金融资产因子结构映照着风险与收益的权衡，因子模型能否同样描绘期权收益？期权合约存续时间极短、风险敞口变化频繁，难以应用传统因子模型进行定价。工具主成分分析方法（IPCA）提供了新的解决方案，动态风险载荷形式与期权风险特征高度吻合。本文尝试采用IPCA模型揭示上证50ETF期权的因子结构。研究结果表明，三因子IPCA模型能够解释超过87%的单个期权收益变化和超过99%的投资组合收益变化，表现优于现有的期权因子模型以及静态PCA模型。IPCA因子与期权在值状态偏度、剩余期限斜率以及Gamma价值紧密联系，能够解释40%至60%的因子变化。本文的研究对于优化投资组合风险管理具有重要意义，有助于监管者提高期权市场定价效率，促进衍生品市场稳健发展。

中国产业链企业存在专利创新“量质错配”陷阱,这阻碍了创新要素的沿链扩散与技术整合,导致重点领域的关键核心技术难以实现有效突破。文章从产业链治理的视角出发,实证检验了机构纵向持股能否提升产业链企业的专利创新质量。研究发现,嵌入产业链的机构纵向持股与企业专利创新质量之间呈现出“U”形非线性关系。在 U-test 非线性测试、控制样本选择偏差和反向因果等内生性与稳健性检验后,上述结论依然成立。异质性分析表明,机构纵向持股的投资组合权重以及产业链上下游非对称持股影响其治理行为。其中,监督型机构纵向持股在企业专利创新治理中发挥主要作用；随着产业链非对称持股程度加大,来自联结供应商或者分销商的机构纵向持股的治理策略逐渐由“策略均衡”向“主动干预”演化,从而提升企业专利创新质量。在作用机制方面,当持股比例小于 26.27% 时,机构纵向持股通过纵向关联交易和垄断竞争强化垄断效应,降低企业专利创新质量；当持股比例大于 26.27% 时,机构纵向持股通过企业供需优化和委派董事加强协同治理效应,以此促进专利再配置和专利引用,进而加强创新扩散效应,提升企业专利创新质量。文章的研究结论可以深化对机构纵向持股这一新兴持股模式促进产业链企业专利管理的认识,同时也为政府监管部门制定关于产业链韧性和稳定的相关政策提供有益参考。

本文在中国股票市场中，针对上市公司公告文本数据，采用文本分析机器学习方法进行信息提取，研究了上市公司公告信息与资产预期回报之间的关系，并探讨其对资本市场的影响渠道。本文首先依据监督式训练方法构造了基于公告的文本情感词典，并以此为基础使用机器学习方法对公告效应进行实证分析。其次，本文探究了公告效应的预测来源，并进行了异质性分析。本文研究发现，基于机器学习的公告文本情感倾向能够显著正向预测股票收益，在全样本中多空投资组合的平均年化收益达到了 20.04%。公告效应在小规模、成长型公司中溢价显著；与国企相比，民营企业的公告效应更显著。在对公告效应的来源分析中，本文发现金融机构关注度和公司信息披露质量较高的公司，公告效应相对较弱，而散户投资者的关注度会加强公告效应。

流动性问题、股市巨幅震荡、股灾及经济的周期性衰退令各国监管层和投资者头疼已久，但这些问题并非无解。本文摒弃造成上述问题的新古典主义均衡价格理论，采用规范经济学的研究方法，建立起一个全新的基于公理的价值理论。以本文理论为指导的价值投资能够取得 Fama-French 三因子模型完全无法解释的巨额超额回报，从经验上支持了本文的理论。以本文理论为指导，将从根本上避免股市的暴涨暴跌，使经济持续稳健地高速发展成为可能。

考虑企业价值进而股票收益中实物期权及其影响的部分，本文利用随机贴现因子法理论上探讨了CAPM 是线性定价模型的本质，并据此指出实物期权资产或其可能的非线性影响是导致 CAPM 模型失效的原因。进一步，利用 1998-2012 年间我国沪深 A 股上市公司的数据，根据 Fama-French 市值规模和账面市值比，以及企业所处行业构造投资组合，通过比较实物期权调整前和调整后组合预期收益-贝塔关系的差异，实证发现调整实物期权将使得 CAPM 有效。

机构投资者对提升上市公司质量和市场有效性发挥了重要作用。然而，由于它们的注意力是有限的，极端收益的冲击可能会导致其注意力分散，从而抵减前述的正面效果。本文基于2008-2018年A股上市公司样本的研究表明，机构投资者注意力分散导致股价信息含量显著下降。这一关系在企业所处的治理环境较差、内部治理水平较低、信息环境较差、股票流动性较低的情况下更为显著。进一步研究表明，机构投资者注意力力分散导致上市公司的信息披露质量、机构投资者实地调研频率、交易活跃度均显著下降，且显著降低了企业价值。此外，基金层面的实证分析表明，注意力分散显著降低了基金投资组合的收益率。综上所述，机构投资者注意力分散导致其外部监督效果和知情交易积极性均显著下降，从而降低了市场的定价效率。本文的发现揭示了防范化解重大风险、培育资本市场机构投资者、提升上市公司质量等不同政策目标之间的有机关联，凸显了系统性地进行高标准市场体系建设的重要意义。

基于上交所国债数据，沿袭Bliss（1997）的研究方法，并加以改进和扩展，本文考察了五种静态利率期限结构模型在样本内拟合和样本外预测上的表现，与Bliss（1997）的结果不同，我们发现三次平滑样条方法更适合用来估计中国上交所国债的利率期限结构。在此基础上，通过对各模型的拟合误差和预测误差的分析，我们发现，利率期限结构并不是决定国债定价的唯一系统性因素，上交所国债的定价还需考虑国债的其他特征因素，投资者在交易国债时会将息票金额的大小和债券价格的溢价程度考虑到定价中来,这一点与Bliss（1997）的结论相同。作为本文结论的一个应用以及对Bliss（1997）方法的扩展，我们发现息票金额低的投资组合和溢价因子高的投资组合分别高于息票金额高的投资组合和溢价因子低的投资组合，本文的结论对国债投资有一定的指导意义。

本文针对投资者所面临的资产配置问题，构建了四个不同规模的投资组合数据库，检验了引入交易成本的多期资产配置模型在中国股票市场的有效性。研究发现，交易成本的存在的确严重影响了模型业绩；相比初始投资组合为0的情形，初始投资组合为市场组合时模型的业绩表现更好；考虑交易成本的多期模型显著改进了单期模型业绩。此外，本文把 Tu和 Zhou[6]的单期组合策略推广到多期情形，得到一个引入交易成本的多期组合策略，并发现该策略在所有最优化策略中业绩表现最好。最后，我们发现，没有一个最优化策略可以超过简单多样化策略。

流动性影响股票收益的渠道在传统文献中仍需进一步厘清，本文采用随机折现因子的 方法构建了SDF‐LCAPM 模型，将流动性影响股票收益的渠道分为两个：第一个渠道是股票 自身的流动性特征直接影响股票收益；第二个渠道为流动性是系统风险的组成部分，影响股 票的收益。SDF‐LCAPM 模型提出了将流动性影响资产收益的两个渠道联接的框架，并解开了 流动性的波动性与资产收益负向关系之谜，解释了系统流动性与股票收益率对市场流动性的 敏感度不被定价可能的原因，还发现了流动性与资产收益的协方差在资产定价中有重要的作 用。根据SDF‐LCAPM 模型我们实证发现，不同类型的股票流动性特征和流动性风险对收益 率影响的程度是不同的，这一发现可为投资者流动性风险管理提供参考依据。除此而外， SDF‐LCAPM 模型应用在中国股票市场上，可以提高投资组合的Sharpe 比率，具有一定的应 用价值。

本文对我国证券投资基金的季末橱窗粉饰现象进行了实证研究。运用2003 年 到2011 年开放式股票型基金的净值数据，我们发现我国基金市场存在显著的季末 橱窗粉饰现象，且基金经理学历、工作经验、任职时间、基金历史业绩以及赎回 压力这些因素对窗饰程度影响显著。对基金重仓股的检验则发现，股票的基金持 股比例越高，季末橱窗粉饰程度越大。这些发现支持了我国基金管理者因为自身 动机而操纵季末所持股票价格的理论，为监管层规范机构市场行为提供了证据。 根据本文研究建立的套利投资组合还可以获得较稳定的超额回报，为投资者交易 提供参考。