2026年9月4日，由教育部人文社会科学重点研究基地厦门大学会计发展研究中心（下文简称：会计中心）、厦门大学会计学系和厦门大学会计学系MPAcc联合发起的“冠亚杰出访问学者讲堂（第10讲）”在嘉庚二号楼512室举行。本期邀请到美国罗德岛大学金融学教授、威廉·艾根讲席教授林秉旋教授作主题为“Hiding in the Herd? Political Uncertainty and Strategic Risk Attribution in Disclosures”的学术讲座。讲座由厦门大学会计学系刘峰教授主持，会计中心/会计学系熊枫副教授、吴越助理教授等三十余位师生参加。

        讲座伊始，刘峰教授致欢迎辞。他简要介绍了林秉旋教授在金融学与会计学交叉领域的深厚研究积累与突出学术贡献，其研究领域涵盖会计信息披露、文本分析与资产定价等多个方向。刘峰教授期待林教授以本次讲座为契机，分享大语言模型在会计文本分析中的前沿应用，帮助师生理解如何借助新工具捕捉经理人披露行为中的内在动机，为会计信息披露研究打开新的思路。

林秉旋教授分享了一项尚在推进的研究，利用千问大语言模型将年报MD&A文本转化为高维向量，并以Fama-French六因子模型对股票回报方差的分解结果为训练目标，构建“披露隐含的系统性风险份额”（SRS）指标，量化经理人将风险归因于宏观因素的比重。初步验证显示，政治不确定性上升时，经理人更倾向将风险归于宏观因素，呈现“隐藏在羊群中”的模式；而面对中美贸易战等公司特有冲击时，归因方向逆转，SRS下降。业绩勉强达标、机构投资者短期化等情境下宏观归因更突出，贸易政策与医疗保健政治辩论是主要驱动主题。指标经多重检验初步显示出合理性与稳健性。

互动环节中，师生围绕SRS指标的构造、模型稳定性、场景拓展与因果识别等提问。林教授逐一解答，强调指标核心在于归因比例而非提及频次，并指出强制约束与滚动训练可保证模型输出的稳定性与可复制性。

讲座尾声，刘峰教授作总结发言。他总结指出，讲座展示了大语言模型赋能会计信息披露研究的可行路径，技术并非替代研究者，而是拓展观察与解读文本的视野，鼓励同学主动掌握新工具，关注ESG报告互联性、非财务信息披露等研究空间，为开展高质量会计研究提供了启发与指引。