本文基于有限注意力假说，用分析师共同覆盖构建公司相关性，检验了A股市场关联公司之间股票的动量溢出效应。研究发现，以共同覆盖分析师数量作为权重构建的关联公司股票加权平均收益率，能正向预测焦点公司未来1~12月的收益率，基于关联公司收益率构建的多空组合可获得10%~12%的年化超额收益；在截面回归中，关联公司动量溢出效应较同行业或同地区公司的动量溢出效应更强。异质性分析表明，在拥有更多分析师共同覆盖、非明星或低学历分析师共同覆盖，以及焦点公司股票被更多压力抵抗型机构投资者持有时，关联公司动量溢出效应更强，说明该效应的成因与分析师和投资者的有限注意带来的行动迟缓和反应滞后相关。本文的工作对A股市场跨资产动量效应给出了全新证据，对市场监管与投资者决策具有参考价值。

金融科技是增强银行业服务实体经济能力的重要引擎，但商业银行与科技公司合作发展金融科技的模式存在明显的委托代理问题。本文在手工收集并人工判别每家银行与科技公司合作情况的基础上，以 2011—2019 年间 334 家区域性银行的面板数据为样本，构建 PSM-DID 模型，实证考察了合作模式对商业银行的经济后果，给出了支持委托代理观点的证据：合作总体上会降低银行的资产收益率和提高不良贷款率，在经过一系列稳健性检验和处理内生性后，结果依然稳健。进一步，结合合作双方特征和业务与技术合作的对比分析，针对委托代理问题的机制检验结果表明：当作为代理方的科技公司能够自营贷款业务或同时与多家银行合作时，或者当委托银行的金融科技实力或话语权较弱时，委托代理问题及其负面影响更明显；代理问题主要存在于以联合贷为代表的业务合作中，而能够显著提升银行金融科技能力的技术合作对银行经营表现并无负面影响。本文不仅立足科技驱动金融创新的独特情境，拓展了金融中介委托代理问题的理论研究，还为科学评价商业银行选择不同模式发展金融科技的经济后果和为监管层密集出台相关政策的必要性提供了参考依据。

本文以 2002-2012 年中国 A 股上市公司的财务数据和 31 个省区省级主政官员的更替数据为研究样本，从政治不确定性的视角，基于中国省级主政官员更替这一具有“准自然实验”性质的事件，利用双重差分法（difference-in-difference）实证检验了政治不确定性对公司股票收益率的影响。研究发现，省委书记和省长的更替对公司股票收益率有显著的正向影响；这种正向影响程度在国有企业和非政治关联性企业的样本中更为显著；同时，政治不确定性因政治不确定性强度对公司股票收益率的影响而存在明显差异，在省级新任主政官员来自于异地这一子样本中正向作用更为显著。本文的研究结论丰富了“宏观政治环境和微观企业行为”这一领域的文献。

本文 在传统 logit 模型 基础上添加股票市场变量（ 超额收益率、波动率和价格 ）并采用改进后的模型对我国企业破产风险进行实证 研究 。 同时文章还考察了 抽样 方式对 logit 模型在破产预测方面的影响。 实证结果显示（1） 引入的股票市场变量 统计意义上 显著且能提高模型的拟合度，表 股票市场变量确实包含有用的破产信息( 2) 在 logit 模型中加入股票市场变量 不仅 能够 显著 提高模型破产预测的准确率，也能显著增加模型的破产信息含量( 3) 随机 抽样 的 logit模型破产预测的准确率更高 、 模型的破产信息含量也更多。

近年来，我国房地产市场呈现出逆周期波动的特点，与现有理论不一致。通过构建包含企业金融化行为与房地产市场的动态随机一般均衡模型，本文对这一现象的原因进行了分析。在实体经济趋于恶化时，面对预期投资收益率的差距，企业减少生产性投资，通过购买金融产品将资金投向房地产市场，引起房地产市场与实体经济的背离，进而放大了经济波动。进一步的政策分析表明，纳入房地产价格的货币政策规则能够改进福利，但政策效果较弱；盯房地产价格、盯企业金融化程度和盯金融深化的宏观审慎政策更能有效地降低房地产价格波动，并改善社会福利。

本文研究中美贸易摩擦期间汇率变动对中美两国股票市场的直接影响以及由生产网络带来的间接影响。从一个静态一般均衡模型可以推出具有空间自回归（SAR）模型形式的实证模型，其中以行业间投入产出关系作为空间权重矩阵。由实证结果发现，中美双边汇率变动对两国股市的影响在贸易摩擦期间均比之前更为显著，人民币的贬值导致中国股市收益率的下降，其中约 80%的部分是由行业间生产联系带来的网络影响，而美元的升值导致了美国股市收益率的下降，其中约 65%的部分是网络影响。关税制裁波及的行业与未波及行业的股票收益率均受到了汇率变动的影响，但后者受到的网络影响更大。

快速扩张的加密货币市场引起我们对加密货币价格决定性因素的思考：究竟是什么因素在决定加密货币价格？ 我们以 Google 搜索作为投资者对加密货币的关注度度量指标，检验了加密货币市场的“网络炒作效应”，并进一步提出了由加密货币市场因子、规模因子和网络关注度因子组成的加密货币市场三因子定价模型。我们的实证结果表明：(1) 加密货币市场存在显著的网络炒作效应，网络炒作是加密货币价格上升的推手；(2) 加密货币的平均超额收益率与规模呈负相关关系，与 Google 搜索关注度因子呈显著的正相关关系；(3) 我们提出的三因子模型对加密货币的截面超额收益率具有很强的解释能力，并能够很好地解释加密货币市场中的动量因子、反转因子和流动性因子。

近些年，比特币价格持续增长，伴随 2021年马斯克公开高调入场，其市值更是突破万亿美元大关，一路赶超腾讯、特斯拉、Facebook、阿里巴巴等著名企业，截至2021 年 2 月 20 日，比特币位居全球市值第六名，本文将以比特币为首的加密货币纳为同原油、黄金、小金属并列的稀缺资源，并与以证券市场为代表的常规市场相对比，探究加密货币在“后疫情时代”下的资产配置价值。文章首先区分加密货币与央行数字货币的区别，探究比特币不会归零并将持续存在的原因，再通过对加密货币与资本市场资产配置中的收益率对比与期望方差的考究，探索其资产配置的可行性，并探究其负面效应与风险控制。探究其在合法范围内对国内金融行业的积极作用。本文的积极意义在于：国内金融市场是否可以把握加密货币带来的历史机遇，充分发挥其合法的独特长处与一定程度的稀缺属性，同时加大对加密货币领域的科研力度，完善监管体系，让加密货币成为推动中国金融业资产配置收益增长的新动力。

考虑企业价值进而股票收益中实物期权及其影响的部分，本文利用随机贴现因子法理论上探讨了CAPM 是线性定价模型的本质，并据此指出实物期权资产或其可能的非线性影响是导致 CAPM 模型失效的原因。进一步，利用 1998-2012 年间我国沪深 A 股上市公司的数据，根据 Fama-French 市值规模和账面市值比，以及企业所处行业构造投资组合，通过比较实物期权调整前和调整后组合预期收益-贝塔关系的差异，实证发现调整实物期权将使得 CAPM 有效。

为了实现A股长期稳健发展的夙愿，使之成为长期资金可以依托的健康市场，我们对中美股市进行了多指数（中美四个指数）、多收益（差价收益和全收益）、多算法（自然年份、年度长周期和交易日长周期）、多周期（1-20年）的“四多”统计与分析。数据显示，A股的年度和长周期收益率波动性都很大，尤其是最高收益率超过美股。美股在长达百年的历程中虽经世界风云变幻，相对于A股，其实没有特别高的波动记录，但却有多年连续牛市的记录，尤其是1980年代以来的40年间已经出现了三次“准十年牛市”。从统计分布来看，美股指数呈现比较良性的“负偏态”，A股则几乎与此相反。其实，自沪深交易所成立以来，至今A股的累计涨幅是高于美股的，所以A股有条件走得比美股“更美”。本文建议从宏观、微观两个层面消除股市投机性暴涨、防止透支中国经济基本面、使A股积累内生的正常涨跌基因。