在金融市场典型事实约束下，运用 ARFIMA-FIAPARCH 模型和极值理论分别对条件波动率和标准收益极端尾部建模，计算出各股市的极端风险，进而探讨在不同的市场波动状态下中外股市的极端风险传染效应及其变化规律。通过实证研究发现，沪、深、港三个中国股市之间的极端风险传染效应在剧烈波动期强于相对平静期，熊市期间强于牛市期间。同样地，三个国外股市之间的极端风险传染效应剧烈波动期强于相对平静期，熊市强于牛市。但是，中外股市之间的风险传染效应与上述结论相反，即相对平静期强于剧烈波动期，牛市强于熊市。

在金融市场典型事实约束下，运用 ARFIMA-FIAPARCH 模型和极值理论分别对条件波动率和标准收益极端尾部建模，计算出各股市的极端风险，进而探讨在不同的市场波动状态下中外股市的极端风险传染效应及其变化规律。通过实证研究发现，沪、深、港三个中国股市之间的极端风险传染效应在剧烈波动期强于相对平静期，熊市期间强于牛市期间。同样地，三个国外股市之间的极端风险传染效应剧烈波动期强于相对平静期，熊市强于牛市。但是，中外股市之间的风险传染效应与上述结论相反，即相对平静期强于剧烈波动期，牛市强于熊市。

本文从我国银行贷款传导渠道的典型事实出发，通过建立SVAR模型考察了紧缩性政策影响下我国银行信贷资金的行业配置行为。研究表明，当人民银行上调政策利率之后，银行会根据不同借款主体的可抵押品价值高低而产生不同程度的违约风险预期，并将信贷资金配置到抵押品价值较高的工业和商业贷款，同时减少了抵押品价值较低的农业贷款。这也就意味着，紧缩性政策的操作会通过资产负债表效应决定了银行信贷资金行业配置行为，并可能影响到经济结构的战略性调整。

此次金融危机过程中，国际社会开始反思单一利率政策的不足，货币政策“工具箱”似乎出现多元化的趋势。对于利率尚未完全市场化的中国，目前利率究竟能在宏观经济中发挥什么样的作用？本文采用典型事实的研究方法，本着“用数据事实说话”的基本经济学研究理念，尝试从众多的历史宏观数据中提取一些规律性的典型事实特征，找寻实际利率与宏观经济重要变量之间的有机联系，并试图得到一些启示或政策建议。

文章从我国当前银行体系制度约束的典型事实出发，通过建立面板门限模型和面板向量自回归模型，考察了紧缩性政策下，我国银行个体特征决定贷款行为差异性的影响机制。研究表明，在以资产主导型的盈利模式，较为宽松的资本金补充机制和完善的银行间同业市场制度的约束下，如果银行的资产规模越小，资本充足率和流动性比率越高，可能会面临较高的外部融资成本，并且贷款下降幅度较大。反之，如果银行的资产规模越大，资本充足率和流动性比率越低，就会面临较低的外部融资成本，而贷款下降幅度较小。这也就意味着，由银行个体特征所引致的贷款行为差异性，有可能会弱化货币当局通过银行贷款渠道传导紧缩性政策意图的力度。