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。

The Chinese stock market is known for high synchronicity and the market portfolio represents a prominent risk factor to investors in the Chinese stock market. We conjecture that as a result, stocks with high exposure to market risk in China earn higher returns. Indeed, we find that CAPM beta is positively related to daily and monthly stock returns in the Chinese stock market. To substantiate our argument, we further show that the betareturn relation is stronger during periods when market risk is high. Moreover, we find that market risk is priced only during the day but not overnight in the Chinese stock market. We explore the effect of several unique trading rules in China and show evidence that the “T+1” trading rule is likely the cause.

This paper compares Chinese firms’ IPO performance both in the short- and the long-run on domestic and overseas markets and investigates what factors determine the IPO destinations of Chinese firms. We find China’s domestic IPO market performs well over both time horizons, while some listings in the overseas market perform well in the long run except for small- and mid-cap listings in the US. Analysis based on a capital asset pricing model reveals IPO premiums and short-term returns are less affected by three common risk factors, while longer term returns are mainly driven by market fundamentals. Investigation of the drivers for Chinese firms’ IPO destinations using the binary choice model shows that firm specifics, institutional setups, and market characteristics influence the choice of IPO destinations. The prospect of a high IPO premium and strong trading in IPO shares are substantial drivers for firms to list their shares onshore. On the other hand, indicators of market size and profitability appear to have the highest predictive power for the likelihood of overseas listings, followed by firm’s ownership structure, IPO offering size and IPO underwriting costs. Institutional setups have the least predictive power for overseas listings. These results are in general robust to domestic delisting and IPO suspension events.

为研究货币政策在股票定价中的作用，本文基于中国A股市场数据，构建以货币政策为条件变量的条件消费资本资产定价模型进行检验。实证结果表明，改进的模型能够显著提高CCAPM模型对市场整体收益和截面收益差异的解释能力，以M1增速为条件变量效果最好。研究发现，货币政策通过主观贴现因子和相对风险厌恶影响市场收益，体现出消费因子风险暴露的时变性，引起各股票组合收益变化；低市值和低账面市值比组合受货币政策影响的敏感性更高。

考虑企业价值进而股票收益中实物期权及其影响的部分，本文利用随机贴现因子法理论上探讨了CAPM 是线性定价模型的本质，并据此指出实物期权资产或其可能的非线性影响是导致 CAPM 模型失效的原因。进一步，利用 1998-2012 年间我国沪深 A 股上市公司的数据，根据 Fama-French 市值规模和账面市值比，以及企业所处行业构造投资组合，通过比较实物期权调整前和调整后组合预期收益-贝塔关系的差异，实证发现调整实物期权将使得 CAPM 有效。

随着“互联网+”成为国家战略，公募基金行业迎来了爆发性增长，截止到2016年9月底，我国境内共有公募基金管理公司107家，基金总数达到3415支，资产达到8.83万亿元。“互联网+”基金作为新兴事物，既很大程度上推动了基金行业的发展，又为基金行业提供了基于行为金融学理论的新的投资思路。对互联网+基金的绩效评价重要性日益凸显。 运用绝对收益指标和多种风险调整后的收益指标、CAPM单因素模型、Fama-French三因素模型、Carhart四因素模型进行业绩归因分析，重点考察了由大数据因子产生的超额Aalpha情况，并针对实证结果从行为金融学的角度开展分析，在一定程度上填补了目前“互联网+”基金绩效评价的空白。 研究结果表明，2014年6月16日至2016年9月30日，“互联网+”股票型基金的绝对收益率要优于比较组，风险收益和波动率弱于比较组；通过CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因素模型，超额收益显著优于比较组。同时，基金所依托的不同互联网数据平台，对投资风格也有所影响。

优胜劣汰的高质量的股票市场是金融服务经济和供给侧改革的关键。本文使用90多个财务特征指标“大数据”和多种机器学习方法提取基本面信息，对上市公司质量进行评价并构建基本面综合质量指数，研究基本面质量与股价表现的关联关系。研究分析，上市公司基本面综合质量指数对股价表现具有显著为正的预测能力。其中，由偏最小二乘法构建的质量指数对股票横截面收益的预测能力最强，年化收益接近38%，且CAPM、三因子和五因子模型对此无解释能力。我们还进一步从行为金融和宏观经济周期视角探索公司质量对股票价格的影响机制，发现市场情绪、有限套利、公司投资决策和经济周期都有助于深入理解上市公司质量溢价现象。本文研究表明，我国股票市场定价效率已经稳步提高，进入了“优胜劣汰”和价值投资阶段。

本文从含有时变高阶矩的条件资本资产定价模型（CAPM）出发，基于我国上证 50ETF期权数据，检验了期权隐含的风险中性各阶矩的期限结构中是否包含有助于预测市场收益率和波动率的有效信息。采用偏最小二乘回归（PLS）的数据降维方法，我们发现：在 2015 到 2020年样本期内，从 50ETF 期权的隐含方差和高阶矩的期限结构中所提取的因子能显著地样本外预测未来 2 至 8 周的市场收益，且该预测能力在控制了常见的经济预测变量后仍十分显著。并且，从期权隐含方差的期限结构中所提取的因子能样本外预测市场波动。基于上述市场收益率和波动率预测的择时策略可以给投资者带来显著的经济价值。我们的实证分析表明：有别于已有文献中的经济预测变量，50ETF 期权市场可为投资者提供关于市场收益与风险之间短期权衡关系的特有信息。

文章利用手工收集的1704只非结构化阳光私募，对比考察了融资融券和股指期货推出后出现的三种新型阳光私募与传统的股票型阳光私募和公募基金的绩效。研究发现：（1）相对价值型阳光私募表现明显优于传统投资工具，其各项收益指标均很高，无系统风险且特质风险很小。（2）债券型阳光私募表现也优于传统投资工具，但明显差于相对价值型。（3）事件驱动型阳光私募的收益指标优于传统投资工具，但系统和特质风险均很高。（4）CAPM和FF3等传统的因子模型无法很好的解释相对价值型和债券型阳光私募的绩效。因此，相对价值型阳光私募“低风险-高收益”的特性表明真正的“对冲基金”在中国已经崭露头角。

本文首次利用手工收集的493只非结构化阳光私募基金样本，并综合使用基于CAPM和FF3的8种因子模型从基金个体、基金组合、基金经理以往职业经历（分为公募系、券商系和民间系）等角度考察阳光私募基金绩效。实证研究发现：阳光私募总体上跑赢市场；其中，公募系和券商系虽无择时能力，却具备优秀的选股能力；民间系具有一定的选股能力，但存在糟糕的择时行为。我们还发现基于FF3的因子模型解释能力更强，其中GII-FF3模型能更有效的识别基金的择时能力。