投资者对宏观经济风险的评估如何影响资产价格一直是实证资产定价的难点之一。已有研究指出新闻文本会改变投资者对宏观经济的判断和预期进而影响股价，但如何有效提取与宏观经济风险相关的文本叙事信息来解释或预测资产价格变动，尚未达成共识。本文基于2007-2021年中国七家专业财经媒体的新闻报道数据，首次结合人工智能前沿领域的BERT大语言模型来测度新闻叙事注意力信息，然后利用稀疏工具主成分（Sparse IPCA）估计影响基本面的状态变量和影响资产价格的叙事定价因子。基于A股市场的实证检验发现：第一，本文利用新闻文本估计的状态变量对于消费、产出、国债收益率等宏观经济指标具有显著的预测效果，这表明新闻叙事蕴含着影响经济运行的信息。第二，相比CAPM、三因子等基准模型，基于新闻文本构建的叙事因子模型能更好地解释资产错误定价现象，并对未来资产价格的变化有更强的预测能力。第三，与基于关键词的文本分析方法（如LDA主题模型）相比，利用BERT提取文本信息可在保证因子模型简约性的基础上获得更优异的定价效果。本文的研究结论对于解释资产横截面收益差异有新的启示，同时为应用大语言模型于经济金融学研究抛砖引玉。

本文从金融市场视角研究了法币改革的背景和经济影响。基于“南京十年”期间的资产价格高频数据，我们发现，与银本位相比，信用本位下不仅短期利率更加平稳，长期利率也大幅下降了，并且利率行为变化时点与法币改革吻合。这表明管理得当的信用本位不仅在稳定金融市场方面明显优于商品本位，而且在稳定长期通胀预期方面也并不逊色。这有助于认识货币政策对经济行为的影响，并为货币本位选择问题提供了新的经验证据。

It has been long that literature in financial academics focuses mainly on price and return but much less on trading volume. In the past twenty years, it has already linked both price and trading volume to economic fundamentals, and explored the behavioral implications of trading volume such as investor’s attitude toward risks, overconfidence, disagreement, and attention etc. However, what is surprising is how little we really know about trading volume. Here we show that trading volume probability represents the frequency of market crowd’s trading action in terms of behavior analysis, and test two adaptive hypotheses relevant to the volume uncertainty associated with price in China stock market. The empirical work reveals that market crowd trade a stock in efficient adaptation except for simple heuristics, gradually tend to achieve agreement on an outcome or an asset price widely on a trading day, and generate such a stationary equilibrium price very often in interaction and competition among themselves no matter whether it is highly overestimated or underestimated. This suggests that asset prices include not only a fundamental value but also private information, speculative, sentiment, attention, gamble, and entertainment values etc. Moreover, market crowd adapt to gain and loss by trading volume increase or decrease significantly in interaction with environment in any two consecutive trading days. Our results demonstrate how interaction between information and news, the trading action, and return outcomes in the three-term feedback loop produces excessive trading volume which includes various internal and external causes. Finally, we reconcile market dynamics and crowd’s trading behaviors in a unified framework by Shi’s price-volume differential equation in stock market where, we assume, investors derive a liquidity utility expressed in terms of trading wealth which is equal to the sum of a probability weighting utility and a reversal utility in reference to an outcome. JEL Classifications: G12, G02, D83 （长期以来，金融学术领域里的文献只注重价格和收益率，却较少研究交易量。在最近的二十年里，金融学术文献已经开始研究价格和交易量两者与经济基本量之间的相互关系，并且探讨交易量的行为内涵，例如投资者对风险的态度、过度自信、不同观点以及关注程度等等。然而，我们还是对交易量的认识知之甚少。本文根据行为分析，用交易量概率来表示市场群体的交易频率，并且通过我国股市来实证检验涉及交易量与价格之间不确定关系的两种适应性假说。实证结果表明：市场群体在每日交易的时间窗口内除了采用简单的经验法则之外，同时还采用有效的适应性方式来从事股票交易，并且逐步倾向于形成一个结果和认同的资产价格；无论该资产价格是否明显地被高估或低估，市场群体在相互作用和竞争的过程中往往能够形成这样一个稳态的均衡价格。这表明了资产价格不仅包含了基本价值同时还包含了非公开信息、投机、情绪、关注、赌博和娱乐等价值。此外，在任意两个连续交易日之间，市场群体在与市场环境的相互作用过程中，通过交易量的增加或减少来有效地适应盈亏。我们的研究结果说明了在由信息、交易与收益结果三项构成的反馈环中，它们之间的相互作用是如何导致了过度交易的，这其中包含了导致过度交易的各种内外因素。最后，我们假设股票市场中的投资者是通过交易财富来产生流动性效用，它等于概率加权效用与相对于结果为参照系的反转效用之和，从而推导出Shi氏价-量微分方程，将市场动力学行为与群体交易行为协调在一个统一的框架体系。）

It has been long that literature in financial academics focuses mainly on price and return but much less on trading volume. In the past twenty years, it has already linked both price and trading volume to economic fundamentals, and explored the behavioral implications of trading volume such as investor’s attitude toward risks, overconfidence, disagreement, and attention etc. However, what is surprising is how little we really know about trading volume. Here we show that trading volume probability represents the frequency of market crowd’s trading action in terms of behavior analysis, and test two crowd’s trading behavioral hypotheses relevant to the volume uncertainty associated with price in China stock market. The empirical work reveals that market crowd trade in simple heuristics and efficient adaptation, gradually tend to achieve agreement on an outcome or an asset price widely on a trading day, and generate such a stationary equilibrium price very often in interaction among themselves no matter whether it is highly overestimated or underestimated, suggesting that asset prices include not only a fundamental value but also private information, speculative, sentiment, gamble, and entertainment values etc. In addition, market crowd adapt to gain and loss by trading volume increase or decrease significantly in interaction with environment in any two consecutive trading days. Our results demonstrate how interaction between information and news, the trading action, and return outcomes in the three-term feedback loop produces excessive trading volume which includes various internal and external causes. Finally, we reconcile market dynamics and crowd’s trading behaviors in a unified framework by Shi’s price-volume differential equation in stock market where, we assume, investors derive a liquidity utility expressed in terms of trading wealth which is equal to the sum of a probability weighting utility and a reversal utility in reference to an outcome. JEL Classifications: G12, G02, D83 (长期以来，金融学术领域里的文献只注重价格和收益率，却较少研究交易量。在最近的二十年里，金融学术文献已经开始研究价格和交易量两者与经济基本量之间的相互关系，并且探讨交易量的行为内涵，例如投资者对风险的态度、过度自信、不同观点以及关注程度等等。然而，我们还是对交易量的认识知之甚少。本文根据行为分析，用交易量概率来表示市场群体的交易频率，并且通过我国股市来实证检验交易量与价格之间不确定关系中关于群体交易行为的两个基本假说。实证结果表明：市场群体在每日交易的时间窗口内采用简单的经验法则和有效的适应方式来从事交易，并且总是逐步地倾向于形成一个结果和认同的资产价格；无论该资产价格是否明显地被高估或低估，市场群体在相互作用的过程中往往能够形成这样一个稳态的均衡价格，这表明了资产价格不仅包含基本价值同时还包含非公开信息、投机、情绪、赌博和娱乐等价值。此外，在任意两个连续交易日之间，市场群体在与市场环境的相互作用过程中，通过交易量的增加或减少来有效地适应盈亏。我们的研究结果说明了在由信息、交易与收益结果三项构成的反馈环中，它们之间的相互作用是如何导致了过度交易的，这其中包含了导致过度交易的各种内外因素。最后，我们假设股票市场中的投资者是通过交易财富来产生流动性效用，它等于概率加权效用与相对于结果为参照系的反转效用之和，从而推导出Shi氏价-量微分方程，将市场动力学行为与群体交易行为协调在一个统一的框架体系。)

本文在对热钱流动导致资产价格波动进而影响金融脆弱性的进行系统论述的基础上，基于国内2003年1月至2011年12月月度股票收益率和房屋价格指数，利用SVAR模型研究了热钱对我国股票市场和房地产市场价格的影响。结果表明，热钱对股票市场和房地产市场有着长期均衡关系，热钱流入显著推动了股票价格指数上涨，并得到股票收益率波动的30%是由热钱异动所致，但热钱对房屋价格指数影响相对较小，表现在房价变动中20%与热钱流动有关；另一方面发现股价上涨同时对房地产市场价格有着正向影响，被抬高的房价会进一步吸引热钱的流入。基于热钱对金融稳定与脆弱性的影响，提出了完善人民币汇率和利率机制，合理疏导等治理热钱的政策建议。

本文结合最近的实证文献所描述的市场表现，脱离本领域典型的投资者非理性研究，以投资者交易行为作为中间环节，对资产价格波动非对称性这个经典问题迚行新的阐释。本文从交易者个体自适应角度出发，借鉴Hommes等人的思想，在经典的圣塔菲人工股票市场上迚行简单的修改，找到了造成资产价格波动丌对称新的因素——投资者策略转换倾向的时变性。本文通过新兴的计算实验方法迚行建模，实验，最后通过EGARCH模型迚行实证检验，证明本文找到的因素显著地影响资产价格波动丌对称性。

对恒生指数收益率进行自相关和条件异方差分析，剥离出平稳独立同分布的历史滤波噪音序列。假设噪音服从正态，及两类纯跳跃列维过程—调和稳态(CTS)、速降调和稳态(RDTS)，以建立风险中性条件Levy-GARCH模型进行期权定价。研究结果表明：噪音序列呈现尖峰有偏和肥尾的非高斯特征；调和稳态拟合与定价能力较正态好；资产价格存在跳跃速降趋势；布朗运动低估了金融市场震荡程度；速降调和稳态过程定价能力更加稳健。

金融市场中具有类似特征的金融资产（例如小市值公司，价值型公司）的收益存在共同的变动因子。本文建立了基于分类投资、区域偏好、信息传播的理论模型，推导出可实证分析的备检假设，区分了经典与非经典的资产价格联动理论。通过对沪深300指数调整成分股与股指期货上市交易两个事件的实证分析，我们发现，在沪深300逐渐成为市场主流指数的年份，新调入（调出）指数的股票与指数的关联程度增大（减少），与非成分股的关联程度下降（上升）；指数成分股与指数的联动性在股指期货上市后呈现收敛的趋势，股指期货上市前与指数联动性高（低）的股票在股指期货上市后与指数的联动性下降（上升）。这一系列证据表明，非经典理论对中国股市的股价关联变动有重要的影响。

噪音交易是影响股票收益的重要风险因素，对于那些套利成本较高、噪音交易活跃的股票，噪音交易者需求变动对股票价格的影响更为显著。本文以我国个体投资者2006年-2011年的交易数据为样本，发现他们更偏好对小规模、高账面市值比、低价格、高收益和高特质波动的股票进行交易，且其对股票的需求变动存在显著的系统相关性。通过回归分析，本文发现个体投资者需求变动对股票价格的影响程度与其交易偏好显著相关，此结论为噪音交易影响资产价格提供了实证支持。

现代金融市场上普遍存在着信息不对称和借贷投资行为以及由此带来的风险收益不对称和风险转移问题，这会造成资产价格膨胀形成泡沫。文章选择代表性投资者的借贷投资活动为研究对象，通过引入贷款价值比（LTV）进一步扩展Allen-Gale模型，并用LTV的动态调整来说明金融市场上资产价格泡沫生成的内在机理及其影响；通过模拟分析得出：利率不变时，LTV越大，资产价格泡沫程度越大；LTV不变时，利率越低，资产泡沫程度越大。因此，遏制资产价格泡沫的关键是降低LTV、提高利率。