本文建立了股票非预期收益定价模型，提出了两个新的度量变量，即表示分析家关于公司会计收益的理性预期的修正变量δPepst/Pt-1 以及市场情绪变量URM，在此基础上，本文建立了多变量回归模型，并采用2002年1月至2008年12月间中国股票市场的有关交易数据、机构收益预测数据和财务数据，来检验理论模型和实证模型的预测，发现：（1）、总风险与系统风险不能解释股票非预期收益，和Chambers和Freeman(2005)的结论相反，与非预期收益有关的总风险与系统风险也不能解释股票非预期收益。（2）、当期非预期会计收益期初价格比epst/Pt-1 、表示公司会计收益的理性预期的修正变量δPepst/Pt-1 1. 引言 以及市场情绪变量URM构成的三因素定价模型可以完全解释股票的非预期收益。

银行部位之市场风险主要可分成利率、权益证券、外汇及商品等四种风险，其中台湾地区银行商品部位较小，因此暂不予考虑，本文仅针对利率、权益证券、外汇三部分，计算上市柜银行利率、证券、汇率及总风险值，做一比

本文以周和月为考察时段分别测算了中国证券市场总风险水平、系统性风险水平和十个主要行业的风险特征。我们研究后发现，1993-2001年中国证券市场总风险水平平均为0.084（收益率标准差），系统性风险占总风险比例平均为51.23%；1993年系统性风险占总风险比例最大，为70.3%，2000年系统性风险占总风险的比例最小，为29.35%；尽管1993-1998年系统性风险占总风险比例呈逐年下降趋势，但1999年中国证券市场系统性风险占总风险的比例又有所回升，2000年下降到最小值后，2001年又几乎恢复到1996年的水平。因此，中国证券市场系统性风险占总风险比例较大的特征并没有从根本上改变，中国证券市场上个股齐涨齐落现象仍旧突出。此外我们还发现，以不同时间段测算的系统性风险占总风险的比例并没有显著差异，而且每个年度的系统性风险占总风险比例的变动趋势也没有显著差异。个股和不同行业的上市公司系统性风险占总风险比例没有显著差异的事实表明，为了保护投资者利益，促进证券市场发展，我国有必要建立证券市场风险对冲机制，尽快推出风险对冲工具。

本文以个股月平均收益率、β值、总风险、夏普比率和特雷诺比率为衡量指标，以中国上海股市高科技板块1997年到2000年的数据作为样本总体，先根据专家推荐法与因子旋转法认定庄股，再以实证数据测算了在特定时期内投资庄股的价值，本文认定投资庄股比投资非庄股更有理性，因为这些股票具有更高的平均收益率和单位风险溢价补偿，所以可能是理性投资。但这些庄股的本性决定了散户投资者从中获利的概率非常小，所以投资悖论在于有利的投资机会的存在与投资收益无法实现的矛盾。

1997-1999年期间，亚洲新兴市场所经历的金融危机暴露了在信用风险管理上的严重不足，其结果是从韩国到印尼的许多银行都无力重新启动贷款业务，从而也限制了这些国家国民经济的恢复，国民经济主要是依靠银行借贷业务进行企业投资得到恢复的。亚洲以外的市场也一样,在拉美――尽管拉美有经济危机的前车之鉴――在东欧和俄罗斯，贷款发放和信用危机管理一直处于较低水平。由此，这些银行就会把制定资产负债表列为即将进行的日常工作。即使是世界上最大的几家日本银行，在十年的紧缩危机后，还在大量呆账并在新信用业务质量低劣的重重压力下苦苦挣扎,严重限制了其挤身世界第二大经济实体信用业务的行列。此外，由于新兴市场国内银行的信用风险值高达其总风险值（VaR）的80%~90%，所以比起市场和运作风险来，信用风险问题更为严重。