根据Web of Science ESI最新公布的数据显示，我院姜富伟副教授的合作论文《Investor Sentiment Aligned: A Powerful Predictor of Stock Returns》被引次数入选“经济学与商学”领域全球前1%，并被ESI (Essential Science Indicator)高被引论文收录。该论文2015年3月发表于金融学三大顶级期刊之一的Review of Finanical Studies（RFS），截止2018年7月，该论文Web of Science被引次数达到了42次，在行为金融和资产定价领域产生了重要的影响。本文此前还被RFS杂志评为2015—2017年度最高阅读次数奖和最高被引论文奖。

这篇论文创新性的提出了一种基于有监督机器学习技术即偏最小二乘法（PLS）测度投资者情绪的新理论和方法，对多维金融市场情绪代理变量信息集进行归因和降维，构建了一个强有效的PLS投资者情绪指数，解决了投资者情绪测度难题。本文还回答了投资者情绪是否推动资产价格泡沫这一重大理论和现实问题，发现投资者情绪确实造成了资产价格暴涨暴跌，高涨的情绪带来估值泡沫并预测较低的未来股票市场收益，低情绪带来低估并预测较高的未来市场收益。投资者情绪对股价变动的的预测能力高于绝大多数宏观经济变量。此外，本文还发现了现金流预期偏误、卖空约束和套利摩擦是情绪影响资产价格的核心经济机制。首先，高涨的投资者情绪和经理人情绪一般伴随着脱离经济基本面的过度乐观的盈利预期和经济增长预期，造成股票市场泡沫，当低于预期的经济基本面信息逐渐披露，投资者最终意识到对未来现金流预期过度乐观，从而向下修正预期，导致泡沫破灭和崩盘。其次，由于卖空约束的影响，投资者情绪对股票回报的预测能力多集中在高投资者情绪时期和熊市。第三，由于套利摩擦影响，投资者情绪对小市值、高波动、低流动性和长期亏损等难以套利的公司的解释和预测能力更强。

ESI是《基本科学指标》(Essential Science Indicators)数据库的简称，是由世界著名的学术信息出版机构美国科技信息所(ISI)，于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具。ESI的数据采集是基于Web of Science核心合集数据库所收录的全球10500种学术期刊的1000多万条文献记录而建立的数据库。ESI从引文分析角度，根据学科领域和年份不同被SCI/SSCI引频次标准，每个学科中被SCI/SSCI引频次排名位于全球前1%的论文为ESI高被引论文。论文SCI/SSCI被引频次是科研成果评价的重要指标之一，ESI高被引论文意味着该学术论文在其研究领域与学科具有较大的国际影响力，其科研成果为该学科的发展做出了重要贡献。这种基于论文产出和引文影响力深入分析的评价数据是政府机构、大学、企业、实验室、出版公司和基金会的决策者、管理者、情报分析人员和信息专家评价大学和科研机构国际学术水平及影响力的重要指标。