[en] Agents' belief and information friction are crucial for asset price and macroeconomy. This thesis applies "Internal Rationality" learning approach to explain some interesting facts in the financial market and investigate the implication of information friction for social welfare. The first chapter documents the high, volatile and persistent AH premium in China stock market. We show that various standard RE and Bayesian RE asset pricing models cannot explain the AH premium, but a model of internally rational learning where agents learn about stock prices provides a natural explanation. By relaxing the strong information assumption about agents' knowledge about pricing mapping, agents' expected price becomes an additional factor to determine the equity price on top of the information given by fundamentals. We find that models of learning about stock prices provide a very natural explanation for this premium. Recent papers based on Internal Rationality show that learning about stock prices is compatible with rational investors and that model explains high volatility of stock prices empirically. Investors' subjective beliefs about stock prices are given by a model that is a good description of actual prices and this perceived model is hard to reject given actual stock prices. Under this framework, agents realize that an A-share is actually a different security from an H-share and that it can be purchased or sold next period at a possibly different price. The second chapter develops new tests of expectation formation which are generally applicable in asset pricing models with various informational assumptions. We show these models typically impose a large number of cointegration restrictions between forecasts of economic variables, and these cointegration restrictions imply that agents have strong information set when they form their expectations. Our tests utilize these restrictions. Researchers can apply these tests to study the cointegration between forecasts of exogenous variables and forecasts of endogenous variables in their model as well as the cointegration between forecasts of different endogenous variables. Moreover, these models impose cointegration restrictions between forecasts of the same variable (e.g., stock prices) over different forecasting horizons. The evidence casts some doubt on the modeling of expectation formation in the asset pricing models which assume agents possess the knowledge of the equilibrium pricing function as in Rational Expectations and Bayesian Rational Expectations models. Relaxing this knowledge appears necessary for models to reconcile the survey evidence and potential resolutions are discussed. The third chapter establishes that the dispersed belief as a result of information friction creates a novel channel through which the welfare cost of inflation in a sector is increasing in its price flexibility and alters the optimal inflation index. First, in a static and symmetric two-sector model, we derive analytically the conditions under which an economy-wide increase in price flexibility is welfare-deteriorating---the paradox of price flexibility. With perfect information, such a reduction in nominal friction is welfare-improving. However, in the presence of information frictions, the dispersed beliefs channel might dominate. Consequently, the paradox of price flexibility arises. Second, the paradox is more severe if the reduction in nominal frictions is merely a sectoral phenomenon. In our baseline analysis, we focus on an inflation-targeting central bank that fully stabilizes the Consumer Price Index (CPI), which is the principal mandate among many central banks in the world. Given this policy, increased sectoral price flexibility is detrimental to social welfare, even in the absence of information frictions. These results are carried over to the dynamic model. We find that a monetary policy that stabilizes the optimal inflation index mitigates the paradox.

[es] El primer capítulo documenta la prima AH alta, volátil y persistente en el mercado de valores de China. Mostramos que varios modelos estándar de precios de activos RE y Bayesianos no pueden explicar la prima AH, pero un modelo de aprendizaje interno racional donde los agentes aprenden sobre los precios de las acciones proporciona una explicación natural. Al relajar la fuerte suposición de información sobre el conocimiento de los agentes sobre el mapeo de precios, el precio esperado de los agentes se convierte en un factor adicional para determinar el precio del capital además de la información dada por los fundamentos. Encontramos que los modelos de aprendizaje sobre los precios de las acciones proporcionan una explicación muy natural para esta prima. Documentos recientes basados en la racionalidad interna muestran que aprender sobre los precios de las acciones es compatible con los inversores racionales y ese modelo explica empíricamente la alta volatilidad de los precios de las acciones. Las creencias subjetivas de los inversores sobre los precios de las acciones están dadas por un modelo que es una buena descripción de los precios reales y este modelo percibido es difícil de rechazar dados los precios reales de las acciones. Bajo este marco, los agentes se dan cuenta de que una acción A es en realidad una seguridad diferente de una acción H y que se puede comprar o vender el próximo período a un precio posiblemente diferente. El segundo capítulo desarrolla nuevas pruebas de formación de expectativas que generalmente son aplicables en modelos de precios de activos con varios supuestos informativos. Mostramos que estos modelos suelen imponer una gran cantidad de restricciones de cointegración entre las predicciones de las variables económicas, y estas restricciones de cointegración implican que los agentes tienen un conjunto de información sólido cuando forman sus expectativas. Nuestras pruebas utilizan estas restricciones. Los investigadores pueden aplicar estas pruebas para estudiar la cointegración entre pronósticos de variables exógenas y pronósticos de variables endógenas en su modelo, así como la cointegración entre pronósticos de diferentes variables endógenas. Además, estos modelos imponen restricciones de cointegración entre pronósticos de la misma variable (por ejemplo, precios de acciones) en diferentes horizontes de pronóstico. El tercer capítulo establece que la creencia dispersa como resultado de la fricción de la información crea un nuevo canal a través del cual el costo de bienestar de la inflación en un sector está aumentando en su flexibilidad de precios y altera el índice de inflación óptimo. Primero, en un modelo de dos sectores estático y simétrico, derivamos analíticamente las condiciones bajo las cuales un aumento de la flexibilidad de precios en toda la economía deteriora el bienestar, la paradoja de la flexibilidad de precios. Con información perfecta, tal reducción en la fricción nominal mejora el bienestar. Sin embargo, en presencia de fricciones de información, el canal de creencias dispersas podría dominar. En consecuencia, surge la paradoja de la flexibilidad de precios. En segundo lugar, la paradoja es más grave si la reducción de las fricciones nominales es simplemente un fenómeno sectorial. En nuestro análisis de referencia, nos enfocamos en un banco central con metas de inflación que estabiliza completamente el Índice de Precios al Consumidor (IPC), que es el principal mandato entre muchos bancos centrales del mundo. Dada esta política, una mayor flexibilidad de precios sectoriales es perjudicial para el bienestar social, incluso en ausencia de fricciones de información.