随着金融系统风险的不断增大，宏观审慎政策如何应对资产泡沫是一个亟待解决的重要问题。本文基于一个具有理性资产泡沫的动态一般均衡模型，重点讨论了金融风险增大情况下，资产泡沫的成因及其宏观效应。我们从理论上证明，资产泡沫一方面有利于缓解融资约束带来的流动性短缺，从而一定程度上改善了金融摩擦引致的资源错配；另一方面，资产泡沫本身又会加大整个金融系统风险，从而对宏观经济造成威胁。将刚性兑付引入基准模型后，我们发现对高风险金融资产的刚性兑付会导致流动性充裕的投资者过度投机而引起所谓的“刚性泡沫”，泡沫资产的需求和价格与刚性兑付力度呈正向关系。进一步分析表明，“刚性泡沫”在改善流动性短缺的同时，又会对实体经济造成挤出效应。因此，政府对金融市场的救助行为面临取舍，并且最优救助力度随金融系统风险的增大而降低。尤其是当金融系统风险足够大时，最优救助力度可能为负，即，最优政策干预应该打压资产泡沫的交易。以上分析表明，在高金融风险与资产泡沫并存的情况下，针对资本市场的救助政策需谨慎执行。

为了实现A股长期稳健发展的夙愿，使之成为长期资金可以依托的健康市场，我们对中美股市进行了多指数（中美四个指数）、多收益（差价收益和全收益）、多算法（自然年份、年度长周期和交易日长周期）、多周期（1-20年）的“四多”统计与分析。数据显示，A股的年度和长周期收益率波动性都很大，尤其是最高收益率超过美股。美股在长达百年的历程中虽经世界风云变幻，相对于A股，其实没有特别高的波动记录，但却有多年连续牛市的记录，尤其是1980年代以来的40年间已经出现了三次“准十年牛市”。从统计分布来看，美股指数呈现比较良性的“负偏态”，A股则几乎与此相反。其实，自沪深交易所成立以来，至今A股的累计涨幅是高于美股的，所以A股有条件走得比美股“更美”。本文建议从宏观、微观两个层面消除股市投机性暴涨、防止透支中国经济基本面、使A股积累内生的正常涨跌基因。

本文探讨了2015年下半年股市异常波动以来至今持续存在股指期货巨幅贴水现象及其原因。我们首先检验了非频繁交易以及股市波动的两种解释，发现均不能很好地解释该现象。接着，我们计算了期权市场隐含的偏度风险溢价；其代表了投资者的恐慌程度和坏的尾部事件的不确定性溢价。偏度风险溢价与股指期货的VAR分析表明，股指期货价格的深度贴水可以由偏度风险溢价解释，说明投资者对崩溃风险的担心导致了投机者向套期保值者索取高额的“保险费”。股指期货的贴水幅度加深也增加了市场的偏度风险溢价，导致投资者对稀有事件不确定性索取更高的溢价。因此，完善现货市场做空机制，使得期现套利交易可行同时恢复股指期货交易，可以消除股指期货价格的深度贴水，降低投资者的对冲成本，使股指期货发挥正常的风险管理功能

现有文献主要聚焦于风投机构本身的静态同质化价值增值职能，围 绕风投机构的增值职能与风险投资退出表现展开了大量研究。本文提出风险投资 与创业企业之间的匹配结构对风险投资退出表现的影响机制问题。基于 Fu et al.(2018b)的研究模型，我们通过进一步的理论分析发现:创投双方匹配结构会 影响双方各自最优努力水平，造成风投机构价值增值职能的动态异质性，表现出 影响风投机构的退出表现;同时，采用实证模型研究发现:创投双方的匹配契合 度越高越有助于改善风投机构退出表现，创投双方的匹配差异度对风险投资提出 表现呈现倒 U 型关系特征，支撑了理论模型的研究结论。本文为探索风险投资 退出表现与创业企业发展成长的决定机制提供了一个崭新的研究视角，充实和扩 展风险投资对企业成长发挥增值职能的研究基础。

现有文献主要聚焦于风投机构本身的静态同质化价值增值职能，围绕风投机构的增值职能与风险投资退出表现展开了大量研究。本文提出风险投资与创业企业之间的匹配结构对风险投资退出表现的影响机制问题。基于Fuetal.(2018b的研究模型，我们通过进一步的理论分析发现：创投双方匹配结构会影响双方各自最优努力水平，造成风投机构价值增值职能的动态异质性，表现出影响风投机构的退出表现；同时采用实证模型研究发现：创投双方的匹配契合度越高越有助于改善风投机构退出表现，创投双方的匹配差异度对风险投资提出表现呈现倒U型关系特征，支撑了理论模型的研究结论。本文为探索风险投资退出表现与创业企业发展成长的决定机制提供了一个崭新的研究视角充实和扩展风险投资对企业成长发挥增值职能的研究基础

各界都比较关注创投机构的增值功能，但少有人深入研究到底是创投提升了企业业绩还是发现了企业业绩并选择了企业。本文首先分析了创投与被投资企业业绩间互为因果的内生关系，然后用工具变量法和滞后变量法处理内生性问题，并分别检验创投机构对企业业绩的筛选功能和增值作用。以深圳创业板2009-2011年上市的公司为样本得到的实证结果显示，创投机构的投资和持股因素在各种模型检验中都与企业业绩显著负相关；企业业绩对创投投资概率的影响不明显；多种均值比较结果显示有创投支持的企业其综合业绩、长期业绩均值以及创投投资前的业绩都比无创投支持的企业差。

It has been long that literature in financial academics focuses mainly on price and return but much less on trading volume. In the past twenty years, it has already linked both price and trading volume to economic fundamentals, and explored the behavioral implications of trading volume such as investor’s attitude toward risks, overconfidence, disagreement, and attention etc. However, what is surprising is how little we really know about trading volume. Here we show that trading volume probability represents the frequency of market crowd’s trading action in terms of behavior analysis, and test two adaptive hypotheses relevant to the volume uncertainty associated with price in China stock market. The empirical work reveals that market crowd trade a stock in efficient adaptation except for simple heuristics, gradually tend to achieve agreement on an outcome or an asset price widely on a trading day, and generate such a stationary equilibrium price very often in interaction and competition among themselves no matter whether it is highly overestimated or underestimated. This suggests that asset prices include not only a fundamental value but also private information, speculative, sentiment, attention, gamble, and entertainment values etc. Moreover, market crowd adapt to gain and loss by trading volume increase or decrease significantly in interaction with environment in any two consecutive trading days. Our results demonstrate how interaction between information and news, the trading action, and return outcomes in the three-term feedback loop produces excessive trading volume which includes various internal and external causes. Finally, we reconcile market dynamics and crowd’s trading behaviors in a unified framework by Shi’s price-volume differential equation in stock market where, we assume, investors derive a liquidity utility expressed in terms of trading wealth which is equal to the sum of a probability weighting utility and a reversal utility in reference to an outcome. JEL Classifications: G12, G02, D83 （长期以来，金融学术领域里的文献只注重价格和收益率，却较少研究交易量。在最近的二十年里，金融学术文献已经开始研究价格和交易量两者与经济基本量之间的相互关系，并且探讨交易量的行为内涵，例如投资者对风险的态度、过度自信、不同观点以及关注程度等等。然而，我们还是对交易量的认识知之甚少。本文根据行为分析，用交易量概率来表示市场群体的交易频率，并且通过我国股市来实证检验涉及交易量与价格之间不确定关系的两种适应性假说。实证结果表明：市场群体在每日交易的时间窗口内除了采用简单的经验法则之外，同时还采用有效的适应性方式来从事股票交易，并且逐步倾向于形成一个结果和认同的资产价格；无论该资产价格是否明显地被高估或低估，市场群体在相互作用和竞争的过程中往往能够形成这样一个稳态的均衡价格。这表明了资产价格不仅包含了基本价值同时还包含了非公开信息、投机、情绪、关注、赌博和娱乐等价值。此外，在任意两个连续交易日之间，市场群体在与市场环境的相互作用过程中，通过交易量的增加或减少来有效地适应盈亏。我们的研究结果说明了在由信息、交易与收益结果三项构成的反馈环中，它们之间的相互作用是如何导致了过度交易的，这其中包含了导致过度交易的各种内外因素。最后，我们假设股票市场中的投资者是通过交易财富来产生流动性效用，它等于概率加权效用与相对于结果为参照系的反转效用之和，从而推导出Shi氏价-量微分方程，将市场动力学行为与群体交易行为协调在一个统一的框架体系。）

It has been long that literature in financial academics focuses mainly on price and return but much less on trading volume. In the past twenty years, it has already linked both price and trading volume to economic fundamentals, and explored the behavioral implications of trading volume such as investor’s attitude toward risks, overconfidence, disagreement, and attention etc. However, what is surprising is how little we really know about trading volume. Here we show that trading volume probability represents the frequency of market crowd’s trading action in terms of behavior analysis, and test two crowd’s trading behavioral hypotheses relevant to the volume uncertainty associated with price in China stock market. The empirical work reveals that market crowd trade in simple heuristics and efficient adaptation, gradually tend to achieve agreement on an outcome or an asset price widely on a trading day, and generate such a stationary equilibrium price very often in interaction among themselves no matter whether it is highly overestimated or underestimated, suggesting that asset prices include not only a fundamental value but also private information, speculative, sentiment, gamble, and entertainment values etc. In addition, market crowd adapt to gain and loss by trading volume increase or decrease significantly in interaction with environment in any two consecutive trading days. Our results demonstrate how interaction between information and news, the trading action, and return outcomes in the three-term feedback loop produces excessive trading volume which includes various internal and external causes. Finally, we reconcile market dynamics and crowd’s trading behaviors in a unified framework by Shi’s price-volume differential equation in stock market where, we assume, investors derive a liquidity utility expressed in terms of trading wealth which is equal to the sum of a probability weighting utility and a reversal utility in reference to an outcome. JEL Classifications: G12, G02, D83 (长期以来，金融学术领域里的文献只注重价格和收益率，却较少研究交易量。在最近的二十年里，金融学术文献已经开始研究价格和交易量两者与经济基本量之间的相互关系，并且探讨交易量的行为内涵，例如投资者对风险的态度、过度自信、不同观点以及关注程度等等。然而，我们还是对交易量的认识知之甚少。本文根据行为分析，用交易量概率来表示市场群体的交易频率，并且通过我国股市来实证检验交易量与价格之间不确定关系中关于群体交易行为的两个基本假说。实证结果表明：市场群体在每日交易的时间窗口内采用简单的经验法则和有效的适应方式来从事交易，并且总是逐步地倾向于形成一个结果和认同的资产价格；无论该资产价格是否明显地被高估或低估，市场群体在相互作用的过程中往往能够形成这样一个稳态的均衡价格，这表明了资产价格不仅包含基本价值同时还包含非公开信息、投机、情绪、赌博和娱乐等价值。此外，在任意两个连续交易日之间，市场群体在与市场环境的相互作用过程中，通过交易量的增加或减少来有效地适应盈亏。我们的研究结果说明了在由信息、交易与收益结果三项构成的反馈环中，它们之间的相互作用是如何导致了过度交易的，这其中包含了导致过度交易的各种内外因素。最后，我们假设股票市场中的投资者是通过交易财富来产生流动性效用，它等于概率加权效用与相对于结果为参照系的反转效用之和，从而推导出Shi氏价-量微分方程，将市场动力学行为与群体交易行为协调在一个统一的框架体系。)

本文以2009年至2012年间我国中小板与创业板上市公司为研究样本，利用倾向值配比（propensity score matching）与事件研究方法对风险投资参股、风险投资声望及风投参股的股票锁定期解除前后显著的量价效应进行了实证研究。实证结果表明，在本文选取的研究样本中，风险投资并不具备“认证效应”与“逐名效应”，而风险投资参股的上市公司，在锁定期解除后异常成交量与异常收益率更为显著，并且风投机构的累计投资收益率与解禁期股票的异常收益率存在负相关关系。

本文将黄金期货市场的交易者分为投机者和套利者进行分析，构造了一个关于期货价格决定的市场均衡模型，分别对具有过度自信心理的两大交易主体的交易行为(购买方向和购买数量) 进行分析,在导出他们的决策函数后,按照市场出清的条件得出市场均衡时的期货价格,以此分析过度自信心理对黄金期货价格及其波动率的影响并继续分析了其对投资者效用的影响，得到了比前人更贴近现实的结论，最后用模拟的方法验证了结论。