○胡志強(qiáng) 馬文博

（武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院湖北 武漢 430000

中國股票市場流動(dòng)性溢價(jià)實(shí)證研究

○胡志強(qiáng) 馬文博

（武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院湖北 武漢 430000

資產(chǎn)流動(dòng)性高低對其價(jià)格的影響是資產(chǎn)定價(jià)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，也是投資決策的重要依據(jù)，這一點(diǎn)在證券市場投資中尤為凸顯。近30年來證券市場流動(dòng)性溢價(jià)的理論與實(shí)證研究層出不窮，都致力于論證股票流動(dòng)性與收益率之間的關(guān)系。本文借用Am i hud（2002）提出的非流動(dòng)性指標(biāo)，基于中國滬深300月度數(shù)據(jù)對中國股票市場流動(dòng)性溢價(jià)問題進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國股票市場存在流動(dòng)性溢價(jià)，但定量關(guān)系并不穩(wěn)定，可能與中國股票市場不夠成熟有關(guān)。

流動(dòng)性溢價(jià) 非流動(dòng)性比率 實(shí)證研究

一、引言

證券市場作為金融市場一個(gè)重要組成部分，旨在為市場交易提供充足的流動(dòng)性，即在交易成本盡可能低的情形下使投資者迅速并有效地進(jìn)行交易，這里的交易成本既包含了從開始掛牌到成交的時(shí)間長短，也包括成交價(jià)格與投資者心理價(jià)格的差距大小?？梢哉f，流動(dòng)性是市場的核心，市場正是因?yàn)樘峁┝鲃?dòng)性而存在，反之如果缺乏流動(dòng)性而導(dǎo)致交易困難，市場可能萎縮甚至消失。因此，有效度量流動(dòng)性，并評估其對市場價(jià)格的影響，對研究金融市場尤其是證券市場具有十分重要的意義。

直觀上來看，流動(dòng)性的高低會(huì)直接影響股票的收益率。對于完全市場與理性的投資者，不僅要考慮股票收益高低，也要考慮它們的變現(xiàn)成本即流動(dòng)性，因此要讓投資者投資那些低收益的股票，必須給與他們高流動(dòng)性作為補(bǔ)償，否則將會(huì)沒有投資者愿意持有低收益股票。Am ihud和Mendelson（1986）年首次將流動(dòng)性作為股票收益率的影響因素進(jìn)行研究，構(gòu)建了預(yù)期收益與買賣價(jià)差的關(guān)系模型，提出了流動(dòng)性溢價(jià)理論，即流動(dòng)性高的資產(chǎn)預(yù)期收益率低，流動(dòng)性低的資產(chǎn)預(yù)期收益率高。后續(xù)的大部分實(shí)證研究支持這一觀點(diǎn)，但也有學(xué)者提出異議（Eleswarapu和Reinganum，1993）。

總的來看，要研究股票市場流動(dòng)性溢價(jià)問題，首先需要定義流動(dòng)性，然后再根據(jù)定義給出數(shù)學(xué)上的度量方法，最后才是針對各個(gè)證券市場進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。不同學(xué)者對流動(dòng)性定義與度量方法的不同，導(dǎo)致其研究結(jié)論各異，如何更全面更有效地定義、度量流動(dòng)性，并結(jié)合各個(gè)市場的特異性進(jìn)行調(diào)整，可能是今后研究的一個(gè)重要方向。

本文旨在對中國股票市場的流動(dòng)性溢價(jià)進(jìn)行實(shí)證研究，借用了Am ihud（2002）提出的一個(gè)非流動(dòng)性度量指標(biāo)ILLIQ，并結(jié)合我國滬深300成分股2005—2014年的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國股票市場存在流動(dòng)性溢價(jià)，但流動(dòng)性溢價(jià)與股票預(yù)期收益率的關(guān)系不夠穩(wěn)定，可能與我國市場不夠成熟有關(guān)。

本文在結(jié)構(gòu)上分為五個(gè)部分，第一部分是引言；第二部分對國內(nèi)外股票流動(dòng)性溢價(jià)的相關(guān)研究進(jìn)行綜述；第三部分則是介紹本文實(shí)證研究的方法設(shè)計(jì)，包括一些基本的理論和模型以及數(shù)據(jù)處理；第四部分是基于滬深300的我國股票市場流動(dòng)性溢價(jià)實(shí)證結(jié)果分析；第五部分是結(jié)論。

二、有關(guān)股票流動(dòng)性溢價(jià)的研究綜述

流動(dòng)性溢價(jià)最早由Am ihud和Mendelsohn（1986）在20世紀(jì)80年代中后期提出，此后也出現(xiàn)了大量的理論和實(shí)證研究，主要包括流動(dòng)性的定義與內(nèi)涵、度量方法、理論模型解釋與流動(dòng)性溢價(jià)實(shí)證研究。

定義方面，流動(dòng)性更多是一個(gè)模糊的概念，可能包含諸多方面的內(nèi)容。Kyle（1985）提出市場流動(dòng)性最重要的衡量指標(biāo)是買賣價(jià)差，買賣價(jià)差就是立即執(zhí)行交易的成本，更強(qiáng)調(diào)交易的價(jià)格執(zhí)行成本。0’Hara（1995）認(rèn)為流動(dòng)性是立即完成交易的價(jià)格，更多考慮的是交易的時(shí)間成本。Shen和Starr（2002）則提出流動(dòng)性是“平穩(wěn)地吸收買入和賣出訂單的能力”，在實(shí)際度量上具有一定難度。此外，西方學(xué)者在市場微觀結(jié)構(gòu)的研究中提出了“流動(dòng)性四維理論”，即資產(chǎn)的流動(dòng)性存在寬度、深度、即時(shí)性和彈性四個(gè)維度。其中，寬度是指交易價(jià)格偏離市場中間價(jià)格的程度，一般以買賣價(jià)差來度量；深度是指在特定價(jià)格上存在的訂單總數(shù)，反映出市場的價(jià)格穩(wěn)定程度，一般以最佳買賣報(bào)價(jià)上的訂單數(shù)量之和來度量；即時(shí)性是指證券成交的速度；彈性是指交易引起的價(jià)格波動(dòng)消失的速度，但目前尚未有統(tǒng)一的度量方法。

流動(dòng)性的具體度量方面，常見的包括一維度量和多維度量。一維流動(dòng)性度量只考慮一個(gè)變量，如公司規(guī)模、交易量、交易時(shí)間間隔和價(jià)差，具體的有市場深度（買賣訂單數(shù)量和）、換手率、絕對價(jià)差、相對價(jià)差等。多維流動(dòng)性度量則是同時(shí)考慮多個(gè)變量，表達(dá)形式也相對復(fù)雜，如報(bào)價(jià)斜率、流動(dòng)比率、非流動(dòng)性比率（Am ihud，2002）、非流動(dòng)性反轉(zhuǎn)測度（Pastor and Stambaugh，2003）、零收益調(diào)整的換手率（Liu，2006）、ET（effective tick）（Goyenko et al.2009）等等，設(shè)計(jì)復(fù)雜的流動(dòng)性度量形式也是一個(gè)趨勢。

理論研究方面。Amihud和Mendelsohn（1986）提出了價(jià)差—收益理論模型（A-M model），在投資者投資期限和流動(dòng)性約束下構(gòu)建投資組合，得出兩個(gè)結(jié)論：一是顧客效應(yīng)（client effect），即相對價(jià)差較高的證券將在均衡中配置于較長期限的投資組合中；另一個(gè)是價(jià)差—收益率關(guān)系（spread-return relationship），均衡時(shí)總收益率是相對價(jià)差的增函數(shù)，且呈凹形。Datar、Naik和 Radcliffe（1998）對換手率作為流動(dòng)性代理變量提供了理論依據(jù)，并觀察到資產(chǎn)收益率是換手率的減函數(shù)。Jacoby、Fow ler和 Gottesman（2000）將價(jià)差效應(yīng)加入到經(jīng)典的CAPM模型中，推導(dǎo)出經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整的CAPM模型（LACAPM），指出股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該考慮流動(dòng)性成本，且價(jià)差—收益率是凸形關(guān)系。Easley、Hvidkjaer和 O’Hara（2002）引入了“基于信息的交易比率”來衡量信息不對稱和逆向選擇所引起的證券流動(dòng)性差異，并發(fā)現(xiàn)該指標(biāo)與股票收益率顯著呈正相關(guān)關(guān)系。

實(shí)證研究方面主要基于市場模型、三因素模型（Fama and French，1993）及LACAPM模型，并加入流動(dòng)性變量進(jìn)行回歸分析。Am ihud和Mendelsohn（1986）對NYSE1961年至1980年的數(shù)據(jù)進(jìn)行GLS回歸，發(fā)現(xiàn)股票超額收益率的確隨價(jià)差遞增。Brennan、Chordia和 Subrahmanyam（1998）和 Chordia、Subrahmanyam和 Anshuman（2001）分別用交易量和交易波動(dòng)程度作為流動(dòng)性代理變量進(jìn)行了研究，也得出類似結(jié)論。Am ihud（2002）提出了一個(gè)新的非流動(dòng)性度量方法（ILLIQ），并研究了NYSE1964年至1997年股票非流動(dòng)性與收益率的截面效應(yīng)和時(shí)序效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性溢價(jià)在截面數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)上都顯著，且小規(guī)模公司較大規(guī)模公司流動(dòng)性溢價(jià)更高。蘇冬蔚和麥元?jiǎng)祝?004）則以換手率作為流動(dòng)性代理變量，研究了1991年至2003年中國股票流動(dòng)性與收益率關(guān)系，發(fā)現(xiàn)中國股市存在顯著的流動(dòng)性溢價(jià)。謝赤、張?zhí)驮緢?jiān)（2007）將八種常見的流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，構(gòu)造出一個(gè)綜合的PS流動(dòng)性比率，并分別用LR兩階段截面回歸和似無關(guān)回歸（SUR）對中國2004年至2006年的上海股票市場數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)上海股票市場存在顯著的流動(dòng)性溢價(jià)。

三、實(shí)證研究方法設(shè)計(jì)

1、流動(dòng)性指標(biāo)選擇

流動(dòng)性的度量方法有很多，本文選取了Am ihud的非流動(dòng)性比率（Am ihud，2002）作為非流動(dòng)性指標(biāo)，其計(jì)算方法如下：

2、其他變量選擇

除了度量股票非流動(dòng)性的指標(biāo)ILLIQ之外，本文還根據(jù)三因素模型（Fama and French，1993）選取了公司規(guī)模（size）、市賬比（pb）兩個(gè)指標(biāo)作為控制變量，以消除公司規(guī)模與市賬比對股票收益率的顯著影響（許年行，2003），同時(shí)也基于市場模型選取了市場收益率（rm）反映系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

3、樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取了2005年至2014年中國滬深300指數(shù)所有成分股的月度數(shù)據(jù)作為樣本區(qū)間，共計(jì)108個(gè)月。同時(shí)選取了同期滬深300指數(shù)收益率作為市場收益率（rm），一年期銀行存款利率月度利率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率（rf），所有數(shù)據(jù)均來自同花順數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)處理上，將計(jì)算出來的ILLIQ乘以109以減小誤差，同時(shí)對公司規(guī)模size和市賬比pb取對數(shù)，分別得到lnsize和lnpb。由于樣本股的ILLIQ分布較廣，故按個(gè)股樣本期內(nèi)ILLIQ均值進(jìn)行從低到高排序，并等分為10個(gè)投資組合，第一組為ILLIQ最小的30支股票，第十組為ILLIQ最大的30支股票。后續(xù)分析均基于各個(gè)投資組合每期均值。

4、截面效應(yīng)

為了研究每期非流動(dòng)性對股票收益率的影響，本文選取了如下的模型進(jìn)行回歸：

其中，i=1，2…10為投資組合編號，Rmt、ILLIQit、lnsizeit、lnpbit分別為每期的市場收益率、股票非流動(dòng)性、對數(shù)公司規(guī)模及對數(shù)市賬比，βi、λi、γi、θi為對應(yīng)的估計(jì)參數(shù)。

理論上股票的非流動(dòng)性與股票收益率應(yīng)該呈正相關(guān)性，即 λi>0。

5、時(shí)序效應(yīng)

流動(dòng)性溢價(jià)的時(shí)序效應(yīng)是指預(yù)期非流動(dòng)性如何影響后一期的股票收益率，其模型表達(dá)如下：

而股票流動(dòng)性序列ILLIQif被假定服從一階自回歸過程 AR（1），即：

預(yù)期的非流動(dòng)性可以計(jì)算為：

因此，式（3）可以表示為：

其中，g0=f0+f1c0，g1=f1c1。進(jìn)一步地，由式（3.4）及式（3.5），eit可以表示非預(yù)期到的非流動(dòng)性，即ILLIUQ=eit，將之加入到式（6），得到：

此處預(yù)期到的非流動(dòng)性和未預(yù)期到的非流動(dòng)性對股票的預(yù)期收益有一個(gè)替代關(guān)系。即預(yù)期到的非流動(dòng)性會(huì)降低期初股價(jià)并提高預(yù)期收益，未預(yù)期到的非流動(dòng)性不會(huì)降低期初股價(jià)，反而會(huì)降低期末股價(jià)（折價(jià)交易），從而降低當(dāng)期收益率，即g1>0，g2<0。

四、實(shí)證結(jié)果分析

1、描述性統(tǒng)計(jì)分析

首先對整個(gè)樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析（本文所有統(tǒng)計(jì)分析均基于SAS軟件），結(jié)果如表1所示。樣本各變量的相關(guān)系數(shù)矩陣如表2所示，發(fā)現(xiàn)各變量之間相關(guān)系數(shù)較小，可以初步排除多重共線性的問題。非流動(dòng)性比率ILLIQ與公司規(guī)模呈顯著負(fù)相關(guān)（-0.152），即大公司的股價(jià)更穩(wěn)定，流動(dòng)性更好；而ILLIQ與公司市賬比相關(guān)系數(shù)與零無異（-0.002），說明股票非流動(dòng)性與公司市賬比基本無關(guān)。

表1 樣本整體描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

2、回歸結(jié)果分析

對分組后的樣本進(jìn)行截面效應(yīng)分析，各變量回歸系數(shù)如表2所示?？偟膩砜?，各組回歸系數(shù)顯著，個(gè)別組的部分變量系數(shù)不顯著，但為了保持結(jié)果的一致性，仍按照式（2）進(jìn)行回歸分析。大部分投資組合（第6組、第8組除外）的回歸結(jié)果中非流動(dòng)性變量ILLIQ系數(shù)都為正，反映出股票收益率中存在流動(dòng)性溢價(jià)；同時(shí)公司規(guī)模變量ILLIQ的系數(shù)正負(fù)不一，說明公司規(guī)模大小沒有明顯地反映在股票收益率中；市場收益率rm與市賬比lnpb的系數(shù)均顯著為正，但層次不齊，沒有明顯的結(jié)論。

表2 截面效應(yīng)回歸結(jié)果

對分組后的樣本進(jìn)行時(shí)序效應(yīng)分析，各變量回歸系數(shù)如表3所示。首先，各投資組合的ILLIQ一階自回歸系數(shù)基本為正（第10組除外，其ILLIQ過大，自回歸不顯著），且都在0.65至0.75之間，反映出非流動(dòng)性具有一定的連續(xù)性；其次，預(yù)期非流動(dòng)性水平ILLIQ（-1）的系數(shù)均為正（第10組除外，其系數(shù)不顯著），未預(yù)期到的非流動(dòng)性水平ILLIQU的系數(shù)基本為負(fù)（第8組、第10組除外），基本與假設(shè)相吻合，即預(yù)期到的非流動(dòng)性會(huì)增大股票預(yù)期收益率，未預(yù)期到的非流動(dòng)性則會(huì)降低股票預(yù)期收益率；最后需要注意的是，預(yù)期非流動(dòng)性水平ILLIQ（-1）的系數(shù)普遍偏小，而未預(yù)期到的非流動(dòng)性水平ILLIQU的系數(shù)普遍較大，這也體現(xiàn)出我國股票收益率更多的是對未知擾動(dòng)的反映，帶有一定的隨機(jī)性，而對預(yù)期信息的反映相對不敏感，也間接體現(xiàn)我國股票市場與投資者的不夠成熟。

表3 時(shí)序效應(yīng)回歸結(jié)果

五、結(jié)論

流動(dòng)性是市場的靈魂，其對資產(chǎn)定價(jià)也具有十分重要的意義。本文借用Am ihud（2002）提出的非流動(dòng)性比率指標(biāo)，基于我國滬深300月度數(shù)據(jù)，對我國股票市場流動(dòng)性溢價(jià)問題從截面效應(yīng)和時(shí)序效應(yīng)兩個(gè)方面進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果顯示我國股票市場的確具有顯著的流動(dòng)性溢價(jià)，即流動(dòng)性越低，股票收益率越高。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)我國股票市場收益率與流動(dòng)性的定量關(guān)系并不穩(wěn)定，并且股票收益率更多地是反映未預(yù)期到的非流動(dòng)性沖擊，而對預(yù)期的非流動(dòng)性不夠敏感，這可能與我國股票市場不夠成熟有關(guān)，也需要進(jìn)一步的研究。

此外，本文還推薦從以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展。一是在流動(dòng)性指標(biāo)的選取上，單一流動(dòng)性指標(biāo)不可避免地存在偏頗和漏洞，可以考慮結(jié)合多個(gè)指標(biāo)更為全面準(zhǔn)確地度量流動(dòng)性；二是在基本模型的選取上，流動(dòng)性指標(biāo)一般作為新變量加入到已有的定價(jià)模型中，如何選擇更為科學(xué)精確的定價(jià)模型也至關(guān)重要，除了常用的市場模型、套利定價(jià)模型等，可以考慮使用隨機(jī)微分刻畫收益率的變化規(guī)律，并在計(jì)量模型上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)；三是針對我國不夠成熟完善的證券市場，可以考慮引入信息不對稱與逆向選擇問題，結(jié)合信息經(jīng)濟(jì)學(xué)來分析解決我國證券市場的流動(dòng)性溢價(jià)問題。

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柯秋萍）