中国资本市场的发展，与改革开放的推动和市场经济的发展密不可分。二十世纪九十年代，随着上海、深圳证券交易的建立，我国证券市场正式形成。资本市场对于资源配置有重要意义，对于经济增长大有裨益。二十世纪八十年代中后期，国内证券发行的日渐増多，投资者队伍日渐扩大，证券流通的需求也日渐增强。到九十年代初期，郑州和深圳分别作为试点引入了期货交易机制和标准化期货合同，随后各地商品的期货市场迅速发展起来。但由于早期体制和监管机制的不完善，以及人们对金融产品的不准确、甚至不正确的认识，使得金融资本市场一度出现了盲目混乱、投机欺诈等问题。郑维敏敏锐地意识到，我国在资本市场理论研究上的滞后大大地限制了我国现代金融实践的发展，为比他开始指导博士生运用系统工程的理论与方法对相关的金融问题开展深入而系统的研究。
郑维敏等运用复杂系统的思想，注意到（国外学者提出的）分形市场概念有助于刻画资本市场的结构特征，即资本市场由不同的交易者构成，这些交易者由于交易期限不同而对信息反应不同，资本市场的稳定依赖于不同时间尺度上的交易者对信息的不同评价和利用，而在事件和信息冲击、宏观环境变化等情况下，伴随交易期限和交易行为同质化的正反馈交易是导致资本市场暴涨或暴跌的原因。通过对资本市场价格运动的实证研究，郑维敏指导博士生殷勇得出了资本市场价格运动是一种时间分形的重要结论，论述了传统资本市场理论的基础——价格布朗运动模型的缺陷，建立了描述资本市场价格分形的稳定过程模型，并进一步在此基础上，构筑起基于稳定分布的投资组合选择模型、资本资产定价模型、欧式卖权定价模型与美式卖权定价模型，从而初步建立起分形资本市场的理论模型体系，同时，他们还通过该实证研究从投资决策有效性、定价能力和定价准确度等方面有力地证明了其所建立的分形资本市场理论的合理性。之后，他们进一步将分形资本市场理论应用于投资管理的实际操作中，建立了一个具有较强实际背景的投资管理决策模型，并给出了模型的求解算法。在《基于时间分形和稳定分布的证券定价与投资管理》一文中，郑维敏等人指出：与传统资本市场理论的基础一价格布朗运动模型不同，合乎资本市场逻辑的做法，应该是从探索价格运动本身的规律出发去建立正确的理论模型，然而，价格运动的复杂性，使得传统的分析方法不能找到其中的规律，而分形几何的出现则提供了有效的分析手段。基于分形几何的分析方法，郑维敏等发现：资本市场价格运动的轨迹是一种时间标度分形，其特征意味着价格变化具有稳定的频率分布模式，并在不同时间标度下具有相似性，在时间标度变换下具有内在的标度律，这オ是资本市场价格运动的固有规律。
此外，郑维敏等人深入研究了基于对称稳定分布的资本资产定价理论，主要有两项成果：一是建立了基于稳定分布的投资组合选策模型。提出多个证券价格变化的联合分布服从多维对称稳定分布，以及各个证券的价格变化之间只存在线性关联关系这两个基本判断，以此作为后续分析的前提，并实证验证了这两个前提的合理性，从而建立起基于对称稳定分布的投资组合选择模型。二是提出了基于稳定分布的资本资产定价公式。在解决了投资组合选择问题的基础上，接下来的问题是基于稳定分布的资产资本定价，即在均衡市场条件下，如何确定风险的市场价格？郑维敏等人研究了在均衡市场条件下投资组合的有效边界，分析了分形资本市场中资本资产（即债券和股票）的定价问题，将最终的理论模型建立在对分形资本市场的价格描述一一稳定概率分布的基础之上，从而构建起了一套与传统理论相对应的新理论。
与此同时，郑维敏等人还研究了基于对称稳定过程的期权定价。一是基于对称稳定过程的欧式卖权定价。利用欧式买权和原生股票之间的平价关系，得出欧式买权定价公式，并通过实证检验，给出了欧式卖权定价模型。二是基于对称稳定过程的美式卖权定价。通过对称稳定过程的对称性，求得了行使期权的时间和证券价格的联合二元分布，从而建立起最大化预期收益的优化问题，并构造出了一个基于布朗运动的美式卖权定价模式作为对比，推导出了无限有效期的美式卖权定价模型。
紧接着，郑维敏等人又致力于将分形资本市场的理论引入到资本市场投资管理的实践中去，以期产生更大的效益，构建了一个基于稳定分布的投资决策模型，该模型综合考虑了多个投资规划期，税收、交易成本等多项实际因素，以及资金平衡限制、风险限制、证券类别限制和无卖空限制等多种决策约束，是一个具有较强实际背景的模型。同时，提出了一种分解一协调优化算法、能够将T个投资规划期、N种可选证券形成的N*T个变量的非线性规划问题，分解成T/2个N变量的子问题。当具有较多投资规划时，该算法的有效性明显。
之后，郑维敏还指导博士生开展了组合证券投资决策的研究，给出了卖空限制情况下有效证券组合的结构特征、确定方法以及指数模型下的快速算法，在金融创新的背景下分析了卖空限制情况下指数期货的引入对于扩展投资机会空间的意义及实现方式，拓展了基金分离的基本定理。郑维敏等还注意到，交易期限和行为的趋同导致了金融资产的价值偏离基础价值，而定价错误得不到及时纠正的一个重要原因是基金投资经理可能受到短期业绩评价的影响而忽视长期信息的利用，特别是在市场情绪短期内持续加深情况下，基金经理可能因为短期业绩评价的需要，采取正反馈交易，买涨杀跌，助涨泡沫或退出市场，从而造成市场流动性的骤减。由此，郑维敏等考察了在投资者与基金经理的委托—代理关系中，基于绩效的报酬结构对信息利用的影响。他们发现，基于绩效的报酬结构不利于基金经理有价值信息的充分利用。然而，由于投资者与基金经理之间的信息不对称，当存在投资者对基金经理风险偏好估计不准确的风险时，基于绩效的报酬结构可以在一定程度上降低代理成本，特别是在基金经理风险偏好未知且信号精度较低时，基于绩效的报酬结构可防止投资者的效用损失超出信息价值本身。他们还从最小化信息价值损失的角度，研究了两种典型报酬结构的选择条件和最佳设计问题。进一步，郑维敏等在相对风险测度基础上，更一般性地分析了作为绩效评价基准的参考证券组合对组合证券选择和均衡资产价格的影响。这些研究表明，基金投资中委托一代理问题的存在以及由此产生的基于绩效的评价和报酬结构，阻碍了基金经理信息的充分利用，也导致了资产定价偏离经典的资本资产定价模型。
同时，郑维敏还指导博士生利用组合证券投资与组合预测在风险分散和组合结构方面的相似性，对组合预测开展了深入的研究。郑维敏等注意到，在经济预测领域，寻求描述现实的真实模型一直是一个突出的问题。真实模型的构建有助于我们加深对实际问题的理解，但由于环境的不断变化，我们又难以实时地构建真实模型。然而，组合预测却为解决真实模型的构建问题提供了一条可行的途径。通过问题分解，单项预测，以及信息集成等方法可以有效地降低总体的不确定性，提高总体预测精度。组合预测可以综合考虑基于不同信息的单项预测，即面对模型的不确定性，应考虑多个模型信息的综合利用，这也是系统观的一个应用。借助组合预测的手段，郑维敏等通过大量实证比较研究发现，对样本依赖程度低的简单组合模型往往具有超出对样本依赖程度高的复杂组合模型的性能。因此，如何利用简单组合模型的鲁棒性并超出其性能是一个很值得研究的问题。郑维敏等提出采用统计含义丰富的斯坦规则（Stein Rule）收缩估计来结合简单组合预测模型的非样本信息和单项预测的历史表现，以提高组合预测模型的性能，这一方法的有效性得到了实证研究的有力支持。而且，组合结构的相似性还表明这一方法也可以应用于组合证券投资决策，即可以采用斯坦规则估计将实践中大量应用的参考证券组合的非样本信息与各证券历史收益的样本信息相结合，以提高组合投资决策模型的鲁棒性和样本外的投资绩效。郑维敏等还注意到，经济序列特别是金融时间序列常常呈现出长记忆非平稳的特征，而其单项预测往往与之存在一定协整关系。于是，针对非平稳经济序列及其单项预测的协整关系，郑维敏等进一步提出更有效利用协整关系的组合预测误差校正模型，并形成与斯坦规则估计相结合的组合预测模型和方法，进一步改善了预测性能。
郑维敏等的这些研究工作，是把系统工程特别是复杂系统的思想、理论和方法有效地运用于金融问题的研究与探索，并取得了许多重要的成果，这在很大程度上丰富和发展了现代资本市场理论。
中国资本市场的发展，与改革开放的推动和市场经济的发展密不可分。二十世纪九十年代，随着上海、深圳证券交易的建立，我国证券市场正式形成。资本市场对于资源配置有重要意义，对于经济增长大有裨益。二十世纪八十年代中后期，国内证券发行的日渐増多，投资者队伍日渐扩大，证券流通的需求也日渐增强。到九十年代初期，郑州和深圳分别作为试点引入了期货交易机制和标准化期货合同，随后各地商品的期货市场迅速发展起来。但由于早期体制和监管机制的不完善，以及人们对金融产品的不准确、甚至不正确的认识，使得金融资本市场一度出现了盲目混乱、投机欺诈等问题。郑维敏敏锐地意识到，我国在资本市场理论研究上的滞后大大地限制了我国现代金融实践的发展，为比他开始指导博士生运用系统工程的理论与方法对相关的金融问题开展深入而系统的研究。
郑维敏等运用复杂系统的思想，注意到（国外学者提出的）分形市场概念有助于刻画资本市场的结构特征，即资本市场由不同的交易者构成，这些交易者由于交易期限不同而对信息反应不同，资本市场的稳定依赖于不同时间尺度上的交易者对信息的不同评价和利用，而在事件和信息冲击、宏观环境变化等情况下，伴随交易期限和交易行为同质化的正反馈交易是导致资本市场暴涨或暴跌的原因。通过对资本市场价格运动的实证研究，郑维敏指导博士生殷勇得出了资本市场价格运动是一种时间分形的重要结论，论述了传统资本市场理论的基础——价格布朗运动模型的缺陷，建立了描述资本市场价格分形的稳定过程模型，并进一步在此基础上，构筑起基于稳定分布的投资组合选择模型、资本资产定价模型、欧式卖权定价模型与美式卖权定价模型，从而初步建立起分形资本市场的理论模型体系，同时，他们还通过该实证研究从投资决策有效性、定价能力和定价准确度等方面有力地证明了其所建立的分形资本市场理论的合理性。之后，他们进一步将分形资本市场理论应用于投资管理的实际操作中，建立了一个具有较强实际背景的投资管理决策模型，并给出了模型的求解算法。在《基于时间分形和稳定分布的证券定价与投资管理》一文中，郑维敏等人指出：与传统资本市场理论的基础一价格布朗运动模型不同，合乎资本市场逻辑的做法，应该是从探索价格运动本身的规律出发去建立正确的理论模型，然而，价格运动的复杂性，使得传统的分析方法不能找到其中的规律，而分形几何的出现则提供了有效的分析手段。基于分形几何的分析方法，郑维敏等发现：资本市场价格运动的轨迹是一种时间标度分形，其特征意味着价格变化具有稳定的频率分布模式，并在不同时间标度下具有相似性，在时间标度变换下具有内在的标度律，这オ是资本市场价格运动的固有规律。
此外，郑维敏等人深入研究了基于对称稳定分布的资本资产定价理论，主要有两项成果：一是建立了基于稳定分布的投资组合选策模型。提出多个证券价格变化的联合分布服从多维对称稳定分布，以及各个证券的价格变化之间只存在线性关联关系这两个基本判断，以此作为后续分析的前提，并实证验证了这两个前提的合理性，从而建立起基于对称稳定分布的投资组合选择模型。二是提出了基于稳定分布的资本资产定价公式。在解决了投资组合选择问题的基础上，接下来的问题是基于稳定分布的资产资本定价，即在均衡市场条件下，如何确定风险的市场价格？郑维敏等人研究了在均衡市场条件下投资组合的有效边界，分析了分形资本市场中资本资产（即债券和股票）的定价问题，将最终的理论模型建立在对分形资本市场的价格描述一一稳定概率分布的基础之上，从而构建起了一套与传统理论相对应的新理论。
与此同时，郑维敏等人还研究了基于对称稳定过程的期权定价。一是基于对称稳定过程的欧式卖权定价。利用欧式买权和原生股票之间的平价关系，得出欧式买权定价公式，并通过实证检验，给出了欧式卖权定价模型。二是基于对称稳定过程的美式卖权定价。通过对称稳定过程的对称性，求得了行使期权的时间和证券价格的联合二元分布，从而建立起最大化预期收益的优化问题，并构造出了一个基于布朗运动的美式卖权定价模式作为对比，推导出了无限有效期的美式卖权定价模型。
紧接着，郑维敏等人又致力于将分形资本市场的理论引入到资本市场投资管理的实践中去，以期产生更大的效益，构建了一个基于稳定分布的投资决策模型，该模型综合考虑了多个投资规划期，税收、交易成本等多项实际因素，以及资金平衡限制、风险限制、证券类别限制和无卖空限制等多种决策约束，是一个具有较强实际背景的模型。同时，提出了一种分解一协调优化算法、能够将T个投资规划期、N种可选证券形成的N*T个变量的非线性规划问题，分解成T/2个N变量的子问题。当具有较多投资规划时，该算法的有效性明显。
之后，郑维敏还指导博士生开展了组合证券投资决策的研究，给出了卖空限制情况下有效证券组合的结构特征、确定方法以及指数模型下的快速算法，在金融创新的背景下分析了卖空限制情况下指数期货的引入对于扩展投资机会空间的意义及实现方式，拓展了基金分离的基本定理。郑维敏等还注意到，交易期限和行为的趋同导致了金融资产的价值偏离基础价值，而定价错误得不到及时纠正的一个重要原因是基金投资经理可能受到短期业绩评价的影响而忽视长期信息的利用，特别是在市场情绪短期内持续加深情况下，基金经理可能因为短期业绩评价的需要，采取正反馈交易，买涨杀跌，助涨泡沫或退出市场，从而造成市场流动性的骤减。由此，郑维敏等考察了在投资者与基金经理的委托—代理关系中，基于绩效的报酬结构对信息利用的影响。他们发现，基于绩效的报酬结构不利于基金经理有价值信息的充分利用。然而，由于投资者与基金经理之间的信息不对称，当存在投资者对基金经理风险偏好估计不准确的风险时，基于绩效的报酬结构可以在一定程度上降低代理成本，特别是在基金经理风险偏好未知且信号精度较低时，基于绩效的报酬结构可防止投资者的效用损失超出信息价值本身。他们还从最小化信息价值损失的角度，研究了两种典型报酬结构的选择条件和最佳设计问题。进一步，郑维敏等在相对风险测度基础上，更一般性地分析了作为绩效评价基准的参考证券组合对组合证券选择和均衡资产价格的影响。这些研究表明，基金投资中委托一代理问题的存在以及由此产生的基于绩效的评价和报酬结构，阻碍了基金经理信息的充分利用，也导致了资产定价偏离经典的资本资产定价模型。
同时，郑维敏还指导博士生利用组合证券投资与组合预测在风险分散和组合结构方面的相似性，对组合预测开展了深入的研究。郑维敏等注意到，在经济预测领域，寻求描述现实的真实模型一直是一个突出的问题。真实模型的构建有助于我们加深对实际问题的理解，但由于环境的不断变化，我们又难以实时地构建真实模型。然而，组合预测却为解决真实模型的构建问题提供了一条可行的途径。通过问题分解，单项预测，以及信息集成等方法可以有效地降低总体的不确定性，提高总体预测精度。组合预测可以综合考虑基于不同信息的单项预测，即面对模型的不确定性，应考虑多个模型信息的综合利用，这也是系统观的一个应用。借助组合预测的手段，郑维敏等通过大量实证比较研究发现，对样本依赖程度低的简单组合模型往往具有超出对样本依赖程度高的复杂组合模型的性能。因此，如何利用简单组合模型的鲁棒性并超出其性能是一个很值得研究的问题。郑维敏等提出采用统计含义丰富的斯坦规则（Stein Rule）收缩估计来结合简单组合预测模型的非样本信息和单项预测的历史表现，以提高组合预测模型的性能，这一方法的有效性得到了实证研究的有力支持。而且，组合结构的相似性还表明这一方法也可以应用于组合证券投资决策，即可以采用斯坦规则估计将实践中大量应用的参考证券组合的非样本信息与各证券历史收益的样本信息相结合，以提高组合投资决策模型的鲁棒性和样本外的投资绩效。郑维敏等还注意到，经济序列特别是金融时间序列常常呈现出长记忆非平稳的特征，而其单项预测往往与之存在一定协整关系。于是，针对非平稳经济序列及其单项预测的协整关系，郑维敏等进一步提出更有效利用协整关系的组合预测误差校正模型，并形成与斯坦规则估计相结合的组合预测模型和方法，进一步改善了预测性能。
郑维敏等的这些研究工作，是把系统工程特别是复杂系统的思想、理论和方法有效地运用于金融问题的研究与探索，并取得了许多重要的成果，这在很大程度上丰富和发展了现代资本市场理论。