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beat365官方网站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。