2020年10月14日下午会计学院在腾讯会议平台举办了学术交流，会计学院郭昱副教授和莫桂青老师分别报告了题为“上市公司持续经营能力研究——基于SVD和t-SNE优化的深度学习模型”和“China’s No-bailout Reform: Impact on Bond Yields and Rating Standards”的学术论文。学术交流活动由会计学院科研副院长邵丽丽主持，专业教师和学生共28人参加。

　　在近3个小时的学术交流中，郭昱首先报告了最近的研究成果。持续经营能力预判是审计理论和实务关注的重点领域，难度在于如何在“差”公司类别中清晰识别有持续经营问题的公司。本文构建了一个优化的深度学习模型进行预测。通过奇异值分解（SVD）和t-SNE对BP神经网络输入神经元进行优化。最终对有持续经营问题公司进行预测，预测准确率达到93%。从理论角度，构建了辨识持续经营能力的分类指标体系；从实践角度，提供了输入可观测、输出分类准确率高的可操作模型。

　　接下来莫桂青报告的学术研究内容在中国债券的范畴。2014年3月，中国债券市场打破 “刚性兑付”。其后，违约债券的数量和面值大大增加。本文对2014年至2019年间的违约债券进行研究并检验打破“刚性兑付”的市场影响。我们发现，在政策变动之后，与AAA级债券相比，低级别债券的利差上升更为显著；国有企业债券违约率显著低于民营企业，其融资优势更加明显。同时，我们还发现信用评级标准在政策变动后发生降低，这表明信用评级机构可能迫于发行方的压力发布虚高信用级别。

　　学术交流过程中，与会教师积极提问，就论文研究内容、研究方法和研究发现等方面与郭昱和莫桂青进行了讨论互动。此次学术交流是以网络远程形式开展的第11次线上学术研讨活动，活动取得了圆满成功。