作为资本市场的重要定价因素，股票意见分歧多由分析师预测差异来度量，但该指标具有低覆盖、高时滞、报喜藏忧等问题。为此，本文依照监管机构要求的投资者分类标准，构造保守型、稳健型、平衡型、积极型、激进型五类AI智能体，利用各智能体对股票新闻的评价差别构建AI分歧指标，识别由新闻引发的股票意见分歧。实证分析发现：（1）新闻意见分歧在当月推高股票价格，致使未来4个月股票产生较低的收益率和较高的暴跌概率。（2）在套利成本更高的股票中，意见分歧对股票价格的扰动更为剧烈。（3）意见分歧吸引小单和中单交易的追捧，引致特大单的反向交易。（4）新闻意见分歧导致股票高波动和价格高估，可以部分解释特质性波动率之谜。本研究弥补了意见分歧在当期推高估值的实证缺失，一定程度上解决了AI收益率预测的前视偏差顾虑。

支持和引导小股东参与治理是保障投资者合法权益和提高上市公司治理水平的重要环节，对于健全投融资协调的资本市场功能和促进上市公司高质量发展具有重要意义。本文以2014-2023年沪深A股非金融业上市公司为样本研究了小股东参与治理出现的意见分歧对股票错误定价的影响。研究发现：小股东意见分歧会显著增强股票错误定价；机制分析表明，小股东意见分歧通过减少公司特质信息含量、降低公司信息披露质量和信息传递效率影响股票错误定价；异质性分析表明，小股东意见分歧对错误定价的负面影响随信息不对称程度和融资约束程度的提高而增强，随投资目标财务相关性的增强而削弱。本文研究结论对于优化上市公司小股东治理机制，促进上市公司高质量发展具有实践指导意义。

随着互联网经济的发展,互联网评论渗透在人们生活的方方面面。为了研究Twitter上关于新能 源汽车的大量评论情绪是否是TESLA的股价波动产生的原因, 本论文假设从Twitter收集到的用户情绪 数据与TESLA股票市场价格相关。并采取CS新能车指数399976和Twitter上的关于新能源汽车的评论情 绪数据与CS新能源车指数的股价数据进行格兰杰因果检验。研究结果表明中国投资者情绪是指数价格 变化的主要原因,且投资者对新能源汽车指数的正面冲击是短期的,长期来看情绪对股票价格的影响将 会消失。

本文以2011—2023年A股市场存续的全部股票型ETF基金为样本，基于多期双重差分法（DID）识别流动性服务业务引入对ETF跟踪误差的影响效应。研究发现，引入流动性服务机制可显著降低ETF的跟踪误差，该结论在通过了一系列稳健性检验。机制检验表明，流动性服务商激励改善与市场交易条件优化是跟踪误差降低的主要传导路径，机构投资者比例提升进一步强化流动性服务的政策效应。异质性分析显示，优化复制策略、宽基指数ETF与中小规模产品受益更为显著。进一步研究发现，该机制显著改善了流动性基础薄弱ETF的跟踪误差，缓解了市场“马太效应”。本文从制度演变的视角系统揭示了ETF市场流动性服务机制的微观传导与结构性影响，为提升ETF基金运行质量与健全ETF市场功能提供了实证支持与政策启示。

本文深入探讨了股票人气对公司市值的影响机制及其双面效应。研究表明， 高涨的市场关注度能够通过改善融资条件、提升并购议价能力和拓展业务机会等 渠道，显著提升公司市值并反哺实体业绩。典型案例分析显示，融发核电因涉足 “可控核聚变”领域引发游资追捧，中毅达则凭借化工涨价题材获得资金青睐，二 者均在短期内实现市值快速攀升。然而，人气炒作也伴生着显著风险：当市场关 注缺乏基本面支撑时，极易诱发信息披露违规、内幕交易及操纵市场等违法违规 行为，招致监管处罚甚至退市风险。规范市值管理行为、强化信息披露质量、平 衡投资者关系与合规底线，是上市公司实现人气价值可持续转化的关键路径。

收益率非对称性定价是金融研究中长期存在争议的重要问题。本文创新性地提出了基于概率分布、反映收益率整体非对称性的新测度（Return Asymmetry, RA），首次为该争议提供了跨市场的系统性证据。研究发现：首先，RA测度在中、美等主要市场均能负向预测股票横截面收益率，其解释力较传统测度显著提升；其次，RA的定价优势源于其对收益率复杂分布信息的更全面捕捉，特别是能有效识别系统与特质非对称之间的交互效应；最后，通过博彩偏好、投资者情绪、关注度和套利限制等多维度渠道分析，证实行为因素是驱动收益率非对称性定价的核心机制。本研究不仅有助于弥合学术分歧，更建立了具有全球适用性的非对称定价分析范式。

摘要：本文首先简略分析了股票市场定价的发展，认为当今金融市场的股票定价方式没有完全反映出市场交易中的核心活动，即买卖双方博弈信息。在金融和商品全球化的时代下，应以复杂经济的动力学视角来看世界，以均衡博弈为新框架来观察和度量金融市场的交易，促成新的股票交易理论和技术体系。以股票买卖交易为例，当我们将时间因素抽出去，股票价格不再按时间序列排列，而用交易额与成交价格内积构造形成一个新的序列集，这样就强化了数据特征。利用强化（累加）数据序列，在本文提出的中式棋盘格坐标系中，利用复杂系统的粗粒化提升法，将成交额的序列数逐个累加，回归成买卖交易的两条单调递增曲线，然后求解到买卖曲线交点，这个交点所对应的价格就是均衡博弈价格，均衡博弈价格是一个二维的指标，它不仅有大小而且有方向（涨跌），这个博弈交点能够通过非线性动力学方程推导证明它是均衡条件下博弈的一个半稳定点。这样股票市场的定价方式除了当前以统计平均的方法，又有了以博弈为动力的定价方法。 均衡博弈定价方式能够衍生出很多股票交易的指标，如：日线、周线、月线等等，这当中最基础最具代表性的有两个，一个是“引”用ϕ表示，代表当天交易的涨跌和优势占比大于50%上涨占有；小于50%下跌占优。另一个是“势”用λ表示，代表一只股票涨跌的趋势。λ是一个股票买卖趋向指标，代表一方确定性的程度，确定性越高λ越小；确定性越小λ越高。当股票买卖趋向一致时，这个指标会收敛至一个常数0.666~0.525的区间。 本文中也给出了博弈价的应用实例，讨论了棋盘格坐标。另外，还探讨了复杂系统在金融其它方面的应用，例如虚拟货币。

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。

央国企在我国经济社会中除了创造经济价值和国家税收外，还承载着广泛的社会责任与企业担当。受行业属性、经营状况和政策因素等多方面影响，部分央国企长期存在市场估值偏低、投资者情绪低迷的问题。中国特色估值体系的提出与实践，有利于修复当前国企和非国企估值水平割裂的现状，对我国金融高质量发展具有重要意义。本文利用股吧文本、股票市场交易和公司股权数据，采用模糊断点回归设计，评估中国特色估值体系提出之后上市公司经营性质对于投资者情绪的影响。研究发现：（1）“中特估”在官方层面正式提出后，上市公司国有控股经营性质对个股投资者情绪有显著的提升作用；（2）该效应在日常消费品、工业和通讯服务三大行业和高市值公司较为明显，且在时间维度上具有短期滞后性和长期衰减性；（3）本文进一步发现，这一处理效应可能通过股息偏好机制发挥作用。本文的研究在一定程度上填补了对“中特估”效应定量分析的空白，有助于理解新形势下上市公司股权结构优化、混合所有制改革的实践，对引导市场投资者情绪也有一定的政策和企业决策参考价值。

本文基于LASSO-VAR模型，使用A股全行业各股票近11年1分钟级高频数据，结合网络分析方法，从全样本和滚动窗口的视角分析房地产及其上下游行业的风险冲击及传染，测度“房住不炒”和“三道红线”两种不同力度的房地产调控政策的影响。研究发现：（1）在全样本期间，房地产的系统重要性较高，且扮演着“风险传出者”的角色。（2）“三道红线”的调控效果远高于“房住不炒”。（3）“三道红线”政策过于严格，对行业发展产生了负面影响。（4）房地产在受到紧缩性政策冲击后，风险会立刻向下游行业传递，而上游行业约4个月后才受到冲击。最后，结合房地产行业的特殊性，对房地产调控政策力度提出了相应的建议。