长期以来，货币政策与通货膨胀的相互关系一直是主流经济学关注的核心问题。 但因不同收入群体的消费结构迥异，不同商品的价格粘性也存在显著差异，传统单一 的居民消费价格指数(Consumer Price Index)无法客观反映各收入群体所感知的真实 物价水平。本文结合中国家庭微观调查数据与宏观加总数据，创新性地构建了分布式 居民消费价格指数(Distributional CPI)。基于该指数，本文提出了货币政策通过消费 价格端影响不平等的新机制，并对其进行了量化研究。同时，本文还采用了新近发展 的我国货币政策工具变量序列来解决可能存在的内生性问题。实证结果表明，不同收 入群体的消费者价格指数存在显著差异，且低收入群体的价格指数具有更大的波动性。 进一步分析表明，与传统研究所揭示出的加总效应不同，由于消费结构的差异，货币 政策对不同收入群体的生活成本造成了异质性影响。特别地，宽松的货币政策会显著 增加低收入群体的生活成本，而高收入群体受到的影响较弱。本文的政策启示是货币 政策在稳增长、保就业之外，还在消费价格端表现出明显的社会福利分配效应。此外， 本文构建的分布式消费者价格指数也是 Piketty et al.(2018)强调的政府构建并发布分 布式国家账户(Distributional National Account)在消费价格端的一个重要延伸。

It has been long that literature in financial academics focuses mainly on price and return but much less on trading volume. In the past twenty years, it has already linked both price and trading volume to economic fundamentals, and explored the behavioral implications of trading volume such as investor’s attitude toward risks, overconfidence, disagreement, and attention etc. However, what is surprising is how little we really know about trading volume. Here we show that trading volume probability represents the frequency of market crowd’s trading action in terms of behavior analysis, and test two adaptive hypotheses relevant to the volume uncertainty associated with price in China stock market. The empirical work reveals that market crowd trade a stock in efficient adaptation except for simple heuristics, gradually tend to achieve agreement on an outcome or an asset price widely on a trading day, and generate such a stationary equilibrium price very often in interaction and competition among themselves no matter whether it is highly overestimated or underestimated. This suggests that asset prices include not only a fundamental value but also private information, speculative, sentiment, attention, gamble, and entertainment values etc. Moreover, market crowd adapt to gain and loss by trading volume increase or decrease significantly in interaction with environment in any two consecutive trading days. Our results demonstrate how interaction between information and news, the trading action, and return outcomes in the three-term feedback loop produces excessive trading volume which includes various internal and external causes. Finally, we reconcile market dynamics and crowd’s trading behaviors in a unified framework by Shi’s price-volume differential equation in stock market where, we assume, investors derive a liquidity utility expressed in terms of trading wealth which is equal to the sum of a probability weighting utility and a reversal utility in reference to an outcome. JEL Classifications: G12, G02, D83 （长期以来，金融学术领域里的文献只注重价格和收益率，却较少研究交易量。在最近的二十年里，金融学术文献已经开始研究价格和交易量两者与经济基本量之间的相互关系，并且探讨交易量的行为内涵，例如投资者对风险的态度、过度自信、不同观点以及关注程度等等。然而，我们还是对交易量的认识知之甚少。本文根据行为分析，用交易量概率来表示市场群体的交易频率，并且通过我国股市来实证检验涉及交易量与价格之间不确定关系的两种适应性假说。实证结果表明：市场群体在每日交易的时间窗口内除了采用简单的经验法则之外，同时还采用有效的适应性方式来从事股票交易，并且逐步倾向于形成一个结果和认同的资产价格；无论该资产价格是否明显地被高估或低估，市场群体在相互作用和竞争的过程中往往能够形成这样一个稳态的均衡价格。这表明了资产价格不仅包含了基本价值同时还包含了非公开信息、投机、情绪、关注、赌博和娱乐等价值。此外，在任意两个连续交易日之间，市场群体在与市场环境的相互作用过程中，通过交易量的增加或减少来有效地适应盈亏。我们的研究结果说明了在由信息、交易与收益结果三项构成的反馈环中，它们之间的相互作用是如何导致了过度交易的，这其中包含了导致过度交易的各种内外因素。最后，我们假设股票市场中的投资者是通过交易财富来产生流动性效用，它等于概率加权效用与相对于结果为参照系的反转效用之和，从而推导出Shi氏价-量微分方程，将市场动力学行为与群体交易行为协调在一个统一的框架体系。）

It has been long that literature in financial academics focuses mainly on price and return but much less on trading volume. In the past twenty years, it has already linked both price and trading volume to economic fundamentals, and explored the behavioral implications of trading volume such as investor’s attitude toward risks, overconfidence, disagreement, and attention etc. However, what is surprising is how little we really know about trading volume. Here we show that trading volume probability represents the frequency of market crowd’s trading action in terms of behavior analysis, and test two crowd’s trading behavioral hypotheses relevant to the volume uncertainty associated with price in China stock market. The empirical work reveals that market crowd trade in simple heuristics and efficient adaptation, gradually tend to achieve agreement on an outcome or an asset price widely on a trading day, and generate such a stationary equilibrium price very often in interaction among themselves no matter whether it is highly overestimated or underestimated, suggesting that asset prices include not only a fundamental value but also private information, speculative, sentiment, gamble, and entertainment values etc. In addition, market crowd adapt to gain and loss by trading volume increase or decrease significantly in interaction with environment in any two consecutive trading days. Our results demonstrate how interaction between information and news, the trading action, and return outcomes in the three-term feedback loop produces excessive trading volume which includes various internal and external causes. Finally, we reconcile market dynamics and crowd’s trading behaviors in a unified framework by Shi’s price-volume differential equation in stock market where, we assume, investors derive a liquidity utility expressed in terms of trading wealth which is equal to the sum of a probability weighting utility and a reversal utility in reference to an outcome. JEL Classifications: G12, G02, D83 (长期以来，金融学术领域里的文献只注重价格和收益率，却较少研究交易量。在最近的二十年里，金融学术文献已经开始研究价格和交易量两者与经济基本量之间的相互关系，并且探讨交易量的行为内涵，例如投资者对风险的态度、过度自信、不同观点以及关注程度等等。然而，我们还是对交易量的认识知之甚少。本文根据行为分析，用交易量概率来表示市场群体的交易频率，并且通过我国股市来实证检验交易量与价格之间不确定关系中关于群体交易行为的两个基本假说。实证结果表明：市场群体在每日交易的时间窗口内采用简单的经验法则和有效的适应方式来从事交易，并且总是逐步地倾向于形成一个结果和认同的资产价格；无论该资产价格是否明显地被高估或低估，市场群体在相互作用的过程中往往能够形成这样一个稳态的均衡价格，这表明了资产价格不仅包含基本价值同时还包含非公开信息、投机、情绪、赌博和娱乐等价值。此外，在任意两个连续交易日之间，市场群体在与市场环境的相互作用过程中，通过交易量的增加或减少来有效地适应盈亏。我们的研究结果说明了在由信息、交易与收益结果三项构成的反馈环中，它们之间的相互作用是如何导致了过度交易的，这其中包含了导致过度交易的各种内外因素。最后，我们假设股票市场中的投资者是通过交易财富来产生流动性效用，它等于概率加权效用与相对于结果为参照系的反转效用之和，从而推导出Shi氏价-量微分方程，将市场动力学行为与群体交易行为协调在一个统一的框架体系。)

本文在标准的Philips 曲线设定下，通过扩展该模型实证考察国际大宗商品价格冲击对中国通货膨胀动态的影响作用。本文研究的样本所涵盖的是1993 年1 月至2012 年6 月的宏观经济月度数据，在标准线性模型设定以及Markov 机制转换设定下考察国际大宗商品价格冲击对国内通货膨胀的传递效应。本文实证研究结果表明，国际大宗商品价格动态变化不仅在统计意义上显著地影响着中国通货膨胀动态，而且个别类别的国际大宗商品价格变化对中国通货膨胀动态的传递效应相对较高。

通常认为中国利率市场化以后，利率水平将由“市场决定”。但是，利率不是一个普通商品的价格，而是货币的价格。货币的价格如果没有一个“锚”，币值就会趋于不稳定。本文认为一个更完整的的表述应该是，利率由央行货币政策和市场共同决定。货币政策的功能是为市场利率提供一个短期“锚”或目标利率，而市场力量则围绕这个短期锚利率决定“期限溢价”和“风险溢价”，从而建立完整的收益曲线。 货币政策目标利率的制定，需要央行对中国经济的“自然”或“均衡”利率（即所谓泰勒法则中的r*）有一个理论的认识和经验的把握。中国利率何处去？一个简单的回答是，央行想要它去哪里，它就会去哪里。但是，如果央行对自然利率没有一个准确的把握，就很难实现稳定币值的政策目标。本文对利率市场化以后货币政策如何制定和操作短期目标利率提出一个框架，并对中国当前的均衡利率进行初步估算，以达到抛砖引玉的效果。

本文根据可转债具有债性和股性的特点，将可转债投资决策划分为两个阶段，第二个阶段的不确定性依赖于第一个阶段的不确定性，采用RDEU效用理论进行定价分析，得到可转债定价模型。结合具体例子，本文采用matlab软件程序算出基于RDEU效用理论下可转债的价格，并与EU效用理论下可转债价格进行比较。结果表明：RDEU理论得到的可转债价格高于EU理论得到的可转债价格，且RDEU理论价格比EU理论价格更接近实际价格。

本文以住宅的消费和投资二重属性为切入点，通过构建购房者意愿价格模型， 分析了购房者个体性质、外部环境以及住宅特性对于购房者意愿价格的影响。利用北京、上 海、广州、深圳四市52 个县区2006-2012 年的面板数据进行了经验检验。研究发现，基础 教育资源可以通过“教育资本化”影响住宅价格，并且影响程度会随着个人收入及生活水平、 住宅价格波动、住宅所在区域的便利程度及城乡差异等而变化；基础教育资源开始由公共品 向消费品转变，而且由于教育资源的稀缺、分配不均以及缺乏流动性，一线城市具有良好基础 教育资源的住宅已成奢侈品。因此，加大包括教育资源在内的基础设施和资源的供给，平衡相关 资源的分配，对于抑制房价过快上涨会具有一定作用。

面向文化资产证券化定价问题，给出一种有别于传统的定价方法，即嵌入Bass 模型的 Gamma 随机过程定价方法。利用Bass 随机扩散模型预测文化产品的市场接受程度，以解决由 于文化资产未来收益的强烈不确定性而引起的资产定价困难的问题。该方法首先给出了嵌入 Bass 的Gamma 随机过程扩散模型。然后，根据模型给出的资产收益的价格形式，利用新增 资产收益信息，使用贝叶斯参数推断方法，对定价模型的参数进行更新。并借助马尔科夫蒙 特卡罗（MCMC）方法解决积分过程中的多重积分问题，最终实现了资产的动态定价。最后， 对证券凭证的定价进行分析，利用模糊综合评价方法将文化创意资产证券化的风险考虑进证 券价格中，并给出具有期权性质的证券产品价格。采用中国票房数据对该方法进行了实证效 果分析，结果显示该方法具有较好的预测效果，具有一定的可行性和适用性。为文化创意资 产的定价提供一种新思路。

本文检验了美国期货市场WTI原油、S&P500指数和10年期国债品种的日内、日间价格波动与日内交易量、隔日交易量之间的关系，发现预期的日内和隔日交易量都有平抑期货市场价格波动的作用，非预期的隔日交易量与期货价格波动之间有正相关关系，非预期的日内交易量对价格波动的影响不显著。从信息对称性的角度分析，预期的交易量中含有更多信息，能抑制期货价格的偏离；非预期的交易量主要由信息反馈者提供，他们往往对期货价格的变动做出过度反应，从而加剧价格波动。

It has been long that literature in finance focuses mainly on price and return but much less on trading volume, even completely ignoring it. There is no information on supply-demand quantity and trading volume in neoclassical finance models. Contrary to one of the clearest predictions of rational models of investment in a neoclassical paradigm, however, trading volume is very high on the world’s stock market. Here we extend Shi’s price-volume differential equation, propose a notion of trading conditioning, and measure the intensity of market crowd trading conditioning by accumulative trading volume probability in the wave equation in terms of classical and operant conditioning in behavior analysis. Then, we develop three kinds of market crowd trading behavior models according to the equation, and test them using high frequency data in China stock market. It is hardly surprising that we find: 1) market crowd behave coherence in interaction widely and reach agreement on a stationary equilibrium price between momentum and reversal traders; 2) market crowd adapt to stationary equilibrium price by volume probability increase or decrease in interaction between market crowd and environment (or information and events) in an open feedback loop, and keep coherence by conversion between the two types of traders when it jumps and results in an expected return from time to time, the outcome of prior trading action; 3) while significant herd and disposition “anomalies” disappear simultaneously by learning experience in a certain circumstance, other behavioral “anomalies”, for examples, greed and panic, pronounce significantly in decision making. Specifically, a contingency of return reinforcement and punishment, which includes a variety of internal and external causes, produces excessive trading volume. The behavioral annotation on the volume probability suggests key links and the new methods of mathematical finance for quantitative behavioral finance.长期以来，金融的学术文献主要关注价格和回报率，很少考虑甚至完全忽视了交易量。新经典金融模型就没有供需量和交易量的信息。然而，与新经典框架理性投资模型的预计结果不同，交易量在世界的股票市场上是非常大的。我们基于Shi的价-量微分方程，根据行为分析中的经典性和操作性条件反射，提出了交易性条件反射的概念，并且用该方程中的累计交易量概率来计量市场群体交易性条件反射的强度。由该方程，我们得到三种市场群体的交易行为模型，并且用我国股市的高频数据进行实证分析。不难发现：1）市场群体在相互作用的过程中普遍地表现出相互一致的行为特征，趋势和反转交易者之间存在着一个大家都能够接受的稳态均衡价格；2）交易行为有时会导致稳态均衡价格出现跳跃、带来预期收益率，这时，市场群体在开放的反馈环中，通过与环境（或信息和事件）之间的相互作用，由成交量概率的增加或减少来适应该均衡价格的变化，趋势和反转交易者也会通过相互转换保持市场群体行为的相互一致性； 3）尽管在某特定环境下市场群体通过学习实践，羊群和处置行为同时消失了，但是其他行为“异象”，例如贪婪与恐慌，在决策中却表现的十分显著。特别地，收益率强化和惩罚过程，其中包含各种内外因素，导致过度交易量。累计交易量概率的行为诠释为计量行为金融学提供了关键性的纽带作用和数学金融的新方法。