如何合理评价基金业绩是满足培育一流投资机构这一国家重大需求的重要议题。现有的基于传统资产定价方法所构造的因子无法满足大数据时代高维特征决定基金业绩的市场环境。本文创新性地运用前沿的工具主成分分析法，从28个与基金业绩有关的特征中提取出隐性定价因子。本文发现，五因子隐性模型对基金和基金组合业绩的整体解释力度在样本内分别达到了81.85%和99.82%，这一整体解释力度在样本外分别为79.53%和99.74%。本模型对基金和基金组合的解释力从整体、时序、截面和相对误差每个角度都优于传统的显性因子模型。在识别隐性因子过程中，基金持仓股票的市值、换手率、营业利润、过往表现和基金过往业绩发挥了最重要的作用，但同时，隐性因子部分的定价能力同通货膨胀率、国债利率、宏观杠杆率、股债市场流动性和工业生产不确定性等常见的宏观周期波动有关。最后，基于以上发现，本文认为应当利用大数据多元化基金业绩度量体系，以优化散户投资者基金资产配置效率。

公司债能否合理定价反映了中国资本市场是否公正、有效地运行。针对中国尚不成熟的金融市场，在分析公司债信用利差时，除了关注微观因素外，更加应该重视宏观因素。本文选取的样本数据为2007年至2016年共10年的中国公司债到期收益率的周面板数据；宏观因素不仅包括如消费者物价指数、采购经理人指数、股票市场指数等传统宏观因素的指标，同时纳入了对于中国金融市场而言影响力度日益增大的固定资产投资额、货币供应量、以及工业发电量等多维度的宏观指标。利用控制时间效应的固定效应模型，实证分析了以上宏观因素对公司债信用利差的影响方向和内在传导机制。结果表明：结构化模型的解释力随公司债信用评级的降低而升高；货币供给量M1与M2的增幅与中国公司债信用利差为正相关，但回归结果不十分显著；消费者物价指数的回归系数在不同评级的债券中出现了显著正负交替的现象，这可能是受中国市场主体近年来对持续的物价上涨，存在适应性与理性这两种不同的预期所致；在与公司债信用利差正相关的宏观因素中，除了采购经理人指数、沪深300股指以及工业发电量外，固定资产投资额最为显著，表明固定资产投资对公司债定价影响最大。

2004年“831大限”以来中国房地产市场进入一个全新的增长期，房地产逐渐成为国民 经济支柱产业。房价快速上涨的同时是投资的迅速加快，2009年房地产投资对于全国 GDP增长的贡 献超过20%，而在部分一线城市这一份量甚至达到40%。本文在Abraham（1995）关于影响房地产价 格增长率的宏观经济变量的基本面计量模型的基础上，结合中国国情建立房地产价格投机度模型。 模型将房地产增长率分为由基本面因素驱动的价值与由投机度驱动的泡沫值两部分，动态地刻画 了基本面的增长、投资（投机）的推动以及泡沫的修正等宏观因素共同作用下的完整的房 地产周期，有效地梳理了房地产增长中的理性与泡沫成分。结合中国国情，我们定量分析了 M2 增长对于中国房地产市场价格周期中的泡沫成分的高度敏感性，并结合动态模拟，显示在未来 M2 增速可能的稳步回落对房地产价格冲击。基于此，我们提出稳定当前房地产价格增长率势在 必行，否则未来房地产市场的平稳性的保障难度将更大。同时，我们的研究为监管部门应对 系统性风险的宏观审慎监管提供了基于房地产市场的有效依据。