报告时间：2023年9月6日（周三）下午14：00

报告地点：沙河校区学院楼七号楼114教室

主讲人：郑诗禹，刘季文

讲座语言：中文

报告简介（一）：

2023年7月8日至2023年7月12日，2023年PACIS会议（Pacific Asia Conference on Information Systems）于中国江西南昌举办，我院章宁教授和硕士研究生郑诗禹合作的论文《Does Digital Transformation Promote Breakthrough Green Innovation? Empirical Evidence from Listed Chinese Manufacturing Companies》经过评审受邀参会。此次学术会议交流得到中央财经大学研究生学术交流支持计划的资助。

报告简介（二）：

2023年8月12日至2023年8月14日，第十届国际信息技术与量化管理国际会议（10th International Conference on Information Technology and Quantitative Management）于英国牛津举办，我院章宁教授和硕士研究生刘季文合作的论文《Fake Financial News Detection with Deep Learning: Evidence from China》经过评审受邀参会。刘季文同学参加了此次会议并对论文做了学术报告。此次学术会议交流得到中央财经大学研究生学术交流支持计划的资助。

报告摘要（一）：

在当前数字经济时代，“两化融合”和绿色创新成为研究焦点，为解决当前制造业企业数字化转型效果有待提升和绿色创新质量不足的现实困境，本文以中国A 股制造业上市公司2007-2019年面板数据，研究数字化转型与企业突破式绿色创新的关系。实证结果发现，数字化转型在提升绿色技术创新中表现出明显的技术相似性，在经过一系列稳健性检验后结论依旧成立。同时企业数字化转型对突破式绿色创新的影响存在异质性，对于技术密集型行业和身处较强的市场竞争环境的企业而言，在经历数字化转型后会在绿色创新模式中更加倾向于突破式绿色创新。本研究为制造业企业绿色化转型提供了经验支持，也为培育企业选择高质量绿色创新方式提供了新思路。

报告摘要（二）：

假新闻检测已经成为一项备受关注的新兴研究，但大多集中在政治和社会领域，金融领域虚假新闻检测的研究却非常有限。特别是在中国，没有虚假财经新闻的公开数据集。本研究聚焦于中国金融市场，收集中文虚假财经新闻，并基于新闻样本收集内容特征、社交上下文特征和财务特征，从而构建中文虚假财经新闻数据集。同时，提出了一种深度学习方法来检测虚假财经新闻。具体来说，考虑到文本内容对于有效检测虚假财经新闻的重要性，所提出的模型由两个子网络构成，分别处理内容特征和其他特征。其中，处理内容特征的子网络采用并行的卷积神经网络结构，捕获文本内容不同粒度的局部特征。实验表明，所提出的模型在F1-score等各项性能均优于基线模型，并且利用Shapley发现了中国金融市场上虚假财经新闻的特点及其与真实财经新闻的差异。

编辑：危薇

审核：王秀利