流动性的资产定价及流动性共性影响实证研究

 

1.1 研究背景与研究意义 

资产定价理论主要是用来分析在不是很明确的情况下将来需要给予的资产在当今情形下所具有的价值或所值的合理价格[1]。由于当今资本条件下经济的快速变化，人们在股票市场中的参与程度和期望收益率问题越来越受到金融领域乃至市场参与者的关注。投资者在面临不同的投资决策时，往往需要对关注的投资资产进行未来收益的评估，因此资产定价理论在投资过程中有很强的实践指导意义。自从人们开始对资产定价问题进行关注以及深入研究以来，国内外许多文献针对这个问题进行了多方面的影响因素探究来对定价理论方式调整，希望可以深入地了解导致资产会表现出不同的价格和回报率的各种影响成分，以期用来指导现实投资市场上的投资方案和策略。 传统的资本资产定价模型(CAPM)是通过夏普、林特耐和莫辛等人在资产组合理论的研究成果上发展起来的，侧重于在证券资本市场上资产的期望回报率与要承担的风险大小之间是否存在相应影响逻辑的探究，即为了补偿某一特定程度的不确定性，投资者应该获得更多的回报率[2]。CAPM 使人们对获得投资回报的不确定性和具有的危机有了一个可以量化的手段，可以让市场参与者权衡可以获得的计划之外的收益能不能与所承担的风险大小达到价值上抵消，同时也能很好地解释为何某些个股和证券组合能比其他的个股和组合获得更高的收益。虽然CAPM 模型给投资者以及证券分析师提供了一定的量化衡量标准，但传统的资产定价模型 CAPM 在解释错综复杂的现实金融市场时却遇到了许多困难。因为CAPM 模型在理论上存在许多简化假设，而在实际的资本条件下不可分散化的风险并不是解释回报率的单一原因。另外，中国作为一个新兴的股票市场，各项制度和规则等还不完善，比较容易出现投机问题[3]。中国证券组成结构成分的资产风险-回报之间的相关关系并不完全可以用传统的资产定价模型刻画，因而根据传统的资产定价模型对我国当今股市的各种形势进行考察和解释还欠缺充分的说服理由。  

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1.2 国内外相关研究综述 

关于对流动性和资产定价相关问题的探索，国内外学者已经做了很多研究，随着不断的修正和改进，有些成果已经得到了市场的理论验证，并应用到了金融投资的实践指导之中。根据以前的研究内容来说，关于流动性和相关的资产定价问题的挖掘探索，侧重于以下几个要点。一方面是关于流动性指标的构建，针对研究问题的侧重点不同，基于不同的变量和数据构建的流动性指标也不尽相同。最早对流动性指标构建的研究是从低频数据开始的，之后随着对大数据时代的认识加深，侧重点开始偏向于从高频数据入手构建相应的指标变量。也有学者对高频和低频两者之间的契合度和优劣性进行了比较研究，从实证方面验证了高频指标的严谨性；另一个要点是关于个股的流动性与资产定价相互关系的影响研究，它是市场微观结构基础与资产定价共同作用的具有实际指导意义的探索方向，主要涉及到资产流动性与投资回报率两者的相互影响，大多数学者已得出“非流动性溢价”确实在资本市场上存在的结论[17]。第三个要点则是重点关注对个股之间、个股与市场之间流动性共性的影响。关于流动性共性的研究使人们提出了一种普遍的疑虑：交易成本冲击是否是构成不可分散的定价风险的一个来源。关于流动性共性的存在问题，众多学者进行了验证，无论是国内外不同市场之间还是同一市场不同个股之间，在一定的经济条件下均有一定的流动性共性现象存在。而从宏观的角度来看，关于流动性共性对宏观经济以及金融市场发展的影响研究，学术界也从理论和实证上进行了探讨，尤其在 2015 年股灾的发生后更得到了学者的重点关注。

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第二章 证券市场微观结构理论和股票流动性概述 

 

2.1 证券市场微观结构理论 

证券市场微观结构的理论基础产生于 20 世纪 60 年代末，它是推动现代投资学领域快速前进的一个主要的研究方向，侧重探究的是在已形成的市场微观结构框架下证券资产的交易机制、价格是怎样形成的及其对它的影响原因进行分析，可以深入了解资产的价格是如何在市场微观结构的影响作用下形成的[52]。真正的市场微观结构概念分为广义和狭义两种：广义的市场微观结构包括交易规则限制和流程运行的整个过程；而狭义的市场微观结构理论主要分析的是价格发现的过程或者说是资产定价的形成依据。市场微观结构的设计会影响到证券市场上资产交易的流动性、信息的融入经过、参与者者的预期收益和资产价格发现的过程，因而关于市场微观结构的设计改进是为了使市场更有效地实现资源配置。  由于市场微观结构理论基础的发展时期并不长，目前还没有完善成为一个比较成熟的体系结构，结构中只有的研究对象是可以明确的。这个理论探究的方向侧重于在证券市场上能够对价格起决定作用的微观机制和一些与它有关联效应的问题。在传统的 Walrasian 均衡中，市场被看做一个不可分割的整体来对证券市场上资产交易价格的关键影响因素进行研究，最多只是在市场中提出了一个拍卖人的存在，却并没有过多考量市场投资者在作为一个微观的个体时，在价格发现过程中所具有的地位[53]。所以，那时的市场交易机制就像一个看不见的黑箱一样，并不知道市场中个体投资者是怎样通过互动博弈达到相互最大效益的角度来影响价格产生的。但从市场微观结构的角度出发，对定价问题的探究却是通过市场投资者运用信息的方式进行挖掘，以及探究他们相互是怎样通过互动博弈的方式进而影响价格形成的。之前的研究理论基础都是把实际交易市场假设为一个充分竞争没有摩擦的理想市场，而实际情况是，真实的市场由于存在各种交易费用和信息的非对称性，并不满足我们的理论假设。因而，对市场微观结构理论采取进一步深入研究，可以更好地探求出现实金融市场的本质。 

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2.2 流动性的概述

证券市场可以良好有序发展依靠的是市场投资者的活跃参与，其主要的生命力体现在流动性上，同时流动性也是我们要深入学习的证券市场微观结构基础理论中的一个不可忽略的主要因素。流动性说的是资产在市场中用相应的可接受的价格可以实现价值变现的本领。简要概括而言，证券市场的流动性其实就是指证券交易过程中的方便程度，包括三个维度：市场深度（depth）、市场宽度（breadth）和市场弹性（resilience）。 市场深度通常用来度量流动性市场上的交易数量，它指市场上存在着价差有很大差异的大量的卖出指令和买入指令，而市场在承受这些指令之下较大金额交易时证券价格不出现大范围震荡变化的能力。在某一特定价格上，如果有越多的订单数量，则表明市场的深度越大；反之，具有较少的订单数量，那么市场深度就是相对缺乏的。市场深度这一概念清晰直接地体现了在价格水平既知的情况条件下订单可交易数量的大小。 

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第三章  流动性价格冲击与资产定价问题再研究 ........... 18 

3.1  研究背景 ..... 18 

3.2  理论模型和实证假设...... 19 

3.3  实证检验方法 ....... 21 

3.4  样本选择和变量描述性统计 .... 22

3.5  实证结果分析 ....... 24 

3.5.1  组合分析 ........ 24 

3.5.2  横截面回归分析 ...... 26 

3.6  本章小结 ..... 29 

第四章  市场流动性共性的影响因素研究 ............. 30 

4.1  引言 ............. 30 

4.2  研究设计 ..... 30 

4.3  理论模型与实证假设...... 32 

4.4  实证检验结果 ....... 35

4.5  本章小结 ..... 39 

第五章  结论与展望 ......... 41 

5.1  全文结论 ..... 41

5.2  研究展望 ..... 42 

 

第四章 市场流动性共性的影响因素研究 

 

4.1 引言 

股票市场中个股之间存在流动性共同波动的现象，这种现象称为流动性共性。之前的研究表明，流动性共性现象在很多股票市场都十分常见，尤其在新兴的亚洲证券市场中表现十分强劲。股票流动性的变化是由市场因素和公司特定因素共同推动的结果。已有很多研究从理论和实证上对流动性风险因子的定价问题给出了相关的证明，也就是说流动性风险因子是不可被分散的，它是系统性的风险因子。因为流动性的系统变量具有不可分散性，受到投资者更多的关注；尤其在行情下行的市场，整个市场会出现缺乏流动性的现象。因此，深入研究产生流动性系统因素变化的根源十分重要。 随着对流动性共性的逐步深入研究，学者们面临一个新的探究问题：交易成本造成的流动性冲击是否是构成非分散性风险的来源。这个探索研究之所以十分重要，是因为即使流动性因子影响一个资产的风险结构，但如果它是这个单一资产的特质特性，就不应该是一个被定价的风险因子，而且在组合水平上应该可以被分散。而个股之间流动性共性的影响因子是否是系统性的，还需要进一步的研究。 新兴市场有着许多区别于发达市场的与众不同的特点，包括低流动性和高流动性共性。有研究表明，新兴市场上的个股流动性，较个股特质波动性而言，更容易受系统波动性的影响，也就是说新兴市场中较高的系统流动性可能是通过较高的股票波动性共变和库存风险共变所引起的。目前的研究更多关注的是造成流动性共性的潜在推动因素，主要集中在需求影响因素和供给影响因素两个方面，不同的学者支持的方面不同。而中国股票市场因为不仅资本严格控制，受到政府的干涉也比较严重。市场资金的变化可以影响参与者的资本约束，市场流动性和资金流动性的相互强化作用在中国股票市场非常显著，所以供给因素（资金流动性）假说比较符合中国市场。

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结论 

 

本文讨论了基于高频数据的股票非流动性指标构建和非流动性对资产定价的影响，并给出了相应的实证检验。首先对资产定价理论模型及关联问题和流动性在资产定价中的影响作用进行了论述；其次基于 Kyle(1985）、Glosten  &  Harris(1988)、Foster  &  Viswanathan(1993)和Sadka(2006)四个回归模型研究了非流动性因子是否给股票带来了溢价；分析了基于高频数据的中国股市流动性对超额回报率的解释能力，以及流动性因子在资产定价中所起的作用。然后讨论了个股之间流动性共性的主要受哪些因素影响；最后研究了中国股市特有情况下，新的投资者参与对流动性问题是通过需求和供应方面哪种假说来解释的。 传统的非流动性指标的构建大多都是基于低频数据计算的间接指标，这很有可能会隐藏整体过程中的许多重要的动态信息。另外，非流动性与资产收益率之间的关系研究结果一直以来倍受争议和关注。本文中我们利用包含中国股市广泛和长时间的高频数据，基于具有理论基础（低频数据可应用）的非流动性指标构建方法衍生来刻画价格冲击类动态非流动性指标。通过 Fama-Mac Beth(1973)截面回归分析，我们发现，非流动性因子在即使控制了公司规模、投资回报率、账面市值比、现金流量价格比、共偏度因子、过去三个月复合持有期收益率等因素后，流动性依然在 99%的置信水平下对解释截面股票超额的投资回报率具有显著的作用。将交易成本进行划分后，非流动性对超额投资回报率的影响比未划分时的影响结果更加显著，且非预期非流动性对超额投资回报率的影响更为明显，即非流动性中不在预料中的部分对超额投资回报率的影响起主要作用。 最后，我们发现在金融发生危机过后，市场上的各种资产的流动性都会出有下降趋势。本文通过市场行情不好时流动性表现趋同性这一桥梁将市场流动性与资金流动性相结合构建流动性共性影响模型。研究发现，供给和需求方面的决定因素可以解释中国证券市场的流动性共性问题。特别是，我们运用了一个适合中国市场特有的新的变量，来研究流动性供应对流动性共性的影响。与流动性共性的供应方面假说解释相一致，实证结果也表明，新的投资者参与和流动性共性呈负相关。这个发现与 Kyrolyi, Lee 与 van Dijk(2012)研究的只有需求方面因素可以解释国家之间流动性共性不同的结论不相符。因为他们使用的金融中介机构融资约束的代理变量可能并不适用于像中国这样的国家，因为中国的利率、信贷供应和资本流动受到了政府的严格的监管和控制。如果有新的市场参与者进入市场，会随之带来一定的资金流动性，可以增加投资者分散风险的能力，减少股票市场对经济危机（比如 2015 年的股灾）的易受影响性，从而可以使市场中的流动性共性现象减弱。

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参考文献（略）