动态联盟中成员的核心能力为成员提供了把握市场机遇、组建动态联盟的平台。本文利用实物期权模型和方法对动态联盟的组建进行了研究，重点研究了成本节约效应和技术创新效应及其成员相对重要性对组建动态联盟时机的影响。研究结果表明，成本节约效应愈大，盟主越倾向于组建联盟，也越能促进动态联盟的快速组建；而技术创新对动态联盟组建的影响要受到盟主和成员创新成本系数和在动态联盟中的相对重要性的影响：在Nash均衡情况下，动态联盟组建的时机随着创新成本系数的增加越来越接近成本节约效应的情况，而当盟主在技术创新效应中的相对重要性的逐渐降低，组建联盟的时机呈现出非线性非单调的变化。

本文认为，经济波动和金融危机，均可视为源于资产相对收益率和风险变化所引发的，公众大规模资产替代的结果。文中对资产替代的概念、效应、成因和政策含义进行了探讨，构建了理论模型并对我国资产替代的特点进行实证分析。论文认为，要防范资产的异常替代，必须理顺相对收益率体系，关注资产价格，实行规则型的货币政策，用流动性总量与结构的控制来取代传统单一的货币量控制，并通过调节利率和汇率来促进有益的资产替代。

本文的目的是运用较为严密的实证方法来考察和比较东亚危机前韩国、印度尼西亚、泰国等新兴市场国家和东亚危机后中国这一世人瞩 目的转型经济国家在开放过程中，国内产出和货币、信贷水准及其波动受到外部影响的特征。 通过引入非对称 “时变波动”(asymmetric time-varying volatility) 特征的二元EGARCH-VAR实证模型，论文得到了以下三个主要的结论：第一、虽然为维持名义汇率的稳定，各国政府都积极地干预外汇市场，由此影响了当期内外利差的收敛，但从动态发展的角度上看，包括中国在内的4个国家其金融的实际开放程度都在不断加大。第二、除90年代国际资本移动的鼎盛阶段以外，各国发生的经济波动并不是由外部冲击直接带来的，更多的是在开放经济的环境下国内经济的不确定因素所导致。第三、通过各国经济波动特征的比较，可以发现汇率制度、金融市场的开放程度以及资本市场的发展状况对经济波动有很大的影响。

本文以我国深沪股市的大盘指数为研究对象，分析了“日历效应”对交易量与股价波动性关系的特殊影响，并且分别考虑将原始交易量、包含自相关性的交易量、以及进行“好消息”与“坏消息”划分后的交易量引入到GARCH模型以及非对称性GARCH模型中进行研究，本文发现：原始交易量对股票指数的股价波动性开始具备了一定的解释效应，但是考虑了自相关性后交易量却无法有效解释股价波动的GARCH效应；股价的日历效应对于上海市场中交易量对股价波动性的解释有着推波助澜的作用，而“好消息”与“坏消息”的划分后的交易量可以对非对称性的股价波动性进行较为良好的解释。

我国证券市场一度广泛实行的股票股利曾因其能带来积极的股价超额收益而被普遍视为是一种典型的信号传递过程。然而本文通过对A股一般行业上市公司首次股票股利分配后的公司业绩进行长期跟踪考察，发现首次分配股票股利的公司无论盈利性或增长能力都明显持续下降，并不能充分支持信号传递假说。统计检验和模型分析均表明，在信息不对称条件下，公司盲目追求股权融资和市场过热的投资预期，在一定程度上削弱了我国股票股利政策传递积极信号的功能，也是这种分配方式不断降温的内生原因。

1994年以来，我国的汇率政策通过促进出口、FDI和提高财政政策的有效性来调节内部经济，成为我国经济增长的关键因素。但也带来了成本。随着我国经济规模的扩大和对外开放度的提高，汇率政策的成本效应将被放大，同时调节内部经济的有效性会被削弱。从中长期看，现行汇率政策的效率将不断降低，其不具有可持续性，存在着调整的必然。调整思路是寻求稳定汇率政策和弹性汇率政策的最佳结合，发挥汇率政策调节外部经济的职能，实现经济在内外均衡中持续增长。

如何把复杂的非稳定事件控制到稳定状态？如何在不稳定的环境中稳定发展？如何处理复杂多变、动荡不定的重大事件？这不仅是监管部门必须直面的问题，更是每个投资者每天都要回答的问题，否则，投资行为就是非理性的，投资者也将是由情绪控制的“行为人”。股票市场是一个混沌的市场，绝大多投资者也因此无法按自己的心意去控制市场，多数情况下是情绪的奴隶，做出的投资决策可能因此是在理性状态下无法理解的共时性“异象”。

房产市场过热与否的讨论在我国已经持续了很长时间，一方面是开发商极力控诉地价高企，成本快速攀升，利润摊薄；另一方面则是公众对于开发商获得的暴利群起讨之，对于房价不断攀升无力承担，现在购房意味着当前生活福利水平大幅下降，而将来购房则有未来的生活福利水平下降更大幅度的不良预期，由此产生了所谓“房奴”现象。本文想讨论的是，自“国六条”及细则颁布以来，公众获得的信息比较混乱。地方和中央关于房价涨跌的统计数据不一，政策效果没有定论；实施的力度也没有统一的说法，我们不知道国家治理房产市场的决心有多强烈，不知道这一政策的时效有多久。而卢卡司告诉过我们，假如政府的宏观调控政策没有“欺骗性”的话，那么这一政策连短期效果都不存在。现在摆在我们面前的是一个房产迷局??房价是否会因为政府的管制而下跌？房地产市场是否有泡沫？本文使用供求关系为分析工具，沿用宏观经济学的经典结构??厂商（开发商），公众，政府，外资流动。试讨论政策效果。根据我国目前的制度结构得出这一轮房产调控效果不佳的结论

蒙代尔―弗莱明模型是以利率作为影响资本在国与国之间流动的主要因素甚至唯一因素为假定前提的，但在证券市场开放和国际化背景下，证券市场的行情常常成为影响这种资本流动的最主要因素，而证券市场的价格走势又往往是与利率变动方向相反的。本文据此论证了BP曲线有时呈负斜率状态，从而丰富了蒙代尔―弗莱明模型的形态。在负斜率BP曲线状态下，本文分析了财政、货币政策效应的特点，以及我国证券市场的开放问题。最后讨论了证券市场的金融创新对模型的影响。

人们对股市的研究非常之多，对股市收益率和波动率有大量的讨论，过去的一、二十年里，关注的焦点在于运用时间序列模型如ARCH和GARCH等研究波动率，并运用灵活的估计方法，如GMM等来估计参数。近年来，人们更关注于高频数据、长记忆特性、重尾和多维变量的研究。可以说，在股市研究中广泛运用了统计模型和方法，是金融、经济学与统计学的完美结合。 生存分析（Survival Analysis）的模型和方法是工程、医学和生物学等领域中一个很受关心的内容，生存分析已成为现代数理统计的一个重要分支。许多统计学家在这一领域作出了大量工作，尤其是Cox的重要贡献。 本文将生存分析方法引入对股市的分析，因为股市指数的连续上涨和下跌可以看作是一种特殊的生存过程，当股指连续上涨到头转为下跌时，可以视作上涨的“死亡”；同样当股指连续下跌到头转为上涨时，可视作下跌的“死亡”，股指就是在这两种状态下不停地进行着“生”、“死”相互转化的。 股指连续涨跌的点数可以看作是连续的生存模型，而股指连续涨跌的天数可以看作是离散的生存模型。由于篇幅的限制，本文仅考虑股指连续涨跌点数这种连续的生存模型。在这一模型里，股指连续涨跌了多少点，可以看作是一个生存过程的时间