摘要:代理理论认为解决经理人过度保守主要需要依靠让经理人拥有更多股权． 高阶理论则认为企业决策团队的统计性特征与认知将会影响企业的风险行为． 文章通过整合代理理论和高阶理论，为预测企业风险行为建立了更精细的模型． 利用中国中小板与创业板的上市企业对这一理论进行了检验． 具体而言，任期异质性会抑制企业的风险行为，职能异质性则会促进企业风险行为． 与代理理论预期的相反，发现增加管理者持股比例，将会降低企业风险行为，并且这种抑制性作用也体现在降低职能异质性对风险行为的正向影响方面．

摘要:现有研究主要从团队构成和合作过程两个视角来解释创业团队对新企业绩效的影响．论文从创业团队治理这个新的视角研究新企业中的上述问题，通过大样本实证研究表明:1) 新企业创业团队既需要正式契约、股权安排等正式治理机制，也需要团队建设性争论等非正式治理机制; 2) 签订正式契约对创业团队绩效的影响具有企业阶段特性，它在企业创立2年之后有显著的正向影响作用，但在创立不超过2 年时期，影响较弱; 3) 绝对控股权安排对创业团队绩效的影响也具有企业阶段特性，在企业创立不超过2 年时期，存在显著正向影响，但在创立超过2 年之后，影响变为不显著; 4) 创业团队遵循团队建设性争论能显著提高创业团队绩效．

摘要:实践中，技术拍卖常常采用固定费(英式) 拍卖，报价与技术的产出无关． 把技术的拍卖价格与其产出联系起来，提出了两部制拍卖机制，即获胜者要支付固定费与提成． 首先，作为比较基准，分析了固定费拍卖． 其次，分析了独立私有价值情形的最优两部制拍卖机制，每个企业直接报告自己的成本，成本最低的企业赢得拍卖． 最优拍卖的固定费与提成由企业报告的成本决定，并且无需设定保留价格． 与固定费拍卖相比较，两部制拍卖能够带来更高的期望收益，以及更高的拍卖成交率．

摘要:分析了投资者情绪如何影响股票定价，并以2006 年—2011 年间917 家IPO 公司为样本进行实证检验． 结果发现: 1) 市场情绪和个股具体的情绪均显著影响IPO 溢价． 具体而言，市场情绪较高组比较低组的IPO 溢价高36% (63% vs 27%) ，个股具体情绪较高组比较低组的IPO 溢价高24% (56% vs 32%) ; 2) 公司价值不确定性越高，市场情绪对IPO 溢价的影响越大，公司投机风险越高，市场情绪对IPO 溢价的影响越小; 3) IPO 溢价较高的公司，其股价在上市后会逐渐反转．

摘要:利用单期经济环境中具有损失厌恶效用的投资者的资产配置问题分析了Kahneman 和Tversky 提出的前景理论中损失厌恶效用的曲率参数和损失厌恶系数的取值范围及其之间的关系，得出两个曲率参数α，β不相等，且β大于α ; 同时发现损失厌恶系数λ的下界不是固定不变的，而是随着市场环境的变化而改变; 投资于风险资产的比例是曲率参数β，α之差的函数，并随着β－α增加而增加． 本文使用中国股票市场的收益数据对理论分析进行了实证检验，实证结果与理论分析结果基本一致，并发现中国市场下的损失厌恶系数下界远小于英美等发达国家市场．

摘要:对中国大陆认沽权证定价误差进行实证分析，发现在认沽权证交易中存在系统性价格高估． 采用高频数据，基于行为金融学的前景理论及再售期权理论对认沽权证市场价格系统性高估的原因进行了理论与实证分析． 结果表明，权证市场做空机制的缺失与投资者的异质信念导致的投机行为是认沽权证价格高估的重要原因，但并非唯一原因． 中国大陆权证创设机制的缺陷是另一个非常重要的原因． 它使得作为权证发行(创设) 方参照价格的发行(创设) 成本对权证的市场价格产生了很大的影响，无论对于认沽权证的定价误差水平，还是定价误差的波动，都有很强的解释作用． 只允许少数满足特殊资质要求的券商进行创设，以及对新创设权证的行权价格不进行适时地调整的创设机制缺陷，使得认沽权证最终沦为投机的工具． 中国大陆认沽权证价格的持续高估，是由于创设机制的缺陷与投资者的投机行为共同作用的结果．

摘要:针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique，SMOTE) 方法在提升支持向量机(support vector machine，SVM) 的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting)，引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach，ADASYN) 和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction，ODＲ) 分别克服SMOTE 在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性，进而与SVM 相结合，构造出改进SVM，即ODＲ-ADASYNSVM模型来预测中国极端金融风险; 最后运用T 检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价． 实证结果表明，ODR-ADASYN-SVM 模型不仅能够显著地提升SVM 的非均衡样本学习能力，同时也能够有效地克服SMOTE 的过拟合，从而展示出优越的极端金融风险预测性能．

摘要:研究了现金流信息、现金流风险与股票收益定价的关系，建立了包含现金流信息的多变量股票非预期收益定价模型，并采用2002年1月至2011年4月间中国股票市场的有关交易数据、机构会计收益预测数据和财务数据，检验了理论模型和实证模型的预测，发现: 1) 由证券分析师盈余预测修正估计出的正现金流信息对股票非预期收益、股票实际收益、股票超额收益均具有稳健的解释能力; 2) 由证券分析师盈余预测估计出的现金流风险反映了股票的系统风险，可以对股票预期收益定价; 3) 在解释股票超额收益方面，由现金流信息、现金流风险、分析师跟踪人数与宿成建3 变量模型构成的多变量模型优越于Fama-French 3 因子模型变量与现金流信息、现金流风险构成的多变量模型．

摘要:在不做任何分布假设的条件下，利用非参数核估计方法对风险度量条件风险价值(conditionalvalue-at-risk，CVaR) 进行估计，得到CVaR的两步核估计公式． 然后用估计出来的CVaR代替理论上的CVaR建立均值-CVaR模型，实现对风险估计与投资组合优化同时进行，并基于迭代思想设计求解该模型的简单算法． 蒙特卡洛模拟结果表明基于两步核估计方法的投资组合优化模型和算法比现有的方法更加有效，估计出来的组合边界误差更小． 引入无风险资产后，文中的模型和算法同样适用． 最后，为说明其应用价值，采用中国A股市场的日收益率数据进行了实例分析