来源：量化先行者

1. 股价崩盘概率、理性投机泡沫和股票横截面收益

文献来源：Jang, J., & Kang, J. (2019). Probability of price crashes, rational speculative bubbles, and the cross-section of stock returns. Journal of Financial Economics, 132(1), 222-247.

推荐原因：本文将个股的未来收益率拓展为包含极端负收益、极端正收益以及非极端收益的三元事件，使用广义logit 模型预测个股极端负收益（股价崩盘）概率，用来度量股价是否高估。实证表明崩盘概率较大的高风险股票，往往未来的预期收益率也更低，即崩盘效应（Crash probability effect）。且无论机构投资者持有比例和投资者情绪如何变化，崩盘概率高的股票都会被高估，此类股票在崩盘之前的机构需求会持续上升，直到其价格达到高估的峰值。本文还发现倾向于购买高崩盘概率股票的机构投资者绩效可能优于其他机构，可见他们有把握泡沫和个股崩盘的能力。研究结果表明，崩盘效应并非完全是情绪驱动的非理性泡沫，部分来自理性投机泡沫。

2. 价格波动率和信息量

文献来源：Dávila, E., & Parlatore, C. (2023). Volatility and informativeness. Journal of financial economics, 147(3), 550-572.

推荐原因：本文系统地研究了价格波动率与价格信息量之间的均衡关系，确定了决定波动率-信息量关系的两个渠道，即降噪和均衡学习渠道。只要价格具有足够高的信息量（低信息量），参数的变化就会引起价格信息量和价格波动率之间的正（负）联动，以响应任何基元（模型中的基础条件）的变化，结论表明使用波动率来推断信息量仅在特定情况下是合理的。此外，本文还引入了联动得分的概念，用来衡量给定资产与正/负联动区域的相对距离。实证结果表明，在过去几十年中，联动得分（1）呈下降趋势，（2）与价值和特质波动率正相关，与规模和机构持股负相关。

3. 隔夜动量、信息冲击和后知情交易

文献来源：Gao Y, Han X, Li Y, Xiong X. Overnight momentum, informational shocks,and late informed trading in China[J]. International Review of Financial Analysis, 2019,66: 101394.

推荐原因：本文详尽地研究了中国股票市场上个股层面股票横截面收益变动的日内模式。首先，本文证实了个股层面日内横截面动量效应的存在性，即开盘第一个半小时内的收益对收盘前半小时收益有显著的正向预测能力。其次，通过将前半小时收益划分为隔夜收益和开盘半小时收益，本文进一步分析发现开盘时段收益的预测能力主要来自于集合竞价期间专业投资者交易交易活动所产生的隔夜时段收益。而开盘半小时收益由于包含多种交易动机（信息驱动、流动性驱动和风险规避等）则是相对较弱的价格信号。且在巨大的正面(负面)信息冲击后，日内可预测性减弱（增强），可见市场参与者的反应明显不对称。最后，基于信息扩散理论，本文为后知情交易者理论解释日内动量效应提供了实证支持。