基于条件在险价值(CVaR)建立新的基金业绩测度指标，该指标在理论上拓展了经典的夏普比率。在正态分布下，该指标是夏普比率的增函数，二者对于基金业绩排名是一致的；在非正态分布下，该指标克服夏普比率没考虑高阶矩、不满足随机占优单调性的缺陷，能给出更为合理的基金业绩排名。利用方差法、经验分布法和核估计法对新指标进行估计，蒙特卡洛模拟结果表明，方差法仅在正态分布下有效，在非正态分布下其估计结果存在系统性偏差；同属于非参数方法的经验分布法和核估计方法在任意分布下都具有大样本性质且估计精度相当。最后运用新指标对我国开放式基金的业绩进行测算和排名，结果显示：当各基金的偏度系数和峰度系数差异较小时，夏普比率和新指标给出的基金业绩排名基本一致；而当各基金的偏度系数和峰度系数差异较大时，二者给出的基金业绩排名差异较大，新指标因考虑了高阶矩信息给出的排名更为合理，这与理论预期是一致的

投资组合保险策略因其规避下方风险同时不失去从上升市场中获利而受到欢迎。正是由于对下方风险的规避其收益率不再服从对数正态分布的假设，因此，传统的绩效评价准则如方差、SHARPE比率不再适用，而基于分布的随机占优准则是一个良好的替代。由于投资组合保险策略之间具有较强的相关性，本文在随机占优准则实证中采用subsample方法考察不同投资组合保险策略绩效之间的关系，表明投资组合保险策略随机占优于其他策略，OBPI策略优于CPP策略，CPPI策略优于TIPP策略；同时本文考察了以沪深300、上证50、上证180等不同指数作为风险资产的投资组合保险策略绩效的差异，实证表明沪深300作为风险资产的投资组合保险策略要优于其他指数作为风险资产的投资组合保险策略。

本文采用随机占优的方法，从理论上研究损失厌恶是否可以解释“好消息提前，坏消息延后”的现象。得到的结论是尽管损失厌恶可以很好的解释个体“好消息提前”的行为，但单纯的损失厌恶特征并不能解释“坏消息延后”的现象，其原因在于不确定的消息所隐含的可能发生的损失将大大减少厌恶损失的个体的期望效用。随后，本文进一步对该结论进行了讨论，并探索性的给出了可能产生“坏消息延后”的另外一些原因。

对流动性进行衡量是商业银行有效管理流动性风险的前提和基础。在此领域，本文运用用于理解多元随机变量之间关系的统计工具Copula与广义随机占优理论中的高阶ES测度对商业银行流动性风险进行衡量；同时对我国安徽省境内各主要商业银行1997~2006年间的流动性统计数据进行实证分析；以寻求一条提高商业银行流动性风险管理水平的新途径，使得银行监管机构能够更加准确的衡量商业银行的清偿能力。

本文实证研究随机占优方法在中国股票市场的应用，揭示了随机占优方法在中国股票市场有很高的效率，但随机占优有效的股票在不同周期的收益率下并不相同，而且有效集的相对大小并没有出现随着收益率周期的增长而减小的现象。此外，随机占优方法还证实了沪市深市，A股B股的强弱关系。