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。

气候投融资缺口是制约人类气候适应进程的全球性难题，如何通过宏观经济政策有效支持气候适应性投资，是我国现阶段应对气候风险冲击提升经济韧性的重要议题。本文构建嵌入气候适应型财政货币政策的气候灾难风险模型，考察气候适应性投资缺口的产生机理以及通过宏观经济政策缩小缺口的效果。研究发现：第一，气候灾难风险冲击增大、金融摩擦上升会扩大气候适应性投资缺口。第二，气候适应再贷款政策通过降低金融摩擦产生的信贷风险溢价，气候适应补贴政策通过定向补贴气候适应性投资的边际收益，分别从金融供给侧和企业需求端缩小气候适应性投资缺口。第三，气候适应型财政政策和货币政策通过支持气候适应性投资，能够有效缓解气候灾难风险对经济金融系统的负面冲击，两类政策对经济金融系统的支持效果存在差异，并且政策协调搭配具有更强的经济金融稳定效果。第四，为完全弥补气候适应性投资缺口，气候适应再贷款和气候适应补贴的最优政策支持力度需要根据气候灾难风险冲击大小动态调整。两类政策均能够提高社会福利，并且政策协调搭配相较于单一政策具有更高的社会福利增进效果。

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。

近年来,我国义务教育阶段的家庭课外教育投资竞争激烈问题不断凸显。“双减”政策正是对上述现象的及时纠偏。为了进一步科学有效落实“双减”政策,增强教育获得感,厘清家庭课外教育投资的影响因素及其作用机制必不可少。家庭在课外教育投资中除了遵循经济学传统的“成本—收益”权衡框架外,特定的环境变化以及临近群体的表现对于家庭教育决策也存在重要的影响。基于此,文章运用中国教育追踪调查（CEPS）2013—2014 学年数据,以子女就读毕业班所产生的升学压力作为外生冲击,实证发现：与非毕业班的学生相比,毕业班内部存在的同群效应不仅扩大了由升学压力带来的特定家庭课外教育现金支出增加的幅度,并且提高了子女课外学习投入时间的增加幅度。在进行一系列稳健性检验以及利用工具变量缓解模型内生性后,上述结论不变。异质性分析发现：在城市户口、父母期望子女入读本科、子女成绩欠佳以及父母督促子女学习的家庭中,同群效应的效果显著。拓展性研究发现：家庭课外教育现金支出增加对于提高子女就读毕业班时的学科绝对分数具有积极效果,但未能显著提升其相对排名,这是家庭课外教育投资“内卷化”的深刻体现。文章基于子女面临升学压力的现实,对班级同群效应机制的考察为解释课外教育竞争日益激烈的社会现象提供了新的视角。

为评价中国“价格型”货币政策的调控效果，本文基于企业面板数据全面考察了中国人民银行的公开市场操作对企业债券到期收益率和企业信贷融资成本的影响。首先，基于企业债券数据的实证研究表明，公开市场操作所形成的政策利率（以下简称 OMO 利率）对企业债到期收益率存在显著的正向乘数效应。其次，基于上市企业财务数据的估计结果显示，OMO 利率对企业信贷融资成本存在显著的正向传导效果。最后，非对称性的研究结果表明，OMO 利率上升对债券到期收益率的推升效果显著大于下降时的降低效果。本文的研究证实了，从实体经济角度而言，公开市场操作是高效率的货币政策实施工具，其所形成的OMO 利率是有效的货币政策测量指标。

非金融企业是我国私募股权基金重要的有限合伙人（Limited Partner，LP）。本文利用清科数据库2000-2022年LP基金层面的样本数据，实证研究企业LP与非企业LP、不同类型企业LP在投资行为与投资绩效方面的差异。研究发现，在投资行为方面，相比金融背景 LP，企业 LP 会联合更多的 LP 一起投资、更偏好 CVC 基金、合作的基金管理人（General Partner，GP）的经验相对不足，投资经验丰富的企业LP所合作的GP的经验更为丰富。而在投资绩效方面，企业 LP 的绩效显著低于金融背景和其他背景LP。进一步研究发现，相比民营企业LP，国资企业LP更倾向于和国资企业LP、国资GP合作，且国资企业LP的投资绩效没有显著高于民营企业LP的绩效。而相比非高技术企业LP，高技术企业LP 更倾向于投资聚焦于本行业的基金，且高技术企业 LP 所投基金的内部收益率和投资回报倍数显著高于非高技术企业LP，但高技术企业LP所投基金的退出比例和IPO比例较低。本文扩展了私募股权LP研究的视角，研究成果有助于GP和初创企业更好地了解企业LP的投资诉求，从而提升投融资效率，并为培育耐心资本提供理论依据。

本文基于有限注意力假说, 用分析师共同覆盖构建公司相关性, 检验了 A 股市场关联公司之间股票的动量溢出效应. 研究发现, 以共同覆盖分析师数量作为权重构建的关联公司股票加权平均收益率, 能正向预测焦点公司未来 1∼12 月的收益率, 基于关联公司收益率构建的多空组合可获得 10%∼12% 的年化超额收益; 在截面回归中, 关联公司动量溢出效应较同行业或同地区公司的动量溢出效应更强. 异质性分析表明, 在拥有更多分析师共同覆盖、非明星或低学历分析师共同覆盖, 以及焦点公司股票被更多压力抵抗型机构投资者持有时,关联公司动量溢出效应更强, 说明该效应的成因与分析师和投资者的有限注意带来的行动迟缓和反应滞后相关. 本文的工作对 A 股市场跨资产动量效应给出了全新证据, 对市场监管与投资者决策具有参考价值.

投资者对宏观经济风险的评估如何影响资产价格一直是实证资产定价的难点之一。已有研究指出新闻文本会改变投资者对宏观经济的判断和预期进而影响股价，但如何有效提取与宏观经济风险相关的文本叙事信息来解释或预测资产价格变动，尚未达成共识。本文基于2007-2021年中国七家专业财经媒体的新闻报道数据，首次结合人工智能前沿领域的BERT大语言模型来测度新闻叙事注意力信息，然后利用稀疏工具主成分（Sparse IPCA）估计影响基本面的状态变量和影响资产价格的叙事定价因子。基于A股市场的实证检验发现：第一，本文利用新闻文本估计的状态变量对于消费、产出、国债收益率等宏观经济指标具有显著的预测效果，这表明新闻叙事蕴含着影响经济运行的信息。第二，相比CAPM、三因子等基准模型，基于新闻文本构建的叙事因子模型能更好地解释资产错误定价现象，并对未来资产价格的变化有更强的预测能力。第三，与基于关键词的文本分析方法（如LDA主题模型）相比，利用BERT提取文本信息可在保证因子模型简约性的基础上获得更优异的定价效果。本文的研究结论对于解释资产横截面收益差异有新的启示，同时为应用大语言模型于经济金融学研究抛砖引玉。

本文的目的是建立刻画区块链生态系统行为表现的 “共识博弈” (Consensus Game) 的一般框架，并针对 “矿池间隔博弈 ” \ (Mining Pool Gap Game）的 “共识均衡” \ (Consensus Equilibria) 的存在性进行刻画和解读，然后通过共识博弈这个新概念来建立和解释区块链平台本身的稳定性在挖矿间隔行为出现的 情况下在基于共识均衡存在的这个意义上的正面回答。这里，“间隔博弈”\ (Gap Game) 所在的区块链生态是指基于中本聪\ （Nakamoto) 在\ 2008 年提出的 “工作量证明” 作为基本的共识原则的挖矿平台。特别地，本文首先在一般激励机制条件下，基于区块链生态中的共识博弈框架，对挖矿间隔行为可能出现的情况下，建立了在一般激励相容机制条件下的共识均衡点的存在性结果和对应区块链生态能够持续运转的稳定性解读书, 然后结合在 “挖（币）矿” \ (Mining Bitcoin）工作中涉及到的工作费用、奖励机制和挖矿能力这三类主要因素，从挖矿工（组）收益的角度, 针对不同嵌入场景对挖矿工（组）的 “间隔博弈行为” \（Gap Game Behavior) 对可能产生的影响进行了解读和分析。本文的理论结果和案例分析表明，结合不同挖矿场景相合适的激励相容机制， 共识博弈（均衡）这个概念可以在理论的层面（即，不需要情景数据模拟结果的支持），能够得到或形成针对不同场景下的挖矿行为的解释和解读。此外，我们有理由期待和相信，结合影响挖矿（组）收益相关的要素因子，共识博弈可以帮助我们构建对应的合适场景的激励相容机制，通过刻画挖矿工（组）出现的诸如 “间隔行为”, “分叉链”, “矿池攻击” 等（不良)行为，支撑数字经济的健康发展, 并对共识经济学基础理论的发展能够起到推进作用。

金融创新分散风险的行为虽然对提升金融效率有益，但通常也伴随着系统性金融风险的累积。本文改进最新的“去一”法，运用云计算技术和分年度各2000万次蒙特卡洛模拟实验，测算2010-2021年包括中小银行在内的684家商业银行的系统性风险贡献值和易被忽视的间接关联风险，深度理论思考并实证探索银行数字化这一金融创新的伴生关联风险溢价，以及其系统性风险累积效应源泉。主要结论如下：首先，针对第一个新视角，银行数字化转型通过数字科技相关度提高基础资产相关度，从而产生了易被忽视的间接关联风险。这主要是因为中小银行跟随性创新引致了基础资产同质化，大银行则不显著。其次，针对第二个新视角，商业银行的数字化具有显著的系统性风险累积效应。这主要由个体风险主导，而总关联风险则显著下降，说明数字化虽然有助于分散风险，但激励了总量的风险承担水平。具体来说，其有利的一面在于拓展了新投融资渠道，降低了同业投资和负债，实现风险分散。除间接关联风险之外，其负向机制在于新投资渠道使得商业银行有能力进行高风险高收益的资产配置，但是对盈利能力提升作用不明显，导致提升了其风险承担乃至个体风险水平。最后，进一步探索研究表明，大银行通过数字化下沉业务的挤压效应，使中小银行表现出“太小而无法竞争”的现象，是系统性风险累积的主因。具体来说，中小银行在大银行数字化下沉业务的挤压下，导致数字化开拓新业务承担较高风险的同时，盈利效果、融资成本和风控优势均不明显。并且排除了监管约束和数字化门槛效应的替代假说。上述研究拓展了“太关联而不能倒”的理论以及发现了“太小而无法竞争”的典型现象，也有助于丰富关于银行数字化上述两个新视角的理论认识，并且对于推进数字金融的穿透式监管和行为监管，从源头上防范化解系统性风险具有重要政策参考意义。