市场操纵因其严重影响证券市场公平和投资者信心,被广泛认为对A股市场定价与股票预期收益率产生重要影响,但由于市场操纵行为较为隐蔽,在严厉监管政策下A股市场操纵案件仍时有发生。本文基于2013年至2018年中国证监会公布的市场操纵处罚案例,利用沪深两市股票高频交易数据和基本面数据通过数据挖掘和计量建模方法估计了个股市场操纵风险指标。基于双重差分方法与逻辑回归方法构建了 A股市场操纵识别模型并估计得到个股日度市场操纵概率指标MM-score。进一步分析表明,MM-score具有一定市场操纵识别能力,在控制其他预测因子之后,MM-score对股票收益率仍然具有显著的预测能力,而基于MM-score的多空策略也能够产生显著超额收益。本文结论表明市场操纵风险量化指标MM-score对市场操纵行为具有一定甄别能力,该指标可以作为投资者投资决策重要参考,也可以为监管部门提供一个有效的市场操纵预警机制。首先,利用证监会公布的市场操纵处罚决定书中的真实案例,将股票盘面特征划分为收益率、流动性、交易活跃度、投资者交易策略激进程度和买盘热度五个方面。在以往文献的基础上,进一步将操纵划分为建仓期、拉抬期和卖出期,以希冀更有效地分析股票特征在不同操纵阶段的变化。在分析操纵导致股票各方面特征变化的同时,也分析了操纵后股票各方面特征的恢复情况。尤其重要的是,操纵后收益率的下降是导致跟风交易的动量投资者受损失的直接原因。其次,本文以发生显著变化的股票特征为依据建立市场操纵识别模型,实时监测市场操纵概率,并通过对操纵概率赋予一定阈值的方式达到对操纵行为预警的目的。本文在使用股票盘面特征变量描述操纵行为的同时,在模型中加入了公司层面的基本面静态信息。实证结果也证实在加入公司基本面信息以后模型的解释能力和识别能力都得到大幅提升。此外本文建立了一种可调节的操纵概率阈值设定机制,增加了模型应用的可移植性和灵活性。再次,本文引入了流动性溢价理论解释操纵与预期收益率关系。为了解决流动性存在多重维度的困难,本文采用了主成分分析法将多种流动性指标集中分析,以综合流动性指标为依据,对我国股市进行检验,结果发现我国股市存在的显著的流动性溢价效应,在控制传统风险溢价因素以后流动性溢价效应依然显著。第四,本文检验了操纵概率对股票收益率的预测作用。在控制市值等因素以后发现操纵概率仍然对股票预期收益率有显著影响,这表明操纵概率对预期收益率有传统理论以外的解释能力,而这种机制是由操纵者和投资者行为共同决定的,持有低操纵概率的投资组合并卖出高操纵概率的投资组合将产生超额收益。最后,本文探索操纵概率风险溢价及其溢价来源问题。本文先建立了操纵因子,然后检验操纵因子在Fama and French五因子模型基础上的风险溢价能力。在此基础上,本文基于Daniel and Titman（1997）分析了操纵因子的属性,结果表明操纵因子确实更多地反映了一类公司的特征而非系统性风险,其更接近于特征属性。