那么，粉丝数量越多的主播，更能促进销售转化吗？本期《北大金融评论》“理论”栏目为大家带来Journal of Marketing、American Economic Review、NBER Working Paper等国际前沿研究。

American Economic Review

如何提高央行政策沟通的有效性？

1971 年，心理学专家梅拉宾提出了著名的梅拉宾法则：在沟通中，文字内容仅传递了意思的 7%，面部表情、肢体动作传递了 55%，辅助表达方法如手势、语气等为 38%。显然，有效沟通依赖的不仅仅是文本。既有研究表明，央行政策文件的内容和文本情绪可以影响金融市场，然而，人们对央行行长非文字沟通（如语气语调）的影响知之甚少。本研究中，作者开发了一种新的深度学习模型，用于量化美联储主席在新闻发布会上给出回答的语气，并进而考察了检测到的声音情绪对金融市场的影响。研究发现，在控制了美联储的行动和政策文本中的情绪后，美联储主席回答记者问时的积极语气会导致股价大涨。因此，政策信息的传递方式确实可以影响金融市场。本文的研究结果为提高央行沟通的有效性提供了启示。

Gorodnichenko, Y., Pham, T., & Talavera, O. (2023). The Voice of Monetary Policy. American Economic Review.

Journal of Marketing

找网红带货，粉丝数量越多越好吗？

网红的粉丝数量与黏性是广告商在找网红带货时的重要参考因素。通常人们认为找粉丝多的网红发布营销内容的效果会更好，因为其发布的内容可以让更多的人看到。然而本文发现，网红的粉丝数和其营销内容的用户参与度很可能是一种倒 U 形关系，即随着网红粉丝数量的增加，粉丝参与度会先增加后减少。较高的粉丝数量意味着更广泛的影响范围，但也暗示了较弱的关系，从而降低了粉丝参与的可能性。本文进一步检验了 U 形关系的潜在调节机制 ：更高的内容定制（网红独立为活动创建内容）和更低的赞助品牌熟悉度，表明网红重视与粉丝的关系，从而使倒 U 形关系变得平缓。本文为广告商改进网红营销策略提供了新思路。

Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). Finding Goldilocks Influencers: How Follower Count Drives Social Media Engagement. Journal of Marketing.

Working Paper

ChatGPT 会是 AI 界的巴菲特吗？

诞生至今，ChatGPT 等大型语言模型已被深入应用到商务、司法、教育以及日常生活中的诸多场景。本研究通过评估 ChatGPT 在提取公司新闻里有效交易信息的表现，开创性地探讨了大型语言模型在金融投资领域的潜力。研究结果表明，ChatGPT 可以很好地理解、读懂一个公司新闻里的情绪，判断“这是一个好消息，还是一个坏消息，或是一个中性的消息”，并对股价做出预测。作者基于ChatGPT 提供的“多空策略”交易建议，在样本期间最理想状态下的投资组合回报率达到惊人的 500%（不考虑交易成本）。通过超越传统的情绪分析方法，ChatGPT 等大型语言模型展示了其在提高量化交易策略性能和提供对市场动态的更准确理解方面的价值。

Lopez-Lira, A., & Tang, Y. (2023). Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models.

NBER Working Paper

测量美国银行体系脆弱性

硅谷银行倒闭是美联储加息周期下的个例，还是银行破 产潮的开端？2022 年以来，美联储开启了 40 年来最大力度 的加息进程，联邦基金利率大幅提高，债券市场收益率飙升， 债券价格不断下跌。而随着美债价格的暴跌，硅谷银行的资 产负债表出现严重亏损，其资本充足率和流动性比率均低于 监管要求，最终只能宣告破产。这篇研究进一步讨论了美国 银行业在 2023 年货币紧缩和利率上升的情况下可能面临的脆 弱性。研究发现，截至 2023 年一季度，美国银行系统的总资 产市值比其资产账面价值低 2.2 万亿美元，有 10% 的银行比 硅谷银行有更大的未确认损失，也有 10% 的银行比硅谷银行 有更低的资本充足率 ；银行出现破产风险的重要原因是没有 存款保险覆盖的储户集中取款，如果 50% 的储户决定取出存 款，将有近 190 家美国银行面临风险。

Jiang, E. X., Matvos, G., Piskorski, T., & Seru, A. (2023). Monetary Tightening and US Bank Fragility in 2023: Mark-to-Market Losses and Uninsured Depositor Runs?. National Bureau of Economic Research.

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本文完整版刊登于《北大金融评论》第16期，

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