统筹金融开放和安全是构建高水平开放型金融新体制的基本要求。本文以美国货币政策为切入点，先从实证角度分析美国加息对我国产出的影响，然后构建包含跨境金融关联的两国DSGE模型，定量分析美国货币政策的溢出效应及应对之策。研究发现，美国加息1个百分点使中国产出下降约0.4个百分点，其中贸易渠道和金融渠道分别使中国产出下降0.2个百分点。分析作用机制发现，UIP偏离机制使金融中介净值波动和汇率波动相互强化，外部融资溢价机制使金融中介净值波动和企业净值波动相互强化，正是这两个机制放大了美国货币政策的外溢效应。进一步研究发现，金融开放度越高和汇率越缺乏弹性，美国加息冲击对我国变量的传导效应越显著。基于不同的福利函数特征，本文构建了统一的政策评估框架，对宏观审慎政策和双支柱调控应对美国加息冲击的有效性作出了精准评估。结果表明，无论是针对国内金融机构信贷监管的宏观审慎政策还是针对跨境资本流动和外汇相关的宏观审慎政策，均能降低美国加息的溢出效应，且宏观审慎政策有效性与汇率制度无关。在联合最优政策组合下，货币政策无需对名义汇率作出反应，外汇市场要强化价格调控淡化数量干预。在货币政策和宏观审慎政策相互协调搭配下，双支柱调控通过维护经济金融稳定具有显著的社会福利增进效应。本文为构建高水平开放型金融新体制，以金融高质量发展加快推进中国式现代化提供了政策启示。

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。

本文的研究目的是探究数字加密货币与中国金融市场之间的关系， 并采用小波分析和溢出指数法等方法进行量化分析。经过深入研究，本文得出 以下主要结论。第一，数字加密货币和中国金融市场对外界事件的冲击反应具 有显著特征，并存在着显著的相关性和长期依赖性。不仅数字加密货币对中国 金融市场波动产生影响，中国金融市场的波动也会影响数字加密货币价格的波 动。第二，从静态和动态角度衡量溢出效应发现，数字加密货币和中国金融市 场之间存在溢出效应。在静态情况下，溢出效应并不明显，而动态情况下溢出 效应较为明显，尤其在极端经济事件中，数字加密货币与中国金融市场之间的 溢出关系会呈现极端风险溢出现象。第三，本文还考察了突发事件和政策不确 定性对总溢出关系的影响。结果显示，地缘政治风险、贸易摩擦以及美国经济 政策不确定性会加剧比特币对中国金融市场的影响，而中国经济政策不确定性 则会缓和数字加密货币对中国金融市场的影响。这些结论有助于金融机构和投 资者更好地理解和应对数字加密货币对金融市场的影响，同时也为相关政府部 门制定监管政策提供了重要参考。

本文构建理论模型分析金融不确定性与经济下行风险之间的关系，并结合实证研究进行检验。理论模型基于风险积累渠道描述了金融不确定性通过干扰银行部门正确预期的形成，影响其主动风险承担水平，并最终影响经济下行风险的传导机制。实证部分基于 Jurado et al（2015）的大数据方法构建金融不确定性指数，并使用分位数回归从宏观层面进行研究，结果表明扩张波动期的金融不确定性对中长期经济增长左尾分布有显著的负面影响，这是由于扩张波动期的金融不确定性会使银行部门预期向好偏差，银行部门将提高其主动风险承担水平，从而增加中长期经济下行风险；紧缩波动期的金融不确定性将使银行部门预期向坏偏差，进而导致其主动风险承担水平下降，但该风险积累渠道发挥的作用较弱，此机制下金融不确定性对中长期经济下行风险的抑制作用不明显。

我国金融体系必须走出一条中国特色的金融服务实体经济、防范化解风险的发展之路，才能扬长避短地助力我国经济高质量发展、产业结构转型。我国金融体系、企业投融资具备三个鲜明特征，其一，政府政策和金融机构间存在共振特征，其二，存在显著的融资摩擦，其三，企业各项资产、融资工具存在风险传染特征。这三个鲜明特征与西方传统金融加速器理论基础假设相悖，会加强传统金融加速器的放大效应，加剧实体经济的波动。本文通过三种方式验证上述中国式金融加速器机制的存在，包括PPP政策冲击下典型行业与企业特征事实，引入三个特征假设后的金融加速器理论模型和进一步的数值模拟分析。本文还发现，缓和的调控政策和差别化的银行信贷策略可以缓解中国式金融加速器。本文成果有助于认识我国金融体系规律、防范化解实体经济风险与金融业高质量发展，对金融监管亦有贡献。

本文基于Jurado et al.(2015)提出的大数据分析方法，提出了基于中国整体经济和金融市场不确定性的个股不确定性的度量方法，并检验了在存在卖空限制的中国A股市场中的不确定性的定价，着重研究了融资融券的不对称性对个股不确定性定价的影响。股票特质性波动率刻画了股票收益率中不能被市场风险因子解释的波动，通常被用于度量不确定性，本文提出其中与宏观金融不确定性的相关部分才会在市场中被定价。本文提出利用股票收益率与宏观金融不确定性指数的绝对相关系数来刻画在市场中被定价的个股不确定性，并发现不确定性越高的股票预期收益越低，即不确定性溢价在A股为负，这与Miller(1977)的理论相一致，即在存在卖空限制的市场上，不确定性越大的股票其价值被高估程度越大，因此预期收益率越低。本文进一步发现融资融券限制放开之后，不确定性的负溢价略有降低，市场的定价效率有所改善但并不明显，反映了市场中存在的卖空限制和隐性卖空成本较高，及其对市场定价效率的负面影响。因此，在中国A股市场合理地放开融资融券限制，特别是有效降低融券成本、引入长期投资者提供优质券源，能够降低融资融券的不对称性，改善市场的定价效率，从而更好地发挥金融市场的资源配置作用。

防范化解金融风险是金融工作的永恒主题。为维护金融稳定，国务院金融稳定发展委员会鼓励长期机构投资者增加持股比例。如何认识机构投资者长期持股对金融稳定的影响及其机制呢？基于此，本文以2012-2018年所有的股票型基金和混合型基金披露的每半年度股票资产组合为研究对象，考察机构投资者长期持股特征及其作用机制。研究发现：（1）机构投资者长期持股具有较低的业绩敏感性、较低的股价同步性且与未来盈余正相关。（2）在股市异常波动期间的下跌阶段，投资者持股期限与股票价格下跌成反比，即机构投资者持股时间越长（换手率越小），越能缓解股票价格的下跌。这说明机构投资者长期持股能够显著地稳定金融市场。而在反弹阶段，机构投资者持股期限与股票价格反弹成正比，机构投资者持股时间越长（换手率越小），越能促使股票价格的反弹，进而促进公司价值回归。（3）机构投资者长期持股稳定金融的机制在于有效地缓解了市场抛售压力。进一步研究发现，机构投资者长期持股能够降低金融市场波动；具有丰富投资经验的基金经理，有助于机构投资者采取长期持股行为，这对促进机构投资者长期持股具有一定的政策意义。

现有研究发现，中国证券市场存在盈利季节性的股市异象：处于盈利淡季的股票在盈余公告期间会比处于旺季的股票获得更大的累计超额收益。如果管理层在盈余公告前发布业绩预告，能否有效地抑制投资者的非理性预期、降低盈余公告期间盈利季节性的股市异象？本文以2010至2020年A股上市公司为样本，分析发现：首先，A股市场在业绩预告期间也存在盈利季节性的股市异象。处于盈利淡季的公司在业绩预告期间比处于盈利旺季的公司平均可多获得2.1%的累计超额收益；其次，盈余公告和业绩预告期间，处于盈利淡季的公司比处于盈利旺季的公司有更大的股价波动率和股票交易量。第三，在盈余公告前发布业绩预告，能显著抑制盈余公告期间盈利季节性对收益率、股价波动率和股票交易量的预测能力。第四，自愿性业绩预告、与盈余公告的间隔时间越短的业绩预告抑制作用更明显。在更换盈利、盈利季节性、累计超额收益测度指标等一系列稳健性检验后，结论依然存在。表明管理层业绩预告能有效地降低投资者的非理性预期，提高股票定价效率。研究结果对市场建设和投资者决策均有一定的借鉴意义。

区域股权市场是我国多层次资本市场体系下的拟上市企业规范辅导平台，能够对公司进行优化培育，为未来上市做好准备，企业也可以在此获得一定的公众关注度，提升社会影响力。本文以 2010 年 1 月-2022 年 4 月从区域股权市场转板至交易所上市的公司为研 究对象，基于倾向得分匹配模型选取样本，实证研究了公司“转板”对首发后股价及其收益波动率的影响，并进一步探讨投资者关注度在其中的作用机制。回归结果表明，“转板”公司的开板日 IPO 抑价更高，且在上市后的一年内高抑价持续显著，此外“转板”公司短期内的股票收益波动率也更高。机制检验结果显示，公众投资者关注度在“转板”对 IPO 抑价和收益波动的影响中发挥传导用，而机构投资者关注度无此效应。

本文 在传统 logit 模型 基础上添加股票市场变量（ 超额收益率、波动率和价格 ）并采用改进后的模型对我国企业破产风险进行实证 研究 。 同时文章还考察了 抽样 方式对 logit 模型在破产预测方面的影响。 实证结果显示（1） 引入的股票市场变量 统计意义上 显著且能提高模型的拟合度，表 股票市场变量确实包含有用的破产信息( 2) 在 logit 模型中加入股票市场变量 不仅 能够 显著 提高模型破产预测的准确率，也能显著增加模型的破产信息含量( 3) 随机 抽样 的 logit模型破产预测的准确率更高 、 模型的破产信息含量也更多。