纽约大学斯特恩商学院的阶梯教室永远瀰漫著咖啡因与野心的混合气味。刘望舒坐在第三排靠窗的位置，面前的笔记本电脑屏幕上，正实时跳动著纳斯达克100指数的期货曲线。教授在讲台上用雷射笔圈出ppt上的“布莱克-斯科尔斯模型“，声音透过麦克风撞在大理石地面上，反弹出冰冷的迴响：“ derivatives（衍生品）的本质是对风险的切割与定价，谁能掌握定价权，谁就能收割全球市场。“

周围的同学大多在快速敲击键盘，將教授的话转化为代码指令。坐在刘望舒旁边的金髮男生叫杰森，是华尔街某对冲基金经理的儿子，电脑屏幕上正运行著自己编写的波动率预测程序，绿色的数据流像瀑布般倾泻而下。“嘿，中国小子，“杰森用胳膊肘碰了碰他，“昨晚的非农数据超预期，你的a股套利模型有调整吗？“

刘望舒的指尖在键盘上顿了顿。他的模型基础数据里，特意加入了中国央行的mlf（中期借贷便利）操作记录，这是他从父亲破產案例中总结的“隱藏变量“——当欧美市场沉迷於非农数据时，新兴市场的流动性往往被这些“非预期“忽略。“我的模型显示，美联储加息预期已提前反映在离岸人民幣匯率里，“他调出一组对比曲线，“现在进场做空，风险收益比不合適。“

杰森嗤笑一声，转头继续敲打代码。在这个教室里，“中国市场经验“更像是茶余饭后的谈资，而非值得严肃討论的变量。上周的衍生品策略课上，刘望舒提出用“国债逆回购利率“预判a股流动性，被教授轻飘飘地评价为“区域市场特例，不具普適性“。

下课铃响起时，教授突然宣布：“下周开始分组做期末项目，主题是新兴市场主权债的风险定价，获胜组將获得在高盛总部实习的机会。“教室里瞬间响起一阵骚动，杰森立刻转头看向刘望舒：“组队吗？我爸的基金刚做完阿根廷国债的压力测试，数据可以共享。“

刘望舒看著他眼中闪烁的功利光芒，忽然想起王博士在推荐信里的那句话：“警惕那些用共享数据包装的利益捆绑。“他摇了摇头：“我想单独做中国国债的案例。“

杰森的表情立刻冷了下来：“你疯了？中国国债在国际市场的交易量连巴西的三成都不到，拿什么贏？“

“正因为交易量小，才藏著定价偏差。“刘望舒合上电脑，屏幕上最后定格的是中国十年期国债收益率与美国国债的利差曲线，“这才是风险定价的真正价值——发现被忽略的价值洼地。“

独自留在教室查资料时，刘望舒的邮箱弹出一封新邮件，发件人是王博士的首席策略分析师：“王总让我转发一份文件，是他早年在哈佛做的中国利率市场化对主权债影响的研究手稿，或许对你的项目有帮助。“附件里的pdf文件带著岁月的痕跡，页边空白处满是红笔批註，其中一句被圈了三次：“当西方用债务/gdp比率衡量风险时，中国的政府资產负债表才是真正的安全垫。“

深夜的图书馆里，刘望舒对著满屏的英文报告揉了揉太阳穴。他试图將王博士的手稿观点转化为量化模型，却卡在了“地方政府隱性债务“的参数设置上——这部分数据在国际资料库里几乎是空白，就像中国市场故意留给外界的“信息黑箱“。

“需要帮忙吗？“一个温和的声音在身后响起。刘望舒回头，看到教授站在书架旁，手里拿著本《中国金融改革三十年》。这位曾在imf（国际货幣基金组织）任职的经济学家，总是在课后独自留在图书馆，研究那些被主流学界忽视的新兴市场案例。

“教授，“刘望舒指著屏幕上的模型，“我找不到地方政府隱性债务的准確数据，用城投债收益率替代的话，误差会超过15%。“

教授拉过一把椅子坐下，从公文包里掏出份列印文件：“试试这个。“那是世界银行內部的工作论文，標题是《中国影子银行与主权债定价的关联性》，其中用“信託產品违约率“间接测算隱性债务风险的方法，像一道光劈开了刘望舒的思路。

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