2026-07-01 阅读量:563
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耶鲁管理学院官网消息,连续第九年举办了行为金融暑期班,还首次把AI加入到课程中。
这场专为金融、经济学博士生打造的高阶课程,吸引了近50名学员参与。
分别来自25所海内外高校,覆盖欧美、亚洲多个地区,是全球金融学术圈含金量极高的两年一届进修项目。

这个课程仅为期一周但知识密度极高,授课团队均为耶鲁深耕行为金融领域的资深教授。
课程创始人尼古拉斯巴伯里斯表示,传统金融研究默认投资者完全理性,而行为金融最大的优势,就是正视人性的心理偏差。

用真实的人类决策逻辑,解读复杂的市场波动与投资行为,也是当下解析金融市场现象的核心研究视角。
本届夏校最大的亮点,就是全面新增AI教研内容,也是耶鲁对金融研究未来趋势的重点布局。
授课教授团队一致认为,AI已经成为行为金融研究的全新核心工具,彻底拓宽了传统金融的科研边界。

课堂上分享了两类极具落地性的前沿研究。其一,依托AI图像识别技术,分析人的性格特征与长期职业发展的内在关联;
其二,利用AI批量解析海量新闻文本,将文字信息转化为量化数据,精准测算市场舆论对企业的整体评价,为金融实证研究提供了全新方法。
巴伯里斯表示,AI早晚得渗透进行为金融研究的每个角落,现在让学生们接触接触,就是给他们开开脑洞,看看未来能做哪些有意思的研究。

以前搞行为金融学研究,最头疼的就是怎么量化人的情绪。你说大家今天恐慌了或者贪婪了,具体怎么用数据证明呢?
今年耶鲁的教授们给出了很硬核的解法。比如凯利·舒教授分享的思路是用AI去分析照片,通过看人脸的照片特征去推断人格特质,再看看这些特质跟后来的职业成就有什么关系。
这让我想起以前我们调参跑模型,其实也是希望机器能捕捉到那些不可名状的人性细节。
另一位来自芝加哥大学的教授更直接,把满网的新闻文章直接喂给AI,让机器把文字转换成数学向量。
以前我们要分析市场对某家公司的看法,只能靠人工去读报,现在有了自然语言处理这种大杀器,机器直接把文字里的情绪倾向变成了数字。
这就好比给原本只能看财报的金融模型装上了眼睛和耳朵,让AI能听见市场上的闲言碎语了。
总得来说耶鲁这几年的步子迈得挺对。从早年罗伯特·席勒教授开创这个领域,到现在引入人工智能的玩法,行为金融学早就不是那种只存在于象牙塔里的纯理论了。
以后这种交叉学科的研究肯定会越来越多,毕竟市场的数据量太大,不用点AI手段真的扒不出那些隐藏的情绪密码。

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