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。

证券市场中普遍存在交易机制不对称现象。本文研究融资融券不对称交易制度对股票价格发现效率的影响。研究发现，市场定价偏差程度取决于多空力量不对称程度和投资者信念分歧程度，并且在低估和高估时呈现不同的模式。当市场均衡价格处于高估时，融券卖空限制对价格发现效率的负面效果则会随着多空力量不对称程度和投资者信念分歧程度的增大而增大。当市场均衡价格处于低估时，融券卖空限制反而使得股价更快向其内在价值靠近，因而提升价格发现效率。随后，本文通过我国A股交易数据进一步验证了理论模型得出的结论。对于监管层来说，发展和完善融资融券交易机制的首要任务便是使融券卖空发挥其逆向调节市场的基本功能。

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。

基于双重差分(DID)模型，本文研究了我国融资融券试点对股票定价效率和收益率分 布的影响，发现其仅在少数指标上有一定积极作用，总体上效果仍然相当有限，为现有文献争 议和后续政策完善提供了新的经验证据。具体来说，融资融券试点一年内：（1）对定价效率的 改善仍然较弱，标的股票价格负面信息含量和对市场向下波动的调整速度变化均不明显；（2） 能够显著减少股价暴跌概率，对抑制暴涨却几乎没有影响，最终只起到了“单向缓冲器”作用； （3）仅能显著降低含H 股、高市值、低换手率和低市盈率股票的偏度，对改善收益率的尖峰 现象则没有起到积极作用。结合市场实际运行情况，本文认为融资融券这一机制创新没有完全 发挥功能的主要原因在于诸多交易限制，并提出了相应的政策建议。

经过20多年的发展，中国资本市场基础制度不断完善，证券市场在国民经济中发挥的作用也日益提高。但是中国证券市场投资者持股时间短，交易频繁，投资理念并不成熟，因此在现阶段，亟需改善投资者的投资理念、投资策略。统计套利策略是一种新兴的投资策略，在融资融券制度确立和股指期货推出的背景下，本文将对统计套利策略进行研究。 本文以统计套利策略中套利区间的选择问题为研究目标，从理论研究和实证研究两方面对该问题进行分析。在理论研究方面，本文从随机过程理论出发，结合实践中常用的协整理论构建了随机微分方程模型，通过数学推导得到了正向套利以及反向套利下的解析解，并通过Euler数值计算方法和Monte Carlo随机模拟方法对正向套利策略进行了求解，提出了以特定风险水平下最大化投资收益为目标的优化方法来确定最优套利区间。 在实证研究方面，本文以中国股指期货市场为研究对象，选择了沪深300股指期货的IF1103合约和IF1106合约作为研究对象，通过对协整理论的建模证实了IF1103合约和IF1106合约间存在长期稳定的协整关系，二者的价差在一定的范围内波动；根据理论研究的结果计算了最优套利区间，结果表明在2010年11月9日到2011年2月24日的研究区间中，共有3次套利机会，套利的平均年化收益率为47.57%，优于其他文献对统计套利的研究成果。 本文得出的主要结论如下： (1) 不同的套利区间会导致不同的套利收益与风险，可以以套利收益-风险图的上沿作为最优套利区间的待选值； (2) 随着套利收益的提高，套利风险也随之上升，因此单纯以套利收益最大化为目标来选择套利区间是不可取的，应该根据套利者的风险偏好或者收益偏好来确定最优套利区间； (3) 套利收益与风险由投资组合价差的内在性质决定。其中套利策略的风险主要受投资组合的价差回归均值的速度影响；统计套利的风险由投资组合价差的标准差决定。 (4) 统计套利的基本思想是相对定价，“均值回复”仅仅是统计套利实现后的结果。

证券研究员利用信息解读与预测能力优势提出投资建议，对证券市场的有效性产生着重要影响。本文通过对研究员预测准确性较低的原因进行理论分析，求解卖方证券研究员、机构投资者、中小型投资者三方动态博弈模型并求解。然后，我们以国泰安数据库中2006年1月至2009年9月共450个股票推荐的典型数据，对推荐评级的准确性进行检验。实证较好地支持了博弈模型结论：做出正确决策的概率与自身禀赋正相关；所属的研究部门与投行部门存在利益冲突影响了研究员的独立性。证券公司规模和研究员预测的准确度正相关。市场行情转换显著地影响了证券研究员所推荐股票的准确性。最后是本文的建议：规范并完善融资融券机制；完善证券研究员的激励约束机制；建立并完善与利益冲突相关的法律法规约束等。