潘军教授两项研究分获中国金融国际年会、中国金融学术年会论文奖 | SAIF动 ...

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来源：市场资讯
3 g& A: g$ z: N/ o! t9 x' A（来源：上海交大上海高级金融学院）
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近日，上海交通大学上海高级金融学院（高金/SAIF）金融学教授、高金讲席教授潘军与合作者共同完成的两项研究，分别摘得2026中国金融国际年会（China International Conference in Finance，CICF）“喜岳最佳论文奖”与2026中国金融学术年会（China Financial Research Conference，CFRC）“资产定价最佳论文奖”。
前者构建了企业贸易脆弱性的全新量化框架，揭示资本市场如何定价供应链风险；后者提出了基于理论模型的公司债风险因子，系统识别信用、利率与流动性三类风险。两项研究均为金融市场风险定价和资产配置提供了新的理论与实证依据。


【2026 CICF喜岳最佳论文奖】
Pricing the Global Trade Vulnerability
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" e. N$ R% U) \合作者：西交利物浦大学金融系助理教授刘嘉涛
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, [0 w3 z; @3 s1 u+ Q01
" Y* {; O2 W% d研究背景
3 w$ m$ h+ U. \) C2 |7 {" A2018年中美贸易摩擦、新冠疫情导致的全球供应链中断，以及2025年以来全球范围内的新一轮关税调整，使贸易风险成为企业经营和资本市场关注的重要议题。然而，现有指标更多关注企业之间的供应链关系，而对于企业贸易来源国集中程度及其风险暴露，仍缺乏一套基于真实微观贸易数据的标准化测度框架。
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3 t1 h; }0 ?9 W$ _+ Y" i核心创新与方法
3 t' t* x/ c, X; d: y4 D. z该研究利用海量海关提单微观交易数据，构建了全新的企业贸易来源国集中度（Country Concentration）指标，用于衡量企业供应链对少数贸易来源国的依赖程度。简单来说，如果一家企业的进口采购高度集中于少数几个国家，当这些国家发生关税调整、地缘政治冲突或物流中断时，企业更容易受到供应链冲击。本研究进一步检验资本市场是否将这种贸易脆弱性视为一种需要额外风险补偿的风险，并按照企业贸易来源国集中度构建股票投资组合，分析不同集中度企业之间的风险溢价差异。
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主要发现与价值

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  & j! c. d1 A( }5 K, \- }高贸易来源国集中度企业具有显著更高的风险溢价。 相比贸易来源国更加多元化的企业，高集中度企业的股票长期获得更高的风险补偿，表明资本市场会对企业供应链的贸易脆弱性进行定价。
  
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  4 D8 b4 u2 F9 @6 i5 f0 B7 _2018年中美贸易摩擦和新冠疫情等重大贸易冲击发生后，贸易来源国高度集中的企业风险溢价明显提高。其中，对中国供应链依赖较高的企业表现尤为突出，表明重大贸易冲击会显著放大供应链集中带来的风险。
  
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  2025年“解放日”关税实施后，市场对贸易风险的定价模式进一步演变，贸易政策冲击不再仅集中于贸易来源国高度集中的企业，国别集中度处于中等水平的企业同样受到显著冲击，反映出全球贸易政策格局演变正在重塑资本市场对供应链风险的定价机制。
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! P4 `- w+ x5 ]/ ~% g该研究构建了一套基于企业贸易来源国集中度的风险测度框架，可用于量化企业供应链脆弱性，并评估贸易政策变化对个股和投资组合的资产定价影响，为跨国企业风险管理、全球资产配置以及贸易政策金融市场影响评估提供了新的分析工具。
【2026 CFRC资产定价最佳论文奖】
, I/ w0 w+ V, J) sModel-Based Cross-Section Factors in Corporate Bonds
' @& D) ~5 k4 N+ o9 E( z! J（基于模型的公司债横截面因子）
合作者：复旦大学管理学院青年副研究员耿哲（高金2022届PhD项目毕业生）
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研究背景
公司债同时承载信用、久期与流动性三类风险。现有研究大多依据债券特征或者公司特征来构建风险因子，这类做法缺乏资产定价理论的支撑，构建出的因子也难以与三类经济风险清晰对应。本文立足理论，尝试从公司债收益中直接分离并度量信用、久期与流动性风险。
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, U$ `2 @; O' F, T核心创新与方法
该研究在经典结构化违约模型中同时引入随机利率与流动性冲击，推导出每只债券对信用、久期、流动性三类风险的理论敞口（因子载荷），再将公司债横截面收益对这些模型载荷逐月回归，直接提取出信用、久期、流动性三大因子。与依赖债券特征分组排序的传统做法不同，这里的因子载荷由无套利定价模型内生给出，可以对三类风险实现唯一、干净的识别。
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主要发现与价值

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  统一的跨资产定价框架：该三因子模型不仅能解释公司债组合的风险溢价，还能解释美股、海外公司债与主权债券的超额收益，显示其具有跨市场的普适性。
  
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  精准区分三类极端行情：利用三个因子的极端取值，可分别识别市场“避险”（flight-to-quality）、“持现”（dash-for-cash）与“追逐流动性”（flight-to-liquidity）三种不同的危机模式，为监管者和投资者判断市场状态提供了量化依据。更重要的是，该三因子框架为文献中的四个经典问题提供了全新洞察：
  ' S' x9 k. O3 y1 I1) 拆解美债收益，厘清“避险”与“持现”：借助从公司债市场提取的纯久期因子，研究将美债收益分解为久期风险补偿与“安全溢价”两个部分，清晰区分投资者是出于避险而买入美债，还是抛售长久期资产以换取现金。
  / {4 e5 i" p9 Q0 \* K; c2）解释信用利差与利率之间的负相关：解释文献中发现的“信用利差随利率上升而收窄”的负相关关系。研究将信用利差拆分为信用与流动性两个成分，发现传统的负相关主要由信用利差中的流动性成分和国债利率中安全溢价成分驱动。
  3）厘清信用与流动性的传导方向：信用因子能显著预测下月的流动性因子（预测R²达25%），而反向的“流动性引发信用”基本局限于2008年金融危机。
  % ~/ J* X  \9 e- d9 j. w6 j0 h4）揭示监管的长期影响：流动性风险在2017年后持续增加，其波动自此与交易商公司债净头寸的收缩显著相关，为评估危机后金融监管对市场流动性和资产定价的影响提供了新视角。
  
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这项研究为债券投资组合管理、风险监管和市场流动性评估提供了一套理论驱动的量化工具。
4 Y8 i: ?8 N, Q% c, C, ^教授简介
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潘 军
高金金融学教授
: N9 K' j$ t: x$ b高金讲席教授
潘军教授现任上海交通大学上海高级金融学院金融学教授、高金讲席教授，曾任麻省理工学院斯隆管理学院金融学讲席教授。她的研究领域包括中国金融市场、金融科技、资产定价、金融衍生品市场、信用风险模型、金融危机、市场流动性、市场微观结构、风险管理、固定收益市场，在国际顶级学术期刊如Econometrica，Journal of Finance, Review of Financial Studies，Journal of Financial Economics等发表论文20余篇。截至2026年6月，谷歌学术引用超19,000余次，最高单篇4,449次，6篇入选高被引论文，研究成果具有广泛的国际影响力。
潘军教授现任国际顶级学术期刊Management SCIence金融板块主编、Journal of Finance副主编，曾任Review of Finance主编、Review of Financial Studies副主编。自2014年起，她担任亚洲金融经济研究局（ABFER）高级研究员，并于2024年6月出任该研究局执行委员会委员。她曾任美国国家经济研究局（NBER）研究员，并于2021年至2025年连续五年入选爱思唯尔（Elsevier）“中国高被引学者”榜单。
潘军教授曾获得多项重量级学术荣誉，包括2015年斯蒂芬·A·罗斯金融经济学奖（Stephen A. Ross Prize in Financial Economics）、2021年中国金融国际年会(CICF) 最佳论文奖、2024年沃顿研究数据服务最佳论文奖，以及2026年CICF XiYue最佳论文奖等。
- |3 O/ n) y7 [4 D潘军教授1995年获得纽约大学物理学博士学位，2000年获得斯坦福大学金融学博士学位。