏差。美国市场构建的CBD指标，在单变量排序High-Low组中有显著负收益，符合投资者情绪月度反转的特征，接下来又从过度购买与噪音交易者两个方面，进一步证明了CBD指标是投资者情绪的代理。而在中国市场构建的RBD指标，则在单变量排序High-Low组中有显著正收益，符合投资者外推信念的特征，接下来将RBD与错误定价指标与外推程度指标进行双排序，验证RBD在一定程度上反应了投资者的外推信念，在熊市和牛市中RBD预测能力的不同进一步证实了这一点。唐老师介绍了用不同机器学习方法加总得到的beta反映了不同的信息，能够区分资产收益中潜在的理性与非理性部分。