大数据金融科技与智能财务研讨班

发布者:会计学系、公司财务研究所     时间:2020-12-23     阅读次数:1381


时间: 2021年1月8日-1月15号;上午9:00-12:00,下午2:00-5:00

地点: 商学院大楼216教室

授课老师:Georgia State University    Sean S. Cao(曹顺)教授

主办部门:会计学系、公司财务研究所

会务联络人:邱穆青(qsolemn@126.com)

  

课程简介:

大数据和人工智能是当今时代最激动人心的前景技术之一,也日益成为会计学和公司金融的前沿研究领域。越来越多的证据表明,将大数据分析融入到公司信息披露的研究中能够有效保护投资者财富、提升企业的运营效率和公司价值。考虑到大部分有关公司信息披露的数据,例如文本和图像,具有非结构化和高维度等特征,因此,利用深度学习和人工智能等计算机技术有助于提取和量化公司信息披露中的非结构化信息,而这对于深入挖掘公司的有效信息及其经济后果尤为重要。基于此,我们邀请在此领域有着深入研究的曹顺教授在我校商学院开设本次“大数据金融科技与智能财务”研讨班。


参加本次研讨班,您将得到:

(1)了解大数据背景下公司信息的披露和报告如何帮助投资者的交易决策和公司经营者决策;

(2)讨论人工智能新兴技术对经典的会计和金融理论和实证研究的影响以及最新发展;

(3)以实际案例和技术实现为目的,讨论如何使用文本分析和机器学习来分析SEC备案,公司介绍,电话会议和社交媒体等公司信息的具体应用。

欢迎各位老师和研究生积极参与本次研讨班。

 

课程安排:

8号 上午:金融和财务常用大数据库介绍及例子

8号 下午:金融和财务最新科技介绍及例子

 

11号 上午:监督机器学习技术介绍及在金融和财务应用例子

11号 下午:非监督机器学习技术介绍及在金融和财务应用例子

 

12号 上午:人工智能技术介绍及在金融和财务应用例子

12号 下午:商业自然语言处理技术介绍及在金融和财务应用例子

 

13号 上午:商业图片人工智能处理技术介绍及在金融和财务应用例子      

13号 下午:对抗学习、集成学习和强化学习在金融和财务应用例子      

 

14号 上午:区块链技术及在金融和财务应用例子

14号 下午:人工智能前沿与企业经营决策实务

 

15号 上午:人工智能前沿与投资者决策实务

15号 下午:人工智能前沿展望和新技术未来应用

 

预习资料列表(可选择):

Cao, Sean S. and Jiang, Wei and Yang, Baozhong and Zhang, Alan L., How to Talk When a Machine is Listening: Corporate Disclosure in the Age of AI (August 31, 2020). Available at SSRN: 

https://ssrn.com/abstract=3683802 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3683802

 

Cohen, L., Malloy, C. and Nguyen, Q., 2020. Lazy prices. The Journal of Finance, 75(3), pp.1371-1415.

 

Rock, Daniel, Engineering Value: The Returns to Technological Talent and Investments in Artificial Intelligence (May 1, 2019). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3427412 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3427412

 

Hassan, Tarek A., et al. "Firm-level political risk: Measurement and effects." The Quarterly Journal of Economics 134.4 (2019): 2135-2202

 

Shihao Gu, Bryan Kelly, Dacheng Xiu, Empirical Asset Pricing via Machine Learning, The Review of Financial Studies, Volume 33, Issue 5, May 2020, Pages 2223–2273, https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa009

 

Bybee, Leland and Kelly, Bryan T. and Manela, Asaf and Xiu, Dacheng, The Structure of Economic News (September 1, 2019). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3446225 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3446225

 

Dynamic Interpretation of Emerging Risks in the Financial Sector (with Kathleen Hanley, funded by NSF Grant #1449578) Review of Financial Studies (accepted 2018).

 

Shleifer, A. Inefficient markets: An introduction to behavioral finance.

Oxford University press. ISBN 0-19-829227-9.

 

Watts, R. and J. Zimmerman.  Positive Accounting Theory.  Prentice Hall,

Englewood Cliffs, NJ, 1986. ISBN 0-13-686171-7.

 

Campbell, J., A. Lo and Craig Mac Kinlay. The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press, 1997. ISBN 0-691-04301-9

 

授课教授简介:

曹顺教授的研究聚焦于公司信息披露,特别是公司信息披露对投资者及公司决策的影响。曹教授的相关研究发表在Journal of Financial Economics, Journal of Accounting Research, The Accounting Review, Contemporary Accounting Research, and IEEE Computer等金融学、会计学和计算机科学领域的顶级期刊上;曹教授多次在Stanford University, Cornell University, New York University, University of Virginia, University of Minnesota和Pennsylvania State University等著名研究型院校中报告他的研究成果;他的研究也曾在美国证券交易委员会(SEC)和美国国家经济研究局(NBER)等国家政策制定与咨询部门中汇报研究成果;此外,曹教授的研究还吸引了诸多业界公司的兴趣与关注,曾多次受邀参加State Street Boston headquarters, Grant Thornton executives, Ant Financial, Baidu, DataYes和JD.com等行业领先的金融和人工智能公司的交流研讨。

曹教授是2020年GSU-RFS conference on Fintech and Machine Learning的联席主席。本届会议由Review of Financial Studies (dual submission)与Georgia State University共同资助。作为新兴技术领域的高水平会议,该会议每年平均会吸引150余篇来自金融和会计领域杰出学者的高质量论文。

作为教学与研究并重的学者,曹教授一直致力于在教学中传授最前沿的学科知识,助力学生的职业发展与成就。他曾在University of Illinois at Urbana-Champaign的校级杰出教学评选中位列前10%。在Georgia State University,他将大量的有关数据分析的前沿知识融入到资本市场研讨课、财务会计学等博士和本科课程之中。同时,曹教授还受到多所知名研究型大学的邀请,为相关院校的学生开设短期博士研讨课程,讲授有关新兴技术在金融和会计领域的应用等内容。


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