胡小龍，姚益龍

（中山大學(xué) 嶺南學(xué)院，廣州 510275）

中國股票市場流動性的測量

胡小龍，姚益龍

（中山大學(xué) 嶺南學(xué)院，廣州 510275）

文章通過采用構(gòu)造“無摩擦資產(chǎn)”的新方法，測量和分析了中國股市2000年1月至2016年7月股票個體、市場組合以及基于不同指標(biāo)構(gòu)造的投資組合在每一個交易日的流動性水平溢價。研究結(jié)果表明：股票個體的流動性雖然具有不同的個體特征，但呈現(xiàn)出共同變化的趨勢；市場組合的流動性受市場行情影響較大，且滬市股票構(gòu)成的市場組合流動性最好，創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的市場組合流動性最差；規(guī)模大、價值型公司股票構(gòu)成的投資組合流動性要優(yōu)于規(guī)模小、成長型公司股票構(gòu)成的投資組合?；貧w結(jié)果顯示本文構(gòu)建的流動性水平溢價指標(biāo)是穩(wěn)健可靠的。

流動性；無摩擦資產(chǎn)：LA-CAPM；LIQ

0 引言

流動性是反映市場運(yùn)行質(zhì)量的重要指標(biāo)，但如何度量流動性卻尚未形成共識。Grossman和Miller（1988）[1]認(rèn)為，流動性是完成交易所需的成本或是尋找一個理想價格所需的時間。因此，流動性包含交易成本、交易速度以及價格沖擊等多個維度，并形成了買賣價差、Amivest流動性比率、換手率以及Amihud流動性指標(biāo)等多種度量方法。嚴(yán)格來講，這些指標(biāo)都反映了流動性的某個維度，并無優(yōu)劣之分，通常被不同文獻(xiàn)根據(jù)研究目的差異而使用。也正因為如此，對于特定的研究內(nèi)容，一些流動性指標(biāo)的適用性有待商榷[2]。Acharya 和 Pedersen（2005）[3]對LA-CAPM模型進(jìn)行實證檢驗時，使用了Amihud流動性指標(biāo)衡量流動性，并進(jìn)行了以下調(diào)整：

本文的研究目的是通過一種新方法來直接測量中國股市股票個體的流動性水平溢價，從而規(guī)避在資產(chǎn)定價模型中使用間接指標(biāo)帶來的爭議。在研究內(nèi)容上，目前有關(guān)中國股市流動性溢價的研究主要使用有效價差和Amihud流動性指標(biāo)來度量流動性，兩者均是流動性的代理變量，并不直接衡量流動性水平溢價。因此，本文首先從流動性問題的根源——市場存在摩擦——出發(fā)，通過構(gòu)造“無摩擦資產(chǎn)”來確定股票個體的流動性水平溢價。此外，本文還測量了市場組合（投資組合）的流動性水平溢價，并對它們進(jìn)行了詳細(xì)分析。當(dāng)前有關(guān)LA-CAPM模型的實證檢驗文獻(xiàn)均使用Amihud流動性指標(biāo)作為的代理變量，而本文構(gòu)造的流動性水平溢價指標(biāo)則是以收益率的形式呈現(xiàn)，更符合模型的經(jīng)濟(jì)含義。本文將流動性水平溢價指標(biāo)應(yīng)用到LA-CAPM等模型中，通過考察模型的解釋能力來討論流動性水平溢價指標(biāo)的適用性。

1 構(gòu)造“無摩擦資產(chǎn)”方法的設(shè)計

在現(xiàn)實市場中，因信息不對稱、等待最優(yōu)成交價格等導(dǎo)致股票不能被立即交易。流動性溢價理論認(rèn)為，這種資產(chǎn)不能立即成交的市場即為有摩擦的市場，投資者在有摩擦市場中所要求的收益率必須高于在無摩擦市場中所要求的收益率。因此本文假設(shè)：

假設(shè)1：任意資產(chǎn)在有摩擦市場中和在無摩擦市場中的收益之差為資產(chǎn)的流動性水平溢價。

假設(shè)2：流動性水平溢價始終存在。

本文將處于無摩擦市場和有摩擦市場中的資產(chǎn)分別命名為“無摩擦資產(chǎn)”和“普通資產(chǎn)”。作為構(gòu)造無摩擦資產(chǎn)的重要前提，本文還假設(shè)：

假設(shè)3：無摩擦資產(chǎn)除了不具有流動性水平溢價外，與普通資產(chǎn)具有相同的特征（如發(fā)行人、股息、持有時間等）。

根據(jù)以上假設(shè)，本文通過“三步法”來確定股票的流動性水平溢價。Acharya等（2013）[4]指出，股票的流動性會受Fama-French三因子的影響。因此，第一步是構(gòu)造模型（2）：

其中Rliqit=ln(Liquidityit)。Liquidityit是股票i在t日的Amihud流動性指標(biāo)。是無風(fēng)險利率。MKTt、SMBt和HMLt為Fama-French三因子。βms為SMBt對MKTt的回歸系數(shù)，βmh為HMLt對MKTt的回歸系數(shù)，βsh為HMLt對SMBt的回歸系數(shù)。本文不直接將Fama-French三因子作為模型（2）的解釋變量是因為這三個因子之間存在著一定程度的相關(guān)性，會導(dǎo)致模型出現(xiàn)多重共線性問題。本文的這一調(diào)整方法與周芳和張維（2011）[5]相一致。

對每一支股票，本文均使用OLS方法對模型（2）進(jìn)行回歸得到殘差序列ξit，并令ELiqit=exp(ξit)。根據(jù)正交原理，可以把ELiqit視為剔除了無風(fēng)險收益率和Fama-French三因子影響之后的流動性間接指標(biāo)。第二步，將ELiqit應(yīng)用到模型（3）：

第三步，根據(jù)假設(shè)3，無摩擦資產(chǎn)的收益等價于普通資產(chǎn)在無摩擦市場中的收益。為獲得股票在無摩擦市場中的收益率，不妨令ELiqit=0。通過擬合第二步估計出來的系數(shù)，可得股票在無摩擦市場中的理論收益率：

與此同時，可得股票在有摩擦市場中的理論收益率：

有了這兩個理論收益率，就可通過模型（6）求出股票的流動性水平溢價Lit：

2 流動性的測量

2．1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文所使用的股票交易數(shù)據(jù)和上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，F(xiàn)ama-French三因子數(shù)據(jù)來源于RESSET數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)的選取區(qū)間為2000年1月4日到2016年7月29日。

考慮到數(shù)據(jù)分析的有效性，本文參照張玉龍和李怡宗（2013）[6]對研究樣本進(jìn)行篩選。①剔除非正常交易狀態(tài)股票（如ST股票）的觀測值；②剔除日回報率絕對值超過10.5%的觀測值；③剔除數(shù)據(jù)缺失的觀測值。針對中國股市的特征，本文還從兩方面進(jìn)行了額外剔除：一是剔除新上市股票在IPO后20個交易日的觀測值；二是剔除日回報率絕對值超過9.0%且換手率低于1.0%的觀測值。經(jīng)過以上處理后，本文共獲得滬市1059支股票以及深市1710支股票共計5626745個觀測值。

2．2 股票個體流動性水平溢價測量

在對模型（2）進(jìn)行回歸之前，本文還做了兩個準(zhǔn)備工作。一是對樣本中股票各自的Rliqt序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。ADF檢驗結(jié)果表明：每一支股票的Rliqt序列皆平穩(wěn)。二是對βms、βmh和βsh根據(jù)不同股票分別進(jìn)行計算，以體現(xiàn)不同股票因觀測時間不同造成的βms、βmh和βsh的差異。通過模型（6）計算出來的2769支股票在樣本期間每個交易日的流動性水平溢價Lit，因篇幅關(guān)系，無法一一展示。表1是隨機(jī)選取的8支股票流動性水平溢價的描述性統(tǒng)計。

表1 8支股票各自流動性水平溢價描述性統(tǒng)計

表1顯示，流動性水平溢價均值最高的為樂視網(wǎng)，其次為思源電氣。樂視網(wǎng)流動性水平溢價均值遠(yuǎn)高于其他股票的原因可能是因為樂視網(wǎng)是創(chuàng)業(yè)板十分具有代表性的股票，成長性好、實際流通市值較小、面臨價格沖擊的風(fēng)險較大。除樂視網(wǎng)外，其余7支股票的流動性水平溢價均值在0.0605%～0.8969%之間，與張崢等（2013）[7]的計算結(jié)果接近。為了描述不同股票流動性水平溢價的變化特征，本文將上海物貿(mào)、平安銀行、思源電氣以及華誼兄弟的流動性水平溢價用圖1至圖4分別表示。

圖1 上海物貿(mào)流動性水平溢價序列圖

圖2 平安銀行流動性水平 溢價序列圖

圖3 思源電氣流動性水平溢價序列圖

圖4 華誼兄弟流動性水平 溢價序列圖

圖1至圖4表明4支股票的流動性水平溢價雖然具有不同的個體特征，但是呈共同變化的趨勢。從個體上來看，上海物貿(mào)和平安銀行的流動性水平溢價分布較為集中，而思源電氣和華誼兄弟的流動性溢價水平在初期則較為分散。從整體上來看，4支股票的流動性水平溢價在樣本期間都呈下降的趨勢，但在部分時間有所反復(fù)。如上海物貿(mào)和平安銀行的流動性水平溢價在2003年6月到2005年8月、2007年7月到2009年1月以及2011年10月至2013年1月出現(xiàn)了三個上升過程。此外，在2007年上半年以及2014年下半年到2015年6月的兩個大牛市過程中，4支股票的流動性水平溢價都處于較低水平，進(jìn)入2008年至2009年以及2015年下半年開始的大調(diào)整時期后，4支股票的流動性水平溢價都有所回升（華誼兄弟只考慮后一個牛熊市）。事實上，不僅是這4支股票，樣本中所有股票的流動性水平溢價的變化方向都與股票市場行情的表現(xiàn)相反。

2．3 市場組合流動性分析

本文根據(jù)股票個體流動性水平溢價按照等權(quán)重（模型（7））的方式來計算市場組合流動性水平溢價。表2是市場組合流動性水平溢價的描述性統(tǒng)計。

表2 市場組合流動性水平溢價的描述性統(tǒng)計

表2表明市場組合的流動性水平溢價在0.2889%～0.7056%之間，與張崢等（2013）[7]使用價差指標(biāo)估算的結(jié)果比較接近。不同市場組合流動性水平溢價還存在較大差異。首先，從滬深兩市整體情況來看，所有深市股票構(gòu)成的市場組合的流動性水平溢價均值為0.4224%，高于滬市股票構(gòu)成的市場組合的0.2889%，說明就平均水平而言，深市股票構(gòu)成的市場組合的流動性要差于滬市股票構(gòu)成的市場組合的流動性。其次，從深市股票構(gòu)成的三個市場組合來看，深市主板股票構(gòu)成的市場組合的流動性都要好于中小板和創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的市場組合的流動性。最后，對比中小板和創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的兩個市場組合之間的流動性水平溢價，可以發(fā)現(xiàn)中小板股票構(gòu)成的市場組合的流動性要好于創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的市場組合的流動性。

市場組合間流動性差異性檢驗的原理是通過考察每一組觀察值在各個觀測點間的差異，如果這種差異的均值顯著異于零，則說明這種差異顯著存在。表3是市場組合間流動性差異性檢驗的結(jié)果。

表3表明不同市場組合的流動性水平溢價存在顯著差異。滬深兩市股票各自構(gòu)成的市場組合的流動性水平溢價的日均差值為0.1335%，進(jìn)一步證明在整個市場層面，滬市股票的流動性要優(yōu)于深市股票的流動性。而如果只考慮滬市股票與深市主板股票構(gòu)成的市場組合的差異，則發(fā)現(xiàn)兩個組合之間的流動性水平溢價差值僅為0.0328%，結(jié)合Type2-Type1以及Type3-Type1，可知滬深兩市股票各自構(gòu)成的市場組合流動性的差異主要來源于中小板和創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的市場組合與滬市股票構(gòu)成的市場組合之間的差異。表3還表明，創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的市場組合的流動性要差于中小板股票構(gòu)成的市場組合的流動性。因此，滬市股票構(gòu)成的市場組合流動性最好，其次為深市主板股票構(gòu)成的市場組合，而創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的市場組合的流動性最差，該結(jié)論在使用流通市值加權(quán)方式計算市場組合流動性水平溢價時依然穩(wěn)健。

表3 市場組合之間流動性差異性檢驗結(jié)果

本文選取上證綜指和深圳成指作為滬深兩市股票市場組合的指數(shù)代表來考察市場組合流動性與市場指數(shù)的關(guān)系。由于深圳成指在2015年5月20日擴(kuò)容之前的編制過程中只選擇了40支大公司股票作為指數(shù)的計算樣本，使得該指數(shù)在樣本期間大部分時間內(nèi)缺乏對深市大量中小企業(yè)、信息技術(shù)行業(yè)公司股票的代表性，因此本文僅考慮2015年5月20日以后深市股票市場組合流動性與深圳成指關(guān)系，而對滬市股票市場組合流動性與上證綜指關(guān)系的考察則貫穿整個樣本期間，即2000年1月4日至2016年7月29日。

表4是市場組合的流動性水平溢價與上證綜指和深圳成指指數(shù)的相關(guān)系數(shù)表?？梢钥吹剑诟鱾€時間段，市場組合流動性水平溢價與市場指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)都小于0。流動性水平溢價越高意味著流動性越差，因此市場組合的流動性與市場行情整體上呈正向變動關(guān)系。表4還給出了以流通市值加權(quán)方式計算的市場組合流動性水平溢價與市場指數(shù)的相關(guān)系數(shù)?？偠灾?，市場組合的流動性與市場行情的正向變動關(guān)系是穩(wěn)健的，并不會隨著市場牛熊轉(zhuǎn)變、市場組合流動性水平溢價的計算方式而發(fā)生明顯改變。

表4 市場組合流動性水平溢價與市場指數(shù)相關(guān)系數(shù)表

2．4 投資組合流動性分析

Liu（2013）[8]指出，公司規(guī)模是股票流動性的重要影響因素，公司規(guī)模越大，其股票流動性越好。一方面，公司規(guī)模越大的股票，意味著投資者尋找交易對象所花的時間就越少；另一方面，規(guī)模大的公司受到媒體關(guān)注的力度大，信息不對稱程度低。Acharya等（2013）[4]發(fā)現(xiàn)BM值和股票流動性也存在著密切的聯(lián)系，BM值越大的公司，其股票的流動性越好。此外，通常認(rèn)為換手率越高的股票，其流動性越好，預(yù)期收益率越低。但也有學(xué)者認(rèn)為，中國股市換手率與橫截面股票收益之間的負(fù)向關(guān)系并不能完全用流動性溢價理論來解釋[9]。因此，本文考察基于這些指標(biāo)構(gòu)建的投資組合的流動性水平溢價是否存在顯著差異。表5是投資組合流動性水平溢價的統(tǒng)計結(jié)果。PanelA是基于公司規(guī)模分組；PanalB是基于公司成長性分組；Panelc是基于換手率分組。

表5 投資組合的流動性水平溢價

Panel A中的Group1至Group10分別表示公司規(guī)模從小到大的組合，Group1-10表示賣出規(guī)模最小組合并同時買入規(guī)模最大組合的投資策略。結(jié)果表明，投資組合的流動性水平溢價會隨著公司規(guī)模的增大而減小，賣出小公司股票同時買入大公司股票的投資策略可以顯著降改善投資組合的流動性，這個結(jié)果與Goyenko等（2009）[2]的研究結(jié)論一致。Panel B中的Group1至Group10分別表示BM值從小到大的組合，Group1-10表示賣出成長性最高組合并買入成長性最低組合的投資策略?？梢钥闯?，隨著BM值的不斷增大，投資組合的流動性水平溢價從0.5498%降低到了0.2567%，賣出成長性高的股票并買入成長性低的股票的投資策略可以顯著減少流動性水平溢價約0.2931%，從而提高投資組合的流動性，這個結(jié)論也與張玉龍和李怡宗（2013）[6]實證結(jié)果相同。Panel C中的Group1至Group10分別表示換手率從小到大的組合，Group1-10則為賣出換手率最小組合并買入換手率最大組合的投資策略?？梢婋S著換手率的不斷增大，投資組合的流動性水平溢價并沒有一直下降，而是呈“先下降，再上升”的U型結(jié)構(gòu)，對應(yīng)著流動性呈倒U型結(jié)構(gòu)。這說明換手率并不能完全描述投資組合的流動性。事實上，中國股市上大公司股票的換手率較低，卻具有較好的流動性。

3 流動性水平溢價指標(biāo)適用性分析

通過將個體流動性和市場流動性同時應(yīng)用于CAPM模型的分析框架，Acharya 和 Pedersen（2005）[3]提出了LA-CAPM模型。模型（8）和換型（9）是LA-CAPM模型的兩種實證形式：

表6 模型（8）和模型（9）的回歸結(jié)果

Panel A是使用流動性水平溢價指標(biāo)構(gòu)造相關(guān)變量的回歸結(jié)果。從Panel A可以看到，β2、β3和c分別在1%、10%和5%的水平上顯著（Model 4），調(diào)整后的R-Square為0.339，這個結(jié)果與孔東明（2006）[10]采用Amihud流動性指標(biāo)所發(fā)現(xiàn)的結(jié)果一致，說明流動性是中國股票市場的一個重要定價因素。此外，在Model 1和Model 2中，βnet分別在10%和5%水平下顯著，說明雖然β1和β4各自不顯著，但與β2構(gòu)成的“凈β”卻能解釋股票預(yù)期收益率，這與Acharya和Pedersen（2005）[3]運(yùn)用美國市場數(shù)據(jù)得到的結(jié)果相同。Panel B是以Amihud流動性指標(biāo)構(gòu)造相關(guān)變量的回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，除了β2和βnet在10%的水平上顯著外，其余系數(shù)都不顯著，顯然，運(yùn)用流動性溢價指標(biāo)的LA-CAPM模型表現(xiàn)更好。

Liu（2006）[11]發(fā)現(xiàn)，如果在每個月初根據(jù)個體股票在形成期的平均流動性進(jìn)行排序后分組，流動性最差的組合在考察期內(nèi)的平均收益會比流動性最好的組合高0.180%～0.846%，股票市場存在流動性溢價現(xiàn)象，且這個現(xiàn)象能夠被加入了流動性因子LIQ的CAPM模型所解釋。本文使用流動性水平溢價作為分組依據(jù)構(gòu)造流動性因子LIQ，來考察模型的解釋能力。表7是對模型（10）的回歸結(jié)果。

表7 加入流動性因子的CAPM模型回歸結(jié)果

Panel A中，Model 4是傳統(tǒng)CAPM模型的回歸結(jié)果?？梢钥吹溅?在1%的水平上顯著不為零，說明中國股市存在市場風(fēng)險以外的風(fēng)險因子，CAPM模型是無效的[12]。Model 1是加入了流動性因子后的CAPM模型的回歸結(jié)果，可以看到α?不再顯著異于零，表明加入流動性因子的CAPM模型能夠解釋中國股市收益率。Model 2和Model 3是分別以Amivest指標(biāo)和Amihud指標(biāo)構(gòu)建流動性因子的回歸結(jié)果，Model 5是將以上三個流動性因子求算術(shù)平均后的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)三個模型的α?也都不顯著異于零。橫向?qū)Ρ萂odel 1至Model 3的AdjRsq可以發(fā)現(xiàn)，Model 1的解釋能力最強(qiáng)。Panel B是通過Bootstrap方法對各個模型重復(fù)1000次的回歸結(jié)果。作為穩(wěn)健性檢驗，Panel B顯示各個模型的回歸系數(shù)以及系數(shù)的顯著性水平都沒有發(fā)生明顯變化，Panel A中的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

4 結(jié)論

通過以上分析，本文可以得出以下結(jié)論：（1）股票個體的流動性雖然具有不同的個體特征，但呈共同變化的趨勢。股票個體流動性水平溢價的高低與股票市場行情的表現(xiàn)相反，當(dāng)市場行情好的時候，股票個體流動性較好。（2）市場組合的流動性水平溢價與市場指數(shù)總體上呈反向變動關(guān)系，且不同市場組合之間的流動性具有顯著差異。滬市股票構(gòu)成的市場組合流動性最好，創(chuàng)業(yè)板股票構(gòu)成的市場組合流動性最差。（3）不同的投資組合中，規(guī)模大、價值型公司股票構(gòu)成的投資組合流動性要優(yōu)于規(guī)模小、成長型公司股票構(gòu)成的投資組合。而隨著換手率的增加，投資組合的流動性呈先上升再下降的倒U型結(jié)構(gòu)。（4）流動性是中國股市的一個重要定價因子，且本文構(gòu)建的流動性水平溢價指標(biāo)是穩(wěn)健可靠的。

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（責(zé)任編輯/劉柳青）

F830.91

A

1002-6487（2017）19-0161-05

國家社會科學(xué)基金資助項目（11BGL030）；國家自然科學(xué)基金面上項目（71671191）

胡小龍（1988—），男，四川德陽人，博士研究生，研究方向：資本市場。

姚益龍（1961—），男，江西九江人，博士，教授，研究方向：資本市場。