随着监管部门与社会各界对于企业的ESG表现日益关注，本文考察拟上市企业（特别是IPO预期成功率较低的企业）是否有动机通过强化其ESG表现，从而增强其IPO成功概率。本文基于大语言模型对拟上市公司招股说明书所呈现的ESG绩效进行量化评估，并系统考察企业IPO预期成功率、招股说明书ESG绩效与IPO最终成功率之间的互动关系。研究发现：（1）企业IPO预期成功率越低，该企业越可能在其招股说明书中展现出较佳的ESG绩效；（2）企业的ESG绩效强化行为显著提升了其IPO通过概率。这一效应在证券监管部门更为关注企业社会责任时以及在高污染行业中更为显著。进一步分析表明，对于IPO预期成功率较低的企业，其招股说明书中的ESG表现无法有效预测其上市后的ESG绩效，这表明监管部门仍需警惕此类企业“漂绿”上市的风险。本文研究结论对于证券监管部门和投资者都具有重要的决策参考价值。

在全球可持续投资理念日益强化的背景下，ESG披露逐步成为影响资本配置的重要因素。私募股权机构作为非公开市场的重要中介，其ESG披露行为是否会影响募资表现？本文以2010-2023年中国资产管理规模领先的961家私募股权机构为研究样本，研究其ESG披露对募资表现的影响及作用机制。研究发现，私募股权机构披露ESG报告可显著提升募资成功率与募资规模，该作用主要通过“声誉补偿”与“资本适配”机制实现。此外，开展全球化业务与公众环境关注度较高地区的机构，ESG披露的募资促进效应更为显著。进一步分析表明，正式的ESG报告披露相比于非正式ESG信息提及对募资表现推动作用更强。同时，项目层面结果表明，ESG披露不仅提升募资能力，也对应着更优的投资项目退出表现。本研究为评估ESG披露在非公开市场的有效性提供了经验证据，并为私募股权行业ESG规范化与绿色金融发展提供参考。

在保险决策的全过程中，语言扮演着不可或缺的角色。从保险产品的条款说明、销售人员的口头推介，到广告宣传、客服沟通，语言不仅是信息传递的载体，更是塑造消费者认知、触发情感反应、引导决策行为的关键媒介。然而，传统保险研究对语言因素的关注明显不足，往往将语言视为中性的信息通道，忽视了语言本身的特性及其对心理偏差的调节作用。本章将从语言学和口语传播学的视角出发，系统探讨保险沟通中的语言机制及其对保险决策的影响，揭示语言如何放大或缓解消费者的心理偏差，并为后续行为干预提供新的思路。

传统保险经济学基于理性人假设，认为保险消费者能够做出符合自身利益最大化的理性决策。然而，大量现实观察与实证研究表明，保险决策中存在诸多系统性偏差，这些偏差无法用传统理论解释。本研究从行为保险学视角出发，系统探讨保险决策中的主要心理偏差及其形成机制，并在此基础上构建行为干预的理论框架与实施路径。研究发现，保险决策中的心理偏差可分为认知偏差（如可得性启发、代表性启发、锚定效应）、情感偏差（如损失厌恶、模糊厌恶、后悔厌恶）和社会偏差（如从众行为、羊群效应）三类，这些偏差通过影响风险感知、概率判断和效用评估等环节，导致投保不足、过度投保、产品选择错误、续保率低等市场失灵现象。研究进一步提出，行为干预应从供给端（产品设计优化、信息披露改革、默认选项设置）、需求端（保险素养教育、决策辅助工具、反馈机制设计）和监管端（行为洞察应用、消费者保护强化、干预效果评估）三个维度系统推进。本研究为优化保险市场运行、提升消费者福祉、完善保险监管提供了行为科学视角的理论支撑与实践参考。

年金保险是个体应对长寿风险的有效金融工具， 但市场需求却普遍不足， 在学术 界被称为“ 年金谜题” 。本文基于我国各地区人口死亡率与全国平均人口死亡率的差异性， 提 出了“ 长寿风险调整年龄” 概念， 借鉴相对风险厌恶系数， 引入个体长寿风险感知系数， 测算了 中国各地区的长寿风险调整年龄， 将长寿风险调整年龄和长寿风险感知系数结合， 对个体的长 寿风险感知进行度量， 并将其带入生命周期模型， 模拟个体的年金保险购买行为。结果表明， 长寿风险感知较高的个体对年金保险的需求更大， 为解释“ 年金谜题” 提供了一个以长寿风险 感知为基础的视角， 强调了个体长寿风险感知对年金保险需求的影响。

企业非效率投资是影响资源配置效率和经济高质量发展的重要因素。已有研究多聚焦于公司治理、外部监管等传统因素对非效率投资的影响，鲜有研究关注行为金融的纠偏是否有助于缓解非效率投资。本文以中国A股上市公司为研究对象，考察人工智能应用所产生的行为金融纠偏对企业非效率投资的影响及其作用机制。研究发现，企业人工智能应用可以显著降低非效率投资程度，在进行了一系列稳健性检验，尤其是控制了公司战略选择这一潜在解释因素后，本文结论依然稳健。机制检验表明，人工智能应用主要通过改善管理层非理性行为缓解企业非效率投资，体现出人工智能技术在认知优化和行为纠偏方面的独特作用。进一步分析未发现人工智能改善公司治理水平的证据，揭示了人工智能应用的边界与局限性。本文丰富和拓展了行为公司金融的研究文献，也为优化提升企业投资效率提供了经验证据。

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。

要建立“长钱长投”的投资者市场，企业优质的文本披露必不可少。本文基于政企双向利益交换视角，利用深度学习技术（Word2Vec模型）构建年报文本可读性指标，检验寻租行为对企业年报文本可读性的影响。研究发现，寻租行为显著降低了企业年报文本可读性。在机制分析阶段，研究证明了寻租行为会通过企业自利行为和管理者自利行为影响年报文本可读性，同时排除了官员主动敲诈能促进寻租对可读性负面影响的情况。异质性分析发现，内部治理手段、市场监督力量以及政府治理政策均能有效抑制寻租对可读性的负面影响。本文从信息披露视角拓展了寻租行为的经济后果研究，为优化资本市场信息披露监管和深化反腐治理提供了理论依据与实践启示。