本文将系统科学的方法论引入到行为金融学研究中，研究了行为金融学中迫切需要解决的、也是核心的研究课题——行为资产定价理论及模型，提出了一种基于系统论的行为资产定价理论，建立了两类模型框架及三个具体的模型，获得了若干有意义的成果。 本文的主要工作和研究成果有： 首先，在系统科学的指导下，结合心理学、认知学、社会学以及实验经济学等，提出了基于系统论的行为资产定价理论。该理论认为，要将金融资产定价问题作为一个系统来研究，以整体性、相关性、综合性等原则来指导资产定价研究；要利用心理学、认知学、社会学、系统科学等的研究成果，以及吸收和借鉴分形市场假说、协同市场假说等的合理内核；在建立具体定价模型时，要全面、客观地认识资产价格决定机制，并注意在“简化科学”与“科学的简化”之间取得适当均衡。 其次，在基于系统论的行为资产定价理论的指导下，建立了两类行为资产定价模型。 第一类模型包括两个模型：带反馈和跳-扩散的证券定价模型以及基于人工心理与情感计算的行为证券定价模型。这两个模型均考虑到证券市场上重大信息以及投资者心理与行为因素对资产价格的相互影响作用，从而使模型能比较客观地反映影响金融资产定价的一些主要因素及作用机制。其中，第一个模型是建立在随机波动价格模型、反馈理论以及证券基本面分析的基础上，将重大信息作用及反馈机制引入到带漂移的随机波动价格模型中。理论分析、数值仿真以及实际应用结果表明：与传统随机波动定价模型相比，第一个模型可较好刻画现实证券价格的复杂行为；与现有股指(或股价)短期预测模型相比，该模型具有同等或更优越的预测精度；此外，它还具有良好的鲁棒性、普适性以及高效性等特点。第二个模型，则考虑到证券市场上投资者群体的心理及行为对资产定价有重要的影响，通过吸收和借鉴行为金融学、金融心理学、证券投资心理学、证券投资分析理论及相关的技术分析指标等的研究成果，在第一个模型的研究基础上，引入了投资者群体的人工心理及情感计算模块。与第一个模型相比，第二个模型在预测精度以及鲁棒性方面又有一定的提高。由此可见，证券市场上投资者群体的心理与情感，对于有效的证券定价模型，具有实际意义。值得一提的是，第二个模型在技术上给出一种“度量投资者群体的心理与情绪对股价造成的波动”的设计方法，目前该问题是金融界、也是整个科学界的公开难题。研究结果表明，该方法具有一定的合理性和可操作性。第一类模型研究结论表明，信息以及投资者的心理与行为，对于资产定价模型来说，是不可或缺的重要因素。第二类模型，即异质非理性证券系统均衡定价模型。该模型采用目前行为金融学研究惯常的做法，即通过较为真实的投资者假设——投资者关于资产价格的先验信息、关于价格信号的理解以及自信水平都是异质的，并将三类非理性投资者(过分自信，保守及中性)融入到同一模型中。深入研究了异质及非理性对最优风险资产需求、均衡价格及收益的影响。研究结论指出，有效的资产定价模型必须考虑投资者的异质及非理性现实。 上述两类模型都是在系统科学的指导下，充分地考虑信息、投资者的心理与行为等非线性影响因素后建立的非线性资产定价模型。这些模型，既是对传统金融资产定价理论及模型的合理内核的继承，又是对当前行为资产定价研究的延拓。