唧唧堂：RFS 金融学研究评论2025年3月论文摘要8篇

主要观点总结

本文展示了关于金融领域大数据的下一篇章，包括大规模、高维度和复杂结构数据的研究进展。文章涵盖了分数交易、零股报价、新闻与资产定价等关键话题，并提出了处理缺失数据和评估金融数据价值的方法。此外，文章还涉及社交媒体中的信息传播与股票市场的反应等内容。

关键观点总结

关键观点1: 金融领域大数据的研究进展

文章展示了自第一次NBER/RFS大数据会议以来，关于大规模、高维度和复杂结构数据研究的最新进展，包括市场微观结构改革、中频交易等方面的讨论。

关键观点2: 分数交易（Fractional Trading）

介绍分数交易的概念，即能够交易不到一整股的股票。分数交易去除了高价股票的交易门槛，方便了散户投资者进入市场。观察到引入分数交易后，高价股票的零股交易激增，这些微小的交易在市场关注时刻能够产生较大的价格压力，甚至可能推动类似“迷因股”交易狂潮和泡沫的形成。

关键观点3: 零股报价（Odd-Lot Quotes）

介绍了当前市场中的零股报价现象，形成了较大的“内部市场”。零股报价在价格发现过程中扮演重要角色，并利用XGBoost机器学习算法演示了利用零股数据预测未来价格的交易策略。整股定义改革虽然能减少但无法完全消除零股报价的优势地位。

关键观点4: 新闻与资产定价

通过实时新闻数据和日内随机贴现因子（SDF）的利用，识别并量化了市场定价的经济新闻。发现与货币政策和金融相关的新闻在SDF变化中占据大部分，同时新闻的相对重要性随时间有显著变化。

关键观点5: 缺失数据处理和数据估值

提出了处理横截面资产定价中缺失数据的简单且具计算吸引力的方法。该方法通过条件均值插补和加权最小二乘法（WLS）在广义方法矩（GMM）框架下进行运算，能够提高样本外的预测能力。此外，还探讨了缺失的财务数据的影响和处理方法。

关键观点6: 社交媒体中的信息传播与股票市场反应

研究了公共新闻的社交传播如何影响投资者的信念和证券市场。发现社交媒体的传播对股价、价格波动性和交易量产生即时反应，提出了社交翻腾假设并通过详细数据验证了这一假设。

关键观点7: 金融数据的价值评估

提出了一种充足统计量的方法来评估金融数据的价值。讨论了不同类型的数据估值差异以及市场流动性对数据价值的影响。

文章预览

金融领域大数据的下一章 第二期关于大数据在金融中的应用的特刊展示了自第一次NBER/RFS大数据会议以来，关于大规模、高维度和复杂结构数据研究的最新进展。本期发布的论文解决了2021年首次特刊中提出的一些问题，此外还有一些论文更直接地与市场的最新发展相关。我们讨论了几项新的研究方向，这些方向是在本期论文的基础上展开的，主要包括：评估市场微观结构改革、理解中频交易、改进缺失数据的填补方法，以及深入研究数据估值问题。我们期待更多的研究成果出现。 Itay Goldstein, Chester S Spatt, Mao Ye, The Next Chapter of Big Data in Finance, The Review of Financial Studies, Volume 38, Issue 3, March 2025, Pages 605–622, https://doi.org/10.1093/rfs/hhae083 分数交易 分数交易（Fractional Trading，FT）——即能够交易不到一整股的股票——去除了高价股票的交易门槛，方便了资本 ………………………………