本文在中国股票市场中，针对上市公司公告文本数据，采用文本分析机器学习方法进行信息提取，研究了上市公司公告信息与资产预期回报之间的关系，并探讨其对资本市场的影响渠道。本文首先依据监督式训练方法构造了基于公告的文本情感词典，并以此为基础使用机器学习方法对公告效应进行实证分析。其次，本文探究了公告效应的预测来源，并进行了异质性分析。本文研究发现，基于机器学习的公告文本情感倾向能够显著正向预测股票收益，在全样本中多空投资组合的平均年化收益达到了 20.04%。公告效应在小规模、成长型公司中溢价显著；与国企相比，民营企业的公告效应更显著。在对公告效应的来源分析中，本文发现金融机构关注度和公司信息披露质量较高的公司，公告效应相对较弱，而散户投资者的关注度会加强公告效应。

尽管中国股票市场已成为继美国之后全球第二大股票市场，中国 A 股却经常被人诟病为与实体经济严重脱钩。本文以中国 A 股市场股票质押为切入口，创新性地构建了“股票质押融资规模”变量，通过运用固定效应模型、双重差分方法、工具变量检验、匹配样本回归等多种方法，作者对股票质押融资规模与上市公司投资之间的关系进行了实证探讨，进而对“A 股脱钩论”进行解答。稳健性的实证结果表示，中国 A 股上市公司的股票质押融资会显著提高上市公司的投资水平。股票质押融资每增加 1 个标准差，公司投资增加 3.6%个标准差。影响渠道方面，股票质押融资通过“信息渠道”而非“外部融资约束渠道”对上市公司的投资行为产生影响。此外，股票质押融资规模与上市公司投资效率正相关。本文研究结论不仅打破了“A 股脱钩论”，而且从侧面反映出当前监管层对股票质押融资受困企业进行纾困的正当性和必要性。

本文以2005-2016 年中国A 股上市公司为样本考察法律环境与企业股价崩盘风险 间的内在联系，并从治理结构、信息透明度以及企业风险等三个维度探讨了法律环境影响企业股票崩盘风险的潜在机理。研究发现，随着法律环境的改善，未来股价崩盘风险显著下降，且该作用具有长期效应，同时在国企中更加显著。进一步分析发现，法律环境主要通过改善企业的治理结构降低企业崩盘风险。法律环境改善对企业股价崩盘风险的抑制作用在控制内生性等一系列的稳健性检验中依然成立。本文从“法与金融”的视角丰富了法律环境与企业股价崩盘关系的研究。

股权分置改革过程中存在的问题所产生的长期后续效应是造成中国股票市场熊市的原因之一。本文分析了中国股票市场金融约束政策下政策租金与股权分置改革中对价合理性之间的关系，指出政策租金经高价IPO行为与股权分置政策而得以累积，又通过股权分置改革中不合理的对价支付水平而得以释放。文章建立一个合理对价率模型，测算得到的合理对价率与实际对价率的偏离度达2倍以上，证实了非流通股股东对流通股股东侵占的政策租金规模。

本文针对投资者所面临的资产配置问题，构建了四个不同规模的投资组合数据库，检验了引入交易成本的多期资产配置模型在中国股票市场的有效性。研究发现，交易成本的存在的确严重影响了模型业绩；相比初始投资组合为0的情形，初始投资组合为市场组合时模型的业绩表现更好；考虑交易成本的多期模型显著改进了单期模型业绩。此外，本文把 Tu和 Zhou[6]的单期组合策略推广到多期情形，得到一个引入交易成本的多期组合策略，并发现该策略在所有最优化策略中业绩表现最好。最后，我们发现，没有一个最优化策略可以超过简单多样化策略。

流动性影响股票收益的渠道在传统文献中仍需进一步厘清，本文采用随机折现因子的 方法构建了SDF‐LCAPM 模型，将流动性影响股票收益的渠道分为两个：第一个渠道是股票 自身的流动性特征直接影响股票收益；第二个渠道为流动性是系统风险的组成部分，影响股 票的收益。SDF‐LCAPM 模型提出了将流动性影响资产收益的两个渠道联接的框架，并解开了 流动性的波动性与资产收益负向关系之谜，解释了系统流动性与股票收益率对市场流动性的 敏感度不被定价可能的原因，还发现了流动性与资产收益的协方差在资产定价中有重要的作 用。根据SDF‐LCAPM 模型我们实证发现，不同类型的股票流动性特征和流动性风险对收益 率影响的程度是不同的，这一发现可为投资者流动性风险管理提供参考依据。除此而外， SDF‐LCAPM 模型应用在中国股票市场上，可以提高投资组合的Sharpe 比率，具有一定的应 用价值。

本文对现金流信息、现金流风险在股票收益中的定价关系进行了深入研究，建立了包含现金流信息的多因素股票非预期收益定价模型，并采用2002年1月至2011年4月间中国股票市场的有关交易数据、机构收益预测数据和财务数据，来检验理论模型和实证模型的预测，发现：（1）由证券分析师盈余预测修正来估计出的正现金流信息对股票非预期收益、股票实际收益、股票超额收益均具有稳健的解释能力;(2) 由证券分析师盈余预测估计出的现金流风险反映了股票的系统风险，可以对股票预期收益定价；(3) 在解释股票超额收益方面，由现金流信息、现金流风险、分析师跟踪人数与宿成建（2012）三因素模型构成的多因素变量模型优越于Fama和French(1996)三因素模型变量与现金流信息、现金流风险构成的多因素模型；

现代投资理论一个最重要的结论是，高风险要求高回报，但对国外发达股票市场的实证研究发现，低风险公司的股票能实现比高风险公司的股票更高的收益，这一现象被称为“信用风险悖论”。为检验中国股票市场是否存在同一悖论，本文试图用上市公司信用评级作为风险衡量指标，分别使用组合分析法，个股的Fama-MacBeth横截面和面板回归分析，研究中国A股上市公司信用评级和股票收益率的相关性。本文发现“信用风险悖论”在中国股票市场并不存在。这一发现不依赖于经济周期和市场的变化，亦不依赖于模型和方法的选取。另外，信用评级作为除被评级对象和投资者之外的第三方，确实能提供给市场更多信息。

本文建立了股票非预期收益定价模型，提出了两个新的度量变量，即表示分析家关于公司会计收益的理性预期的修正变量δPepst/Pt-1 以及市场情绪变量URM，在此基础上，本文建立了多变量回归模型，并采用2002年1月至2008年12月间中国股票市场的有关交易数据、机构收益预测数据和财务数据，来检验理论模型和实证模型的预测，发现：（1）、总风险与系统风险不能解释股票非预期收益，和Chambers和Freeman(2005)的结论相反，与非预期收益有关的总风险与系统风险也不能解释股票非预期收益。（2）、当期非预期会计收益期初价格比epst/Pt-1 、表示公司会计收益的理性预期的修正变量δPepst/Pt-1 1. 引言 以及市场情绪变量URM构成的三因素定价模型可以完全解释股票的非预期收益。

：本文采用博弈论，特别是廉价博弈的思想，以及中国股票市场的数据分析了先允许撤单后禁 止撤单这种混合撤单模式的开放式集合竞价的均衡结果。研究发现，混合撤单模式的设计具有两重作用： 既能减少投资者之间的信息不对称，又能抑制价格操纵。来自中国股票市场的实证证据进一步表明，与 封闭式集合竞价相比，具有混合撤单模式的开放式集合竞价的确能显著增加开盘交易量，并且能提高开 盘前阶段的价格发现效率。本文的研究结论表明，在开盘价格确定方面，具有混合撤单模式的开放式集 合竞价是一种更有效率的交易机制