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Hegde和McDermott（2004）发现ETF提高了指数成份股的流动性。Richie和Madura（2007）得到相似的结论，即Nasdaq 100指数ETF上市交易以后，Nasdaq 100指数成份股的价差缩小、交易量提高。还有一些类似的研究如Yu（2005）和De Winne等（2011）的研究。另外一些研究支持了Subrahmanyam（1991）、Gorton和Pennacchi（1993）的逆向选择假说。Van Ness等（2004）发现ETF上市以后，道琼斯指数成份股的买卖价差扩大了，这是由于噪声交易者选择ETF交易造成的。Hamm（2014）对32只行业ETF和31只规模ETF的实证研究表明，噪声交易者更有可能选择更为分散的ETF。一些学者研究ETF对现货成份股波动的影响。Ben等（2014）和Krause等（2014）认为，ETF和一揽子股票的行为将ETF市场的流动性冲击传递到现货指数市场，从而使ETF交易增加了标的指数成份股的非基本面波动。更进一步地，Ben等（2014）指出这种使成份股波动率增加的行为并不伴随着ETF价格发现能力的提高，这表明ETF交易增加了一揽子股票的噪声。Da和Shive（2013）发现，ETF的行为将ETF市场的非基本面冲击传递到股票市场，从而造成了ETF所持有的一揽子股票收益率的联动。Israeli等（2015）针对美国ETF市场的研究发现，ETF持股比例的增加导致成份股的买卖价差增大、定价效率降低以及联动性增强。Lin和Chang（2005）的研究表明，台湾的TTT ETF（跟踪Taiwan Top 50指数的ETF）推出后，增加了标的指数市场的波动性，而且对指数中各行业的影响不尽相同。Cheng和Madhavan（2009）介绍了杠杆及反向ETF的产品结构，分析杠杆及反向ETF对市场流动性、波动性的影响。Trainor（2010）并未发现杠杆及反向ETF交易影响指数波动率的经验证据，但Haryanto等（2012）发现杠杆及反向ETF的再调整对样本股票具有显著影响。Krause和Lien（2014）指出，ETF对成份股市场的波动溢出与ETF期权的交易量和成份股在ETF中的权重有关。一些学者研究了ETF的推出是否提高了标的指数的定价效率。Ackert和Tian（2001）利用边界条件和买卖平价理论，探讨了ETF上市前后指数市场的定价效率。实证结果显示，在忽略交易成本和卖空限制的条件下，股票指数的实际价格和理论价格有很大的偏离，但在卖空条件的限制下则没有偏离。Boehmer（2003）、Erenburg和Tse（2001）发现ETF上市后降低了市场的交易成本，并提高了市场的交易效率。Yu（2003）利用多资产方差分解法研究了美国ETF在股票市场中的价格形成和信息效率功能。结果表明ETF的引入提高了标的成份股的定价效率。Bertone等（2015）使用道琼斯工业平均指数ETF以及道琼斯工业平均指数的成份股的日内数据，发现ETF价格与净值显著偏离一价定律，而且折溢价与ETF和成份股的波动率、流动性及交易成本相关。Xu和Yin（2015）发现ETF的同期和滞后一期交易量与所跟踪指数的定价效率相关，ETF的申购赎回份额与指数的定价效率也是正相关的。Glosten等（2015）研究了ETF交易对标的证券定价效率的影响。结果表明ETF交易提高了小股票、不完美竞争市场的股票的信息效率，而且ETF交易提高了股票市场的联动性和同步性。然而，Israeli等（2015）发现ETF持股规模的增长反而会降低指数成份股的定价效率。还有一些实证研究表明，ETF的推出能提高股指期货的定价效率。Park和Switzer（1995）、Switzer等（2000）、Lu Marsden（2000）、Kurov和Laaser（2002）发现，ETF推出后，股指期货的价格偏误明显下降，说明SPDRs的推出改善了市场效率。Chu和Hsieh（2002）通过考虑各种交易成本及现货市场的卖空限制，来检验ETF发行前后偏离均衡期货价格的次数及效率，实证结果显示，指数期货价格与ETF价格之间存在相当密切的联系。由于不受卖空限制，指数期货价格穿越理论价格下方区间的次数在上市后逐渐减少。另外，当交易者观察到机会而进行交易时，结果往往无法实现利润甚至会亏损。这表明当S&P 500指数期货与SPDRs的相对价格发生误差时，都能很快地调整过来。（4）ETF对金融市场稳定性的影响在传统ETF市场规模不断膨胀的同时，ETF产品结构日趋复杂，杠杆及反向杠杆ETF、合成ETF等结构化ETF产品不断被创造出来，其对金融市场稳定性的潜在影响受到有关各方的关注。英国金融稳定局（FSB,2011）对ETF市场的快速发展对金融市场稳定性的影响表示担忧，并呼吁监管当局应当重视，并积极采取预防措施。Jarrow（2010）总结了杠杆及反向ETF的风险。Ramaswamy（2011）分析了ETF的系统性风险以及ETF对金融市场稳定性影响的可能渠道。Meinhardt等（2014）对比了传统ETF（Physical ETF）和合成型ETF（Synthetic ETF）的跟踪能力，并分析了潜在可能的风险。Bhattacharya和O' Hara（2016）从两个层面定义金融市场脆弱性：市场不稳定性和羊群行为，并建立市场微观结构模型，研究基础资产不流动的ETF对金融市场脆弱性的影响。模型结果表明：基础资产无法交易的ETF的上市交易会造成基础资产非基本面冲击的传染效应和市场投机者的羊群行为。（5）其他研究Kadapakkam等（2015）研究了ETF市场的信息效率，结果表明ETF市场是有效的。Broman（2016）研究美国国内ETF折溢价的联动性，结果表明同一投资风格的ETF的超额联动性在统计上显著为正，这一结论证实了高流动性的ETF能够吸引相似投资风格的短期噪声交易者。Clifford等（2014）利用2001年至2010年的500只ETF的交易数据，研究ETF现金净流入的影响因素。结果表明，与指数基金类似，ETF投资者也是基金业绩追逐者，高交易量、低买卖价差、高折溢价率的ETF会吸引更多的资金流入。Martinez等（2013）发现交易规模和指令流不平衡（Order Imbalance）是影响日本和中国ETF价格波动的主要因素。Broman和Shum（2015）发现ETF的流动性是周度和月度基金净现金流流入的主要决定因素，说明高流动性的ETF会吸引短期交易的投资者。Chiu等（2012）利用指数和金融行业ETF数据，研究了次贷危机期间融资流动性和市场流动性之间的关系。结果表明，融资流动性的提高会促进股票市场流动性的提高。