ZIBS视界丨助理教授周闻宇获第四届PwC 3535年度最佳论文奖 PwC 3535 Annual Best Paper

在9月3日举行的普华永道第四届（2023）PwC 3535年度最佳论文奖颁奖典礼中，ZIBS助理教授周闻宇的论文获PwC 3535年度最佳论文Top 10。

On September 3, ZIBS Assistant Professor ZHOU Wenyu was awarded PwC top 10 best papers at the 4th PwC 3535 Annual Best Paper Award.

9月3日晚，普华永道第四届（2023）PwC 3535年度最佳论文奖颁奖典礼作为中国国际服务贸易交易会核心边会在京隆重举办。来自政府、学界及业界超百位嘉宾共聚普华永道学术盛典，共同见证2023年10篇年度最佳论文奖名单的揭晓。ZIBS助理教授周闻宇与合作者撰写的论文《Machine Learning in the Chinese Stock Market》荣获PwC 3535年度最佳论文Top 10。该论文于2022年8月发表在Journal of Financial Economics，合作者为苏黎世大学Markus Leippold教授和王钱研究员。

PwC 3535论坛由普华永道中国于2020年创办。“3535”取自本论坛面向“35”周岁及以下青年学者选拔“35”篇提名奖论文并从中评选出10篇年度最佳论文的双重含义，象征论坛鼓励和支持青年学者之初衷。今年4月3日，第四届（2023）PwC 3535年度最佳论文评选活动启动仪式在雄安举办。经过为期两个月的申报，来自80所知名高校及研究机构的145名青年学者共计提交296篇参评论文。由19位权威资深教授组成的独立学术评审委员会遴选出35篇论文，并在9月3日的颁奖典礼现场上揭晓了十篇年度最佳论文。

评委会推荐语

这篇文章利用机器学习方法探讨了中国市场的横截面股票收益率预测。这项研究发现，相较于传统的线性模型，机器学习方法对我国A股市场个股收益率具有较强的预测能力，特别是低市值、散户占比高、非国有企业股票表现出更强的可预测性。此外，流动性相关因子在所有微观定价因子中表现最佳，而基于机器学习预测所构建的投资组合的表现也显著优于传统投资组合。这些发现有助于理解中国股票市场个股收益率的可预测性以及量化投资的潜在优势。

作者简介

周闻宇

ZIBS助理教授

周闻宇博士现任浙江大学国际联合商学院助理教授，浙江大学金融研究院研究员，于美国加州大学洛杉矶分校获得经济学博士、统计学硕士和经济学硕士学位，于北京大学获金融学学士和应用数学双学士学位。他的研究兴趣主要包括金融计量、实证资产定价和数字经济，相关研究成果发表于Journal of Financial Economics, Journal of Business & Economic Statistics, Journal of Financial Markets, China Economic Review, Economics Letters等国际知名学术期刊。他主持国家自然科学基金（青年项目）、浙江省软科学项目、浙江省教育厅科研项目、浙江大学交叉预研专项项目等省部级以上课题多项，作为主要成员参与国家自然科学基金面上项目，并主持完成了数字经济领域多项横向课题。

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编辑｜李嵩皎

责编｜陈槭丽莎 周闻宇

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