本文基于LASSO-VAR模型，使用A股全行业各股票近11年1分钟级高频数据，结合网络分析方法，从全样本和滚动窗口的视角分析房地产及其上下游行业的风险冲击及传染，测度“房住不炒”和“三道红线”两种不同力度的房地产调控政策的影响。研究发现：（1）在全样本期间，房地产的系统重要性较高，且扮演着“风险传出者”的角色。（2）“三道红线”的调控效果远高于“房住不炒”。（3）“三道红线”政策过于严格，对行业发展产生了负面影响。（4）房地产在受到紧缩性政策冲击后，风险会立刻向下游行业传递，而上游行业约4个月后才受到冲击。最后，结合房地产行业的特殊性，对房地产调控政策力度提出了相应的建议。

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。

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。

最近2014-2015年我国股市出现大幅波动，这为研究极端市场条件下指令不平衡与收益之间关系提供了一个理想的研究背景。本文基于上证50成分股的高频数据，研究了极端市场条件下指令不平衡与收益的关系。我们发现：(1)指令不平衡与收益在横截面上正相关，相比于正常市场条件相关性在极端市场条件下更大；(2)指令不平衡与同期收益呈现显著正的相关且熊市期间的相关性要显著强于牛市期间，指令不平衡与同期收益的关系随着市场状态的变化而变化；(3)指令不平衡对收益具有显著的预测能力且在牛市和熊市期间预测能力相差不大；(4)以上结论在控制Fama-French三因子后依然成立。本文研究结果表明在极端市场条件下价格有效性较低，我国股市有效性亟待完善。

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。

股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色，科学准确的预测其 收益波动率对充分实现股指期货避险功能具有重要的理论和现实价值。以线性非负模型为 基础，通过幂转换以及不设定扰动项的具体相关结构和分布形式，构建了一个半参数预测 模型来预测高频环境下股指期货市场波动率。模型采用基于极值估计量的两阶段估计法进 行估计，Monte Carlo模拟实验表明该估计方法的渐进性质表现良好。此外，以沪深300 股指期货的5分钟高频交易数据为例，运用滚动时间窗的样本外预测和最新发展起来的具 有Bootstrap特性的MCS检验，在多种稳健损失函数下，实证评价和比较了新构建的半参数 预测模型与其他7类波动率预测模型对高频环境下沪深300股指期货波动率的预测能力。实 证结果表明：在多种稳健损失函数的评价标准下，新构建的股指期货波动率的半参数预测 模型是预测预测能力最好的模型。

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”。

本文采用高频数据对中国权证价格偏离的要因进行了全面的分析。研究结果表明： 影响中国权证价格偏离的主要因素分别是：创设抵押保证金带来的交易成本、投资者异 质信念导致的投机行为、卖空机制的缺失以及权证处于深度价内或价外的状态。带来权 证价格系统性偏离的主要原因，一方面是由于投资者的异质信念导致的投机行为所致， 而更主要的是我国权证天生的产品”缺陷”以及过于严格的创设制度所致。特别是对于认 沽权证来说，在样本期内其理论价值几乎为零，导致了抵押保证金带来的交易成本在其 价格偏离中占据了重要的比例。处于深度价内的认购权证以及处于深度价外的认沽权 证，其作为避险工具的作用几乎丧失，最终沦为投机的工具，导致了其价格的进一步偏 离。本文认为，导致这些现象的主要原因是我国不合理的创设机制产生的权证产品“缺 陷”所致，而不能将责任一味地归结为投机行为。

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。

结合相依结构函数Copula和极值理论EVT，构建了我国股票市场经流动性调整的La-Copula-EVT风险价值模型，并用沪深收益序列的分笔高频数据进行了实证分析，发现我国沪深股市收益序列的上尾和下尾都存在较高相关性，后验测试结果表明构建的模型能够对实际损失进行很好的拟合；然后在该模型的基础上进一步分析了我国沪深股市的风险价值和预期不足在不同置信区间的敏感度差异，确定了适合La-Copula-EVT模型的最优置信度区间。