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。

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。

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；

本文概述笔者在投资者行为和股票价格行为的研究上取得的研究成果。在这些研究成果的基础上，论文对与组合理论紧密相关的4个关键问题：如何计算股票的预期收益率、股票的预期收益率与股票实际实现的收益率的关系、股票预期收益率的方差能否准确地度量股票的风险、均值/方差原则能否科学地描述和度量股票实际实现的收益率和风险之间的关系，进行分析。 分析结论表明：均值—方差原则无法科学地描述和度量股票实际实现的收益率与风险之间的关系；在实际应用中，投资者如果按照均值—方差原则构造和挑选最优股票组合，结果只能是被误导。

企业作为自主创新的主体，其R&D投入可能带来公司价值的提升，并反映到股票预期收益即股票市价当中，本文拟从实证的角度对这一问题展开研究。本文以生物制药行业上市公司为样本，通过对Fama-French的三因素模型改进基础上，采用截面回归分析方法，探讨企业R&D密度与股票收益的相关性，得出R&D密度与股票收益不仅呈显著正相关关系，而且具有期性，但R&D活动偏重短期效益，缺乏连续性。最后，对本文实证结果的形成原因进行了解释，针对R&D投资中存在的不足，提出了改进建议。

本文对沪深两市A股三个月至两年期的动能(momentum)投资策略(买强势股,卖弱势股)进行了实证研究。研究结果表明，六个月至两年期的平均收益动能显著为负值。这与国外股票市场的相关研究发现显著不同。通过对普遍适用于美国和其他股票市场的主要资产定价因素(如市值规模，净资产市价比，贝他等)进行深入研究，我们发现Fama 和 French 的三因素资产定价模型能较好地解释中国股票预期收益的波动性和收益动能。因此, 中国股市中股价历史表现预测未来价格走势的现象基本上归因于风险因素。