（应用数学专业论文）流动性与资产定价：一种新的流动性指标及实证研究.pdf

摘要 摘要 本文指出资产定价除了包括f a m a - f r e n c h 三要素外，还应加上流动性和私有 信息。由于流动性的复杂性，现有的流动性指标主要集中于体现表示流动性的一 方面特性，而本文构造了一个新的流动性指标l m x ，这个指标体现了流动性的 多方面特性，特别强调交易速度。这个新的流动性指标与通常使用的买卖价差、 换手率和r e t u r n - t o - v o l u m e ( r t o v ) 高度相关，但是本质上新的指标和现有的指 标是不同的。 本文用这个的新指标证明了股市存在显著的流动性溢价，而c a p m 和 f a m a - f r e n c h 三要素不能体现流动性溢价，并指出流动性风险是资产定价的重要 因素。用二要素( 市场和流动性) 模型很好地解释横截面的股票收益问题。对二 要素模型和c a p m 进行比较，发现二要素模型能解释f a m a f r e n c h 三要素无法 说明的b o o k t o m a r k e t ( b i v ) 效应 关键词：流动性指标( l m x ) ；交易速度；流动性溢价；流动性要素 a b s t r a c t i v a b s t r a c t 眦p a p e ri n d i c a t e st h a tt h ea s s e tp r i c i n g m o d e li n c l u d en o to n l yt h ef a m a = f r e n c h t h r e e - f a c t o rb u ta l s ol i q u l d i t ya n dp r i v a t ei n f o r m a t i o n s i n c el i q u i d i t y i s m u l t i d i m e n s i o n a l ，e x i s t i n g 加以坶蝴t y p i c a l l yf o c u so n o i l ed i m e n s i o no fl i q u i d i t y a n e wl i q u i d i t y 玎n 凋s 峨l m xw uc o n s t r u c t e di nt h i np a p e r t h i sm e a s u 托c a p t u r e s m u l t i p l ed i m e n s i o n so fl i q u i d i t y , w i t hp a r t i c u l a re m p h a s i s 0 1 1t r a d i n gs p e e d t h en e q t l i q u i d i t ym e a s u l i sh i g m yc o r r e l a t e dw i t ht h ec o m m o n l yu s e db i d - a s ks p r e a d , 臼l 玎叫憎a n dr e t u r n - t o - v o l u m em c a s u r o s h o w e v 甑, t h en e wl i q u i d i t ym 饿l s u l e i s m a t e r i a l l yd i f f e r e n tf r o me x i s t i n gm e a s u r 姻 u s i n gan e wm e a s u r eo fl i q u i d i t y , t h i sp a p e rd o c u m e n t sas i g n i f i c a n tl i q u i d i t y p r e m i u mi nt h es t o c km a r k e t n e i t h e rt h ec a p i t a la s s e tp r i c em o d e l ( c a p dn o rt h e f a m a f r e n c ht h r e e - f a c t o rm o d e lc a na c c o u n tf o rt h el i q u i d i t yp r e n f i m t h i sp a p e r s h o w st h a tl i q u i d i t yr i s ki sp r i c o da n dl i q u i d i t yr i s ki si m p o r t a n tf o ra s s e tp r i c i n g t h e t w o f a c t o r ( m a r k e ta n dl i q u i d i t y ) m o d e lw e l le x p l a i n st h ec r o s s - s e c t i o no fs t o c k r e t u r n s i np a r t i c u l a r , t h et w o - f a c m rm o d e la c c o u n t sf o r 也eb o o k t o - m a r k e te f f e c t b u t t h ef a m a - f r e n c ht h r e e - f a c t o rm o d e lf a i l st oe x p l a i nt h eb o o k - t o - m a r k e te f f e c t k e yw o r d s ：l i q u i d i t ym e a s u r e ( l m z ) ；t r a d es p e e d ：l i q u i d i t yp r e m i u m ： l i q u i d i t yf a c t o r 厦门大学学位论文原臼性声明 兹呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立完成的研究成果。 本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究威果，均在文中以明 确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。 声明人( 签名) ： 年月 参凉 日 厦门大学学位论文著作权使用声明 本人完全了解厦门大学有关保留、使用学位论文的规定。厦门大 学有权保留并向国家主管部门或其指定机构送交论文的纸质版和电 子版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学 校图书馆被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索， 有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在解密后适 用本规定。 本学位论文属于 1 保密( ) ，在年解密后适用本授权书。 2 不保密( ) ( 请在以上相应括号内打“ ) 作者签名： 导师签名： 年 年 月 月 日 日 豫p 一磅1 料哞 流动性与资产定价 第一章引言 市场微观结构理论主要研究的就是市场中的交易机制如何影响交易价格的 形成该理论提供了很多有关价格是如何有效形成的模型以及波动性的模型，而 这些正是传统的资产定价研究所关注的核心问题。不同的交易机制会产生不同的 价格形成方式，市场会产生不同的流动性程度，这样势必会影响资产的定价过程 证券的收益可能会受到市场交易流动性的影响在不同研究中也被多次提及 到。a m i h u d 和m e n d e l s o n ( 1 9 8 6 ) 用最直接的研究结果证明资产的流动必性也 应该被定价，他们认为投资者在实现其收益最大化时会考虑交易成本，即资产的 流动性，而衡量流动性最简单的指标是买卖价差( b i d - a s ks p r e a d ) ，因此在市场 匀衡的时候，交易者会对买卖价差较大的证券要求较高的收益。a m i h u d 和 m e n d e l s o n ( 1 9 8 6 ，1 9 8 9 ) 以及e l e s w a r a p u ( 1 9 9 7 ) 的实证研究结果证实了上述 的流动性假说。b r e n n a n 和s u b r a h m a n y a m ( 1 9 9 6 ) ，a m i h u d 、m e n d e l s o n 和 l a u t e r b a c h ( 1 9 9 7 ) ，b r e n n a n 、c h o r d i a 和s u b r a h m a n y a m ( 1 9 9 8 ) ，d a t a r 、n a i k 和r a d c li f f e ( 1 9 9 8 ) ，a m i h u d ( 2 0 0 0 ) ，a c h a r y a 和p e d e r s o n ( 2 0 0 3 ) 以及f c k b o 和n o r l i ( 2 0 0 5 ) 等分别使用不同衡量流动性的指标进行了实证研究，也都证实了 存在流动性假说。但是其他学者的研究认为市场没有对流动性进行定价，如 e l e s w a r a p u 和r e i n g a n u m ( 1 9 9 3 ) ，c h e n 和k a n ( 1 9 9 6 ) ，以及c h a l m e r s 和 k a d l e c ( 1 9 9 8 ) 等。当然这些不同的结论可能仅仅是由于交易成本很小，当人们用 交易成本来衡量流动性时会发现这些测量流动性的指标变得很敏感，所以研究都 从影响资产定价众多因素中来挖掘流动性效用不是一件很容易的事情。 当然影响资产定价还有一个重要的因素是信息。而在市场微观结构理论中， 其中一个主要的研究领域是在不同交易制度下信息是如何进入证券价格。这样我 们可以运用该理论中的模型来分析私有信息是如何影响资产定价的。传统的资产 定价理论假设投资者的信息是对称，但是在现实的证券市场上存在着很多内幕交 易，这样必然使得投资者所拥有的私有信息是影响资产定价的一个重要因素。 e a s l e y 和0 h a r a ( 2 0 0 0 ) 提出了一个不同投资者具有不同理性预期的均衡模型， 在这个模型中，如果市场处在均衡状态，那么未知情交易者会对那些可能具有较 高私有信息的证券要求更高的投资回报，结果导致在横截面上不同证券具有不同 流动性与资产定价 2 的投资回报。w a n g ( 1 9 9 3 ) 提出一个跨期的资产定价模型：在这个模型中，由于知 情交易者的存在而引发了逆向选择问题，即未知情交易者在交易的时候需要获得 更高的溢价来补偿与知情交易者交易的可能。但是由于与知情交易者的交易会使 更多的信息进入到证券价格中来，反而降低了证券价格的不确定性这两个效果 是相反的，因此总的结果是信息对证券价格影响的程度在横截面上是不确定的。 j o n e s 和s l e z a k ( 1 9 9 9 ) 也提出了一个由于信息不对称影响证券收益的模型他们 认为由于对信息理解的分歧和证券的流动性会部分地影响投资者的投资组合，从 而影响到资产定价。这些理论模型都认为信息的不对称会影响资产的定价。市场 微观结构理论提供了几个衡量知情交易者拥有私有信息程度的指标，如 k y l e ( 1 9 8 5 ) 中的k y l ea 指标以及e a s l e y 、k i e l e r 和0 h a r a ( 1 9 9 7 b ) 中p i n ( t h e p r o b a b i l i t yo fi n f o r m a t i o n - b a s e dt r a d e ) 指标g l o s t e n 和h a r r i s ( 1 9 9 8 ) ， h a s b r o u c k ( 1 9 9 1 ) ，f o s t e r 和y i s w a n a t h a n ( 1 9 9 3 ) ，b r e n n a n 和s u b r a h m a n y a m ( 1 9 9 6 ) 以及a m i h u d ( 2 0 0 0 ) 运用k y l e 允指标进行了实证研究，其中b r e n n a n 和 s u b r a h m a n y a m ( 1 9 9 6 ) 以及a m i h u d ( 2 0 0 0 ) 通过对交易数据和行情数据的研究发现 具有高k y l e 五指标的证券对未知情交易者缺乏吸引力；而e a s l e y 、k i e f e r 和 0 h a r a ( 1 9 9 6 ，1 9 9 7 a b ) ，e a s l e y 、k i e f e r 、0 t i a r a 和p a p e r m a n ( 1 9 9 6 ) 以及 e a s l e y 、h v i d k j a e r 和0 h a r a ( 2 0 0 2 ) 运用p i n 指标进行了实证研究，其中e a s l e y 、 h v i d k j a e r 和0 h a r a ( 2 0 0 2 ) 先运用市场微观结构理论中的模型估计出了从1 9 8 3 年到1 9 9 8 年里n y s e 中每只证券的p i n ，他们将这个信息标量p i n 加入到 f a m a - f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 的资产定价模型中，发现具有较高p i n 的证券会要求更高的 收益，如果两只证券的p i n 相差1 0 将会导致这两只证券收益每年相差2 5 。 这些理论模型和实证结果证明了在长期内资产的流动性和投资者信息的不 对称会显著地影响资产定价，因此我们可以有理由从市场微观结构理论来分析和 研究我国证券交易市场中资产的定价问题。 本文认为资产定价除了包括f a m a - f r e n c h 三要素外，还应该包括市场、流动 性和信息三要素。 流动性一般是定义为以低成本及少的价格影响快速进行大量交易，通常从四 方面来描述流动性：交易数量、交易速度、交易成本和价格影响。近1 0 几年， 许多学者研究了流动性在解释横截面的资产收益问题的重要性，相关实证研究已 流动性与资产定价 3 经使用了许多流动性的指标。近几年来，国内学者开始关注这一研究领域，并且 取得了丰富的实证研究结果。其中最早对流动性与资产定价关系进行研究的是王 春峰、韩冬和蒋祥林( 2 0 0 2 ) ，他们使用a m i h u d ( 2 0 0 2 ) 的非流动性指标i l l i q 分 别在横截面和时问序列上检验上海股市流动性与收益的关系，结果表明在横截 面上，当排除政策影响后，i l l i q 与股票收益显著正相关，否则两者没有任何显 著关系，在时间序列上也是类似的结果，他们得出如下结论：在中国股票市场， 流动性与股票收益的负相关关系受政策影响较大，a p - - l l ! 预期非流动性对股票超 额收益的影响占绝对的主导地位。吴文锋、芮萌、陈工孟( 2 0 0 3 ) 采用1 9 9 3 年6 月到2 0 0 1 年1 2 月的数据，使用非流动性指标i l l i q ，检验了中国股市的“风险 补偿”和。非流动性补偿 假设，发现“风险补偿”假设不成立，相反，结果支 持“非流动性补偿一假设。李一红、吴世农( 2 0 0 3 ) 采用换手率和非流动性指标 i l l i q ，对上海股市的流动性与预期收益的关系进行了实证研究，得出了我国 股市的流动性与预期收益的关系受流动性度量、市场态势、政策或重大事件和估 计的数据构造的影响屈文洲和吴世农( 2 0 0 2 ) 中国股市市场微观结构的特征 分析一买卖报价价差模式及影响因素的实证研究、孙培源和施东晖( 2 0 0 2 ) 运用高频数据分析买卖价差的日内特征、变动模式和影响因素；靳云汇和杨文 ( 2 0 0 2 ) 分析股价和收益率波动程度等因素对上海股市流动性指标( 宽度和深度) 的影响；刘海龙等( 2 0 0 2 ) 研究b 股向境内投资者开放前后股市流动性发生的 变化；杨朝军等( 2 0 0 3 ) 利用高频交易数据估计上海股市信息不对称的程度并分 析股市报价深度的日内变化特征。苏冬蔚、麦元勋( 2 0 0 4 ) 通过检验交易频率零假 设和交易成本备择假设，发现我国股市存在显著的流动性溢价，换手率、交易成 本高且流动性差的资产具有较高的预期收益。张维、梁朝晖( 2 0 0 4 ) 应用向量自回 归( v a r ) 方法和格兰杰因果关系检验等计量经济方法，研究了中国股票市场流 动性和收益的动态关系，研究表明：2 0 0 2 年中国股票市场出现了“非流动性溢 价”现象。 现在的流动性指标主要集中于体现表示流动性的一方面，如a m i h u da n d m e n d e l s o n 在1 9 8 6 提出的买卖价差是体现流动性的交易成本方面的指标，d a t a r e ta 1 在1 9 9 8 年提出的换手率是体现流动性的交易数量方面的指标， a m i h u d ( 2 0 0 2 ) 和p a s t o ra n ds t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 提出的价格影响是体现价格对交 流动性与资产定价 易量的反应的指标很少学者研究流动性的交易速度( t r a d i n gs p e e d ) 方面。由 于流动性的复杂性，现有的流动性指标在解释流动性风险时有局限，甚至有些指 标本身可能不够准确。虽然流动性风险在解释资产收益方面起重要作用，但很少 研究能够把流动性风险要素合并到资产定价模型中，很少文献成功解释资产收益 中的横截面变量，更少的文献提到流动性风险是否能解释各种各样的异常现象。 本文主要研究两方面的关系：l 、流动性风险与资产定价关系：2 、流动性风 险与异常现象的关系 本文第一部分：为个股提出一种新的流动性指标一前1 2 个月中换手率低于 0 1 的天数( 经过调整后的标准化的换手率) ，这个指标体现了流动性的多方面 如交易速度、交易数量、交易成本等，特别强调交易速度，即交易的连续性和在 执行指令中的潜在延迟，实证发现这个新指标与买卖价差、换手率和 r e t u r n - t o - v o l u m e ( 黜o v ) 高度相关。但在第二部分指明这个新指标已现有的指 标有本质的区别。新的流动性指标证明了低流动性的股票倾向于规模小( s i z e ) 、 低换手率、高买卖价差和高r e t u r n - t o - v o l u m e ( r 协v ) ，与直觉一致。新的流动 性指标能预测一年或者几年以后的收益。它能解释流动性存在溢价现象。而c a p m 模型和f a m a - f r e n c h 三要素模型不能解释流动性溢价问题。 为什么会产生流动性溢价? 什么导致股市缺乏流动性? 虽然近十几年流动 性的重要性已经成为研究的主题，而流动风险却是一个较新的领域。最近研究的 发展表明，在解释资产定价时，流动风险正在起着重要作用。l u s t i g 在2 0 0 1 年 提到清偿债务能力的限制产生了流动性风险。在l u s t i g 的模型中，投资者要求 获得股票的较高收益来补偿因商业周期带来的相关流动性风险。h o l m s t r o ma n d t i r o l e 在2 0 0 1 年提出了基于流动性的资产定价模型，并指出债券预期收益与其 对总计的流动性( a g g r e g a t el i q u i d i t y ) 的敏感程度有关。p a s t o ra n d s t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 认为当总计的流动性较低时，任何投资者当他具有某种杠杆作 用形式和面对清偿债务能力的限制时，如果持有的资产难以出售，那么他们需要 获得更高的预期收益。他们发现对总计的流动性有较高敏感性的股票比那些低敏 感性的会产生更高的收益，并认为对资产定价而言，市场整体流动性 ( m a r k e t - w i d e1 i q u i d i t y ) 是一个重要的状态变量。本文中我介绍一种新的流 动性指标特别强调指令执行的难度。 流动性与资产定价 s 我们要考虑影响股票流动性的因素，正如p a s t o ra n ds t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 所 评述，完整的经济理论需要有正式的模型。已经有许多文献研究流动性，并得出 一些结论。首先，当经济处于或即将处于不景气时，流动性成为一个相关的话题。 从资产分配的角度看，如果风险厌恶者预期到经济即将萧条，那么他们更喜欢投 资低风险、高流动性的资产，这与h i c k s ( 1 9 7 6 ) 提出的“流动性嗜好一( 1 i q u i d i t y p r e f e r e n c e ) 观点相一致。投资者持有金融资产不仅为了获得收益，而且为了在 经济条件发生变化时能快速做出调节c h o r d i ae ta 1 ( 2 0 0 5 ) 认为股票市场流动 性与财政政策相关，流动性的波动遍及整个股票和债券市场。其次，信息不对称 会产生非流动性。如果市场上存在具有私有信息的内部交易者，而未知情者知道 这一点，那么未知情的投资者将选择不交易，因此将限制流动。出现极端时，市 场可能会崩溃。e a s l e ye ta 1 ( 2 0 0 4 ) 研究的私有信息溢价可能与流动性溢价有 关。第三，公司或企业本身因素也会导致非流动性( 流动性) 。其他条件都一样 的情况下，没有投资者会喜欢持有一家快倒闭或者经营管理差的公司的股票。处 于危难中的公司对投资者没有吸引力，因此流动性较低。其实，小规模、高 b o o k - t o - m a r k e t ( b m ) 的股票的流动性较低。与f a m a - f r e n c h 三要素中的s i z e 和b i m 相比，流动性要素更能直接体现危难风险 本文第二部分：p a s t o ra n ds t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 认为流动性是资产定价的一个 重要的状态变量，d a n i e la n dt it m a n ( 1 9 9 7 ) 指出了f a m a - f r e n c h 三要素模型 在描述横截面的资产收益时有很大的局限性，0 h a r a 在2 0 0 3 年提出流动性的交 易成本和风险定价需要被纳入到资产定价模型中，因此我提出增加两要素包括市 场和流动性的资产定价模型。我构造了流动性要素作为虚拟组合的收益，即买进 1 0 元低流动性的组合并卖掉1 0 元高流动性的组合。我发现虚拟的流动性要素与 市场具有高度的负相关，反映了它做为状态变量的本质。即当经济萧条时，导致 流动性低，投资者要求获得高的流动性溢价来补偿他们面对高流动风险 为了进一步检查虚拟的组合是怎么体现潜在的流动性风险要素，又构造了市场整 体流动性( m a r k e t - w i d el i q u i d i t y ) 指标，并估计在市场流动性方面的革新。 合计的流动性指标能描述市场的流动性的情况，表明具有显著低流动性的是那些 有明显经济和金融事件的时期。新的合计的流动性指标与其他市场整体流动性指 标高度相关，如与基于价格影响和基于换手率的市场流动性指标高度相关。虚拟 流动性与资产定价 6 的流动性要素与市场流动性的革新显著相关用g m m 方法估计流动性风险溢价， 进一步证实了在资产定价中流动性是一个重要的风险定价来源。 本文第三部分：探讨流动性风险在解释各种定价异常现象的重要作用， p a s t o ra n ds t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 认为这个问题是将来研究的方向本文提出的两要 素模型成功地解释这些异常现象，特别是描述了c a p m 和f a m a - f r e n c h 三要素不 能体现的流动性溢价，而f a m a - f r e n c h 三要素在解释异常现象时能力有限，而且 f a m a - f r e n c h 三要素不能解释b o o k - t o - m a r k e t 效应，虽然它本身包括 b o o k - t o - m a r k e t 要素，本文提出的推广的c a p m 模型为研究风险与收益提供了范 例。 本文剩余部分如下：第二部分讨论流动性指标的构造；第三部分是对数据的 处理；第四部分是对流动溢价的研究；第五部分是流动要素的构造和证实，并测 试二要素模型的性能：最后一部分是得出相关结论。 流动性与资产定价 7 第二章流动性指标 定义股票的流动性指标： l m x ：r 前x 个月中换手率低于o 1 的交易天数+ 旦熊堕全旦盟墨季垫三型1 坐 妒 j f ( 1 ) 其中：是使得o 旦熊生竺旦堕篁季垫至室盟壁型 l 的值； 妒 t 是前x 个月的交易日的总和； l m l = i l l 整换手率后的前2 1 个交易日中换手率低于0 1 的交易天数； l m l 2 = 调整换手率后的前2 5 2 个交易日中换手率低于0 1 的交易天数： 给定了调整后的换手率，对于换手率低于0 1 的交易天数相同的两支股票 也能区别：具有高换手率的股票流动性更高因此，在对股票按换手率低于0 1 的交易天数进行分类时，调整后的换手率扮演着重要角色由于每个月的交易天 数从1 5 变化到2 3 天，因此乘以坐来标准化每个月的交易天数为2 1 天。用每 f 天的交易数据，本文为每个个股构造了在每个月末的流动性指标l e x 在实证 分析中，主要采用l m l 2 作为流动性指标来计算。 公式( 1 ) 中的l m x 体现了流动性的多方面要素，特别强调交易速度( 这是 被现有研究所忽略的) 。 首先，前x 个月中换手率低于0 1 的交易天数体现了交易的连续性及在执 行一个指令时潜在的延迟和困难。也就是说，在股市中低换手率的交易代表着它 的非流动性程度。低换手率的交易越频繁，其流动性越差。在极低的换手率的极 端情况下，这个指标能体现“锁定风险一( l o c k - i nr i s k ) ，更为危险的是资产卖不 出去。“锁定风险 这个概念类似于g a l l m c y c re ta 1 ( 2 0 0 4 ) 的流动风险，是指投资 者面对的交易期不确定，因此，本文的流动性指标和直觉一致，即投资者害怕持 有股票，因为他们可能面对“锁定风险”。于是，如果投资者持有的股票被锁定 的可能性高，就要求获得更高的预期收益。实证表明锁定风险是产生流动性溢价 的最显著因素。当然，可能有一种情况是有些投资者没有清偿债务能力的限制， 流动性与资产定价3 因此他们长期持有股票，如果是这种情况，新的流动性指标就低估了流动性溢价 但是，p e r e i r aa n dz h a n g ( 2 0 0 4 ) 发现投资者清偿债务能力程度的不确定性实质上 是增加了流动性溢价，这表明流动性与长期投资者有关 其次，调整后的换手率使新的流动性指标在一定程度上能体现交易数量从 流动性指标的构造中把股票按l m r 组合分成两类，一类是按前x 个月中换手 率低子o 1 的交易天数分类，体现速度方面；另一类是按换手率分类，体现数 量方面特别地，对于换手率低于0 1 的交易天数相同的股票，高换手率代表 高流动性。 第三，新的流动性指标反映了流动性的交易成本这要素，流动性越大的股票， 投资者的交易成本越小。l e s m o n de ta 1 0 9 9 9 ) 模型中交易成本是基于零收益天数 的频率来计算的在此模型中，如果交易成本是很高，而值得交易的信息表明收 益没有超过交易成本，就会产生零收益或没有交易。此模型的实证表明零收益的 总天数是交易成本的一种很好的代理。假设零收益和低换手率之间有着密切联 系，那么新的流动性指标在某种程度上就能体现流动性的交易成本要素 实证表明新的流动性指标与买卖价差、换手率高度相关，证实了新的流动性 指标能体现流动性的多方面特性，也与a m i h u d ( 2 0 0 2 ) 提出的体现流动性的价格 影响方面特性的r v ( r e t u m - t o v o l u m e ) 指标高度相关，但是新的流动性指标实际 上与现有的指标是不一样。从三个方面来论述他们的区别。首先：考虑a m i h u da n d m e n d e l s o n ( 1 9 8 6 ) 的流动性指标是年初和年末相对价差的平均值，假设有两种股 a 和b ，有相同的平均相对价差，但是整年a 股换手率低于0 1 的交易天数是 2 0 天而b 股换手率低于0 1 的交易天数是1 9 0 天，显然我们知道b 股比a 股的 流动性差，用新的流动性指标可得出些结果；其次：后面的分析，把股票按流动 性指标m 扛分成十个等级，发现如果只考虑换手率低于0 1 的交易天数而忽略 换手率也是偏面的；第三：假设流动性溢价很大程度上是由不经常交易的股票引 起的，这些股票具有高的“锁定风险，说明新流动性指标与a m i h u d ( 2 0 0 2 ) 和 p a s t o ra n ds t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 提出的流动性指标是有区别的。因为a m i h u d ( 2 0 0 2 ) 和 p a s t o ra n ds t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 的指标是通过扣除流动中缺乏交易效应的部分而构造 成的。特别地，a m i h u d ( 2 0 0 2 ) 中的流动性指标r t o v ( r e t u r n t o - v o l u m er a t i o ) 是定 义为每天绝对收益与每天美元交易平均值的比率，当股票在一个特殊的交易日里 流动性与资产定价 9 其交易量极少时，则r t o v 的计算就不准确了而实证表明f a m a - f r e n c h 三要素 能解释r t o v 效应，但是在近1 0 年r t o v 对股票收益没有预期能力p a s t o ra n d s t a m b a u g h ( 2 0 0 3 ) 的流动性指标是用o l s 方法来估计其系数的，数据来自于最小 间隔是1 6 天如果一个股票在一个月内没有交易或换手率低于o 1 的交易天数 少于1 6 天，那么计算将不准确这可能是为什么他们的流动性指标对于个股市 场情况不精确的原因。 流动性与资产定价1 0 第三章数据处理及研究设计 数据包括上证交易所和深圳交易所从1 9 9 5 到2 0 0 5 年的所有普通股。对新流 动性指标进行全面的检验，为了证明新的流动性指标的相关效用，本文也计算并 检验换手率，r t o v ( r e t u r n - t o - v o l u m er a t i o ) 和买卖价差，因为这些指标都体现流 动性的不同特征。 定义t o l 2 ( t u m o v 盯m e 缝l s u r e ) ：前1 2 个月每天换手率的平均值；t 0 1 2 与d a t a r c ta 1 0 9 9 8 ) a n dl e ea n ds w a m i a a t h a n ( 2 0 0 0 ) 使用的指标类似。 定义r t o v l 2 ( t h et u r n - t o - v o l u m em e a s u r e ) 与a m i h u d ( 2 0 0 2 ) 的指标类似，前 1 2 个月在某一特定的交易日的绝对收益与当天的美元交易量的比值的平均值， r t o v l 2 的计算不包含每天零交易量。 定义b a l 2 ( t h eb i d - a s ks p r e a dm e a s u r e ) ：前1 2 个月每天相对买卖价差的平均 值。b a l 2 与a m i h u da n dm e n d e l s o n ( 1 9 8 6 ) 使用的指标类似。 对m y ( m a r k e tv a l u e ) ，b m ( b o o k - t o - m a r k e t ) ，t 0 1 2 ( ) ，r t o v l 2 ( m ) ，l m l 2 ， b a l 2 ( b i d - a s k 价差) 六个指标进行统计分析比较： 表格h p a n e la ：数据来自上证交易所( 1 9 9 5 。2 0 0 5 ) m v b m t 0 1 2 ( )r t o v l 2 ( m ) l m l 2 c o r r e l a t i o n ： b m0 4 6 3l t o l 2o 1 5 40 1 5 3l r t o v l20 9 2 80 4 3 2 0 4 0 6l l m l20 3 6 8 0 3 5 60 6 2 90 6 0 1l c o r r e l a t i o n ： b m0 4 8 21 t 0 1 20 3 2 90 3 0 5l r t o v l 20 8 6 50 4 1 30 5 3 3 b a l 2- 0 8 9 60 4 0 9- 0 5 1 5 l m l 20 4 190 31 10 7 4 5 1 0 9 5 6 o 7 5 7 l 0 6 8 0 漉动性与资产定价 得出相关结论：新流动性指标与换手率高度负相关，很好地体现流动性的交 易数量方面特征；与s i z e ( 规模) 存在负相关，说明小公司流动性差，s i z e 可以 作为流动性代理；l m l 2 与b m 正相关，这与预期的一致；新流动性指标l m l 2 与r t o v l 2 高度正相关，说嬲在某种程度上能体现流动性的价格影响方面的特征； r t o v l 2 与m v 高度负相关，说明f a m a - f r c n c h 三要素包含r e t u r n - t o - v o l u m e 效应， 但r t o v l 2 无法正确预测近十年的收益，这与s i z e 效应消失相一致。深圳交易所 统计有类似的结论：新的流动性指标l m l 2 与b a l 2 ( 相对买卖价差) 高度正相 关。这表明新的流动性指标能体现流动性的交易成本方瓶的特征，与e a s l e yc ta 1 在1 9 9 6 年提出的交易量少的股票比交易量大的股票的买卖价差更大的观点相一 致；m v ( s i z e ) 与b a l 2 高度负相关，说明规模小的股票进行交易需要更多的成 本； r t o v l 2 和b a l 2 都与s i z e ( m v ) 具有高度的负相关，而r t o v l 2 与b a l 2 高 度正相关；t 0 1 2 与b a l 2 负相关，但比新的流动性指标与t 0 1 2 与b a l 2 的相 关性低，说明换手率和买卖价差体现流动性的不同方面的特征，而新的流动性指 标同时具有换手率和买卖价差这种两指标的一些独特的特征。 基本的研究设计包括按一个重要的变量，把股票分成从b 到s 十个等级的组 合。组合b 解释为买方组合( b u y - s i d e ) ，具有最高的l m l 2 或b m 和最低的m v 组合；组合s 解释为卖方组合，具有最低的l m l 2 或b m 和最高的m v 组。特 别地每个月初把股票按持有期长短分类( n _ l ，6 ，1 2 , 2 4 ) 。为了便于控制变量，主要 对持有期为1 2 个月的股票进行分析( h p l 2 m ) 。用l i ua n ds t r o n g ( 2 0 0 6 ) 的方法来 计算说明持有期( h o l d i n g - p e r i o d ) 组合的收益，可以避免出现b l u m ea n d s t a m b a u g h ( 1 9 8 3 ) 论证的买卖价差的偏差现象。 流动性与资产定价 1 2 第四章流动性溢价的实证 本章分两部分来完成：第一部分是测试流动性溢价。先把股票按新的流动性 指标进行分类组合，如果具有最小流动性的组合的收益一致地超过具有最大流动 性的组合的收益，那么证明存在流动性溢价第二部分检验结果的平稳性 ( r o b u s t n e s s ) 。主要是用子样本分析、风险调整和季节性与子阶段分析来测试。 4 1 按i _ m x 分成十个等级的组合的性能和特性 分成十个等级( s 、d 2 、d 3 、d 4 、d 9 、b ) ，其中s 是具有最大的流 动性的等级，b 是具有最小的流动性的等级，分别从l m i 、l m 6 、l m l 2 三方面 进行研究。 表格2 ；数据来自上证交易所( 1 9 9 s 1 2 0 0 5 1 2 ) 所有普通股 sd 2d 3d 4d 5d 6d 7d 8d 9bb s 按l m l 分类的组合性能： h p l m ( ) i 0 9 71 3 9 11 3 4 21 2 5 61 3 8 51 3 1 81 2 6 61 0 6 8l 。0 2 3 1 3 0 80 2 1 1 ( 4 1 2 ) ( 4 3 6 ) ( 5 0 2 ) ( 5 1 2 ) ( 4 9 1 ) ( 5 1 2 ) ( 4 s 1 ) ( 4 5 2 ) ( 4 9 3 ) ( 4 s s ) ( 1 0 5 ) h p 6 m ( ) 0 8 6 11 1 4 21 1 9 81 2 5 31 2 4 61 2 7 51 2 6 71 1 9 41 2 8 4 1 2 9 70 4 3 6 0 1 2 ) ( 2 9 s ) ( 3 9 9 ) ( 4 z s ) ( 5 0 6 ) ( 4 9 5 ) ( 5 z 1 ) ( 5 3 5 ) ( 5 5 1 ) ( 5 7 2 ) 0 7 s ) h p l 2 m ( 呦0 9 1 31 0 9 81 1 7 91 2 4 21 3 2 11 3 0 51 2 8 91 2 4 6 1 2 9 31 4 3 60 5 2 3 0 z 1 ) ( 3 3 5 ) ( 3 9 8 ( 4 2 5 ) ( 5 0 3 ) ( 5 1 1 ) ( 5 6 0 ) ( 5 7 z ) ( 5 7 9 ) ( 5 9 3 ) ( 4 ，3 7 ) 按l m 6 分类的组合性能： h p l m ( ) 0 ，8 1 21 5 7 31 1 9 81 2 6 31 3 5 61 3 0 9 1 2 9 51 3 5 71 4 5 5 1 6 0 70 7 9 5 ( 3 0 5 ) ( 4 1 2 ) ( 4 o s ) ( 4 s 7 ) ( 5 1 6 ) ( 5 2 3 ) ( 5 1 4 ) ( 5 1 3 ) ( 5 z t ) ( 5 6 3 ) ( 4 9 6 ) h p 6 m ( 啪0 8 0 31 1 6 21 2 1 31 2 9 51 3 0 2 1 2 7 51 2 3 71 3 0 21 3 3 9 1 5 6 40 7 6 1 ( 3 2 7 ) ( 3 5 9 ) ( 3 9 s ) ( 4 7 2 ) ( 5 0 1 ) ( 5 13 ) ( 5 5 6 ) ( 5 0 3 ) ( 4 9 9 ) ( 5 3 5 ) ( 4 s 3 ) h p l 2 m ( ) 0 8 5 91 0 8 51 1 8 91 2 5 41 2 9 11 1 8 51 1 7 61 3 5 3 1 4 1 2 1 5 7 2o 7 1 3 ( 3 z 7 ) ( 3 9 2 ) ( 4 1 7 ) ( 5 0 4 ) ( 5 z s ) ( 5 3 4 ) ( 5 0 9 ) ( 5 4 4 ) ( 5 z 7 ) ( 5 5 3 ) ( 4 9 2 ) 按l m l 2 分类的组合性能： h p l m ( ) 0 7 9 11 1 5 61 2 1 71 2 5 91 2 0 41 1 9 8 1 2 8 71 3 1 21 4 2 31 6 1 40 8 2 3 ( 3 5 s ) ( 3 9 7 ) ( 4 5 1 ) ( 4 6 2 ) ( 5 1 1 ) ( 5 0 5 ) ( 5 0 9 ( 5 2 1 ) ( 5 1 7 ) ( 5 1 3 ) ( 4 6 1 ) h p 6 m ( 哟0 7 8 21 0 9 1 1 1 5 81 2 1 91 1 8 71 1 7 5 1 2 1 8 1 2 9 51 3 9 81 5 4 50 7 6 3 流动性与资产定价1 3 ( 3 1 2 ) ( 3 8 9 ) ( 4 1 3 ) ( 4 9 0 ) ( 5 1 1 ) ( 5 5 2 ) ( 5 1 7 ) ( 5 0 9 ) ( 5 2 1 ) ( 5 3 7 ) ( 4 6 0 ) h e l 2 m ( ) 0 8 4 31 1 0 21 1 9 81 2 3 11 1 9 51 0 9 81 2 7 91 3 2 4 1 3 7 91 5 5 40 7 1 l ( 3 4 6 ) ( 3 9 8 ) ( 4 5 7 ) ( 4 8 6 ) ( 5 0 4 ) ( 5 5 3 ) ( 5 4 1 ) ( 5 2 9 ) ( 5 3 7 ) ( 5 5 2 ) ( 4 3 7 ) h e 2 4 m ( ) 0 8 5 71 0 8 91 1 6 71 2 0 51 1 9 31 0 9 6 1 1 8 81 2 7 6 1 3 5 91 4 5 80 6 0 i ( 3 3 9 ) ( 3 8 7 ) ( 4 6 7 ) ( 5 0 4 ) ( 5 3 1 ) ( 5 2 7 ) ( 5 6 3 ) ( 5 7 8 ) ( 5 4 4 ) ( 5 2 9 ) ( 3 9 8 ) 按l m l 2 分类的组合的