2025年3月3日下午，上海交通大学安泰经济与管理学院金融学教授，中银科技金融学院教授，博士生导师凃俊，为学院老师们作了一场题为“Long-term early warning information on corporate defaults from news headlines”的专题讲座。此次讲座由泰隆金融学院副院长倪禾教授主持，泰隆金融学院马丹院长，以及十余位泰隆金融学院老师及学生参加了讲座。

凃俊教授首先回顾了企业债券违约预警的背景与现状，他指出自2014年中国债券市场出现首例上市公司违约事件以来，违约事件逐渐增多，传统的评级体系在预警方面的不足逐渐暴露。例如，许多违约企业在违约前仍保持着较高的信用评级，这使得投资者面临巨大的风险。因此，寻找新的预警工具和方法成为当务之急。接着，讲座聚焦于探讨新闻媒体在企业债券违约预警中的潜在价值，凃俊教授指出新闻报道不仅能够反映企业的经营状况和市场动态，还可能通过深度调查和独家信息揭示潜在的风险。例如，2001年的安然事件和2020年的Wirecard事件中，媒体的调查报道都发挥了关键作用，提前揭露了企业财务造假和潜在的违约风险。

之后，凃俊教授进一步介绍了他们构建的“信用风险词典”，该词典基于信用评级机构的6C原则和以往研究，涵盖了21个主题和323个与风险相关的词汇。通过分析新闻标题中的这些关键词汇，研究人员能够构建出风险主题变量（NTITF），并将其应用于企业债券违约的预测模型中。在数据方面，研究团队收集了2015年至2022年期间的904万多条新闻数据，并将其与企业债券发行人的财务数据相结合，研究结果表明，新闻文本分析能够显著提高违约预测的准确性，尤其是在违约前的6个月内。此外，讲座还探讨了不同类型媒体在信息传播中的作用。国有媒体和市场化媒体在信息获取和传播上各有优势。国有媒体可能更倾向于报道与政府政策相关的信息，而市场化媒体则更注重企业的经营策略和市场动态。研究表明，市场化媒体在非上市企业违约预警中发挥了更为显著的作用，而国有媒体则在上市企业中具有一定的信息优势。

本次讲座不仅展示了新闻文本分析在企业债券违约预警中的巨大潜力，还为与会师生提供了一个全新的研究视角,有助于与会老师拓宽研究思路。随着人工智能和大数据技术的不断发展，新闻媒体作为信息传播的重要渠道，其报道内容的价值远不止于即时新闻，更能够为企业风险管理和投资者决策提供重要的参考依据，新闻文本分析有望成为未来金融市场研究的重要工具之一。

凃俊，长江学者，上海交通大学安泰经济与管理学院金融学教授及中银科技金融学院教授，博士生导师。目前兼任 Journal of Economic Dynamics and Control 副主编，Emerging Markets Finance and Trade 领域主编，China Finance Review International 副主编。他的研究领域广泛，涵盖行为金融、金融科技、文本分析和机器学习、金融计量、资产定价、投资者情绪、媒体与资本市场、资产回报预测、投资组合管理以及公司金融等。凃俊教授的研究曾获多个研究奖项，包括Review of Financial Studies 2015-2016年度最高阅读次数奖和最高被引论文奖、Lee Foundation Fellowship for Research Excellence，Sing Lun Fellowship，Pacific Basin Finance Journal Prize (First Prize) 和华盛顿大学研究奖学金等。凃俊教授的研究成果丰硕，已在Journal of Financial Economics，Review of Financial Studies，Management Science，Journal of Financial and Quantitative Analysis 等顶级国际学术期刊上发表多篇论文。