如何合理评价基金业绩是满足培育一流投资机构这一国家重大需求的重要议题。现有的基于传统资产定价方法所构造的因子无法满足大数据时代高维特征决定基金业绩的市场环境。本文创新性地运用前沿的工具主成分分析法，从28个与基金业绩有关的特征中提取出隐性定价因子。本文发现，五因子隐性模型对基金和基金组合业绩的整体解释力度在样本内分别达到了81.85%和99.82%，这一整体解释力度在样本外分别为79.53%和99.74%。本模型对基金和基金组合的解释力从整体、时序、截面和相对误差每个角度都优于传统的显性因子模型。在识别隐性因子过程中，基金持仓股票的市值、换手率、营业利润、过往表现和基金过往业绩发挥了最重要的作用，但同时，隐性因子部分的定价能力同通货膨胀率、国债利率、宏观杠杆率、股债市场流动性和工业生产不确定性等常见的宏观周期波动有关。最后，基于以上发现，本文认为应当利用大数据多元化基金业绩度量体系，以优化散户投资者基金资产配置效率。

保持金融稳定是目前中央“六个稳定”政策中的重中之重，系统性金融风险关乎经济发展。本文手工整理了 2010 年~2017 年非上市银行数据，利用集成机器学习（Ensemble ML） 技术测算中国 5 家国有商业银行、12 家股份制商业银行及 103 家城市商业银行的系统性风险，弥补了V-Lab 仅包含部分上市银行的缺陷。发现：总体系统性风险不断上升，各年度平均有 25%以上的急速增长，2016 年底出台的一系列政策有效控制了这一上升趋势，2017 年显著下降 10.3%；SRISK 份额最高的 5 大国有商业银行仅占 54.78%，城市商业银行的系统性风险份额不断上升、已成为中国系统性风险的潜在累积点；区域性演进上呈现向东南沿海积聚的特点。控制区域性发展的回归模型进一步揭示了商业银行系统性风险出现和上升的影响机制：总资产有显著的正向影响，支持“大而不能倒”的观点；杠杆率和期限错配是重要影响因素，银行的杠杆率降低 1%，系统性风险上升的概率显著下降 0.2%，系统性风险出现的概率下降 0.84%，上一年度出现风险的银行该年系统性风险上升的概率下降 0.5%，支持了“降杠杆”政策，且对非系统重要性银行降杠杆的效果更显著；提高流动性有利于显著降低系统性风险，但调控效果没有降杠杆强。最后利用国家层面和省际层面累计的系统性风险，发现金融风险对经济增长的确存在显著影响。

本文在我国保持宏观杠杆率基本稳定及实施创新驱动发展战略的现实背景下,从债券融资的视角,探讨债务结构优化对企业创新的影响。研究发现,债券融资与企业创新之间显著正相关,表明债券融资优化企业债务结构、提升企业创新能力的积极作用占据主导地位。进一步研究表明:（1）债券融资能够通过降低整体债务融资成本并延长整体债务期限促进企业创新;（2）债券融资对于银行贷款存在溢出效应,即企业通过债券融资,还能降低银行贷款利率、延长银行贷款期限,进而促进企业创新;（3）产品市场竞争和代理问题会在一定程度上削弱债券融资对企业创新的促进作用;（4）不同类型的债券对企业创新能力的作用存在异质性,债券发行的便利性是其影响企业创新的一个重要因素。

：本文手工整理了2010 年~2017 年非上市银行数据，利用集成机器学习技术测算中国商业银行的系统性风险，弥补了V-Lab 仅包含部分上市银行的缺陷。发现：总体系统性风险不断上升，2016 年底出台的一系列政策有效控制了这一上升趋势，2017 年显著下降10.3%；SRISK 份额最高的5 大国有商业银行仅占54.78%，城市商业银行的系统性风险份额不断上升、已成为中国系统性风险的潜 在累积点；区域性演进上呈现向东南沿海积聚的特点。控制区域性发展的回归模型进一步揭示了商业银行系统性风险出现和上升的影响机制：资产规模有显著的正向影响，支持“大而不能倒”的观点；杠杆率和期限错配是重要影响因素，银行的杠杆率上升1%，系统性风险上升的概率显著上升0.34%，支持了“降杠杆”政策，这一结论对是否是系统重要性银行都稳健；提高流动性有利于显著降低系统性风险，调控效果没有降杠杆强，但对小规模银行更有效。我们还观察两个银行机构特征，银行主动承担风险使得银行自身系统性风险上升，帮助企业发现债券没有显著影响基本对非系统重要性银行也不会影响系统性金融风险。最后利用省级和城市层面累计的系统性金融风险，发现系统性金融风险对经济的增长和发展质量的确存在显著负作用，风险上升的省份和城市经济作用更显著，系统性金融风险是关乎经济发展的关键因素。

基于1980年-2017年42个经济体的政府、企业、居民部门杠杆率数据，本文考察了 杠杆增速、特别是各部门杠杆增速如何影响金融危机发生的概率。研究发现，杠杆增速比杠 杆水平对金融危机的影响更为显著，这意味着“管增速”优于“管上限”，即稳杠杆优于去 杠杆。同时，各部门的杠杆增速对金融风险具有异质影响:相比于政府部门，私人部门(居 民与企业)的相对杠杆增速越高，则一国发生金融危机的概率越大;进一步地，相比于企业 部门，居民部门的相对杠杆增速越高，则一国发生金融危机的概率越大。这是由于不同债务 主体的负债能力与杠杆使用效率均存在差异。这意味着“控部门”优于“控总量”，即结构 性去杠杆优于一刀切去杠杆。以上结果在不同设定下保持稳健。

本文利用Wang(2010)提出的固定效应随机前沿模型，针对我国制造业上市公司2004-2009年面板数据研究融资约束对其技术效率的影响，从而在公司微观层面为技术效率以及融资约束领域的研究提供新的经验证据。采用传统指标(公司规模、杠杆率和公司年龄)以及依据投资-现金流敏感性模型估计的融资约束变量进行分析，本文发现融资约束对于公司技术效率的提高具有显著抑制作用。利用短期融资券推出作为自然实验解决内生性问题，得出了相同的结论。此外，与国有上市公司相比，融资约束的缓解对于民营上市公司技术效率的提升起到更大程度的促进作用。因此，应当着力完善信贷市场机制，缓解公司融资约束程度，为促进生产率的提高奠定基础。

本文运用全国37 个大中城市自2005 年1 季度至2009 年4 季度的动态面板 数据模型和面板误差修正模型，验证了理论模型得出的关于杠杆率与房地产价格的关系。 同时，文章将 37 个城市划分为一线、二线和三线城市给予实证，结果得到房贷政策调控 至今效果不佳，及其在三个区域的效果可能不同的主要原因，即杠杆率在房地产价格决定 和波动中的影响及表现形式存在不同。并进一步得出结论：房贷政策调控对一线城市的房 价影响最深，但是房价的表现并非单边的；对二线城市房价的单边影响最大，提高首付比 例和贷款利率都将导致二线城市的房价有所下调；对三线城市的房价影响最小，该区域的 房价上涨更多地是由不断升高的土地交易价格驱动。

本文运用全国37个大中城市自2005年1季度至2009年4季度的动态面板数据模型和面板误差修正模型，验证了理论模型得出的关于杠杆率与房地产价格的关系。同时，文章将37个城市划分为一线、二线和三线城市给予实证，结果得到房贷政策调控至今效果不佳，及其在三个区域的效果可能不同的主要原因，即杠杆率在房地产价格决定和波动中的影响及表现形式存在不同。并进一步得出结论：房贷政策调控对一线城市的房价影响最深，但是房价的表现并非单边的；对二线城市房价的单边影响最大，提高首付比例和贷款利率都将导致二线城市的房价有所下调；对三线城市的房价影响最小，该区域的房价上涨更多地是由不断升高的土地交易价格驱动。

最近几年伴随着我国房地产市场的迅速发展，很多非房地产类的企业纷纷投 身房地产投资。这一现象引起了政策界和学术界的广泛关注和讨论。本文试图采用 严谨的计量方法回答两个问题：是什么因素促使非房地产企业进入房地产市场？房 地产投资会损害公司绩效吗？本文的研究首先发现，Q值越低、规模越小、短期盈利 越高、杠杆率越高、东部发达地区的企业更可能进入房地产。本文进一步运用倍差 分匹配（difference-in-difference matching estimator）的方法估计房地产投资 对企业绩效的影响。结果显示房地产投资并不损害企业绩效。

在新资本协议的高级内部评级法框架下，资本要求取决于商业银行的风险水平。 然而，监管当局与商业银行存在严重的信息不对称，为追求利益最大化的商业银行存在隐瞒 其真实风险状况的动机，而监管当局审查和验证银行风险状况的能力也是有限的，这可能导 致银行持有的资本过少，从而危及银行体系的稳定。杠杆率限制可以降低有限负债下的看跌 期权价值，提高银行净值，从而提高资本监管的有效性。次贷危机的教训也要求我国在实施 高级内部评级法过程中应重视初始杠杆率。