我院朱一峰助理教授和清華大學姜磊副教授、中國人民大學吳轲副教授、華盛頓聖路易斯大學周國富教授合作撰寫的論文《Stock return asymmetry: Beyond skewness》在金融學領域國際著名期刊《Journal of Financial and Quantitative Analysis》2020年第55卷上以封面首篇（Lead Article）的形式正式發表。
在以往的研究中，非對稱測度一般采取偏度，而且偏度與未來收益的橫截面關系不确定。本文首先提出了兩個新的非對稱測度，跟傳統的偏度測度不同，新的非對稱測度是基于數據整體分布而不僅僅是三階中心距。緊接着文章通過假設投資者具有類似于展望期望效用下，構建模型說明新的非對稱性測度與未來收益是負向關系。接着文章通過對稱性計量檢驗，說明新的非對稱測度比偏度可以更有效地檢測到非對稱性，使用美國全股市數據，也能比偏度發現更多收益分布不對稱的股票。使用美國1963年到2015年全市場股市數據，發現在橫截面上股票過去收益正向非對稱性越高，未來收益越低。正向非對稱性與未來收益的負向關系不能被現有的因子或者股票特征所解釋，說明不同股票收益的橫截面差異一部分來源于非對稱性，而傳統的偏度對未來收益并不具有顯著影響。文章最後發現偏度對于未來收益影響不确定的原因是偏度對于未來收益的影響為正或者負與市場風險、股票特質波動率、投資者信心指數、市場流動性以及投資者未實現盈利值有關。比如，在投資者信心高漲的時期，偏度與未來收益負相關，而在投資者信心低落的時期，偏度與未來收益正相關。
本文的主要貢獻在于：第一，提出了兩個全新的非對稱測度。第二，通過構建模型，從理論上說明新的股票過去收益正向非對稱性測度與未來收益關系為負。第三，通過對稱性計量檢驗，說明新非對稱性測度可以比偏度更有效地檢測到非對稱性。第四，使用美國全市場股市數據，發現正向非對稱性與未來收益在橫截面上關系為負。由此發現了一個新的美國股市異象或是投資策略，新投資策略構建基于理論模型，所以對其他市場相似投資策略的構建也具有指導意義。
