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北京大学
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高劲：股价移动时窗相对偏差与股市中的“微观群落”
“微观群落”是指投资行为具有很大趋同性的一个投资者群体。本文利用股价相对偏差（标准差与均值之比）反推股市中投资于某个股的“微观群落”数，作为股市集中度（竞争度）的新度量。作者提出了“相对偏差--微观群落假说”：从众心理和“羊群行为”使得投资者微观群落数远远小于微观组元数；个股移动时窗相对偏差及微观群落数时间序列可能呈现某种规律性的跨国差异、跨行业差异和跨板块差异；用微观群落数度量的市场集中度会影响市场波动性，微观群落数越小，市场集中度越高，市场波动越剧烈。
作者使用的数据是美国道琼斯工业平均数的30只成分股和中国上证50指数的50只成分股的价格。从跨国比较来看，在道指的30只股票中微观群落数多的股票很多，市场竞争度较高，市场集中度较低。上证的50只股票中微观群落数少的股票很多，市场竞争度较低，市场集中度高，中国股市出现市场操纵的可能性更大。从行业来看，道指的数据显示，石油股和消费品股的竞争度最高， IT股和金融股的竞争度最低，医药股和制造业股的竞争度介于中间。而中国股票的竞争度没有表现出明显的行业特征模式。根据Fama-French三因素模型，作者还考察了个股市值规模、市净率和市盈率与微观群落数的关系。从上证50的个股数据来看，中国股票的微观群落数与其市值规模、市盈率无关，但与市净率反向变动。该证据与庄家偏于炒作高市净率个股的假说一致。
黄炜：谁是美国学术市场上的明星？
科学全球化使得在美国的学者的种族和国籍构成发生了很大变化，在自然科学领域超过一半的实验室博士后来自美国以外的国家和地区。高等教育移民在劳动经济学和政治方面都是非常热门的话题，但这些移民的学术表现如何？他们与美国的本土研究者相比，谁的学术发表更为出色？
作者利用Bill Kerr的工作，通过姓氏来识别论文作者的种族，并将他们分为盎格鲁-撒克逊与非盎格鲁-撒克逊两类群体，其中后者移民的比例更高。另外，自然科学领域的论文中不同的署名位置代表了不同的身份，第一作者往往是年轻的研究者，而最末作者通常是资深的学者。从发表数量来看，在科学论文中无论是第一作者还是最末作者中非盎格鲁-撒克逊的占比都越来越高，而且非盎格鲁-撒克逊的学者发表论文数量更多。从发表的质量来看（采用学术论文的影响因子和引用率作为衡量指标），如果第一作者来自非盎格鲁-撒克逊群体，论文的质量会显著变好；但如果最末作者来自非盎格鲁-撒克逊群体，论文的质量反而会变差。对于这一现象的原因作者给出了两种解释并用数据予以验证。一是选择效应(Selection effect)，即更有天赋的盎格鲁-撒克逊学者从第一作者逐渐变成了最末作者；二是世代效应(Cohort effect)，即来自盎格鲁-撒克逊群体的最末作者相对而言年龄更大。
李宾：研发的周期性与周期波动的增长效应
卢卡斯和熊彼特对于经济周期有着不同的看法。卢卡斯发现，二战后美国推行的旨在降低总消费波动幅度的政策其福利收益非常小，所以只有经济增长才重要，经济周期并不重要。而熊彼特则认为，经济增长和经济周期是一个有机的整体，萧条衰退可以把效率低的企业清除出市场，把要素资源释放出来，为更有效的潜在要素组合提供机会。
熊彼特的思想被归纳为机会成本观理论：经济系统中的资源既可用于生产活动，也可用于研发等促进生产率的活动，前者的预期盈利是后者的机会成本；在萧条期，生产活动不那么有利可图，这意味着研发活动的机会成本较低，从而经济衰退的阶段就应该是一个积极地搜寻和开发新想法、新产品、新技术的理想时间。机会成本观隐含了研发逆周期，但是现实中观察到的研发是顺周期的。Aghion 和Saint-Paul（1998）发现，如果容纳机会成本观，则研发顺周期，周期波动对经济增长有正向影响；如果不容纳机会成本观，则研发逆周期，周期波动对于经济增长的影响不确定。主流文献将研发的周期性作为研究经济周期和经济增长之间关系的重要纽带。
作者认为，经济周期和经济增长之间的关系并不依赖于研发的周期性。作者构建了一个熊彼特式的垂直创新内生RBC模型，这一模型有两个重要的创新点：一是考虑了资源会被闲置，作者引入外生的资源效应（要素资源量随着周期形势而变动）；二是作者指出判断机会成本观是否成立的合适观察角度是研发强度这一相对量的周期性，而不是研发投入绝对量。经验研究发现，研发投入在绝对数量上的确是顺周期的；越与市场活动相关的研发行为，其顺周期特性越强，反之则越弱；研发强度呈现出较弱的顺周期性或无周期性，甚至在某些观察角度下，它还呈现为反周期。利用这一模型中可以得出，周期波动对于经济增长的长期影响是正向的，而且这一结果并不依赖于研发周期性的预测。
廖谋华: 重工业优先发展与计划经济体制的内生形成
作者认为，计划经济是包含了一系列制度扭曲的市场经济，而且在某些条件下是当时政府的最优选择。作者基于林毅夫教授早期的思想，建立了一个动态的一般均衡模型，试图说明我国的计划经济体制背后的成因。
模型的基本假设是，政府同时关注居民消费和资本品产量，消费品可以由重工业和轻工业行业生产，而资本品只能由重工业行业产出。为了实现自己的目标，政府将设计一个经济制度，在此制度内允许企业和家户自由决策。基于我国计划经济开始之前的实际情况，模型还假定，政府不能征收个人所得税也不能对储蓄进行补贴，此外，政府不能直接控制工资也不能直接拥有资本。
由于家户只关注消费而政府同时还关注资本品产量，所以对政府而言的最优消费量要低于市场均衡时的情形，因此政府会向轻工业产品征税以补贴重工业部门，从而获得更多资本品。与此同时，政府还会抑制利率以期减少家户的消费并增加投资。此外，政府将征收企业所获取的利润，以防止企业将利润用于消费。上述种种举措，是政府在给定的限制下能够选择的最优策略，其内容恰好和计划经济体制的特质相符。换言之，本模型阐明了林毅夫教授的“三位一体”思想，即计划经济体制源于政府为了追求重工业发展而不得不实行的一系列政策，而非单纯意识形态的产物。
茅锐：人口转型、消费结构差异和产业发展
作者试图分析中国消费变化中的结构性因素。利用2002-2009年的城市居民调查数据，可以将每个家庭的消费根据成员的年龄进行分解。假定给定年龄的人都具有相同的消费水平，可以估算出每个年龄段人群的平均消费值。估算结果显示，消费并不是随时间不变的，而是先在十五岁之前逐渐下降，十五岁之后慢慢上升，到四十五岁之后再一次下降。而且在不同阶段消费的主要商品也有所不同：25岁以下的年轻人主要消费教育和娱乐，25岁到50岁的人则在衣服、交通和交流上开销最多，50岁以上的人以饮食消费和医疗服务为主。在使用了不同年份的数据以及加入收入和财富等控制变量后，这一结果仍然是稳健的。
作者指出，中国的老龄化进程仍在继续。2050年的人口结构将与现在有很大差别。通过建立年龄和消费之间的联系，可以由人口结构推算出今后消费结构的变化。此外，理解了消费变化的结构性因素，还可以预测将来哪些行业的需求会由于人口结构变化而出现迅速增长。
卯光宇:泡沫还是基本面？考虑横截面相关性的省级房价计量模型
作者从房价能否被经济的基本变量充分解释的角度检验房价是否存在泡沫。与此前的研究相比，作者在计量方法上更为全面地考虑了数据的截面相关性，以期得到更加准确的估计结果。
中国的房价问题一直是一个热点话题，一方面房产已经成为家庭的重要财富，2013年CHARLS（中国健康与养老追踪调查）的报告指出45岁以上人群72.9%的财富是房产，房价下降意味着财富的缩水；另一方面又有大量的年轻人面临巨大的购房压力，政府为抑制房价过快上涨采取了贷款限制、限购、房产税（试行）以及交易税等一系列措施。然而现有文献对于房价是否存在泡沫这一命题并没有一致结论，其原因可能在于以往的研究在计量设定与方法上存在一些问题。一是面板的协整检验要求有较长的时间数据，但以往的研究中使用的数据时间很短；二是以往的研究没有很好的考虑地区之间的异质性，而实际上东部与中、西部的房价趋势有很大的不同。三是，以往研究没有充分考虑截面上的相关性。
作者首先利用考虑了截面相关性的PANIC模型进行面板单位根检验，结果显示房价、收入与利率确实都是非平稳的I(1)数据，并且这种不平稳主要源于不可观测的共同因素。差分后的房价、收入与利率数据仍然存在高度的截面相关性，而当考虑了共同因素后，这种相关性会显著下降。作者随后估计了没有共同因素的简单模型，发现当滞后阶数较大时，没有显著证据证明不存在协整关系。使用考虑了共同因素的模型进行估计得到的结果显示，真实可支配收入显著影响房价，但弹性小于0.5，而真实利率与人口增长对房价并没有显著的影响。为了进一步挖掘横截面相关性的来源，作者还对模型的残差进行了空间计量分析，发现空间邻近性可以解释一部分横截面相关性。
容昭：房价上涨和企业进入房地产——基于我国非房地产上市公司数据的研究
1998年我国全面停止住房实物分配，此后房地产行业迎来高速发展并保持高利润率。从1998年到2007年，房地产行业的年均增长率达70%。2007年房地产行业利润率达30%，超出工业整体水平约10个百分点。高利润率吸引了大量上市企业进入房地产行业，2007年在35个大中城市的非房地产上市公司中，有超过半数拥有房地产业务。上市公司进入房地产行业具备三大优势：一是与银行关系良好并且有充足的抵押品，二是与地方政府关系良好便于拿地，三是企业有丰富的项目管理经验。根据对房地产行业的观察，作者提出两个假说。一是房地产行业利润率越高，非房地产上市公司越倾向于投资房地产。二是面对房地产行业的高利润率水平，自身利润水平越低的上市企业越倾向于进入房地产行业。
作者采用上市公司数据检验上述假说，使用的数据样本包含2001年到2008年35个大中城市共499家非房地产上市公司。从数据上看，企业进入房地产行业的概率为5.5%，高房价组城市的企业进入房地产的概率更大，低房价组城市的企业进入房地产的概率较小。作者采用线性概率模型来检验文中的假说，被解释变量为是否进入房地产行业的哑变量，关键解释变量为滞后一期的房价上涨率，还控制了企业、城市的特征变量。实证结果证实了假说一，通过剔除房地产相关行业、加入宏观变量以及使用工具变量做了稳健性检验，结果仍然是稳健的。文章还根据企业的资产收益率构建了一个表征高利润的哑变量，与房价上涨率做交互项，结果显示房价上涨率对于低利润企业组有显著的正效应，对于高利润企业组没有效果不显著。这一结果证实了假说二。
王天一：基于Realized GARCH对VIX建模
本文尝试通过Realized GARCH模型把已实现测度引入期权定价框架。与既有文献相比，本文的模型更加简单直接，并将期权定价领域两大类模型（SV模型与GARCH模型）的优势进行了融合。一方面，基于已实现波动率提供的关于波动率的信息，模型可以同时识别收益率/波动率两者自身的随机冲击，而这一特点是传统GARCH模型无法达到的。另一方面，由于冲击的可识别性，模型的估计可以直接由最大似然估计方法得到，而不需要像随机波动率模型一样需要借助更复杂的计算或者是数值方法。在GARCH类期权定价文献中，方差风险溢价一直是一个不好解决的问题，但在Realized GARCH模型的双重随机冲击设定下，借助随机波动率模型的相关技术，可以很自然地引入方差风险溢价，而不需要外生地引入一个包含方差成分的定价核。在理论推导的基础上，文章以传统的Heston-Nandi GARCH模型和其改进版本进行了模型比较。样本内拟合上，Realized GARCH模型在市场动荡期表现比传统模型要好；而在预测上，Realized GARCH模型在各种情况下都表现出优势。
（胡李鹏、李相梁 整理）
