2025年11月19日下午，suncitygroup太阳集团第十一届“学实”博士生学术论坛在suncitygroup太阳集团协鑫楼成功举办。“学实”系列论坛由suncitygroup太阳集团、suncitygroup太阳集团博士生党支部联合主办，旨在为博士生群体提供一个多学科交叉融合的高水平学术平台，展示博士生群体在学术研究和创新实践方面的优秀成果，彰显公司“学道酬实，至任于群”的精神。
第十一届论坛以“教育强国，奋进有我”为主题，内容覆盖管理科学、金融工程、自动化控制、机器学习等多个前沿交叉学科领域的研究。论坛特邀suncitygroup太阳集团李敏教授、陈虹桥准聘副教授、黄伟桓准聘助理教授、刘琰准聘助理教授、吴钰炜副研究员、及朱骁涵副研究员担任点评嘉宾。本次论坛创新性地设立了两个分论坛，分别由李敏教授和陈虹桥准聘副教授主持开幕式，并与各位专家一同为博士生们的汇报提供了深入指导。
论坛上，十九位博士生报告人围绕各自的研究课题，从研究背景、核心问题、模型方法、实证分析及创新成果等方面进行了精彩纷呈的学术报告。
分论坛一：
博士生高艳旭汇报了研究工作“From mitigation to aggravation: The impact of digitalization on bank misconduct”，该研究通过构建银行预期收益的理论模型考察了银行数字化对其不当行为的影响，并采用中国173家银行的数据进行实证检验，发现数字化对银行违规行为的影响呈现出U型关系。
博士生孙可欣汇报了研究工作“Regime-Dependent Preference Robustness: A Dynamic Approach to Multi-Period Portfolio Selection”，该研究针对股市机制变化下投资者偏好不确定提出了两种不同的多周期投资组合优化问题，旨在为投资者提供个性化的投资指导。
博士生汤鑫伟汇报了研究工作“情绪还是理性：数据资产信息披露对IPO定价效率的影响”，该研究将企业数据资产信息披露与IPO定价效率联系起来，揭示了企业数据资产信息披露对投资者决策行为的影响。
博士生吴一非汇报了研究工作“Work Harder, Alpha Harder: Work Intensity and Stock Returns”，研究提出了一种基于大语言模型技术测度公司工作强度的指标，并探究该指标在股票市场的定价能力及其机制。
博士生谢博易汇报了研究工作“Robust Preference Learning for Sorting Problems with Multiple Potentially Non-Monotonic Attributes”，该研究在多属性序分类的管理背景下，聚焦于受不一致准则与潜在非单调属性影响的鲁棒偏好学习问题，针对大规模训练样本提出了快速有效的求解算法。
博士生徐浩天汇报了研究工作“Does Cross-Ethnic Collaboration Fuel Breakthrough Invention? Evidence from Global”，研究证实跨族裔合作能显著提升突破性创新概率，但跨国企业内部这种优势受到抑制；技术复杂性发挥中介作用，而组织路径依赖会削弱合作效果。
博士生俞乃畅汇报了研究工作“Option-Implied Fees and Optimal Delta Hedging under Short-Sale Constraints: Evidence from China”，该研究从期权看涨看跌平价关系的偏离中构建隐含费率来度量标的卖空成本，并将其嵌入多类最小方差 Delta对冲模型，使用中美期权市场数据检验改进效果。
博士生张可汇报了研究工作“Developing Futures Trading Strategies Based on Level-2 Information and Machine Learning Models”，该研究通过挖掘期货Level-2 订单簿中信息捕捉短期资产价格变动方向，构建基于线性模型和非线性模型的组合模型，并围绕我国主要商品期货的短期价格预测与交易策略构建开展研究。
博士生张云淼汇报了研究工作“望风而动：公司关联与动量溢出效应—来自财经社交媒体的证据”，该文基于NLP/LLM提取财经社交媒体中公司关联网络，研究基于社交媒体的公司关联如何影响动量溢出效应及其作用机制。
博士生朱子阳汇报了研究工作“中国贵金属期货波动率预测：GBRT与树形SHAP的时间－模型维度组合”，其创新点主要在方法论层面，即采用可解释的集成学习框架，有效提高了对当前中国贵金属期货波动率的预测能力与解释能力，为后续领域研究提供了更进一步的模型范式与比较基准。
分论坛二：
博士生曹家硕汇报了研究工作“Three-Way Decision-Guided Hierarchical Reinforcement Learning for High-Frequency Trading”。该研究针对高频交易中强化学习智能体在不确定市场状态下面临的盲目探索困境，提出了一种融合三支决策（3WD）与分层强化学习（HRL）的新型决策框架。
博士生傅汇乔汇报了研究工作“Learning Diverse Human-Like Driving Styles for Closed-Loop Autonomous Driving”，该研究提出一种类人行为学习方法，通过半监督扩散对抗模仿学习生成多样驾驶行为，进一步提升车辆在复杂交通场景中的安全性和舒适性，推动自动驾驶技术的智能化发展。
博士生郭超然汇报了研究工作“How to Identify High-value Innovations? A Perspective from Construction Engineering Patents' Knowledge Graphs”，该研究将专利文本和网络关系特征整合到机器学习模型中，提高了建筑工程领域高价值创新预测的准确性。
博士生郭政宇汇报了研究工作“BIM技术对于项目合作效率的影响”，该研究分析了BIM技术在建筑项目中的应用对于项目合作的影响，揭示了影响路径和影响因素。
博士生李原百汇报了研究工作“Decision-Making in Wargames: An E-CARGO Perspective”，该研究针对传统深度强化学习方法在兵棋推演中训练时间长、收敛困难、多智能体协同难等问题，提出了一种融合角色协同与E-CARGO模型的增强型兵棋推演框架，提升了智能体的决策效率与协同能力。
博士生刘金梅汇报了研究工作“Scalable In-Context Q-Learning (S-ICQL)”，该研究通过整合动态规划和世界建模的创新框架，解决了现有上下文强化学习（ICRL）方法在从次优轨迹中学习以及实现精确推理的挑战，提高了ICRL在决策域的高效奖励最大化和任务泛化能力。
博士生缪子阳汇报了研究工作“绿色低碳转型能否促进双赢发展？——基于中国交通运输业波特假说的检验”，该研究针对绿色低碳转型政策约束下的交通运输业，构建了绿色全要素生产率演变的要素分解模型，并设计了波特假说检验标准，对中国及区域交通运输业的绿色低碳转型成效提出了有效评估与政策建议。
博士生伍雪菲汇报了工作“Interpretable Multi-Agent Reinforcement Learning”，该研究旨在解决传统多智能体强化学习模型的“黑盒”难题，使智能体的群体决策行为易于被人类理解和信任。
博士生张霄雨汇报了研究工作“Dual-Channel Heterogeneous Graph Neural Network for Automatic Algorithm Recommendation”，该研究针对自动算法选择中的性能瓶颈问题，提出了双通道异构图神经网络框架，该框架融合语义与元特征，通过双通道表征与对比学习，捕获丰富交互模式并提升表示一致性。
与会专家在每位博士生报告后，均给予了深刻中肯的点评与极具针对性的指导。在场师生踊跃发言，与报告人进行了多轮高质量的问答互动，现场学术思辨氛围热烈，为促进学科交叉与创新研究提供了宝贵契机。
经论坛评审委员会公正评议，最终评选出2022级博士生俞乃畅与2022级博士生傅汇乔为本届论坛“优秀报告奖”获得者。本届论坛在浓厚的学术交流与思想碰撞中圆满结束。
文字|谢博易
图片|张可 曹艺
审核|陈志云 陈卉 李敏
