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辽宁大学经济学前沿高端讲座第九十五讲|武汉大学杨中超:Synchronization Risk and Price Stickiness: Theory and Evidence

2025-10-11 16:25   来源:中国经济研究院

辽宁大学经济学前沿高端讲座第九十五讲

Synchronization Risk and Price Stickiness: Theory and Evidence

主讲人:杨中超 特聘副研究员武汉大学

主持人:谢聪 助理教授(辽宁大学中国经济研究院)

嘉宾介绍:侯尚迪 助理教授(辽宁大学中国经济研究院)

时间:2025年10月17日(周五)  10:00-11:30(北京时间)

地点:辽宁大学崇山校区五洲园一楼会议室

线上地址:腾讯会议:471-691-522

语言:中文/英文

 

题目:Synchronization Risk and Price Stickiness: Theory and Evidence(同步风险与价格粘性:理论与实证)

主讲人:杨中超

摘要:Using a large language model (LLM) to analyze online consumer reviews, we find that when customers observe a firm charging a lower price than they previously paid for the same item, they feel antagonized and give the firm low ratings, resulting in reputation costs for the firm. In particular, a firm's reputation costs are higher if it adjusts its price more quickly than other firms. Motivated by this empirical evidence, we develop a model that characterizes the optimal timing of price adjustments for firms, offering a microfoundation for price stickiness. In an environment with information frictions regarding how an aggregate shock affects the economy, individual firms face uncertainty about when their peers will adjust prices. This synchronization risk leads all individual firms to rationally choose to postpone price changes. Our model predicts both synchronized and unsynchronized price adjustments, depending on the degree of information frictions. The model provides a number of other predictions that are consistent with the evidence documented in the literature. 

通过运用大语言模型(LLM)分析在线消费者评论,我们发现当顾客发现企业对同一商品定价低于其先前支付金额时,会产生抵触情绪并给予低评分,从而给企业带来声誉成本。特别值得注意的是,若企业调价速度领先于同行,其声誉受损程度会更加严重。基于这一实证证据,我们构建了一个刻画企业最优调价时机选择的理论模型,为价格粘性现象提供了微观基础。在存在关于宏观冲击如何影响经济的信息摩擦环境中,个别企业难以确知同行何时会调整价格。这种同步风险导致所有企业理性地选择推迟价格调整。根据信息摩擦程度的不同,我们的模型既可预测同步的价格调整,也可预测非同步的价格调整。该模型还推导出若干与文献记载证据相符的其他预测结论。

主讲人简介:

杨中超,现任武汉大学经济与管理学院特聘副研究员,2021年获香港科技大学经济学博士学位。主要研究领域为宏观经济学与金融学,其研究成果已发表于Journal of Financial Economics和Economic Modelling等国际期刊。目前主持国家自然科学基金青年项目。

他曾获多项学术荣誉,包括普华永道思略青年学者称号、2024年度PwC 3535最佳论文奖、中国金融学联盟2024优秀论文奖,以及2025年清华大学“大数据与市场微观结构(Big data and market microstructure conference,)”会议优秀论文奖等。