财经社交媒体深刻重塑信息传播格局的背景下，如何从投资者视角有效提取上市公司之间的关联关系，已成为识别市场动态和资金流向的关键。本文采用雪球网百万用户近8500万条社交媒体大数据，利用文本分析构建基于社交媒体的A股上市公司关联网络，研究关联股票间的动量溢出效应。研究结果表明：(1) 社交媒体关联股票加权收益率对目标股票收益具有显著为正的预测能力，且该结论在控制各类公司关联动量后仍然保持稳健，据此构建的等值加权多空策略可产生约36个基点的日平均收益。(2) 经济机制检验发现，关联股票加权收益率越高，目标股票的散户买入、主动性买入订单越多，并且在套利摩擦更高的股票中，动量溢出效应越强，支持了注意力溢出与有限套利驱动的错误定价的理论解释。(3) 进一步分析表明，投资者情绪越高、预测期限越短，动量溢出效应越强；该效应在考虑交易成本、采用不同关联测度方式以及纳入多源社交媒体平台后依然显著。本文揭示了互联网时代下基于社交媒体的公司关联的独特价值，可为监管层实时研判公众认知和防范金融市场风险传导提供更高频、前瞻且准确的依据，对二级市场投资决策亦具有重要参考意义

优胜劣汰的高质量的股票市场是金融服务经济和供给侧改革的关键。本文使用90多个财务特征指标“大数据”和多种机器学习方法提取基本面信息，对上市公司质量进行评价并构建基本面综合质量指数，研究基本面质量与股价表现的关联关系。研究分析，上市公司基本面综合质量指数对股价表现具有显著为正的预测能力。其中，由偏最小二乘法构建的质量指数对股票横截面收益的预测能力最强，年化收益接近38%，且CAPM、三因子和五因子模型对此无解释能力。我们还进一步从行为金融和宏观经济周期视角探索公司质量对股票价格的影响机制，发现市场情绪、有限套利、公司投资决策和经济周期都有助于深入理解上市公司质量溢价现象。本文研究表明，我国股票市场定价效率已经稳步提高，进入了“优胜劣汰”和价值投资阶段。

所谓超联动（excess comovement）是指不同资产价格或回报之间的正相关程度超出了基本面经济因素所能解释的范围，其在很大程度上反映了金融市场的非理性成分。超联动效应是金融市场中普遍存在的现象，并由于其对于投资决策和金融监管的重要意义，故一直以来为西方金融学者所重视，相应的研究成果很多。但是在国内，相关的研究却进展缓慢，尚处于萌芽起步阶段。因此，本文欲基于行为金融的视角，从内涵、机理成因、测量方法、实证研究等角度，对当前西方股票市场回报超联动研究成果做一个综述性研究；同时对超联动研究的进一步发展方向及其对国内学者的启示进行了探讨。希望借此能推动该领域研究在国内的进一步发展。

本文从交易者过度自信的角度分析了不完全理性交易行为对金融资产短期价格的影响并建立了相应的数学模型。通过对模型的仿真结果的比较分析，我们认为金融市场上即便信息是对称的，但若存在较大比例的不完全理性的交易者，那么金融资产的短期价格变化过程与交易者完全理性情形下的短期价格行为有显著的差异；存在过度自信交易行为情形下的金融资产的短期价格波动性较大。此外，由于“有限套利”的存在，因不完全理性交易行为引致的短期价格偏差可能得不到迅速的纠正。