This study develops a comprehensive methodological framework for identifying and quantifying investor echo chambers in online stock discussion forums. Motivated by a dynamic model of endogenous echo chamber formation, which formalizes how investors optimally allocate attention and update beliefs under cognitive and informational constraints, we construct a two-layer multiplex investor network that integrates common-attention similarity and semantic similarity to jointly capture the informational and cognitive linkages among investors. This framework enables the systematic examination of how shared information sources and convergent opinions emerge within investor communities. We compute both community-level and individual-level (node-level) echo-chamber intensity by integrating measures of social homophily, semantic reinforcement, and community insularity. At the firm level, we further aggregate these micro-level indicators using attention-weighted indices, community concentration (HHI), and semantic polarization metrics to characterize how echo-chamber dynamics manifest in firm-related discussions. In addition, we propose a general empirical panel framework to examine the relationship between investor echo-chamber intensity and firm-level outcomes. Overall, this paper provides a methodological foundation for the broader Investors’ Echo Chamber Project, offering scalable tools for network-based behavioral analysis and laying the groundwork for future research linking online social dynamics, financial market efficiency, and corporate decision-making.

Cross-firm momentum effects via shared analyst coverage are well-documented in de-veloped markets, but their robustness remains unclear in emerging markets, where information diffusion is asymmetric and analyst coverage is highly concentrated. Our work revisits this effect in an environment of extreme informational frictions — the Chinese market. We reconstruct the information transmission channel within the an-alyst coverage network by introducing a novel weighting scheme based on strength centrality (SC). This measure identiffes inffuential leader firms that command dis-proportionate attention from both analysts and the market. Our results demonstrate that SC-weighted connected-firm returns robustly predict cross-sectional stock returns, yielding significant and persistent profits even under a rigorous stock filter. This per-formance cannot be subsumed by strategies based on alternative weighting schemes or by explanations such as intra-industry cross-firm momentum and information discreteness. Further analysis reveals that the superiority of the SC-based approach stems from its ability to effectively identify firms with stronger cross-period fundamental linkages. In addition, high-SC stocks are characterized by higher investor attention, more efficient information processing, lower arbitrage costs, and greater internationa exposures. With this evidence, we further confirm a directional spillover: cross-firm momentum effects flow exclusively from these high-SC leaders to low-SC laggards, and there is no reverse spillover. Our findings suggest that cross-firm momentum may be systematically underestimated in many international markets due to methodological limitations rather than economic irrelevance. The SC-based framework therefore of-fers a portable tool for global investors and researchers operating in environments with asymmetric information.

This study investigates the mean-reversion behavior of trading volume, using China’s A-share market as a representative setting characterized by dispersed retail investors, frequent public disclosures, and active policy interventions. We compare two competing interpretations:the stealth-trading hypothesis, in which persistent volume reflects order-splitting by informed investors, and the informational efficiency hypothesis, which links faster volume reversion to more effective information processing. Using the Ornstein–Uhlenbeck (OU) model, we estimate reversion speeds for over 3,000 stocks and relate these to firm- and industry-level characteristics. We find that trading volume is broadly mean-reverting, with over 98% of stocks exhibiting stationarity. The OU model forecasts reversion speed with less than 7% error. Faster reversion is associated with larger firm size, greater analyst coverage, lower volatility, and higher liquidity. Notably, reversion speed increased after accounting reforms but declined following capital access liberalization, suggesting that regulatory policy can both enhance and impair informational efficiency. These findings position reversion speed as an observable proxy for market responsiveness and highlight trading volume as a central variable in empirical market microstructure research.

在信息过载的数字经济时代，平台算法驱动的注意力配置机制如何影响资本市场效率，是关乎市场信息生态与平台治理的重要问题。本文基于2020—2025年手工搜集的3693条上市公司相关微博热搜数据及同期全量微博话题数据，系统考察平台注意力配置对资本市场信息效率的影响及其作用机制。研究发现，上市公司登上微博热搜后股价同步性显著下降，股价信息含量得到提升。利用热搜竞争排名特征构造的准热搜对照组表明，话题热度相近但未上榜的公司股价同步性未发生显著变化，说明驱动结果的是榜单带来的公共注意力提升，而非事件本身的信息内容或自然讨论热度。基于清朗行动的双重差分检验表明，平台治理能够通过改变平台注意力配置，对资本市场信息效率产生溢出影响。渠道分析表明，热搜通过激发投资者主动信息搜寻、提高股票流动性和降低信息不对称提升股价信息含量。进一步研究发现，热搜主要影响散户投资者交易行为，且非负面内容的热搜能够显著提升价格效率，而负面热搜的作用有限，表明负面情绪冲击可能削弱公共注意力向价格效率的转化。此外，热搜与传统信息中介存在替代关系，其增量价值在传统信息中介覆盖不足的公司中更为显著。本文为理解数字平台注意力配置与市场效率的关系提供了新的经验证据，对完善平台信息治理机制具有政策启示。

依托2000Q1-2025Q4中国省级季度面板数据，传统线性货币传导逻辑无法解释总量宽松与实体流动性紧缩并存的结构性矛盾。结合小微企业家企一体的产权特征，构建行为视角下的货币分层分析框架，从企业主避险逐利、居民资产配置、金融中介摩擦三个维度，拆解M1与M2结构性分流的内在机制。实证结果显示，实体综合收益率与白重恩HJ口径资本机会成本的相对变动，是驱动资金跨圈层流转的核心动因；实体收益率下行对M1收缩的贡献度约为65.0%，影响幅度是资本成本抬升的1.86倍。M1萎缩由企业主公转私抽资的主观撤离、金融扩张挤出实体的客观约束共同驱动。小微家企全口径综合HJ收益率4.90%为核心行为阈值，规上工业主营业务HJ收益率5.20%为宏观同步表征，二者0.3个百分点差值对应规上企业社保合规成本；盈利跌破临界值后，资金双向流动由弹性互通转为塑性固化。实体收益率低于金融业收益时将形成恶性资金虹吸，抹平理财与实体收益差距、提升信贷投放落地效率，是盘活存量储蓄、修复M2向经营资金转化的关键。研究结合前景理论完善资产定价分析，修正经典货币线性传导假设，所有结论均经过多轮稳健性检验。

现有文献关于房地产与实体经济的关系长期陷于“赋能论”与“挤出论”的经验分歧，根源在于未识别二者非线性转换的均衡阈值，也缺乏对阈值生成机制与时变动因的理论阐释。本文构建土地财政与抵押约束的三部门一般均衡模型，论证长期均衡收敛、短期制度偏离与非线性阈值切换三大核心命题；基于2000—2024年中国31个省份平衡面板数据，综合运用Hansen面板门槛模型、滚动窗口时变估计展开实证检验。研究发现：全样本下房地产综合收益率的长期均衡中枢约为3.30%，95%置信区间为[3.06%, 3.51%]；收益率低于均衡中枢时，抵押品效应与财富效应占主导，每上升1个百分点带动工业营收增速提升0.398个百分点；收益率高于均衡中枢时，资金虹吸与成本推高效应占主导，每上升1个百分点带动工业营收增速回落0.197个百分点。受制度摩擦驱动，2000—2008年、2009—2016年、2017—2024年三个子区间短期门槛值分别为4.12%、3.67%与3.21%，偏离幅度随着利率市场化进程呈持续收敛态势。本文在统一框架内调和了两类对立的经验结论，为构建基于阈值识别的房地产调控体系提供了量化基准。

近年来，宽货币与紧信用并存的结构性矛盾凸显，货币政策传导效率不高、金融资源区域分化、新质生产力领域融资匹配度不足等问题较为突出。地方土地抵押主导的 货币派生模式，与新质生产力跨区域、非属地、全国统一配置的资产属性存在系统性错配。本文从货币派生机制与现代中央银行制度视角，对比发达经济体主权信用背书的货币创造模式，揭示我国央行以流动性调节为主、缺乏全国统一信用锚的制度特征，以及地方抵押品主导带来的信用分割与传导阻滞。研究表明，新质生产力资产具有天然去地方化属性，地方难以沿用土地抵押路径实现信用扩张，货币体系向国家主权信用统一驱动转型具有必然性。本文从金融稳定、传导畅通、央行制度完善层面提出职能优化路径，为弱化地产金融依赖、防范系统性金融风险、支持新质生产力发展提供参考。

货币结构研究长期存在一个核心困惑：1999-2019 年M1/QM存量比始终稳定在 1:2，2020 年后却出现持续性失锚。现有研究大多聚焦M1/M2增速剪刀差的短期周期特征，普遍忽视存量资金收支的底层约束，同时资本收益率与融资成本的核算口径混乱，导致不同研究结论缺乏可比性。本文构建居民-商业银行-实体企业三部门时变参数 DSGE 模型，采用白重恩（2006）国民核算法范式，采用MPK与全实体WACC对偶口径，提炼得到M1,tre,t=QMtrd,t这一收益等价核心恒等式。依托1999Q1-2026Q1跨国时序、全国年度、中国31省份季度面板三层数据，综合多套识别策略，分国别测算资本收益倍数Kt的破裂临界值：中国 1.801、日本 1.785、德国1.922，混合样本临界值1.803可作为类似制度特征工业化经济体的参考基准。当Kt跌破临界阈值时，存量货币持续从经营性活期向定期沉淀。纠正“单纯依靠放宽银行信贷供给就能改善货币结构、降息万能、紧盯历史比值调控”的政策误区。量化测算结果显示，累计新增 11.23 万亿元实体利润可修复收益闭环，经济体将自发形成适配现行制度的全新货币均衡比例。

国内地方隐性债务领域的研究与政策设计，长期默认地方政府存在主动道德风险，现行 “仅置换本金、限制利息置换” 的化债规则便基于该假设形成。结合本土制度运行现状来看，这一前提并不成立。利息置换受限会持续产生付息缺口，倒逼地方被动举债，进而形成规制悖论。结合财政 “三保” 刚性支出约束优化财政收支模型，借鉴白重恩 HJ 资本收益率测算框架，采用全国 305 个地级市面板数据，结合宏微观样本与域外试点完成实证分析。研究发现，债务扩张对应的资本收益率双阈值为 5.20%、4.90%，付息缺口向隐性债务的转化系数为 0.972，利率冲击呈现非对称特征；债务综合乘数为 6.05，0.3 个百分点的利率波动经 25 年传导，可造成 4.76 万亿元隐性债务变动。本研究修正了传统研究框架，明确了债务被动扩张的制度根源，提出的分层化债方案，可为地方债务治理提供量化支撑。

宏观经济学长期面临主流模型测算自然利率与实体真实回报显著背离的“利率鸿沟”困境，传统HLW滤波、DSGE等方法在2020年代低增长、高债务环境中已普遍失效。本文基于无套利均衡原理，构建包含家庭、企业、金融中介的三部门一般均衡模型，推导出自然利率白箱测算公式，提出“自然利率即实体经济长期盈利盈亏平衡线”核心命题，构建与BIS、IMF等国际标准全面衔接的五维债务健康度评价体系。为使盈亏平衡线在经验上可直接观测，本文以同口径利息保障倍数（ICR=规上工业利润/规上工业财务费用）并取得31个省份23个年度的完整面板（其中2010—2024年可加总校验，31省加总与全国值基本一致，15个可比年份中14年比值恰为1.000），以及3944家上市公司的微观面板。检验得出三项发现：投资对利率缺口的响应始终不显著，而对付息安全度的响应稳健为正；付息安全度的效应存在门槛，省级与企业级两个独立样本分别得到3.971与3.905，相差仅0.066，脆弱区内效应约为安全区的3.36倍；此外，在驱动因素排序中，收入与需求始终构成主约束，脆弱区内需求侧的标准化效应约87%，付息线即便被激活也仅约13%。 由此，本文的核心命题确立为：不存在单一、普适的自然利率，存在的是分层约束结构——需求侧为始终起作用的主约束，盈亏线为条件性的次级约束，仅在利息保障倍数低于门槛值时被激活。需要预先说明的是，即便盈亏线被激活，其作用也显著弱于需求侧，因此它并非可直接用作政策锚的单一基准。据此本文给出三个读数：作为硬天花板的生存底线、作为政策临界点的约束激活线，以及实际政策利率。2024年三者分别为25.8%、6.49%与3.34%。缓冲区间呈两段式变化：2015—2020年平均1.58个百分点，2021—2024年扩大至3.69个百分点，这一变化为近年降息效果减弱提供了量化解释。