随着中国人口老龄化进程的加速与深化，“银发经济”已从社会议题升维为国家战略，成为驱动经济结构转型、保障民生福祉与维护长期发展安全的关键领域。本文立足于金融学与产业经济学的交叉视角，旨在系统构建并剖析服务于中国银发经济的金融支持体系的完整逻辑。研究首先科学界定了在新时代背景下银发经济的内涵、外延与产业生态图谱，其范畴已超越传统养老，延伸至健康管理、文化娱乐、宜居环境、科技智能及财富传承等全链条。研究的核心命题在于：一个高效、包容且可持续的金融系统如何有效动员、配置与风险定价，以支撑这一庞大且异质性强的需求体系转化为现实的产业动能。 本文通过理论演绎、国际比较（深度借鉴美国、日本、德国等典型模式）与国内政策-市场案例分析，全面评估了当前中国银发经济金融支持的四大支柱——养老金金融（三支柱体系的市场化运营与资产配置）、养老服务金融（面向老年个体的信贷、保险、信托及财富管理）、养老产业金融（面向养老服务供给主体的多元化融资）以及养老金融科技（科技赋能下的服务模式革新）的发展现状与内在结构性矛盾。研究揭示，当前体系面临长期资本供给不足与产业回报周期漫长的根本矛盾、金融产品供给侧的同质化与老年群体需求侧日益增长的多元化、个性化之间的显著错配、以长期护理保险为代表的风险缓释机制严重缺失，以及政策激励碎片化、监管标准不统一等系统性挑战。 基于此，本文提出了一套旨在实现“金融-产业-社会”良性循环的系统性解决方案与创新发展路径。其核心在于：深化养老金市场化投资改革，引导巨额长期资金有序、精准注入银发产业核心领域；推动金融机构开展 “深度适老化”创新，开发契合生命周期特征的普惠型金融产品；构建 “政府引导基金+银行信贷+保险资金+社会资本” 的多层次风险共担产业融资生态；大力培育以数据驱动和场景融合为特征的养老金融科技，提升服务可得性与效率；最终通过加强顶层设计，完善涵盖法律、监管、标准与财税工具的综合政策支持生态。本研究论证，构建一个强大而敏捷的金融支持体系，是充分释放中国银发经济巨量潜能、系统性应对老龄化挑战、并最终实现经济高质量发展与全民共同富裕的金融基础设施与关键引擎。

本文立足于金融强国建设与“十五五”规划对金融工作提出的新要求，聚焦票据市场做好“五篇大文章”中的“数字金融”核心驱动力。从信息经济学、交易成本理论与金融功能观等理论视角出发，文章首先系统阐释了数字技术赋能票据市场高质量发展的深层理论逻辑，认为其通过重塑信息生产与传递机制、重构业务流程与组织形态，从根本上降低了信息不对称、提升了运营效率、创新了服务模式并强化了风险管理能力，从而为票据市场服务科技创新、绿色发展、普惠金融、养老金融和数字金融自身提供了坚实的底层技术支撑与创新范式。 随后，文章结合上海票据交易所的创新实践及国际票据市场数字化经验，全面梳理了当前数字技术在票据业务关键领域的应用图景与实践路径。具体包括：基于大数据与人工智能的智能信用评级、反欺诈与精准定价体系；依托区块链技术构建的、可实现信用穿透与拆分的供应链票据平台及应收账款数字化探索；运用物联网与卫星遥感技术实现的绿色票据环境效益可信追踪与核证机制；以及通过开放API与生态平台化建设推动的普惠金融服务高效下沉模式。这些实践共同勾勒出票据市场从“电子化”向“数字化”再向“智能化”演进的清晰路径。 然而，技术的深入应用在释放巨大效能的同时也伴生了新型风险，呈现出“赋能”与“赋险”并存的复杂面相。本文借鉴技术社会学与治理理论，重点剖析了电子化背景下票据业务面临的多维挑战：数据安全与个人/企业隐私保护的严峻性；算法模型的“黑箱”特性可能引发的公平性质疑与新型歧视；对集中化技术系统的高度依赖所演化的新型操作风险与系统性脆弱点；法律与监管框架相对于技术创新的适配性滞后问题，特别是《票据法》在面对数字票据、智能合约时的解释困境；以及可能加剧的“数字鸿沟”对金融包容性目标的潜在冲击。 最后，本文构建了一个涵盖技术伦理、协同治理、监管科技（RegTech）、法律修订与生态培育的多维度、前瞻性风险治理框架。该框架强调技术治理的内生性、监管的敏捷性、法律的包容性与生态的可持续性。在此基础上，本文提出了具体的阶段性政策建议，旨在为票据市场在安全、合规、包容的前提下，深化数字技术融合应用，全面提升服务实体经济质效，最终助力金融强国战略目标的实现提供系统的理论参考与实践指引。

在中国式现代化和金融强国战略纵深推进的背景下，中国保险业正由以规模扩张为主导的发展模式，全面转向以质量提升、风险可控和价值创造为核心的高质量发展阶段。特别是2024年新一轮金融监管体制改革以及《加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》（新“国十条”）出台后，保险业在服务国家战略、保障民生安全和防范系统性金融风险中的功能定位进一步强化。本文在国内国际双循环新发展格局下，系统界定保险业高质量发展的政治性、人民性与专业性内涵，构建“规模—结构—功能—效益”四维分析框架，基于“十四五”以来尤其是近两年行业最新数据与实践进展，分析我国保险业在服务实体经济、普惠保障、科技赋能和风险防控方面取得的阶段性成效，同时揭示产品同质化、服务信任不足、风险定价能力偏弱等突出问题。在此基础上，结合数字金融发展趋势与中国特色保险文化建设要求，从产品创新、服务升级、风险治理、监管优化和文化培育五个维度，提出推动我国保险业实现高质量、可持续发展的现实路径，为保险业由“保险大国”迈向“保险强国”提供具有现实针对性的政策建议。

财经社交媒体深刻重塑信息传播格局的背景下，如何从投资者视角有效提取上市公司之间的关联关系，已成为识别市场动态和资金流向的关键。本文采用雪球网百万用户近8500万条社交媒体大数据，利用文本分析构建基于社交媒体的A股上市公司关联网络，研究关联股票间的动量溢出效应。研究结果表明：(1) 社交媒体关联股票加权收益率对目标股票收益具有显著为正的预测能力，且该结论在控制各类公司关联动量后仍然保持稳健，据此构建的等值加权多空策略可产生约36个基点的日平均收益。(2) 经济机制检验发现，关联股票加权收益率越高，目标股票的散户买入、主动性买入订单越多，并且在套利摩擦更高的股票中，动量溢出效应越强，支持了注意力溢出与有限套利驱动的错误定价的理论解释。(3) 进一步分析表明，投资者情绪越高、预测期限越短，动量溢出效应越强；该效应在考虑交易成本、采用不同关联测度方式以及纳入多源社交媒体平台后依然显著。本文揭示了互联网时代下基于社交媒体的公司关联的独特价值，可为监管层实时研判公众认知和防范金融市场风险传导提供更高频、前瞻且准确的依据，对二级市场投资决策亦具有重要参考意义

作为资本市场的重要定价因素，股票意见分歧多由分析师预测差异来度量，但该指标具有低覆盖、高时滞、报喜藏忧等问题。为此，本文依照监管机构要求的投资者分类标准，构造保守型、稳健型、平衡型、积极型、激进型五类AI智能体，利用各智能体对股票新闻的评价差别构建AI分歧指标，识别由新闻引发的股票意见分歧。实证分析发现：（1）新闻意见分歧在当月推高股票价格，致使未来4个月股票产生较低的收益率和较高的暴跌概率。（2）在套利成本更高的股票中，意见分歧对股票价格的扰动更为剧烈。（3）意见分歧吸引小单和中单交易的追捧，引致特大单的反向交易。（4）新闻意见分歧导致股票高波动和价格高估，可以部分解释特质性波动率之谜。本研究弥补了意见分歧在当期推高估值的实证缺失，一定程度上解决了AI收益率预测的前视偏差顾虑。

通货膨胀如何影响资产价格？经典的“债务-通胀”渠道认为，通胀将降低债务的实际价值并将财富由银行转移至企业。而本研究发现，不同监管环境下通胀会引起银行和企业间非单调的价值转移。理论分析结果表明，在债券违约率更高、回收率更低的松监管环境下，通胀使得回收率上升，实际价值从企业向银行转移；在违约率较低、回收率较高的严监管环境下，通胀使得名义债务贬值，实际价值从银行向企业转移。本文利用1994-2025年的A股数据，提供了支持分析的经验证据：08金融危机引发对银行监管的关注和巴塞尔Ⅲ导致了银行价值对通胀的暴露由正转至长期为负，而影子银行的发展又重新降低了银行对通胀的负向暴露。基于DSGE的量化模型中，货币政策与通胀冲击会产生符合分析的价值转移结果。本文为通胀对资产价格和实体经济的影响提供了一个新的研究视角，为货币政策制定与银行监管提供了重要的关注对象和货币非中性的证据。

在我国资本市场中，政策作为宏观调控的重要工具，对行业资产价格具有显著影响。本文尝试将政策文本纳入金融文本分析框架，构建政策——行业相似度指标体系，识别政策支持导向，并探讨其在行业定价中的作用机制。文章构建了涵盖多层级政策的文本数据库，分别采用传统模型（LDA和LSA）与大语言模型（LLM）识别政策中的行业提及频次，测算政策——行业相似度指数，并结合行业收益数据构建策略。文章进一步引入支持向量回归（SVR）识别不同行业的最优政策滞后期，提升策略表现。实证结果表明：LLM模型在政策主题提取上明显优于传统方法，基于政策相似度构建的行业策略在多阶段均展现出稳健的超额收益，且政策对行业的影响有长期滞后效应，行业反应通常在政策发布半年后。考虑现实市场约束，基于最优滞后窗口构建的单边多头策略也表现优秀，具备良好实用性，特别是在政策密集期（如2015、2020年）表现突出。本文的研究为政策信号的量化研究与行业资产配置提供了新的方法与实证支持。

收益率非对称性定价是金融研究中长期存在争议的重要问题。本文创新性地提出了基于概率分布、反映收益率整体非对称性的新测度（Return Asymmetry, RA），首次为该争议提供了跨市场的系统性证据。研究发现：首先，RA测度在中、美等主要市场均能负向预测股票横截面收益率，其解释力较传统测度显著提升；其次，RA的定价优势源于其对收益率复杂分布信息的更全面捕捉，特别是能有效识别系统与特质非对称之间的交互效应；最后，通过博彩偏好、投资者情绪、关注度和套利限制等多维度渠道分析，证实行为因素是驱动收益率非对称性定价的核心机制。本研究不仅有助于弥合学术分歧，更建立了具有全球适用性的非对称定价分析范式。

本文探究了长尾市场上的数字信贷利率形成问题，基于Hotelling模型从信息传输的视角提出该市场存在一种新型的垄断，并且动态地分析了这种垄断的加剧过程。本文主要发现有：第一，银行决策的最优信贷利率与其获得的借款人信息量负相关。第二，如果数字空间存在信息传输损耗，那么均衡利率高于Bertrand利率水平，为一种信息垄断利率，垄断溢价、垄断利润均与损耗系数正相关。第三，银行与借款人之间的交易次数越多，这种溢价也会越大，而且借款人之间的利率不平等问题也会加重；第四，部分借款人可能还会遭受歧视性定价。针对这些问题，本文提出了三项政策设计讨论，包括因信息垄断造成的垄断指标测度、风险指标测度以及最优的数字普惠考核政策，以破除数字鸿沟、缓解信息垄断，从而降低长尾市场均衡利率，保障数字金融的普惠性。本文最后对理论模型进行仿真，模拟主要结论。

为深化利率市场化改革， 提高利率传导效率， 推动降低实体经济融资成本， 2019 年 8 月中国人民银行开始推行贷款市场报价利率（ Loan Prime Rate， 简称 LPR） 改革。 本文基于 LPR 改革这一准自然实验， 采用连续 DID 等方法探究 LPR 改革对实体经济融资的影响及其机制。 结果表明：第一， LPR 改革显著降低企业的融资成本；第二， LPR 改革提升了信贷配置效率， 高成长性企业贷款可得性显著上升；第三， LPR 改革对不同类型企业的融资成本产生异质性影响， 低风险企业、战略新兴产业企业和非国有企业的融资成本下降相对显著；第四， 微观机制结果验证了， LPR 改革不仅通过传统的竞争性机制推动降低实体经济融资成本， 还会通过利率传导机制与贷款定价机制畅通利率传导过程， 提升中小银行贷款定价能力， 降低实体经济融资成本。