不完美信息环境下的信息不确定性风险在经济周期和资产定价中的理论与实证研究

In an imperfect information environment, information quality features time-varying property. We document a new mechanism to generate time variation in uncertainty from the information channel, where rational agents' beliefs from Bayesian learning features time-varying uncertainty in a stochastic imperfect information environment. Information uncertainty provides considerable explanatory power for business fluctuations and carries a negative price of risk for asset valuations. In this project, we try to contribute to the macroeconomics and asset pricing literature in following ways. (1) We offer a structure DSGE framework to analyze the impact of information uncertainty risk in explaining business cycles and asset prices. (2) We examine the empirical evidence of the price of information uncertainty risk with asset pricing application. (3) We expand our theoretical model to incorporate new features (such as ambiguity, heterogeneous firms) for macroeconomic and asset pricing research. (4) At micro-level, we implicitly examine the Chinese government industrial policy, effect of political connection on firm behavior in China. We provide effective policy recommendation. (5) We use social networks to identify information transfer in capital markets, with proper empirical identification strategy.

经济中信息的不完美度存在时变特性，信息质量时好时坏。在时变的不完美信息环境中，理性经济人通过Bayesian学习产生的理性估计存在时变方差。理性经济人据此做出的经济决策偏离完美信息环境下的最优解。信息的不确定性风险影响宏观经济周期，也同时影响金融资产价格波动。本项目从“信息摩擦/信息性风险”的角度出发，从以下几方面扩展宏观经济周期和金融资产定价的学术研究：1）在不完美的信息环境下，将“信息摩擦/信息性风险”引入传统的宏观理论模型中，推演信息性风险如何影响经济波动和资产收益；2）运用资产价格数据验证理论预测，在微观层面提供实证证据；3）引入暧昧厌恶，异质性厂商等，扩展基础理论模型在其他宏观和资产定价问题的理论研究；4）结合中国的国情和市场特点，扩展微观层面的实证研究，如产业政策，企业政治关联，为国家提供有效的政策建议；5）运用科学的计量方法和辨识策略，深入研究信息在社交网络中传播的机制。

经济中信息的不完美度存在时变特性，信息质量时好时坏。信息的不确定性风险不但影响宏观经济周期，也同时影响金融资产价格波动。本项目从“信息摩擦/信息性风险”的角度出发，围绕九个题目完成了九篇独立的研究文章，从以下几方面扩展了宏观经济周期和金融资产定价的学术研究：1）在不完美的信息环境下，将“信息摩擦/信息性风险”引入传统的宏观理论模型中，推演信息性风险如何影响经济波动和资产收益，并运用资产价格数据验证理论预测，在微观层面提供实证证据；2）检验政策不确定性对中国土地交易价格的影响；3）在New-Keynesian的动态随机一般均衡框架下研究了政府财政政策和货币政策的交互作用，及其对资产价格的影响；4）利用特别处理（ST）这一我国资本市场特有的现象和机器学习的方法构造了一个新的刻画上市公司财务困境的测度指标，并研究了财务困境与股票横截面收益的关系；5）研究了中国债券市场的价格信息含量与资本配置效率。