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　　算法化金融建议具有提升投资绩效的潜力，但其在实际应用中往往面临采纳率偏低的问题。江嘉骏与中国一家大型商业银行合作，开展了一项大规模实验，首次从因果角度考察了行为学导向的个性化设计和解释对投资者采纳智能投顾的影响。研究发现，相较于以夏普比率最大化为基准的标准推荐算法，一个基于简单规则、并根据投资者的行为特征（包括风险厌恶和损失厌恶）进行个性化推荐的算法，能够使投资者投资于推荐资产类别的概率提高8.11%。同时，向投资者反馈其偏好特征，并解释这些特征如何被用于生成投资建议，使采纳率显著提高14.24%。类似的正向影响同样体现在投资规模和资产配置结构上。进一步分析表明，这些影响在时间上具有持续性。总体来看，研究结果表明，在智能投顾中引入行为偏好信息和解释，有助于促进智能投顾的更广泛采纳。

　　陕晨煜研究了2000至2022年间中国上市公司参与的并购活动。结果发现，相较于在中国香港上市的中国企业，在中国A股市场上市的公司在并购目标企业（通常为未上市公司）后，其股票回报和经营绩效更为出色。由于在中国，发行股票需经监管机构批准，且参与投资者的锁定期通常比发达国家的市场更长，据此提出假设：以股票融资的并购相较于非股票方式融资交易具有更好的前景。实证结果支持这一假设——通过定向增发进行的股票并购，在股票表现和会计绩效上均优于非股票并购。此外，当上市公司成为外部机构投资者部分收购的目标时，其股票和会计绩效在收购后也有所提升，且收购股份比例越高，绩效改善的幅度越大。

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