49 根據科學調查文獻顯示，97%-98% 的科學家一致認為，人類活動排放二氧化碳等溫室 氣體，是全球氣候變暖的根源。儘管這些科學事實「鐵證如山」，但並非所有人都認真 對待氣候風險，並積極加以應對。有一項美國調查估算，只有 70% 成年人相信，全球 變暖正在發生，40% 人認為全球變暖會對他們個人造成危害。 碳密集公司股票受壓 看深一層，全球變暖是一個重要的長期問題，需要人類的集體行動，而非僅依靠氣候科 學家來應對。筆者這項研究結果顯示，科學共識與公眾信念之間出現差異，原因之一， 是人們的注意力有限。氣候風險的影響，在天氣正常時期往往被忽視，因為人們關注 的，多是引人注目的個別天氣事件和個人體驗。 總括來說，當地氣溫異常溫暖時，人們會向上修正自己的信念，體現在「全球變暖」主 題的谷歌搜索活動更加活躍。在金融市場中，碳密集型企業於該交易城市氣溫高於正常 水平的月份，表現欠佳。散戶投資者往往基於對短期天氣事件的反應，而非據企業基本 面的理性分析，拋售碳密集型股票，估計此舉是在炎熱的日子，人們較易聯想到高碳排 放活動帶來全球暖化現象，潛意識地轉向支持低排放行業。 有效教育氣候風險之道 研究發垷氣候風險在正常時期容易被忽視，而顯著天氣事件（如高溫）能短暫喚醒關 注。對政策制訂者來說，要提高公眾意識和氣候宣傳活動的有效性，我們建議制定縮小 科學界與公眾之間信息差距的政策。例如，芬蘭向外公佈了高分辨率洪水地圖後，人們 對洪水風險的警惕性擔憂有所增加。儘管政府和環保組織無法改變當地天氣狀況，但他 們可以對公眾進行氣候風險教育。我們研究結果表明，與個人和顯著體驗相關的方法 （例如，模擬極端天氣事件、潛在海平面上升地圖等）會更為有效。當總體信念和認知 更接近科學共識時，我們預計當地異常氣溫與關注度及股價之間的聯繫會減弱，但全球 應對氣候變化的努力，將更具組織性，有效應對全球氣候變暖的趨勢。 ［後文簡介］—下篇文章〈機器學習有效預測國際股票收益〉。隨着投資者使用人工 智能技術，如機器學習、深度學習、自然語言處理來分析大量的市場數據、預測市場趨 勢和股票表現，發掘投資機會等。本文探討機器學習模型在國際股票市場預測中的應用 效果，研究發現，對市場特定訓練至關重要。 原文刊《香港經濟日報》2025 年 8 月 22 日 1 投資市場萬變
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