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。

行为金融学的发展离不开各种心理学理论。大量的心理学研究成果显示，人们在进行实际的投资决策时，其信念的形成并不遵循贝叶斯理性，其选择的偏好也并非满足“理性”的假设，而是存在种种“非理性”的局限。事实上，这种“非理性”成为人们在实际生活中的一种普遍的思维和决策模式，对其决策行为和结果产生总体的和长远的影响，典型的如代表性思维、经验法则、锚定与调整效应、框定依赖偏差、首因效应和近因效应、证实偏差等。本文在介绍这些经典金融心理学理论的同时，予以借鉴并对我国A股市场上发生的投资者心理就行了分析，本文成果对于研究我国证券市场投资者的心理状态具有较强的启迪与借鉴意义。

随着股权分置改革的基本落地，上市公司股份权责日渐规范，围绕公司股份所出现的权益融资、股权质押等操作日渐频繁，因而股权质押的相关理论研究的意义也愈加重大。本文在借鉴前人研究的基础上，采用理论分析和实证研究相结合的方法，结合行为金融学中过度自信的相关理论，通过大股东增持后的业绩改善情况衡量过度自信，研究过度自信倾向对大股东股权质押决策的影响。本文研究发现，过度自信对于股权质押的选择、股权质押的频率和累计股权质押比率均有正向影响，而过度自信的程度越高，也会越倾向于股权质押，并且质押比率会越高。通过对股权质押样本的平仓风险进行研究，发现大股东的过度自信程度越高，股权质押中的平仓风险会越大。

以2002年至2018年A股上市公司的季报量化了公司的盈利季节性，考察了市场对盈利季节性的反应，并从行为金融学的角度解释了其原因。研究发现，相较于盈利旺季而言，股票在其盈利淡季的盈余公告发布期间能够获得更大的累计超额收益，且买入盈利淡季股票、卖出盈利旺季股票的套利组合在经过标准风险因子的调整后每月能够获得显著为正的超额收益：同时，相较于其他季度而言，股票在盈利淡季的盈余公告发布后具有更大的未预期盈余。结果表明，由于市场参与者受代表性启发（Representativeness Heuristic）认知方式的影响，对盈利淡季近几年持续的低盈利情况反应过度，因此对该季度的盈利产生悲观情绪而低估该季度的盈利，故盈利淡季的盈余公告发布后能获得更大的超额收益。

本文研究股票市场中的交易量权重价格动态均衡，用最大交易量权重价格表示价格参照点或均衡点。我们假设日内股价由于动量效应不断地偏离该价格均衡点，又由于反转效应重新返回，并且交易量权重在价格区间的分布服从一组解析的交易量权重价格动态均衡模型。通过量化动量交易、反转交易和相互作用交易，我们构建了价量概率波二阶微分方程，得到了交易量权重价格动态均衡的数学模型，并且用相互一致性偏好来解释该动态均衡的形成机制。利用我国 A 股市场每笔交易的高频数据进行实证检验，表明了该模型的有效性。交易量权重价格动态均衡模型的数学表达式包含了期望效用理论、前景理论和反射理论的主要内容，具有很好的应用前景，例如可以建立相互作用条件下的动态均衡风险模型及其风险管理。

随着“互联网+”成为国家战略，公募基金行业迎来了爆发性增长，截止到2016年9月底，我国境内共有公募基金管理公司107家，基金总数达到3415支，资产达到8.83万亿元。“互联网+”基金作为新兴事物，既很大程度上推动了基金行业的发展，又为基金行业提供了基于行为金融学理论的新的投资思路。对互联网+基金的绩效评价重要性日益凸显。 运用绝对收益指标和多种风险调整后的收益指标、CAPM单因素模型、Fama-French三因素模型、Carhart四因素模型进行业绩归因分析，重点考察了由大数据因子产生的超额Aalpha情况，并针对实证结果从行为金融学的角度开展分析，在一定程度上填补了目前“互联网+”基金绩效评价的空白。 研究结果表明，2014年6月16日至2016年9月30日，“互联网+”股票型基金的绝对收益率要优于比较组，风险收益和波动率弱于比较组；通过CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因素模型，超额收益显著优于比较组。同时，基金所依托的不同互联网数据平台，对投资风格也有所影响。

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。

It has been long that literature in finance focuses mainly on price and return but much less on trading volume, even completely ignoring it. There is no information on supply-demand quantity and trading volume in neoclassical finance models. Contrary to one of the clearest predictions of rational models of investment in a neoclassical paradigm, however, trading volume is very high on the world’s stock market. Here we extend Shi’s price-volume differential equation, propose a notion of trading conditioning, and measure the intensity of market crowd trading conditioning by accumulative trading volume probability in the wave equation in terms of classical and operant conditioning in behavior analysis. Then, we develop three kinds of market crowd trading behavior models according to the equation, and test them using high frequency data in China stock market. It is hardly surprising that we find: 1) market crowd behave coherence in interaction widely and reach agreement on a stationary equilibrium price between momentum and reversal traders; 2) market crowd adapt to stationary equilibrium price by volume probability increase or decrease in interaction between market crowd and environment (or information and events) in an open feedback loop, and keep coherence by conversion between the two types of traders when it jumps and results in an expected return from time to time, the outcome of prior trading action; 3) while significant herd and disposition “anomalies” disappear simultaneously by learning experience in a certain circumstance, other behavioral “anomalies”, for examples, greed and panic, pronounce significantly in decision making. Specifically, a contingency of return reinforcement and punishment, which includes a variety of internal and external causes, produces excessive trading volume. The behavioral annotation on the volume probability suggests key links and the new methods of mathematical finance for quantitative behavioral finance.长期以来，金融的学术文献主要关注价格和回报率，很少考虑甚至完全忽视了交易量。新经典金融模型就没有供需量和交易量的信息。然而，与新经典框架理性投资模型的预计结果不同，交易量在世界的股票市场上是非常大的。我们基于Shi的价-量微分方程，根据行为分析中的经典性和操作性条件反射，提出了交易性条件反射的概念，并且用该方程中的累计交易量概率来计量市场群体交易性条件反射的强度。由该方程，我们得到三种市场群体的交易行为模型，并且用我国股市的高频数据进行实证分析。不难发现：1）市场群体在相互作用的过程中普遍地表现出相互一致的行为特征，趋势和反转交易者之间存在着一个大家都能够接受的稳态均衡价格；2）交易行为有时会导致稳态均衡价格出现跳跃、带来预期收益率，这时，市场群体在开放的反馈环中，通过与环境（或信息和事件）之间的相互作用，由成交量概率的增加或减少来适应该均衡价格的变化，趋势和反转交易者也会通过相互转换保持市场群体行为的相互一致性； 3）尽管在某特定环境下市场群体通过学习实践，羊群和处置行为同时消失了，但是其他行为“异象”，例如贪婪与恐慌，在决策中却表现的十分显著。特别地，收益率强化和惩罚过程，其中包含各种内外因素，导致过度交易量。累计交易量概率的行为诠释为计量行为金融学提供了关键性的纽带作用和数学金融的新方法。

本文以2006－2010年在沪深两市通过定向增发实现再融资的A股上市公司为研究对象，首次在全流通背景下理论分析和实证检验了投资者异质信念对上市公司定向增发方式选择的影响。研究结果表明：对于实施定向增发的上市公司来说，投资者异质信念越大，越倾向于选择向机构投资者增发新股；投资者异质信念与定向增发规模负相关；当大股东参与定向增发时，投资者异质信念越大，大股东越有动机利用资产认购新增股份。本文的研究拓展了行为金融理论在企业融资特别是增发融资方面的研究视野。

本文通过我国股市的高频数据和相关性分析来研究市场群体的学习和心理行为。我们根据心理学中的操作性条件反射，首次提出一个交易性条件反射的概念，用成交量-价概率波方程中的成交量概率来计量市场群体交易性条件反射的强度。我们发现：总体来说，平均收益率与交易性条件反射强度变化之间具有显著的正相关性，市场群体对收益率的心理预期显著地表现了卖出的处置效应和买入的羊群行为，并且该“羊群”对价格趋势的心理预期明显地大于其反转的；第二，我们还发现在细分后的某一时期，它们之间具有显著的负相关性。我们用条件反射来解释他们的交易行为“异象”。