基于上交所国债数据，沿袭Bliss（1997）的研究方法，并加以改进和扩展，本文考察了五种静态利率期限结构模型在样本内拟合和样本外预测上的表现，与Bliss（1997）的结果不同，我们发现三次平滑样条方法更适合用来估计中国上交所国债的利率期限结构。在此基础上，通过对各模型的拟合误差和预测误差的分析，我们发现，利率期限结构并不是决定国债定价的唯一系统性因素，上交所国债的定价还需考虑国债的其他特征因素，投资者在交易国债时会将息票金额的大小和债券价格的溢价程度考虑到定价中来,这一点与Bliss（1997）的结论相同。作为本文结论的一个应用以及对Bliss（1997）方法的扩展，我们发现息票金额低的投资组合和溢价因子高的投资组合分别高于息票金额高的投资组合和溢价因子低的投资组合，本文的结论对国债投资有一定的指导意义。

以往董事会文献大多关注单一董事会特征如何解释公司绩效，缺乏同时考虑多维董事 会特征对公司绩效的预测性研究。本文运用机器学习方法探究 46 个董事会特征对公司绩效的预测 能力，发现:1. 董事会特征可以预测公司绩效;2. 董事平均薪酬、董事会持股比例、董事平均任期、 学历异质性的预测能力较强，董事会结构特征预测能力较弱;3. 公司绩效与董事平均薪酬基本呈正 相关，而与董事会持股比例、董事平均任期、学历异质性呈非线性关系。该结果说明，我国公司 中董事会特征与公司绩效的关系紧密且复杂，运用机器学习方法可以帮助我们认识这些复杂关系、 提升对公司绩效预测的准确性。

最近2014-2015年我国股市出现大幅波动，这为研究极端市场条件下指令不平衡与收益之间关系提供了一个理想的研究背景。本文基于上证50成分股的高频数据，研究了极端市场条件下指令不平衡与收益的关系。我们发现：(1)指令不平衡与收益在横截面上正相关，相比于正常市场条件相关性在极端市场条件下更大；(2)指令不平衡与同期收益呈现显著正的相关且熊市期间的相关性要显著强于牛市期间，指令不平衡与同期收益的关系随着市场状态的变化而变化；(3)指令不平衡对收益具有显著的预测能力且在牛市和熊市期间预测能力相差不大；(4)以上结论在控制Fama-French三因子后依然成立。本文研究结果表明在极端市场条件下价格有效性较低，我国股市有效性亟待完善。

本文基于城投债和地方债的发行和交易数据构建了各省地方债务风险综合指标，发现各省风险有共同的趋势，存在风险联动现象。为了研究我国地方政府债务省际风险传导机制，本文运用含外生变量的结构化向量自回归模型（SVAR）来识别风险传导途径和重点风险地区。 实证发现本文设定的风险关联关系矩阵是地方债务风险传导的重要途径， 可以很好的解释地方债务风险的共同趋势。进一步地，我们通过广义预测误差方差分解衡量了各省的风险传导性， 并在此基础上通过脉冲响应分析发现吉林省风险正向冲击对其他省份有持续显著的正向影响。此外， 本文还从地方财政收入构成角度考察了影响地方债务风险传导性的主要因素。 本文的研究为防控和治理地方债务风险具有重要价值。

鉴于金融收益率数据存在的分布有偏、高峰厚尾以及不对称等特点导致传统分布难以对其进行描述。本文基于广义自回归得分（ GAS ）理论改进了非对称拉普拉斯分布 (ALD) ，提出了GAS-ALD 模型，该模型具有时变参数，可以描述具有高峰厚尾、有偏以及分布不对称性等特点的数据。并使用该模型对上证指数、深圳指数与中小板指数进行了实证研究。研究发现： 三个指数的分布参数与各阶矩均有明显的时变特征与聚集特征；对比了常用的用于计算 VaR与 ES 的模型， GAS-ALD 模型对于 VaR 与 ES 具有较高的预测效力。

公募基金是实现个体投资者机构化，以达到改善市场环境的主要途径之一，但由于忽略了基金管理能力存在差异，现有的文献无法提供证据证明公募基金可以改善市场定价效率。本研究以 2005-2020 年中国市场数据为基础，构建了股票的持股基金质量指标（而非权重），并研究了该指标对未来表现的预测能力。实证结果表明具有较好持股基金质量的股票表现显著优于较差的股票，基于该指标构建的套利组合可以获得年化 14%左右的超额收益，且该现象不能被基金持股权重、中国市场系统性风险和其他定价异象所解释。本文首次发现了公募基金提高了市场定价效率的直接证据，拓展了股票市场和基金市场的研究。实证结论意味着市场中仅有一部分具有有效管理能力的基金改善了市场质量，因此优化基金产品评价以提高市场资金配置效率对于加强散户投资“机构化”的正面作用有着深远意义。

本文从含有时变高阶矩的条件资本资产定价模型（CAPM）出发，基于我国上证 50ETF期权数据，检验了期权隐含的风险中性各阶矩的期限结构中是否包含有助于预测市场收益率和波动率的有效信息。采用偏最小二乘回归（PLS）的数据降维方法，我们发现：在 2015 到 2020年样本期内，从 50ETF 期权的隐含方差和高阶矩的期限结构中所提取的因子能显著地样本外预测未来 2 至 8 周的市场收益，且该预测能力在控制了常见的经济预测变量后仍十分显著。并且，从期权隐含方差的期限结构中所提取的因子能样本外预测市场波动。基于上述市场收益率和波动率预测的择时策略可以给投资者带来显著的经济价值。我们的实证分析表明：有别于已有文献中的经济预测变量，50ETF 期权市场可为投资者提供关于市场收益与风险之间短期权衡关系的特有信息。

互联网金融快速发展所带来“存款搬家”、银行业改革、货币基金崛起等现象正在改变着金融市场格局，也逐步对货币政策产生影响。本文从互联网金融影响货币政策的机理出发，对货币需求、货币供给和货币政策效率三个方面分析，得出以下三点结论：一是互联网金融能够促进公众投资性动机，增加货币需求；二是互联网金融间接拓宽了货币供给渠道，削弱货币供给的可控性、可预测性与相关性；三是互联网金融干扰了货币政策制定的准确性与实施的有效性。

本文研究了用8个模型预测A股23个行业和市场收益率的问题，针对文献中常用的平方预测误差损失函数和R_OS^2统计量的不足构建了损失函数g(r_(t+1),r ?_(t+1) )和R_OS^ORDER统计量。R_OS^2统计量显示收益率不可预测而R_OS^ORDER统计量显示收益率可预测，我们进而研究了基于预测的行业轮动策略，结果支持使用损失函数g(r_(t+1),r ?_(t+1) )和R_OS^ORDER统计量评估预测。本文给出了不同预测模型的相对表现。

近年来，利率市场化、金融脱媒化、金融互联网化趋势已愈演愈烈。与过去相比，传统的银行业经营环境正变得更加动态化、更加难以预测。因此，银行加强自身战略研判能力，对适应银行业竞争形势的发展有着重要意义。本文系统梳理了国有商业银行和股份制银行研究部门的演变历程，并选取了18家城市商业银行作为研究对象，系统分析了我国城市商业银行研究部门的职能定位、人员构成以及组织模式变迁等方面的情况，最终指出了我国城市商业银行研究部门组织模式的发展路径。