本文将不确定信息引入了理性预期模型，并通过贝叶斯统计理论与市场序列均衡理论探讨了资本市场的有效性，指出股票价格充分揭示所有可得信息等价于价格的均值复归性，而并非Fama 所说的零期望利润性，前者只是后者的必要条件；进一步的论证表明股票价格的序列均值等于股票的内在价值，信息有效意味着股票价格与其内在价值的一致性，并非下期价格对上期价格的随机偏离，市场效率的高低表现在股票价格对其内在价值的偏离程度。最后，利用均值复归理论和上证指数数据对中国资本市场的信息有效性进行检验，并提出相应的政策建议。

Celen和Kariv（2004a）针对不完美信息下序贯决策的社会学习场景，建立连续信号-离散行动的贝叶斯学习模型，但该模型不能很好地解释全部样本的实验结果。本文尝试通过实验进一步考察不完美信息下序贯决策的个体行为是否符合贝叶斯推断。通过设计两种不完美信息（“仅见行动”和“仅闻推断”）下序贯决策实验，对广义贝叶斯模型进行了估计检验，检验结果表明在仅有决策者的前一个人的行动信息下，序贯决策者不可能依贝叶斯模型推断自己的最优解；决策行为大致可以用正态分布描述；处于前后不同决策顺序位置的个体行动选择的分布没有显著差异，他们只能简单地进行一步贝叶斯推断。

本文从交易者过度自信的角度分析了不完全理性交易行为对金融资产短期价格的影响并建立了相应的数学模型。通过对模型的仿真结果的比较分析，我们认为金融市场上即便信息是对称的，但若存在较大比例的不完全理性的交易者，那么金融资产的短期价格变化过程与交易者完全理性情形下的短期价格行为有显著的差异；存在过度自信交易行为情形下的金融资产的短期价格波动性较大。此外，由于“有限套利”的存在，因不完全理性交易行为引致的短期价格偏差可能得不到迅速的纠正。