随着金融系统风险的不断增大，宏观审慎政策如何应对资产泡沫是一个亟待解决的重要问题。本文基于一个具有理性资产泡沫的动态一般均衡模型，重点讨论了金融风险增大情况下，资产泡沫的成因及其宏观效应。我们从理论上证明，资产泡沫一方面有利于缓解融资约束带来的流动性短缺，从而一定程度上改善了金融摩擦引致的资源错配；另一方面，资产泡沫本身又会加大整个金融系统风险，从而对宏观经济造成威胁。将刚性兑付引入基准模型后，我们发现对高风险金融资产的刚性兑付会导致流动性充裕的投资者过度投机而引起所谓的“刚性泡沫”，泡沫资产的需求和价格与刚性兑付力度呈正向关系。进一步分析表明，“刚性泡沫”在改善流动性短缺的同时，又会对实体经济造成挤出效应。因此，政府对金融市场的救助行为面临取舍，并且最优救助力度随金融系统风险的增大而降低。尤其是当金融系统风险足够大时，最优救助力度可能为负，即，最优政策干预应该打压资产泡沫的交易。以上分析表明，在高金融风险与资产泡沫并存的情况下，针对资本市场的救助政策需谨慎执行。

企业总资产的系统风险可以分解为在位资产系统风险和增长期权系统风险两部分。借鉴Bernardo et al.（2007）的方法，利用1993-2011年间中国A股市场20个行业的数据，实证发现：整体而言，我国市场呈现增长期权贝塔高于在位资产贝塔的现象，而且这一现象在资产账面市值较低和总资产贝塔较高的行业表现得更为明显；此外，即便控制经营杠杆，增长期权贝塔高于在位资产贝塔的结论依然成立。论文的现实指导意义在于，根据与待估企业或项目处于同行业且增长期权占总资产比例较为接近的上市企业的股票收益率，能够较好地确定待估企业或项目的资本成本。

文章利用手工收集的1704只非结构化阳光私募，对比考察了融资融券和股指期货推出后出现的三种新型阳光私募与传统的股票型阳光私募和公募基金的绩效。研究发现：（1）相对价值型阳光私募表现明显优于传统投资工具，其各项收益指标均很高，无系统风险且特质风险很小。（2）债券型阳光私募表现也优于传统投资工具，但明显差于相对价值型。（3）事件驱动型阳光私募的收益指标优于传统投资工具，但系统和特质风险均很高。（4）CAPM和FF3等传统的因子模型无法很好的解释相对价值型和债券型阳光私募的绩效。因此，相对价值型阳光私募“低风险-高收益”的特性表明真正的“对冲基金”在中国已经崭露头角。

流动性影响股票收益的渠道在传统文献中仍需进一步厘清，本文采用随机折现因子的 方法构建了SDF‐LCAPM 模型，将流动性影响股票收益的渠道分为两个：第一个渠道是股票 自身的流动性特征直接影响股票收益；第二个渠道为流动性是系统风险的组成部分，影响股 票的收益。SDF‐LCAPM 模型提出了将流动性影响资产收益的两个渠道联接的框架，并解开了 流动性的波动性与资产收益负向关系之谜，解释了系统流动性与股票收益率对市场流动性的 敏感度不被定价可能的原因，还发现了流动性与资产收益的协方差在资产定价中有重要的作 用。根据SDF‐LCAPM 模型我们实证发现，不同类型的股票流动性特征和流动性风险对收益 率影响的程度是不同的，这一发现可为投资者流动性风险管理提供参考依据。除此而外， SDF‐LCAPM 模型应用在中国股票市场上，可以提高投资组合的Sharpe 比率，具有一定的应 用价值。

本文对现金流信息、现金流风险在股票收益中的定价关系进行了深入研究，建立了包含现金流信息的多因素股票非预期收益定价模型，并采用2002年1月至2011年4月间中国股票市场的有关交易数据、机构收益预测数据和财务数据，来检验理论模型和实证模型的预测，发现：（1）由证券分析师盈余预测修正来估计出的正现金流信息对股票非预期收益、股票实际收益、股票超额收益均具有稳健的解释能力;(2) 由证券分析师盈余预测估计出的现金流风险反映了股票的系统风险，可以对股票预期收益定价；(3) 在解释股票超额收益方面，由现金流信息、现金流风险、分析师跟踪人数与宿成建（2012）三因素模型构成的多因素变量模型优越于Fama和French(1996)三因素模型变量与现金流信息、现金流风险构成的多因素模型；

考虑到市场非完备和私募基金管理者风险厌恶的实际情形，本文根据效用无差别原理，得到基金管理者收益的确定性等价价值满足的偏微分方程，并运用有限差分法进行数值分析。结果表明：管理者风险中性时的非系统风险溢价为零；非系统风险溢价的增大使得收益价值是自有资金率的递增凹函数；管理者的风险选择决定于非系统风险和风险厌恶程度，在有限期的情形下，风险中性型管理者会选择无限大的基金波动率，风险厌恶程度低(高)的管理者会选择尽可能大(小)的基金波动率；并从确定性等价的角度讨论了契约设计问题。

本文建立了股票非预期收益定价模型，提出了两个新的度量变量，即表示分析家关于公司会计收益的理性预期的修正变量δPepst/Pt-1 以及市场情绪变量URM，在此基础上，本文建立了多变量回归模型，并采用2002年1月至2008年12月间中国股票市场的有关交易数据、机构收益预测数据和财务数据，来检验理论模型和实证模型的预测，发现：（1）、总风险与系统风险不能解释股票非预期收益，和Chambers和Freeman(2005)的结论相反，与非预期收益有关的总风险与系统风险也不能解释股票非预期收益。（2）、当期非预期会计收益期初价格比epst/Pt-1 、表示公司会计收益的理性预期的修正变量δPepst/Pt-1 1. 引言 以及市场情绪变量URM构成的三因素定价模型可以完全解释股票的非预期收益。

考虑到市场非完备和投资者风险厌恶的实际情形，本文基于效用无差别定价原理，利用随机控制方法，得到集合理财产品价格满足的偏微分方程，运用有限差分法进行数值分析。结果表明：当风险厌恶系数增加时，集合理财产品效用无差别价格随着产品封闭期延长先升后降；风险态度仅通过产品的非系统风险影响产品价格；若理财产品与市场相关性越弱(强)，则风险态度对价格影响越大(小)，特别地，若二者完全相关，即非系统风险为零，风险态度不对价格产生影响；产品价格是固定管理费率和超额收费率的递减的凸函数。

流动性是金融市场的核心要素，系统流动性驱动着个股流动性的形成。本文拓展了 FDR 法，并研究了中国市场股票系统流动性的存在性和影响因素，结果发现：中国市场显著存在 的只有与市场有正向变动的系统流动性，并且系统流动性具有一定的持续性，这意味着系统 流动性风险不能被充分分散。本文还发现股票的波动率越高、公司规模越小或市场收益率越 低，系统流动性越大。中国市场的系统流动性风险是系统风险的组成部分，投资者需要谨慎 关注。

摘要：金融风险可分为非系统风险和系统风险，股票组合的非系统风险可以通过投资组合得到分散，而系统风险需要股指期货进行对冲，一般有两种方法:一种是使用股指期货对股票组合进行套期保值，但是对系统风险进行套期保值的同时也抹杀了获取收益的机会；另外一种方法是投资组合保险策略，将股票资产构造成类似于看涨期权的结构，即当股价下降时，可以将损失限定在某个水平上；而当股价上涨时，可能的盈利空间不受限制。由于股指期货的卖空机制、保证金交易、交易成本低、流动性好特性，把股指期货应用于投资组合保险策略能够有效提高保本效果。CPPI策略是投资组合保险策略中一类操作简单有效的方法，本文把沪深300股指期货应用于CPPI策略中。根据策略原理，使用MATLAB程序，得到了基于股指期货的CPPI策略比基于股票组合的CPPI策略能够有效规避系统风险、同时获还能获取更高的收益、大大降低交易成本。同时根据模拟，得到了多头市场、盘整市场、空头市场三种市场走势下所采取的最优的CPPI策略和最优的CPPI参数选择，并对未来市场策略进行模拟。