本文的研究目的是探究数字加密货币与中国金融市场之间的关系， 并采用小波分析和溢出指数法等方法进行量化分析。经过深入研究，本文得出 以下主要结论。第一，数字加密货币和中国金融市场对外界事件的冲击反应具 有显著特征，并存在着显著的相关性和长期依赖性。不仅数字加密货币对中国 金融市场波动产生影响，中国金融市场的波动也会影响数字加密货币价格的波 动。第二，从静态和动态角度衡量溢出效应发现，数字加密货币和中国金融市 场之间存在溢出效应。在静态情况下，溢出效应并不明显，而动态情况下溢出 效应较为明显，尤其在极端经济事件中，数字加密货币与中国金融市场之间的 溢出关系会呈现极端风险溢出现象。第三，本文还考察了突发事件和政策不确 定性对总溢出关系的影响。结果显示，地缘政治风险、贸易摩擦以及美国经济 政策不确定性会加剧比特币对中国金融市场的影响，而中国经济政策不确定性 则会缓和数字加密货币对中国金融市场的影响。这些结论有助于金融机构和投 资者更好地理解和应对数字加密货币对金融市场的影响，同时也为相关政府部 门制定监管政策提供了重要参考。

防范化解金融风险是金融工作的永恒主题。为维护金融稳定，国务院金融稳定发展委员会鼓励长期机构投资者增加持股比例。如何认识机构投资者长期持股对金融稳定的影响及其机制呢？基于此，本文以2012-2018年所有的股票型基金和混合型基金披露的每半年度股票资产组合为研究对象，考察机构投资者长期持股特征及其作用机制。研究发现：（1）机构投资者长期持股具有较低的业绩敏感性、较低的股价同步性且与未来盈余正相关。（2）在股市异常波动期间的下跌阶段，投资者持股期限与股票价格下跌成反比，即机构投资者持股时间越长（换手率越小），越能缓解股票价格的下跌。这说明机构投资者长期持股能够显著地稳定金融市场。而在反弹阶段，机构投资者持股期限与股票价格反弹成正比，机构投资者持股时间越长（换手率越小），越能促使股票价格的反弹，进而促进公司价值回归。（3）机构投资者长期持股稳定金融的机制在于有效地缓解了市场抛售压力。进一步研究发现，机构投资者长期持股能够降低金融市场波动；具有丰富投资经验的基金经理，有助于机构投资者采取长期持股行为，这对促进机构投资者长期持股具有一定的政策意义。

近年来中国金融市场波动加剧，系统性风险问题凸显，亟需立足中国金融实情，准确衡量金融系统性风险。本文基于广义自回归得分模型（GAS）和 BE—MES 模型，构建了包括旋转 Copula 和其本身的时变混 Copula 模型—DMC-MES 模型，并将其用于度量 2012 年至 2018 年沪深 300 成分股中不同行业的边际期望损失（MES），力求对系统性风险有更好把握。研究结果发现：（1）该模型可以很好捕获非线性相依关系，将非线性相依结构清晰分为上下尾相依结构；（2）除部分金融机构外，其他机构的左尾相依性要大于右尾；（3）各个机构的风险贡献很大程度上取决于活动领域，相同部门机构的 MES 相近；（4）与国外研究相反，国内银行机构的风险贡献度最小，风险贡献度最大的行业为券商和房地产行业；（5）金融类机构在市场下跌期的波动性小于其他行业，并发现在2015年股灾发生前这类机构的 MES 值就已开始下降。

近年来，我国房地产市场呈现出逆周期波动的特点，与现有理论不一致。通过构建包含企业金融化行为与房地产市场的动态随机一般均衡模型，本文对这一现象的原因进行了分析。在实体经济趋于恶化时，面对预期投资收益率的差距，企业减少生产性投资，通过购买金融产品将资金投向房地产市场，引起房地产市场与实体经济的背离，进而放大了经济波动。进一步的政策分析表明，纳入房地产价格的货币政策规则能够改进福利，但政策效果较弱；盯房地产价格、盯企业金融化程度和盯金融深化的宏观审慎政策更能有效地降低房地产价格波动，并改善社会福利。

本研究对中国股票型私募基金经理的市场择时能力进行了检验，即这些私募基金经理是否具有根据市场情况来调整基金资产组合的市场敞口的能力。相比与公募基金，私募基金的策略和资产组合的调整更加灵活，因此更有利于体现基金经理的择时能力。我们从收益择时、波动择时和流动择时三个维度来对中国的私募基金经理的择时能力进行检验。研究发现，私募基金经理具有一定的收益择时和流动择时能力，但是很少有基金经理具有波动择时能力。即一些私募基金经理可以通过预测市场收益和市场的流动性，来相应调整资产组合的市场敞口，但很少有基金经理可以通过预测市场波动来调整基金的市场风险敞口。同时，我们对回归结果进行了Bootstrap分析，结果表明这些显著的择时能力并不是由于运气因素所带来的。最后，我们也对结果进行了稳健性的检验。我们的研究对于了解中国私募基金经理的择时能力具有一定的帮助，同时，有助于加深理解市场的收益、波动性和流动性在资产管理和投资决策中的作用和重要性

本文从含有时变高阶矩的条件资本资产定价模型（CAPM）出发，基于我国上证 50ETF期权数据，检验了期权隐含的风险中性各阶矩的期限结构中是否包含有助于预测市场收益率和波动率的有效信息。采用偏最小二乘回归（PLS）的数据降维方法，我们发现：在 2015 到 2020年样本期内，从 50ETF 期权的隐含方差和高阶矩的期限结构中所提取的因子能显著地样本外预测未来 2 至 8 周的市场收益，且该预测能力在控制了常见的经济预测变量后仍十分显著。并且，从期权隐含方差的期限结构中所提取的因子能样本外预测市场波动。基于上述市场收益率和波动率预测的择时策略可以给投资者带来显著的经济价值。我们的实证分析表明：有别于已有文献中的经济预测变量，50ETF 期权市场可为投资者提供关于市场收益与风险之间短期权衡关系的特有信息。

机构投资者是市场波动的稳定器还是放大器？如何发挥机构投资者稳定器作用？通过基于股票横截面特征因素，引入机构投资者持股偏好，运用横截面OLS回归和Fama-MacBeth横截面回归，考察我国机构投资者持股比重与股票波动性之间的关系，及持股偏好与股票波动性的关系。研究发现：机构投资者持股偏好影响着其与股票波动性的关系，通过提高机构投资者市场比重并不是稳定市场的关键，应通过改善制度环境引导机构投资者持股偏好，这样才能使其起到稳定市场、降低市场波动的作用。

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。

近年来极端金融风险频发，“黑天鹅”事件对投资者的影响成为投资、研究和监管都 高度关注的问题，基于此，本文对中国A股市场上的跳跃风险进行研究。我们先侦测了个股的跳跃，得出跳跃的三个维度：跳跃幅度均值、跳跃幅度波动以及跳跃频率。接着，我们再对个股的跳跃风险载荷及其风险溢酬进行研究，发现在中国投资有极端风险的股票并不能获得额外的风险溢酬，但在短期中，这种风险溢酬的时变性可以被市场波动率所预测。

股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色，科学准确的预测其 收益波动率对充分实现股指期货避险功能具有重要的理论和现实价值。以线性非负模型为 基础，通过幂转换以及不设定扰动项的具体相关结构和分布形式，构建了一个半参数预测 模型来预测高频环境下股指期货市场波动率。模型采用基于极值估计量的两阶段估计法进 行估计，Monte Carlo模拟实验表明该估计方法的渐进性质表现良好。此外，以沪深300 股指期货的5分钟高频交易数据为例，运用滚动时间窗的样本外预测和最新发展起来的具 有Bootstrap特性的MCS检验，在多种稳健损失函数下，实证评价和比较了新构建的半参数 预测模型与其他7类波动率预测模型对高频环境下沪深300股指期货波动率的预测能力。实 证结果表明：在多种稳健损失函数的评价标准下，新构建的股指期货波动率的半参数预测 模型是预测预测能力最好的模型。