房地产风险和中小金融机构风险是当前经济金融工作“三大风险”中的两个风险，而我国房地产市场供求关系的重大变化可能诱发地方性中小银行的风险事件。本文以2010年—2022年中国地级市层面的房价数据和地方性中小银行数据为样本，研究发现城市房价泡沫上升会产生风险“粉饰效应”，表现为降低地方性中小银行风险，但是房价泡沫破灭会导致中小银行风险持续上升。影响机制的结果发现，城市房价泡沫带来的抵押品价值效应和银行风险资产结构调整效应会降低中小银行风险，即提升中小银行客户抵押品价值、促进中小银行信用风险资产替代进而降低中小银行风险。异质性研究表明：房价泡沫上升对于地方性中小银行风险粉饰作用在城商行、省域内经营的地方性银行、银行业竞争度较低地区银行影响更大。进一步研究表明：城市房价泡沫会扭曲地方性中小银行的信贷投放行为，表现为更多的信贷资金流向金融资产和房地产行业，并没能够有效支持中小企业融资。本研究不仅有助于厘清房地产市场风险传溢的影响机理，还能够深化对于房地产风险-地方性中小银行风险-信贷扭曲影响逻辑的理解，从而为防范和化解系统性金融风险提供政策启示。

通过物理方法研究经济学均衡问题，争取实现经济学的数值解法

In this paper, the author observes a stationary transaction volume distribution over a trading price range in intraday transactions on individual stocks by studying relationship between the volume and price of transaction through amount of transaction in stock market. The transaction or accumulated trading volume gradually emerges kurtosis near the price mean value over a price range when it takes a longer trading time, regardless of actual price fluctuation path, time series, or total transaction volume in the time interval. The volume/price behaves a probability wave toward an equilibrium price, driven by a restoring force that can be represented by a linear potential. In terms of physics, the author derives a time-independent transaction volume/price probability wave equation and gets two sets of analytical transaction volume distribution eigenfunctions over a price range when supply or demand quantity varies. By fitting and testing the functions with intraday real transaction volume distribution over a price range on a considerable number of individual stocks in Shanghai 180 Index, the author shows the existence of relative equilibrium in stock market and demonstrates the model validation at this early stage. It concludes that either General Equilibrium Theory or Price Random Walk Hypothesis is an extreme conditional case in the probability wave model. Thus, the author attempts to offer a unified micro and dynamic probability wave theory on transaction volume/price in financial market. 本文作者通过成交金额研究股票市场中的成交量与价格之间关系时，观察到每只股票全天的成交量（即累计交易量）在交易价格区间有一种平稳的分布关系。随着交易时间的延长，累计交易量在交易价格区间逐渐显现出在成交价格均值附近峰化的分布特征。这一特征与体系在此间交易价格涨落的路径、时间序列或总成交量的大小无关。成交量价的运动表现为能够用线性势表示的中心力的作用下，围绕体系某一均衡价格运动的几率波。由此，作者用物理的方法推导出不显含时间变量的证券成交量价的波动方程并且得到当供求关系变化时，两组解析的成交量随价格变化的分布函数。用该函数与上证180指数中一些股票在全天真实的成交量随价格的分布进行拟合和检验，作者初步证明了在股票市场中存在相对均衡并且验证了该模型的有效性。其结论是：无论一般均衡理论还是价格波动的随机游走假说都是几率波模型在极端条件下的一个特例。这样，作者试图提出一个适用于描述金融市场中统一、微观和动态的成交量价几率波理论。

信息操纵与内幕交易是市场经济的敌人，而惯性交易策略是市场经济的忠诚护卫者，她将有利于扫荡市场经济中的无耻恶行。 “基于自适应控制数理建模的股票（期货）投资系统”采纳广泛而有意义的数理原理，即连续博弈过程中所必须的工具，而不是预先确定一个（非回归）精炼方程，以企图描述复杂系统的演化进程。本系统将鞅论、小波分析、神经网络算法、非线性动力学、湍流不动点、自适应鲁棒控制、进化争当少数获胜博弈、行为金融学、及复杂科学系统等数学物理理论融于一体；对开放的、自组织的连续交易分形市场，拟合非线性随机差分方程，随机逼近波动函数极值dx/dt=0，以辨识无特征尺度波动转捩点，并建立相应匹配资金管理系统模型，从而实行基于不动点的反向与惯性行为金融交易；并通过分析离散时间、价格区间股票（期货）买卖交易量及残差量序列变化，建立惯性的动态系统交易技术模型；依据市场供求关系（相对增量资金买入推动上涨趋势，相对增量头寸抛压促发下跌趋势），跟踪价格波动方向，将非线性混沌市场交易化归为多尺度拟线性递推形式，从而获取具多物理量，能有效监测价格波动惯性、跟踪市场趋势，提供交易决策的量化标准，可帮助实现市场压力测试及套利操作。 “基于自适应控制数理建模的股票（期货）投资系统”由马金龙和马非特独立创建，具有自主知识产权。其特点是有气象预报一样的数值分析；有地震预测一样的物理原理；有弹道导弹一样的航位推算；独创股票（期货）惯性交易策略。

房产市场过热与否的讨论在我国已经持续了很长时间，一方面是开发商极力控诉地价高企，成本快速攀升，利润摊薄；另一方面则是公众对于开发商获得的暴利群起讨之，对于房价不断攀升无力承担，现在购房意味着当前生活福利水平大幅下降，而将来购房则有未来的生活福利水平下降更大幅度的不良预期，由此产生了所谓“房奴”现象。本文想讨论的是，自“国六条”及细则颁布以来，公众获得的信息比较混乱。地方和中央关于房价涨跌的统计数据不一，政策效果没有定论；实施的力度也没有统一的说法，我们不知道国家治理房产市场的决心有多强烈，不知道这一政策的时效有多久。而卢卡司告诉过我们，假如政府的宏观调控政策没有“欺骗性”的话，那么这一政策连短期效果都不存在。现在摆在我们面前的是一个房产迷局??房价是否会因为政府的管制而下跌？房地产市场是否有泡沫？本文使用供求关系为分析工具，沿用宏观经济学的经典结构??厂商（开发商），公众，政府，外资流动。试讨论政策效果。根据我国目前的制度结构得出这一轮房产调控效果不佳的结论