通过对Delong etc的噪音交易理论模型的修正，本文分析了投资者情绪对股票收益的影响机理。选择市场换手率、封闭式基金折价和投资者开户增长率作为间接投资者情绪指数，应用因子分析法构造综合投资者情绪指数，并应用OLS和GARCH-M回归分析方法对中国股市投资者情绪及波动与股票收益间关系进行实证分析。结果显示，投资者情绪是影响股票价格的系统因子，股票价格随着投资者情绪波动而波动，而且情绪的上涨和下降对股票价格的影响是不对称的，情绪上涨对股票价格的影响要比下降强的多；因投资者情绪波动而产生的股票收益波动构成市场系统风险并得到了相应的风险溢酬。

本文根据1996-2009年宏观经济季度数据，运用基于VAR的广义脉冲反应函数方法构建了我国货币状况指数，并考察其是否可以作为我国货币政策的信息指示器。研究表明：（1）货币状况指数对评价我国货币政策执行效果、分析影响货币政策立场松紧的主要因素具有重要参考价值，可以作为我国的货币政策指示器，以增强货币政策执行的准确性，同时我国货币政策的执行，在货币供给量渠道之外，还应重视利率和汇率传导渠道的影响；（2）货币状况指数能够提供我国货币政策最终目标未来变化的动态信息，可以作为我国货币政策目标的先行信息指标，以提高货币政策操作的前瞻性。

广义自回归条件异方差（GARCH）族模型已得到了极大的丰富和发展。然而，随之而来的一个问题是实际应用中究竟应选择怎样的异方差结构。本文从波动性预测的角度，以股权分置改革之后中国股票市场的指数数据为样本，对10类常见的GARCH类结构进行了实证研究。与现有研究不同的是，为了减少参数估计的效率损失对模型绩效评价的影响，研究中利用估计函数方法——一种效率较高的半参数方法进行参数估计。此外，还分别使用最小二乘方法和SPA检验法进行绩效评价，以期给出统计意义下的结果，并减少“数据窥察”（DataSnooping）问题。结果发现，与其它GARCH类结构相比，指数GARCH（EGARCH）和非对称幂GARCH（APARCH）模型能够更好地描述金融资产收益率的波动过程。

中国权证市场已经成为世界上交易活跃、成交量最大的权证市场之一。但学术界对我国权证的定价及其属性缺少系统性分析。本文实证研究中国权证的价格和收益行为,旨在以标准的期权理论为基础分析我国权证定价的规律性以及探究其属性。鉴于我国股票市场禁止卖空,传统期权定价理论赖以生存的证券组合复制仅在一定程度上适用于认购权证定价,但对认沽权证定价无能为力。这就决定了我国权证尤其认沽权证在理论上无法定价的现状。本文通过分析沪深交易所上市交易的所有权证的收益、波动性和定价误差,论证了认购认沽权证具有部分普通股票的性质,例如他们都与股票指数有联动关系,并伴随着低杠杆比率,但是,认沽权证的表现更像是普通股票而非期权类衍生工具。本文的研究结论对于我国投资者和衍生产品市场监管者都有借鉴作用。

本文通过构造恒生指数看涨期权的动态delta中性组合估计了香港股票市场的波动率风险溢酬,并对其时变的特征和影响因素进行了分析。我们发现,香港股票市场上的确存在显著为负的波动率风险溢酬,说明香港市场上的波动率的确是随机的,是市场中存在的另一个风险源。而香港投资者是厌恶波动率风险的,并通过购买股指期权规避这一风险,香港市场上的股指期权并非股票现货的冗余证券。不仅如此,香港股票市场上的波动率风险溢酬还是时变的,其最重要的影响因素是股票现货市场的波动率,股市当前的波动率越大,投资者对未来波动的预期和风险厌恶程度越高,越愿意为规避波动率风险支付更高的风险溢酬。

鉴于目前现代风险测度未考虑极端事件,本文借助极值理论对中国股市收益的GEV分布和GP分布进行了估计和拟合,并对不同置信水平下的VaR进行估计和检验。实证研究表明,GEV分布和GP分布均能对上证指数和深圳成指日收益序列做出较好的拟合,两种收益序列均具有显著的尖峰厚尾分布特征,而且右尾均比左尾更厚,基于GEV分布和GP分布的VaR测度均比正态分布更优,而且GP分布比GEV分布更优。

基于解析的成交量价概率波分布函数，用成交量概率描述价格波动的不确定性和强度，我们根据市场群体的心理行为，构造了一个关于价格波动和收益信息的交易性条件反射的理论模型。应用此模型对中国股市高频数据检验，我们主要有以下发现：1）总体来说平均收益率与交易性条件反射强度变化率之间存在着显著的正相关；2）在泡沫破裂前、后两个时期，它们之间的正相关缺乏显著性；3）比较特殊的是上证指数在牛市上升的一段时期内，它们之间存在着显著的负相关。我们的模型和实证能够同时检验股市中的处置效应和羊群行为，并且解释过度交易等市场异象。

1994年人民币实行单一汇率制度改革以来，人民币经历了四次升值或贬值阶段。货币当局为了避免人民币汇率的大幅波动对出口以及国内经济的冲击，在外汇市场上进行了积极的干预，同时为了防止由于外汇干预导致国内货币市场的影响，对外汇干预进行了冲销。本文首先利用事前和事后外汇市场压力指数来构建外汇市场干预有效性指数模型，然后利用LS、E-G协整、ECM和State-Space模型估计模型中的结构参数，测算出外汇市场干预的有效性指数。我们通过研究发现，我国外汇市场干预是有效的，在一些时期内存在干预超调现象，并且货币当局的冲销行为也是部分有效的。

股市的价格或收益虽然不可预测，但收益的波动性却在一定程度上具有可预测性。波动性预测并不能像收益预测那样带来直接的盈利机会，但它对投资者判断市场风险状况从而更有效的进行资产定价、制定交易策略、构建投资组合和风险控制具有重要意义。国内关于沪深股市的波动率预测方面的研究主要采用的是基于日数据的GARCH类模型、随机波动率(SV)模型等，而较少采用基于高频数据的预测模型，尤其是基于高频数据的神经网络等非线性波动率预测方面的研究更为少见。为此，本文试图进行这方面的尝试。通过沪深300指数高频数据的实证分析，我们发现：我国股市的波动率具有可预测性，我们模型的预测都能超越随机游走的结果；采用高频数据能显著提高模型的预测能力，采用高频数据的模型明显优于采用日数据的模型，而且如人工神经网络等非线性模型的预测优于传统经典的线性模型。

在跨期资产定价模型中，风险与股票指数收益尚无定论，近来研究的争论集中于风险厌恶的周期性（顺周期或逆周期）。本文着重研究经济周期对风险厌恶和非对称波动的时变特征的影响，通过引入GARCH-M模型、马尔可夫转制模型和一般均衡资产定价模型，试图建立一个风险厌恶、股票价格非对称波动、经济周期的分析框架。研究结果表明，风险厌恶是状态独立和顺周期的，同时发现股票市场的非对称波动在经济繁荣时期较弱。风险厌恶的顺周期特征不仅有助于我们理解特定风险水平下在经济繁荣时期投资者要求更高的风险溢价，也有助于我们理解经济繁荣时期股票市场非对称波动的弱化。