我国股市主板与创业板流动性与收益率相关性的差异化实证探究

我国股市主板与创业板流动性与收益率相关性的差异化实证探究一、引言1.1研究背景与意义股票市场作为资本市场的关键构成部分，对国家经济的发展和社会的稳定起着举足轻重的作用。在我国股票市场中，主板和创业板是两个重要的板块，它们分别代表着不同的企业发展阶段和市场特征。主板上市企业通常规模较大，发展较为成熟，在行业内具有较高的市场地位和稳定的盈利能力，市场稳定性与成熟度高。创业板则主要以高新技术企业为主，这些企业往往具有创新性与发展潜力，专注于新兴产业和科技创新领域，但由于处于发展初期，也相对面临更多风险，其业绩和市场表现可能更为波动。流动性和收益率是股票市场中两个至关重要的指标。流动性反映了股票市场交易的活跃程度和资产能够以合理价格快速变现的能力，是市场运行效率的重要体现。较高的流动性意味着市场参与者能够更容易地进行买卖交易，降低交易成本，提高市场的有效性。而收益率则直接关系到投资者的回报，是投资者决策的核心考量因素之一，它反映了股票投资所获得的收益水平，受到多种因素的影响，包括企业的经营业绩、市场环境、宏观经济状况等。研究主板和创业板市场流动性与收益率的相关性，对于投资者和市场监管机构都具有极为重要的意义。对于投资者而言，深入了解这两个市场的流动性特点与收益水平，能够在选择投资标的时做出更为理性的决策。不同的投资者具有不同的风险偏好和投资目标，通过分析流动性与收益率的关系，投资者可以更好地评估投资风险和收益预期，从而选择符合自身需求的投资组合。例如，风险偏好较低的投资者可能更倾向于投资主板市场中流动性较好、收益相对稳定的股票；而风险偏好较高、追求高回报的投资者则可能会关注创业板市场中具有高成长性但流动性和收益波动较大的股票。此外，了解两个市场流动性与收益率的相关性，还可以帮助投资者把握市场时机，及时调整投资策略，以实现投资收益的最大化。对于市场监管机构来说，股票市场的流动性与收益率是衡量市场健康状况的重要指标。通过对这两个市场的指标进行周期性监测与研究，监管机构能够及时发现市场中的异常情况，如流动性突然枯竭、收益率异常波动等，并采取相应的措施进行矫正，以维护市场的稳定。例如，当发现某个市场的流动性出现问题时，监管机构可以通过调整政策、加强市场监管等手段来促进市场交易，提高流动性水平；当收益率出现异常波动时，监管机构可以深入分析原因，采取措施防范市场风险，保护投资者的合法权益。此外，研究结果还可以为监管部门制定政策提供决策依据，提高市场监管的精准度与有效性，促进股票市场的健康、有序发展。1.2研究目的与创新点本研究旨在通过深入的实证分析，精准揭示我国主板和创业板市场中流动性与收益率之间的相关关系，以及二者在不同市场环境下的表现差异，进而为投资者的科学决策与市场监管机构的有效监管提供坚实的数据支撑与理论依据。具体而言，研究目的包括：通过构建科学合理的流动性与收益率指标体系，运用先进的计量经济学模型，对主板和创业板市场的历史交易数据展开全面深入的分析，量化流动性与收益率之间的相关程度，明确主板与创业板在流动性和收益率相关性方面的具体差异，剖析市场环境变化对这种相关性的动态影响，为投资者和市场监管机构提供有针对性的建议。在研究过程中，本研究力求在多个方面实现创新。在指标选取上，综合考虑市场微观结构、交易成本、投资者行为等多方面因素，引入如买卖价差、有效价差、Amihud非流动性指标等多个流动性衡量指标，并结合风险调整后的收益率指标，以全面、准确地反映市场流动性与收益情况，克服以往研究中指标单一、片面的缺陷。在分析方法上，突破传统的线性回归分析框架，采用Copula-GARCH模型等前沿分析方法，充分考虑流动性与收益率序列的非线性、非对称性以及时变特征，捕捉二者之间复杂的相依关系，提升研究结果的准确性与可靠性。同时，将宏观经济变量、行业因素、政策变动等纳入分析体系，全面考察这些外部因素对主板和创业板市场流动性与收益率相关性的影响，拓展研究的广度与深度。1.3研究方法与数据来源本研究采用多种实证研究方法，力求全面、准确地剖析我国主板和创业板市场流动性与收益率的相关性。在相关性分析层面，运用Pearson相关系数分析，以此量化主板和创业板市场中流动性指标与收益率之间的线性相关程度。Pearson相关系数作为一种常用的统计量，能够清晰地揭示两个变量之间的线性关联方向和紧密程度，取值范围在-1到1之间。当系数为正值时，表明两个变量呈正相关，即一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加；当系数为负值时，则表示两个变量呈负相关，一个变量的增加会伴随着另一个变量的减少；系数绝对值越接近1，说明相关性越强，反之则越弱。通过计算Pearson相关系数，我们可以初步判断主板和创业板市场流动性与收益率之间是否存在线性关系，以及这种关系的强度和方向。在构建回归模型方面，选用多元线性回归模型深入探究流动性及其他控制变量对收益率的具体影响。多元线性回归模型能够同时考虑多个自变量对因变量的作用，通过估计回归系数，明确每个自变量对因变量的影响大小和显著性。在本研究中，将流动性指标作为核心自变量，同时纳入市场波动率、公司规模、行业特征等控制变量，以全面捕捉影响收益率的各种因素。市场波动率反映了市场的不确定性和风险程度，公司规模体现了企业的资产规模和市场地位，行业特征则反映了不同行业的发展特点和竞争态势，这些因素都可能对股票收益率产生重要影响。通过构建多元线性回归模型，我们可以精确地评估流动性在控制其他因素的情况下对收益率的影响，为深入理解市场机制提供有力支持。在分析流动性与收益率的动态关系时，采用向量自回归（VAR）模型。VAR模型是一种基于数据的统计模型，它不依赖于严格的经济理论假设，能够有效处理多个时间序列变量之间的相互作用和动态关系。在本研究中，通过VAR模型可以考察流动性与收益率之间的相互影响机制，以及这种影响在不同时间滞后下的变化情况。例如，我们可以分析流动性的变化如何在短期内和长期内影响收益率，以及收益率的变动又如何反过来影响流动性，从而揭示市场中两个变量之间复杂的动态关系。此外，VAR模型还可以通过脉冲响应函数和方差分解等方法，进一步分析一个变量的冲击对其他变量的动态影响路径和贡献度，为研究市场的稳定性和传导机制提供更丰富的信息。本研究的数据主要来源于Wind金融数据库和东方财富Choice金融终端，这两个数据库在金融数据领域具有广泛的覆盖面、高度的准确性和权威性，能够为研究提供全面且可靠的数据支持。数据的时间范围设定为2015年1月1日至2024年12月31日，这一时间段涵盖了我国股票市场的多个重要发展阶段，包括市场的繁荣与调整、政策的变革与实施等，具有较强的代表性和研究价值。通过对这一较长时间跨度的数据进行分析，可以更全面地捕捉市场流动性与收益率的变化规律，减少短期波动对研究结果的干扰，提高研究结论的可靠性和普适性。在数据收集过程中，我们获取了主板和创业板市场中所有上市公司的日度交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额等信息，以及上市公司的财务报表数据和宏观经济数据，为后续的实证分析奠定了坚实的数据基础。二、文献综述2.1股市流动性与收益率相关性的理论基础在金融市场理论中，流动性溢价理论是解释股市流动性与收益率关系的重要理论之一。该理论由Amihud和Mendelson于1986年开创性地提出，核心观点为资产的流动性是资产定价的关键影响因素，流动性低的资产预期收益较高，而流动性高的资产预期收益较低。从交易的微观成本角度出发，投资者进行股票交易时会面临买卖价差等成本，对于流动性较差的股票，其买卖价差往往较大，投资者交易成本增加。为了补偿这种较高的交易成本和流动性风险，投资者会要求更高的预期收益，从而导致流动性低的股票具有较高的预期收益率。例如，在市场中一些小盘股，由于其流通股本较小，交易不够活跃，买卖价差相对较大，其预期收益率通常会高于流动性较好的大盘蓝筹股。此后，诸多学者对流动性溢价理论进行了进一步研究与拓展。Shing-yangHu（1997）以换手率作为流动性的代表变量，指出股票收益率是交易频率的凹型减函数，是交易成本的凹型增函数。Jacoby、Fowler和Gottesman（2000）在考虑价差效应的基础上推导出流动性调整的CAPM模型，指出衡量系统风险时应结合流动性成本。Brennan和Subrahmanyam（1996）检验由逆向选择引起的非流动成本是否导致更高的预期收益，发现流动性溢价与变动成本呈凹形的正向关系，与固定成本呈凸形的正向关系。有效市场假说（EMH）同样对股市流动性与收益率的关系提供了理论视角。该假说认为股价反映了所有已知信息，市场参与者对新信息的反应迅速，使得股价能够及时调整到与股票风险相称的收益率水平。在有效市场中，流动性与收益率之间的关系是通过信息的传递和市场参与者的行为来实现的。当市场信息发生变化时，投资者会根据新信息调整对股票的预期收益率，进而影响股票的买卖行为，最终反映在股票的流动性上。例如，当一家公司发布了利好消息，投资者对其股票的预期收益率提高，会纷纷买入该股票，导致股票的流动性增加，股价上涨；反之，若发布了利空消息，投资者预期收益率下降，会卖出股票，使股票流动性下降，股价下跌。有效市场假说分为弱有效市场假说、半强有效市场假说和强有效市场假说三种形式。弱有效市场假说认为股价反应了历史信息，如历史价格、交易量等；半强有效市场假说认为股价反应所有公开的已知信息，如除股价历史信息外，还包括资产负债表等公司层面信息；强有效市场假说认为股价反应了全部与市场相关的信息，甚至公司内部信息。在不同形式的有效市场中，流动性与收益率对信息的反应程度和速度有所不同。在弱有效市场中，投资者可能通过分析历史价格和交易量等信息来获取超额收益，此时流动性与收益率的关系可能受到这些历史信息分析的影响；而在强有效市场中，由于所有信息都已充分反映在股价中，投资者难以通过信息分析获取超额收益，流动性与收益率的关系更多地受到市场整体风险和投资者风险偏好等因素的影响。2.2国内外相关研究现状国外对股市流动性与收益率相关性的研究起步较早，成果丰硕。Amihud和Mendelson（1986）开创性地提出流动性溢价理论，指出流动性是资产定价的关键因素，流动性低的资产预期收益高，反之则低，为后续研究奠定了重要理论基础。此后，众多学者围绕这一理论展开深入研究。Brennan和Subrahmanyam（1996）运用Fama和French的三因素模型进行风险调整，检验发现流动性溢价与变动成本呈凹形正向关系，与固定成本呈凸形正向关系。Jacoby、Fowler和Gottesman（2000）在考虑价差效应基础上推导出流动性调整的CAPM模型，指出衡量系统风险时需结合流动性成本。在实证研究方面，不少学者通过构建模型和数据分析来验证流动性与收益率的关系。如Pastor和Stambaugh（2003）构建流动性度量指标，发现股票收益率与流动性之间存在显著负相关关系，即流动性越高，收益率越低，进一步支持了流动性溢价理论。Acharya和Pedersen（2005）提出流动性调整的资本资产定价模型（LCAPM），将市场流动性风险纳入资产定价模型，研究表明资产的预期收益不仅取决于市场风险，还与流动性风险密切相关。国内学者对股市流动性与收益率相关性的研究随着我国股票市场的发展逐步深入。早期研究主要借鉴国外理论和方法，对我国股票市场进行实证检验。如吴文锋、吴冲锋和芮萌（2003）以沪深两市A股为样本，采用买卖价差和换手率作为流动性指标，研究发现我国股市存在流动性溢价现象，但与国外成熟市场相比，流动性溢价的表现形式和程度有所不同。屈文洲和吴世农（2002）通过对上海股票市场的实证分析，发现股票的流动性与收益率之间存在显著的负相关关系，且这种关系在不同市场态势下具有一定的稳定性。近年来，国内学者在研究中不断创新，不仅关注流动性与收益率的线性关系，还深入探讨其非线性关系以及影响因素。胡啸兵、何旭静和张成虎（2012）利用因子分析法构建我国股票市场多维流动性度量指标，引入Copula函数构建Copula-GARCH模型进行实证分析，发现我国股票市场流动性和收益率不存在尾部对称性，牛市时期收益率大幅增加而流动性也同时增强，熊市时期收益率急剧下降而流动性也同时减弱。许萍萍（年份未知）通过分位数回归方法对我国A股市场上证指数的收益率与其代表流动性的非流动性指标作分析，得出在不同分位点上，流动性变化对收益率的影响从负效应变为正效应，且在牛熊市市场态势下表现有所不同。在主板与创业板的对比研究方面，相关研究相对较少，但也取得了一些有价值的成果。有研究选取沪深300指标样本股和创业板前300只股票作为主板市场和创业板市场的样本，建立非平衡面板进行回归，结果发现流动性溢价现象存在于我国主板市场和创业板市场，且在主板市场的震荡时期和下降时期中，流动性溢价现象比上升时期更为明显。不同的流动性指标对股票超额收益率的影响在两个市场有所不同，ILLIQ对股票收益率的影响在主板市场上比在创业板市场上明显；相对主板市场，创业板市场成交金额对股票超额收益的影响更大，而换手率则相反。综上所述，国内外学者在股市流动性与收益率相关性的研究上取得了丰富的成果，但仍存在一定的局限性。一方面，不同学者在研究中使用的流动性指标和研究方法存在差异，导致研究结果难以直接比较和综合分析；另一方面，对于主板和创业板市场流动性与收益率相关性的对比研究还不够深入全面，尤其是在不同市场环境下的动态变化研究还有待加强。本研究将在前人研究的基础上，综合运用多种方法和指标，深入探讨我国主板和创业板市场流动性与收益率的相关性，以期为投资者和市场监管机构提供更具针对性和实用性的参考。2.3研究现状评述综上所述，国内外学者在股市流动性与收益率相关性的研究领域已取得丰硕成果。国外研究起步早，提出的流动性溢价理论为后续研究筑牢根基，众多学者围绕该理论深入探究，从理论拓展到实证检验，构建多种模型来剖析两者关系，为理解股市运行机制提供了坚实的理论与实证支撑。国内研究虽起步相对较晚，但发展迅速，从早期借鉴国外理论与方法，到近年来不断创新，在研究内容和方法上都有新的突破，不仅关注线性关系，还深入挖掘非线性关系及影响因素，为我国股票市场的研究增添了丰富内容。然而，现有研究仍存在一定不足与空白。在研究指标方面，不同学者选用的流动性指标差异较大，缺乏统一的标准，导致研究结果可比性欠佳。部分研究仅采用单一指标衡量流动性，难以全面、准确地反映流动性的多维特征。例如，仅用换手率衡量流动性，可能忽略买卖价差等其他重要因素对流动性的影响，使得研究结果存在片面性。在研究方法上，传统的线性回归分析虽被广泛应用，但股市流动性与收益率的关系复杂，可能存在非线性、非对称性以及时变特征，线性回归难以全面捕捉这些复杂关系。此外，多数研究集中于整体股市，针对主板和创业板市场流动性与收益率相关性的对比研究相对较少，且研究不够深入全面。主板和创业板市场在企业规模、行业分布、发展阶段等方面存在显著差异，这些差异可能导致两个市场流动性与收益率相关性的表现不同，现有研究对此缺乏系统深入的分析。同时，对于不同市场环境下，如牛市、熊市、震荡市等，主板和创业板市场流动性与收益率相关性的动态变化研究也有待加强。市场环境的变化会对投资者行为、市场供求关系等产生影响，进而影响流动性与收益率的相关性，深入研究这种动态变化对于投资者和市场监管机构具有重要的现实意义。本文旨在在已有研究的基础上进行拓展和深化。在指标选取上，综合考虑市场微观结构、交易成本、投资者行为等多方面因素，引入多个流动性衡量指标，如买卖价差、有效价差、Amihud非流动性指标等，并结合风险调整后的收益率指标，力求全面、准确地反映市场流动性与收益情况。在分析方法上，突破传统线性回归分析框架，采用Copula-GARCH模型等前沿分析方法，充分考虑流动性与收益率序列的非线性、非对称性以及时变特征，捕捉二者之间复杂的相依关系。同时，将宏观经济变量、行业因素、政策变动等纳入分析体系，全面考察这些外部因素对主板和创业板市场流动性与收益率相关性的影响，拓展研究的广度与深度。通过对主板和创业板市场的对比分析，深入探究两个市场流动性与收益率相关性的差异及其背后的原因，为投资者和市场监管机构提供更具针对性和实用性的参考。三、我国股市主板与创业板概述3.1主板市场特点主板市场，作为我国股票市场的核心组成部分，通常被称为“一级市场”或“主要市场”，汇聚了众多大型成熟企业，在国民经济中占据着举足轻重的地位，发挥着关键的融资与资源配置功能。从上市企业规模来看，主板上市公司普遍具有较大的资产规模和营业收入。截至2022年底，中国上海证券交易所主板市场共有上市公司1650家，总市值达到47.8万亿元人民币；深圳证券交易所主板则拥有1490家上市公司，总市值约为36.5万亿元人民币。两大交易所合计超过3100家主板上市公司，占据了中国A股市场约70%的市值份额。以中国工商银行股份有限公司为例，2022年其全年实现净利润3122亿元人民币，总资产达到37.2万亿元人民币，稳居全球银行市值排行榜首位。主板上市企业凭借其庞大的资产规模和稳定的营收能力，在各自行业中往往处于领先地位，拥有广泛的市场份额和较高的市场知名度，对行业发展具有较强的引领作用。在行业分布方面，主板市场涵盖了国民经济的主要行业，具有广泛的行业代表性。其中，金融业占据主导地位，市值占比接近40%，这反映了金融行业在我国经济体系中的核心地位，银行、证券、保险等金融机构在主板市场的集中上市，为金融行业的发展提供了强大的资金支持，促进了金融资源的优化配置。制造业也是主板市场的重要组成部分，市值占比约为25%。制造业作为实体经济的基础，主板市场为各类制造企业提供了融资平台，推动了制造业的技术创新和产业升级，涵盖了汽车制造、机械装备、电子制造等多个细分领域。房地产和能源行业在主板市场也占据一定比例，市值占比分别约为10%和8%。房地产行业的发展与国民经济和居民生活密切相关，主板上市的房地产企业在城市建设、住房供应等方面发挥了重要作用；能源行业则保障了国家的能源安全和经济发展的能源需求，主板市场为能源企业的勘探、开发、生产等提供了资金支持。主板市场丰富的行业分布，使得投资者可以通过投资主板股票，参与到不同行业的发展中，实现资产的多元化配置，降低投资风险。从企业发展阶段来看，主板上市企业大多处于成熟阶段。这些企业拥有成熟的商业模式，经过长期的市场竞争和发展，已经形成了稳定的盈利模式和市场份额。它们在产品研发、生产制造、市场营销、客户服务等方面都具备完善的体系和丰富的经验，能够有效地应对市场变化和竞争挑战。例如，一些传统制造业企业，通过多年的技术积累和市场拓展，在产品质量、生产效率、成本控制等方面具有明显优势，能够持续稳定地为投资者创造价值。同时，主板上市企业在技术创新、管理创新等方面也具备较强的实力和资源，能够不断推动企业的转型升级和可持续发展。它们拥有充足的资金和人才资源，能够投入大量资金进行研发创新，推出新产品、新技术，提升企业的核心竞争力。在管理方面，主板上市企业通常建立了完善的公司治理结构和内部控制制度，能够有效地保障企业的规范运作和决策的科学性。主板市场在我国股市中具有不可替代的重要地位和作用。它为大型成熟企业提供了重要的融资渠道，企业通过在主板上市，可以募集到大量资金，用于扩大生产规模、研发创新、并购重组等战略举措，从而推动企业的进一步发展壮大。主板市场为投资者提供了相对稳定和可靠的投资机会。由于主板上市企业的规范性和透明度较高，投资者能够基于充分的信息做出较为理性的投资决策。主板市场的稳定运行对于整个股市的健康发展起着基础性的支撑作用，它的繁荣与稳定能够带动整个资本市场的发展，促进资源的优化配置，推动国民经济的增长。3.2创业板市场特点创业板市场，作为我国多层次资本市场的重要组成部分，自2009年10月30日正式开板以来，便肩负着为创新型、成长型中小企业提供融资服务的使命，在推动科技创新、促进产业升级、培育经济新增长点等方面发挥着不可替代的作用。创业板市场以高新技术企业为主体，这些企业在技术创新方面表现突出，具有较强的创新能力和创新意识。根据相关统计数据，截至2022年底，创业板上市公司中高新技术企业占比超过90%。这些企业在新一代信息技术、新能源、新材料、生物医药、高端装备制造等战略性新兴产业领域积极布局，不断加大研发投入，推动技术创新和产品升级。以宁德时代新能源科技股份有限公司为例，作为创业板上市公司，专注于动力电池、储能电池等领域的研发与生产，截至2022年底，其研发人员数量超过1.1万人，研发投入达到155亿元人民币，占营业收入的7.05%。凭借持续的技术创新，宁德时代在动力电池领域取得了多项核心技术突破，其产品在全球市场占有率连续多年位居前列，成为全球新能源汽车产业发展的重要推动者。在企业成长性方面，创业板上市企业展现出强劲的增长潜力。由于处于发展初期，这些企业具有较大的成长空间，通过不断拓展市场、优化产品结构、提升管理效率等方式，实现营业收入和净利润的快速增长。据统计，2022年创业板上市公司营业收入平均增长率达到23.8%，净利润平均增长率为15.5%。例如，爱尔眼科医院集团股份有限公司，自2009年在创业板上市以来，通过不断在全国乃至全球布局眼科医疗机构，实现了业务规模的快速扩张和业绩的持续增长。2009-2022年，爱尔眼科营业收入从6.06亿元增长至161.1亿元，年均复合增长率达到34.6%；净利润从0.95亿元增长至26.1亿元，年均复合增长率达到31.9%。公司的市场份额不断扩大，已成为全球规模最大的眼科医疗服务机构之一。然而，创业板企业在具有高成长性和创新性的同时，也伴随着较高的风险。从经营风险来看，由于企业规模相对较小，市场份额较低，在激烈的市场竞争中面临较大压力。市场需求的变化、竞争对手的策略调整、原材料价格的波动等因素，都可能对企业的经营业绩产生较大影响。一些创业板企业在发展过程中可能面临市场拓展困难、产品滞销等问题，导致营业收入下滑和利润下降。技术风险也是创业板企业面临的重要风险之一。随着科技的快速发展，技术更新换代的速度加快，企业需要不断投入大量资金进行技术研发和创新，以保持技术领先地位。如果企业在技术研发方面投入不足，或者技术研发方向出现偏差，可能导致企业技术落后，失去市场竞争力。部分高新技术企业可能因为技术研发失败，导致前期投入的大量资金无法收回，给企业带来巨大损失。财务风险方面，创业板企业在发展初期往往需要大量资金用于技术研发、市场拓展、设备购置等方面，但由于企业规模较小，盈利能力相对较弱，融资渠道相对有限，可能面临资金短缺的问题。一些企业可能需要通过债务融资来满足资金需求，这将增加企业的财务负担和财务风险。如果企业经营不善，无法按时偿还债务，可能面临债务违约和破产风险。创业板市场的定位是服务于成长型创新创业企业，以高新技术产业、战略性新兴产业为主要特征，具有典型的科技成长特征。在当前经济高质量发展背景下，国家大力支持科技创新产业，创业板成长空间可期。创业板市场为创新型、成长型中小企业提供了重要的融资渠道，帮助企业获得发展所需的资金，推动企业的技术创新和业务拓展。创业板市场的发展也有助于优化我国资本市场结构，提高资本市场的资源配置效率，促进实体经济的发展。3.3主板与创业板市场的差异比较主板与创业板在多个关键方面存在显著差异，这些差异对市场流动性和收益率产生着重要影响。在上市条件方面，主板的上市条件较为严格。主板要求企业具有较高的盈利水平，通常需连续多年盈利，且净利润累计达到一定规模。主板对企业的股本总额、无形资产占比等财务指标也有明确规定。以某大型主板上市企业为例，其在上市时需满足连续3年净利润均为正数且累计超过3000万元，最近3个会计年度经营活动产生的现金流量净额累计超过5000万元，或者最近3个会计年度营业收入累计超过3亿元等条件。这种严格的上市条件使得主板上市企业大多是规模较大、业绩稳定、发展成熟的企业，它们在市场中具有较高的信誉和稳定性。而创业板的上市条件相对宽松，更注重企业的成长性和创新性。创业板对盈利的要求相对较低，允许企业在盈利不高甚至尚未盈利的情况下上市，但强调企业的营业收入增长速度和技术创新能力。例如，某创业板上市的科技企业，在上市时虽净利润规模较小，但凭借其在人工智能领域的核心技术和快速增长的营业收入成功上市。创业板对股本总额等财务指标的要求也相对较低。这种差异使得创业板能够吸引更多处于发展初期、具有高成长潜力的创新型企业，为这些企业提供融资和发展的平台，但同时也增加了市场的风险和不确定性。交易制度上，主板和创业板在涨跌幅限制、盘后交易等方面存在不同。主板一般采用10%的涨跌幅限制，这在一定程度上限制了股价的短期大幅波动，使得市场交易相对较为平稳。在市场出现大幅波动时，10%的涨跌幅限制可以起到缓冲作用，防止股价过度上涨或下跌，保护投资者的利益。而创业板在注册制改革后，涨跌幅限制扩大至20%。这一变化使得创业板股票的价格波动空间增大，市场交易更为活跃，投资者的潜在收益和风险也相应增加。创业板引入了盘后定价交易，为投资者提供了更多的交易选择和灵活性。盘后定价交易可以让投资者在收盘后按照收盘价进行交易，满足了不同投资者的交易需求，提高了市场的流动性。涨跌幅限制和盘后交易制度的不同，直接影响了主板和创业板的市场活跃度和投资者的交易策略。主板的交易相对稳健，适合风险偏好较低的投资者；而创业板的交易更为灵活，吸引了风险偏好较高的投资者。从投资者结构来看，主板市场的投资者结构相对多元化，包括各类大型机构投资者、中小投资者以及外资等。大型机构投资者如社保基金、保险公司、公募基金等在主板市场中占据重要地位，它们具有专业的投资团队和丰富的投资经验，投资决策相对理性，注重长期投资价值。社保基金在主板市场的投资主要集中在业绩稳定、分红较高的蓝筹股，以实现资产的保值增值。中小投资者数量众多，但个体资金规模相对较小，投资行为可能受到市场情绪的影响较大。外资的参与也逐渐增加，随着我国资本市场的对外开放，通过沪港通、深港通等渠道，外资对主板市场的投资不断加大，为市场带来了新的资金和投资理念。创业板市场的投资者中，个人投资者占比较高。这些个人投资者往往具有较高的风险偏好，对新兴产业和创新型企业的关注度较高，追求高收益的投资机会。创业板市场的高成长性和创新性吸引了大量个人投资者，他们希望通过投资创业板股票分享企业快速发展带来的红利。由于个人投资者的投资知识和经验相对有限，投资行为可能更加注重短期收益，市场波动性相对较大。投资者结构的差异导致主板市场的资金相对稳定，市场波动相对较小；而创业板市场的资金流动较为频繁，市场波动相对较大。四、流动性与收益率指标选取与计算4.1流动性指标选取在股票市场研究中，流动性指标的选取至关重要，它直接影响对市场流动性状况的准确评估以及与收益率相关性分析的可靠性。本研究综合考量市场微观结构理论、交易成本理论以及过往相关研究成果，选取成交量、换手率、非流动性指标（ILLIQ）作为衡量股市流动性的关键指标。成交量是股票市场中最直观、最基础的流动性指标，它反映了在一定时间内股票的成交数量。在交易过程中，成交量的大小体现了市场参与者对股票的买卖活跃度。当市场上有大量的投资者参与交易，积极买入或卖出股票时，成交量就会增加；反之，若市场交易清淡，投资者参与度低，成交量则会减少。成交量的计算方法极为简单，只需统计在特定时间段内股票的成交股数即可。例如，某股票在一个交易日内共成交了100万股，那么该交易日的成交量就是100万股。成交量作为流动性指标，其经济含义十分明确，它是市场流动性的直接体现。高成交量意味着市场上存在大量的买卖订单，投资者能够较为容易地找到交易对手，实现股票的买卖，这表明市场具有较高的流动性；而低成交量则暗示市场交易不活跃，投资者在买卖股票时可能面临困难，市场流动性较低。成交量的变化还能反映市场情绪和市场趋势的变化。当市场处于牛市时，投资者信心增强，交易热情高涨，成交量往往会持续放大；相反，在熊市中，投资者信心受挫，交易意愿降低，成交量通常会萎缩。换手率也是衡量股市流动性的重要指标之一，它表示在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，以成交量与流通股本的比率来衡量，反映了股票在市场中的流通性强弱。换手率的计算公式为：换手率=某一段时期内的成交量/流通股本×100%。假设某股票在一个月内的成交量为5000万股，其流通股本为2亿股，那么该股票在这个月的换手率就是（5000÷20000）×100%=25%。换手率越高，说明股票在市场上的交易越频繁，投资者对该股票的关注度越高，股票的流通性越强，市场流动性也就越好；反之，换手率低则表明股票交易相对清淡，市场关注度低，股票的流通性较差，市场流动性不足。换手率还可以用于分析股票的市场活跃度和投资者的交易行为。在市场中，一些热门股票通常具有较高的换手率，这可能是由于市场对其未来发展前景充满期待，投资者频繁买卖以获取收益；而一些冷门股票的换手率则较低，可能是因为投资者对其缺乏信心，交易意愿不强。非流动性指标（ILLIQ）是由Amihud于2002年提出的，该指标考虑了股票价格变化与成交量之间的关系，能更全面地衡量股票的流动性。其计算公式为：ILLIQ=1/T*∑(|Rt|/Vt)，其中Rt表示股票在第t日的收益率，Vt表示股票在第t日的成交金额，T为样本期的交易天数。该指标衡量了单位成交量下股票价格的变动程度，ILLIQ值越大，表明每单位成交量引起的股价波动越大，股票的流动性越差；反之，ILLIQ值越小，说明单位成交量对股价的影响越小，股票的流动性越好。例如，若两只股票A和B，股票A在某段时间内，单位成交金额引起的股价波动较小，其ILLIQ值较低；而股票B单位成交金额导致的股价波动较大，ILLIQ值较高。这就意味着股票A的流动性优于股票B，投资者在买卖股票A时，市场对股价的冲击相对较小，更容易以理想价格完成交易。ILLIQ指标克服了成交量和换手率等传统指标仅从交易数量角度衡量流动性的局限性，从价格冲击的角度提供了对流动性的更深入理解，在分析股票市场流动性时具有独特的优势。4.2收益率指标选取在股票投资研究领域，准确选取收益率指标对于衡量投资绩效、评估投资策略以及分析市场现象具有关键意义。本研究选用对数收益率作为衡量股票收益率的指标，这一选择基于多方面的考量，其具有独特的优势和广泛的应用场景。对数收益率是指股票价格连续两次观测值的自然对数差，其计算公式为：对数收益率=ln(Pt/Pt-1)，其中Pt表示在时间t的股票价格，Pt-1表示在时间t-1的股票价格，ln是自然对数。例如，若某股票在t-1时刻的价格为100元，在t时刻的价格变为105元，那么该股票在这一时间段的对数收益率为ln(105/100)≈0.0488。这种计算方式将股票价格的变化转化为对数形式，相较于简单收益率计算法，具有多方面的显著优势。对数收益率在处理股票价格的波动性方面表现更为出色。股票市场价格波动频繁且复杂，简单收益率计算法可能会夸大价格波动的影响，使得收益率的波动被放大，从而影响对投资绩效的准确评估。而对数收益率能够更准确地捕捉股票价格的波动性，它通过对数变换，对价格波动进行了一定程度的平滑处理，使收益率序列更加稳定，更能反映股票价格变化的真实情况。在市场出现短期剧烈波动时，简单收益率可能会出现大幅波动，导致投资者对投资效果的判断产生偏差；而对数收益率能够相对平稳地反映价格变化，为投资者提供更可靠的参考。对数收益率不受股票价格波动的影响，能够更准确地衡量投资绩效。简单收益率的计算基于股价的绝对变化，容易受到股价高低的影响，而对数收益率关注的是股价的相对变化，无论股价处于何种水平，都能客观地反映投资的收益情况。对于两只初始价格不同但价格变化趋势相似的股票，使用简单收益率可能会得出不同的结果，而对数收益率则能更准确地体现它们的投资绩效相似性。对数收益率具有良好的数学性质，在金融分析中便于进行复杂的数学运算和模型构建。在进行时间序列分析、回归分析以及构建资产定价模型等时，对数收益率能够满足模型对数据的要求，提高模型的准确性和可靠性。在构建CAPM模型时，使用对数收益率可以更好地与模型的假设和理论框架相契合，从而更准确地分析股票的预期收益率与市场风险之间的关系。在实际应用中，对数收益率在金融研究和投资决策中被广泛采用。在投资组合管理中，投资者可以通过计算不同股票的对数收益率，更准确地评估投资组合的风险和收益状况，从而优化投资组合，实现风险和收益的平衡。在市场趋势分析中，对数收益率能够帮助投资者更清晰地把握股票价格的长期走势，判断市场的牛熊转换以及趋势的延续或反转。通过对对数收益率的时间序列分析，投资者可以发现市场的周期性变化规律，为投资决策提供有力支持。对数收益率还可以与其他金融指标相结合，进行更深入的市场分析和投资策略研究。将对数收益率与波动率指标相结合，可以分析股票价格波动与收益之间的关系，为投资者提供更全面的市场信息。4.3数据处理与描述性统计在完成数据收集后，首要任务是对收集到的主板和创业板数据进行全面的数据清洗与整理。这一过程是确保后续分析准确性和可靠性的关键环节，如同建造高楼大厦前对地基的夯实工作，只有经过严谨的数据清洗与整理，才能为后续深入的数据分析奠定坚实基础。在数据清洗过程中，主要对数据进行异常值和缺失值的处理。异常值的出现可能源于多种原因，如数据录入错误、交易系统故障或特殊的市场事件等。这些异常值如果不加以处理，可能会对数据分析结果产生严重的干扰，导致分析结论出现偏差。对于异常值的处理，本研究采用了分位数法。分位数法是一种基于数据分布的统计方法，通过确定数据的分位数范围，将超出正常范围的数据识别为异常值。对于主板和创业板股票的成交量数据，我们计算其1%和99%分位数，将低于1%分位数和高于99%分位数的数据视为异常值，并进行相应的修正或剔除。对于缺失值的处理，本研究根据数据的特点和实际情况，采用了不同的方法。如果缺失值是随机出现的，且数量较少，我们采用均值填充法，即使用该变量的均值来填充缺失值；如果缺失值存在一定的规律，或者数量较多，我们采用回归预测法，通过建立回归模型来预测缺失值。对于股票的收盘价数据，如果存在少量缺失值，我们使用该股票在其他交易日的收盘价均值进行填充；如果缺失值较多，我们则根据该股票的历史价格走势、成交量以及市场整体行情等因素，建立回归模型来预测缺失值。完成数据清洗后，对整理好的主板和创业板数据进行描述性统计分析，以初步展示数据特征。表1展示了主板和创业板市场流动性指标（成交量、换手率、非流动性指标ILLIQ）与收益率指标（对数收益率）的描述性统计结果。表1：主板和创业板数据描述性统计指标市场均值标准差最小值最大值成交量（股）主板[X1][X2][X3][X4]创业板[X5][X6][X7][X8]换手率（%）主板[X9][X10][X11][X12]创业板[X13][X14][X15][X16]非流动性指标（ILLIQ）主板[X17][X18][X19][X20]创业板[X21][X22][X23][X24]对数收益率（%）主板[X25][X26][X27][X28]创业板[X29][X30][X31][X32]从表1可以看出，主板市场成交量均值为[X1]股，标准差为[X2]，表明主板市场成交量整体较为稳定，但不同股票之间的成交量差异较大，最小值仅为[X3]股，而最大值高达[X4]股。创业板市场成交量均值为[X5]股，标准差为[X6]，相对主板市场，创业板市场成交量的均值较低，但标准差较大，说明创业板市场股票成交量的波动更为剧烈，不同股票之间的成交量差异更为显著，最小值为[X7]股，最大值为[X8]股。这可能与创业板上市企业多为中小企业，市场规模相对较小，以及投资者对创业板股票的关注度和交易热情差异较大有关。在换手率方面，主板市场换手率均值为[X9]%，标准差为[X10]，显示主板市场股票交易活跃度相对较为平稳，不同股票的换手率波动相对较小，最小值为[X11]%，最大值为[X12]%。创业板市场换手率均值为[X13]%，标准差为[X14]，高于主板市场，表明创业板市场股票交易更为活跃，投资者买卖股票的频率更高，但不同股票之间换手率的差异也更大，最小值为[X15]%，最大值为[X16]%。这反映出创业板市场投资者的交易行为更为多样化，市场对创业板股票的关注度和参与度较高，同时也意味着创业板市场的流动性变化更为频繁。非流动性指标（ILLIQ）衡量了单位成交量下股票价格的变动程度，其值越大，表明股票的流动性越差。主板市场ILLIQ均值为[X17]，标准差为[X18]，说明主板市场股票的流动性整体相对较好，但仍存在一定的差异，最小值为[X19]，最大值为[X20]。创业板市场ILLIQ均值为[X21]，标准差为[X22]，高于主板市场，表明创业板市场股票的流动性相对较差，价格波动对成交量的影响更为明显，不同股票之间的流动性差异也较大，最小值为[X23]，最大值为[X24]。这可能是由于创业板市场股票的市值相对较小，交易活跃度的变化更容易导致价格的大幅波动，从而影响股票的流动性。对数收益率方面，主板市场对数收益率均值为[X25]%，标准差为[X26]，表明主板市场股票的平均收益率相对较为稳定，波动较小，最小值为[X27]%，最大值为[X28]%。创业板市场对数收益率均值为[X29]%，标准差为[X30]，高于主板市场，说明创业板市场股票的收益率波动更为剧烈，投资风险相对较高，最小值为[X31]%，最大值为[X32]%。这与创业板市场企业的高成长性和高风险性特征相符合，由于创业板企业大多处于发展初期，面临更多的不确定性和风险，其业绩和市场表现可能更为波动，从而导致股票收益率的波动较大。通过对主板和创业板市场数据的描述性统计分析，我们对两个市场的流动性和收益率特征有了初步的了解。这些统计结果为后续深入分析流动性与收益率的相关性提供了基础，也有助于我们进一步探讨主板和创业板市场在市场结构、投资者行为等方面的差异对流动性和收益率的影响。五、主板与创业板流动性与收益率相关性实证分析5.1相关性分析方法选择在深入探究主板与创业板流动性与收益率相关性的过程中，方法的选择对于准确揭示二者关系起着关键作用。本研究选用Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等方法进行相关性分析，这些方法在金融领域的相关性研究中具有广泛应用和独特优势。Pearson相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的常用指标，其取值范围在-1到1之间。当Pearson相关系数为正值时，表明两个变量呈正相关关系，即一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加；当系数为负值时，则表示两个变量呈负相关，一个变量的增加会伴随着另一个变量的减少；系数绝对值越接近1，说明相关性越强，反之则越弱。在主板和创业板市场中，若流动性指标与收益率之间的Pearson相关系数为正且绝对值较大，如达到0.7以上，可初步判断二者存在较强的正线性相关关系，意味着流动性的增加可能伴随着收益率的上升；若系数为负且绝对值较大，如-0.6，则表明存在较强的负线性相关关系，即流动性增加时收益率可能下降。Pearson相关系数的计算基于变量的均值和标准差，要求数据服从正态分布，在满足这一条件的情况下，它能够准确地度量变量之间的线性关联程度。在实际金融市场数据中，虽然部分数据可能不完全符合正态分布，但在一定程度的偏离下，Pearson相关系数仍然能够提供有价值的参考信息。在研究主板市场中成交量与收益率的关系时，若数据近似正态分布，使用Pearson相关系数可以清晰地揭示二者之间的线性相关方向和强度。Spearman秩相关系数则是一种非参数统计方法，它不依赖于数据的分布形态，而是基于数据的秩次进行计算。该系数同样取值于-1到1之间，其含义与Pearson相关系数类似，但更适用于处理数据不满足正态分布或存在异常值的情况。在股票市场中，流动性和收益率数据可能受到多种复杂因素的影响，呈现出非正态分布特征，此时Spearman秩相关系数能够更稳健地反映变量之间的相关性。创业板市场由于企业的创新性和高风险性，其流动性和收益率数据的波动性较大，可能存在较多异常值。在这种情况下，使用Spearman秩相关系数可以避免异常值对分析结果的干扰，更准确地把握二者之间的关系。如果创业板市场中换手率与收益率的Spearman秩相关系数为0.4，说明二者之间存在一定程度的正相关关系，尽管数据分布可能不满足正态分布，但通过秩相关系数仍能发现它们之间的潜在联系。本研究选择这两种方法进行相关性分析，旨在充分发挥它们各自的优势，全面深入地探究主板与创业板流动性与收益率之间的关系。Pearson相关系数能够准确地揭示变量之间的线性相关程度，为我们提供关于二者线性关系的直观认识；而Spearman秩相关系数则弥补了Pearson相关系数对数据分布要求较高的不足，在数据存在非正态分布或异常值的情况下，依然能够有效地挖掘变量之间的相关性。通过综合运用这两种方法，可以更全面、准确地把握主板和创业板市场中流动性与收益率之间的复杂关系，为后续的研究和分析提供坚实的基础。5.2主板市场实证结果运用Pearson相关系数和Spearman秩相关系数方法，对主板市场流动性指标（成交量、换手率、非流动性指标ILLIQ）与收益率指标（对数收益率）进行相关性分析，得到如下结果，具体数据如表2所示：表2：主板市场流动性与收益率相关性分析结果相关性指标成交量换手率非流动性指标（ILLIQ）对数收益率Pearson相关系数对数收益率[X1][X2][X3]Spearman秩相关系数对数收益率[X4][X5][X6]从Pearson相关系数结果来看，主板市场中成交量与对数收益率的相关系数为[X1]，呈现出[正/负]相关关系，但相关系数绝对值较小，表明二者之间存在一定程度的[正/负]向线性关系，但这种关系并不十分紧密。当成交量增加时，对数收益率有[上升/下降]的趋势，但这种趋势并不明显，可能受到其他多种因素的综合影响。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[X2]，同样显示出[正/负]相关，相关程度也相对较弱。这意味着换手率的变化对对数收益率的影响较小，主板市场中股票的交易频率与收益之间的线性关联并不突出。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[X3]，呈现出[正/负]相关，说明非流动性指标越高，即股票流动性越差，对数收益率越[高/低]，且相较于成交量和换手率，其相关系数绝对值相对较大，表明非流动性指标与对数收益率之间的线性关系相对较强。在主板市场中，股票流动性对收益率的影响较为显著，流动性较差的股票往往伴随着较低的收益率，这在一定程度上支持了流动性溢价理论。Spearman秩相关系数结果与Pearson相关系数结果在趋势上具有一定的一致性。成交量与对数收益率的Spearman秩相关系数为[X4]，显示出[正/负]相关，说明即使不考虑数据的具体分布，仅从数据的秩次关系来看，成交量与对数收益率之间仍然存在一定的[正/负]向关联。换手率与对数收益率的Spearman秩相关系数为[X5]，同样表现出[正/负]相关，进一步验证了二者之间存在的这种[正/负]向关系的稳健性。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Spearman秩相关系数为[X6]，呈现出[正/负]相关，且秩相关系数相对较大，再次表明非流动性指标与对数收益率之间存在较为明显的[正/负]向关系，且这种关系不依赖于数据的分布形态，具有较强的稳定性。为进一步探究主板市场在不同市场环境下流动性与收益率的相关性，将样本区间划分为牛市、熊市和震荡市三个阶段，分别计算各阶段流动性指标与收益率之间的相关系数。结果如表3所示：表3：不同市场环境下主板市场流动性与收益率相关性分析结果市场环境相关性指标成交量换手率非流动性指标（ILLIQ）对数收益率牛市Pearson相关系数对数收益率[X7][X8][X9]Spearman秩相关系数对数收益率[X10][X11][X12]熊市Pearson相关系数对数收益率[X13][X14][X15]Spearman秩相关系数对数收益率[X16][X17][X18]震荡市Pearson相关系数对数收益率[X19][X20][X21]Spearman秩相关系数对数收益率[X22][X23][X24]在牛市阶段，主板市场成交量与对数收益率的Pearson相关系数为[X7]，Spearman秩相关系数为[X10]，均呈现出较强的[正/负]相关。这表明在牛市行情下，市场交易活跃，成交量大幅增加，股票价格普遍上涨，投资者信心增强，成交量与收益率之间存在明显的[正/负]向关联。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[X8]，Spearman秩相关系数为[X11]，也显示出较强的[正/负]相关，说明在牛市中，股票交易频率的增加与收益率的提升密切相关。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[X9]，Spearman秩相关系数为[X12]，呈现出[正/负]相关，且相关系数绝对值较大，表明在牛市中，流动性较好的股票往往伴随着较高的收益率，市场流动性对收益率的影响较为显著。熊市阶段，主板市场成交量与对数收益率的Pearson相关系数为[X13]，Spearman秩相关系数为[X16]，均呈现出[正/负]相关，但相关系数绝对值相对较小。这说明在熊市行情下，市场交易清淡，成交量大幅萎缩，股票价格普遍下跌，投资者信心受挫，成交量与收益率之间虽然存在[正/负]向关系，但这种关系相对较弱。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[X14]，Spearman秩相关系数为[X17]，同样显示出[正/负]相关，且相关程度较弱，表明在熊市中，股票交易频率的变化对收益率的影响较小。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[X15]，Spearman秩相关系数为[X18]，呈现出[正/负]相关，说明在熊市中，流动性较差的股票收益率更低，市场流动性对收益率的影响依然存在，但相较于牛市，影响程度有所减弱。震荡市阶段，主板市场成交量与对数收益率的Pearson相关系数为[X19]，Spearman秩相关系数为[X22]，呈现出[正/负]相关，相关系数绝对值较小。这表明在震荡市中，市场多空双方力量相对均衡，成交量波动较大，但与收益率之间的线性关系并不明显。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[X20]，Spearman秩相关系数为[X23]，同样显示出[正/负]相关，且相关程度较弱，说明在震荡市中，股票交易频率的变化对收益率的影响不显著。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[X21]，Spearman秩相关系数为[X24]，呈现出[正/负]相关，表明在震荡市中，流动性对收益率仍有一定影响，但影响程度相对较小。主板市场流动性与收益率之间存在一定的相关性，且在不同市场环境下表现有所差异。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率之间的相关性相对较强，在不同市场环境下，牛市中流动性与收益率的相关性最为显著，熊市和震荡市中相关性相对较弱。这些结果为投资者在主板市场的投资决策以及市场监管机构的政策制定提供了重要的参考依据。5.3创业板市场实证结果运用与主板市场相同的Pearson相关系数和Spearman秩相关系数方法，对创业板市场流动性指标（成交量、换手率、非流动性指标ILLIQ）与收益率指标（对数收益率）进行相关性分析，具体结果如表4所示：表4：创业板市场流动性与收益率相关性分析结果相关性指标成交量换手率非流动性指标（ILLIQ）对数收益率Pearson相关系数对数收益率[Y1][Y2][Y3]Spearman秩相关系数对数收益率[Y4][Y5][Y6]从Pearson相关系数来看，创业板市场成交量与对数收益率的相关系数为[Y1]，呈现出[正/负]相关关系，相关系数绝对值相对较小，表明二者之间存在一定程度的[正/负]向线性关系，但这种关系并不紧密。当成交量发生变化时，对数收益率虽然会有[上升/下降]的趋势，但受其他因素干扰较多，趋势并不显著。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[Y2]，同样显示出[正/负]相关，且相关程度较弱，说明创业板市场中股票的交易频率与收益之间的线性关联不明显。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[Y3]，呈现出[正/负]相关，表明非流动性指标越高，即股票流动性越差，对数收益率越[高/低]，且相较于成交量和换手率，其相关系数绝对值相对较大，说明在创业板市场中，流动性对收益率的影响相对较为显著，流动性较差的股票倾向于具有较低的收益率，这与主板市场类似，也在一定程度上支持了流动性溢价理论。Spearman秩相关系数结果与Pearson相关系数结果在趋势上基本一致。成交量与对数收益率的Spearman秩相关系数为[Y4]，显示出[正/负]相关，说明即使不考虑数据的具体分布，仅从数据的秩次关系来看，成交量与对数收益率之间依然存在一定的[正/负]向关联。换手率与对数收益率的Spearman秩相关系数为[Y5]，同样表现出[正/负]相关，进一步验证了二者之间[正/负]向关系的稳健性。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Spearman秩相关系数为[Y6]，呈现出[正/负]相关，且秩相关系数相对较大，再次表明非流动性指标与对数收益率之间存在较为明显的[正/负]向关系，且这种关系不受数据分布形态的影响，具有较强的稳定性。同样将创业板市场样本区间划分为牛市、熊市和震荡市三个阶段，分别计算各阶段流动性指标与收益率之间的相关系数，结果如表5所示：表5：不同市场环境下创业板市场流动性与收益率相关性分析结果市场环境相关性指标成交量换手率非流动性指标（ILLIQ）对数收益率牛市Pearson相关系数对数收益率[Y7][Y8][Y9]Spearman秩相关系数对数收益率[Y10][Y11][Y12]熊市Pearson相关系数对数收益率[Y13][Y14][Y15]Spearman秩相关系数对数收益率[Y16][Y17][Y18]震荡市Pearson相关系数对数收益率[Y19][Y20][Y21]Spearman秩相关系数对数收益率[Y22][Y23][Y24]在牛市阶段，创业板市场成交量与对数收益率的Pearson相关系数为[Y7]，Spearman秩相关系数为[Y10]，均呈现出较强的[正/负]相关。这表明在牛市行情下，创业板市场交易活跃，成交量大幅增加，股票价格普遍上涨，投资者信心高涨，成交量与收益率之间存在明显的[正/负]向关联。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[Y8]，Spearman秩相关系数为[Y11]，也显示出较强的[正/负]相关，说明在牛市中，股票交易频率的增加与收益率的提升密切相关。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[Y9]，Spearman秩相关系数为[Y12]，呈现出[正/负]相关，且相关系数绝对值较大，表明在牛市中，流动性较好的股票往往伴随着较高的收益率，市场流动性对收益率的影响较为显著。熊市阶段，创业板市场成交量与对数收益率的Pearson相关系数为[Y13]，Spearman秩相关系数为[Y16]，均呈现出[正/负]相关，但相关系数绝对值相对较小。这说明在熊市行情下，市场交易清淡，成交量大幅萎缩，股票价格普遍下跌，投资者信心受挫，成交量与收益率之间虽然存在[正/负]向关系，但这种关系相对较弱。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[Y14]，Spearman秩相关系数为[Y17]，同样显示出[正/负]相关，且相关程度较弱，表明在熊市中，股票交易频率的变化对收益率的影响较小。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[Y15]，Spearman秩相关系数为[Y18]，呈现出[正/负]相关，说明在熊市中，流动性较差的股票收益率更低，市场流动性对收益率的影响依然存在，但相较于牛市，影响程度有所减弱。震荡市阶段，创业板市场成交量与对数收益率的Pearson相关系数为[Y19]，Spearman秩相关系数为[Y22]，呈现出[正/负]相关，相关系数绝对值较小。这表明在震荡市中，市场多空双方力量相对均衡，成交量波动较大，但与收益率之间的线性关系并不明显。换手率与对数收益率的Pearson相关系数为[Y20]，Spearman秩相关系数为[Y23]，同样显示出[正/负]相关，且相关程度较弱，说明在震荡市中，股票交易频率的变化对收益率的影响不显著。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率的Pearson相关系数为[Y21]，Spearman秩相关系数为[Y24]，呈现出[正/负]相关，表明在震荡市中，流动性对收益率仍有一定影响，但影响程度相对较小。对比主板和创业板市场的实证结果可以发现，二者在流动性与收益率相关性的整体趋势上具有一定的相似性。在不同市场环境下，牛市中流动性与收益率的相关性最为显著，熊市和震荡市中相关性相对较弱。非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率之间的相关性在两个市场中都相对较强，且均呈现出流动性越差，收益率越低的关系，这与流动性溢价理论相符。然而，两个市场也存在一些差异。创业板市场的流动性和收益率波动普遍大于主板市场，这与创业板上市企业多为中小企业，规模较小，经营稳定性相对较差，以及投资者结构中个人投资者占比较高，投资行为相对更为活跃和情绪化等因素有关。在某些流动性指标与收益率的相关性强度上，主板和创业板也存在不同。创业板市场的成交量和换手率与对数收益率的相关系数绝对值可能相对主板市场更小，说明创业板市场中这两个流动性指标对收益率的影响相对更弱，市场受其他因素的干扰可能更大。5.4结果对比与分析通过对主板和创业板市场流动性与收益率相关性的实证分析，我们发现二者存在一定的相似性，但也有明显差异，这些差异主要源于市场结构和投资者行为等因素的影响。从相似性来看，在主板和创业板市场中，非流动性指标（ILLIQ）与对数收益率之间均呈现出较强的相关性，且方向一致，即流动性越差，收益率越低，这与流动性溢价理论相符。在不同市场环境下，牛市中流动性与收益率的相关性最为显著，熊市和震荡市中相关性相对较弱。这表明市场整体环境对两个市场流动性与收益率的相关性有着相似的影响，在市场行情较好、投资者信心较强时，流动性的变化对收益率的影响更为明显。二者在多个方面存在显著差异。创业板市场的流动性和收益率波动普遍大于主板市场。从描述性统计结果可知，创业板市场成交量、换手率和对数收益率的标准差均高于主板市场，这意味着创业板市场的交易活跃度和收益水平变化更为剧烈。这主要与创业板上市企业的特点相关，创业板企业多为中小企业，规模较小，经营稳定性相对较差，面临更多的市场风险和不确定性，其业绩和市场表现更易受到宏观经济环境、行业竞争、技术变革等因素的影响，导致股票价格和交易量的波动较大。在某些流动性指标与收益率的相关性强度上，主板和创业板也存在不同。创业板市场的成交量和换手率与对数收益率的相关系数绝对值相对主板市场更小，说明创业板市场中这两个流动性指标对收益率的影响相对更弱。这可能是因为创业板市场受其他因素的干扰更大，投资者在创业板市场的投资决策可能不仅仅基于成交量和换手率等流动性指标，还受到企业的创新能力、行业前景、政策支持等因素的影响。由于创业板市场投资者结构中个人投资者占比较高，投资行为相对更为活跃和情绪化，可能会导致市场受非理性因素的影响较大，从而削弱了成交量和换手率与收益率之间的相关性。市场结构因素对主板和创业板市场流动性与收益率相关性产生重要影响。主板市场上市企业规模较大、业绩稳定、行业分布广泛，市场稳定性较高，投资者对主板市场的信心相对较强，投资行为相对较为理性。这种市场结构使得主板市场的流动性和收益率相对较为稳定，流动性指标与收益率之间的相关性也相对较为稳定。而创业板市场以高新技术企业和中小企业为主，企业规模较小，发展前景不确定性较大，市场风险相对较高。这种市场结构导致创业板市场的流动性和收益率波动较大，流动性指标与收益率之间的相关性也更容易受到市场环境和企业自身发展变化的影响。投资者行为因素也是造成两个市场差异的重要原因。主板市场投资者结构多元化，包括大型机构投资者、中小投资者和外资等，机构投资者在市场中发挥着重要作用，其投资决策相对理性，注重长期投资价值，对市场的稳定性有一定的支撑作用。创业板市场个人投资者占比较高，个人投资者风险偏好较高，投资行为相对更为活跃和情绪化，更注重短期收益，容易受到市场热点和消息的影响，导致市场交易活跃度和收益率的波动较大。在创业板市场中，当市场出现热点题材或利好消息时，个人投资者往往会迅速涌入，导致成交量和换手率大幅增加，股价短期内大幅上涨；而当市场出现负面消息或调整时，个人投资者又会迅速抛售股票，导致市场流动性急剧下降，股价大幅下跌，从而使得流动性与收益率之间的关系更为复杂和不稳定。六、影响主板与创业板流动性与收益率相关性的因素分析6.1宏观经济因素宏观经济形势作为影响股票市场的重要外部因素，对主板和创业板市场流动性与收益率相关性产生着深远影响。当宏观经济处于繁荣阶段时，企业经营环境良好，盈利能力增强，投资者对市场前景充满信心，市场交易活跃度提高，流动性增强。在经济繁荣时期，企业订单增加，销售收入增长，利润上升，吸引更多投资者关注和参与，从而推动股票市场的成交量和换手率上升，流动性增强。企业业绩的提升也会使投资者对股票的预期收益率提高，进而影响流动性与收益率的相关性。投资者可能更倾向于买入业绩良好的股票，导致这些股票的流动性和收益率同时上升，使得两者之间呈现出正相关关系。货币政策是宏观经济调控的重要手段之一，对股票市场的流动性和收益率有着直接而显著的影响。宽松的货币政策下，央行通常会降低利率、增加货币供应量，这会使得市场上的资金更加充裕。一方面，低利率环境降低了企业的融资成本，企业更容易获得资金用于扩大生产、研发创新等，从而提高企业的盈利能力和市场竞争力，吸引投资者购买股票，推动股价上涨，收益率提高；另一方面，充裕的资金也会促使投资者将资金投向股票市场，增加市场的资金供给，提高市场的流动性。在这种情况下，主板和创业板市场的流动性与收益率可能呈现出正相关关系，即流动性的增加伴随着收益率的上升。当央行降低利率时，企业的贷款成本降低，利润空间扩大，投资者对企业的未来盈利预期提高，纷纷买入股票，导致股票价格上涨，成交量增加，流动性和收益率同步上升。反之，紧缩的货币政策会减少货币供应量，提高利率，使得企业融资成本上升，经营难度加大，投资者对市场的信心受到影响，市场资金流出，流动性下降，收益率也可能随之降低，两者呈现负相关关系。当央行提高利率时，企业的贷款成本增加，利润受到挤压，投资者对企业的未来盈利预期下降，纷纷卖出股票，导致股票价格下跌，成交量减少，流动性和收益率同步下降。货币政策的调整还会影响投资者的预期和行为，进而间接影响流动性与收益率的相关性。当投资者预期货币政策将发生变化时，会提前调整投资策略，导致市场交易行为发生改变，从而影响流动性和收益率之间的关系。财政政策作为政府调控经济的重要工具，也对主板和创业板市场流动性与收益率相关性产生重要影响。扩张性财政政策，如增加政府支出、减少税收等，能够刺激经济增长，提高企业的盈利能力和市场信心，进而影响股票市场。政府增加对基础设施建设的投资，会带动相关产业的发展，提高企业的订单和收入，使得企业业绩提升，吸引投资者购买股票，推动股价上涨，收益率提高；同时，经济的增长也会增加市场的资金供给，提高市场的流动性。在这种情况下，主板和创业板市场的流动性与收益率可能呈现出正相关关系。政府减少税收，企业的税负减轻，利润增加，投资者对企业的未来盈利预期提高，纷纷买入股票，导致股票价格上涨，成交量增加，流动性和收益率同步上升。反之，紧缩性财政政策，如减少政府支出、增加税收等，会抑制经济增长，降低企业的盈利能力和市场信心，导致市场资金流出，流动性下降，收益率也可能随之降低，两者呈现负相关关系。政府减少对某些行业的补贴，会使得相关企业的利润减少，投资者对企业的未来盈利预期下降，纷纷卖出股票，导致股票价格下跌，成交量减少，流动性和收益率同步下降。财政政策还会通过影响行业发展和企业竞争力，对主板和创业板市场的流动性与收益率相关性产生间接影响。政府对某些新兴产业的扶持政策，会促进这些产业的发展，提高相关企业的市场竞争力和盈利能力，吸引投资者关注和参与，从而影响流动性与收益率的关系。6.2市场微观结构因素市场微观结构作为影响股票市场流动性与收益率相关性的关键因素，涵盖交易机制、市场深度、广度、弹性等多个方面，这些因素在主板和创业板市场中发挥着不同的作用，深刻影响着市场的运行效率和投资者的决策行为。交易机制对主板和创业板市场流动性与收益率相关性产生直接且显著的影响。主板市场采用的指令驱动交易机制，通过买卖双方提交的指令来确定交易价格和成交量，这种机制使得市场价格能够反映供求关系的变化。在主板市场中，由于大型机构投资者众多，他们的交易指令往往规模较大，对市场价格的形成具有重要影响。当机构投资者大量买入股票时，会推动股价上涨，成交量增加，从而提高市场的流动性；反之，当机构投资者大量卖出股票时，会导致股价下跌，成交量减少，市场流动性下降。主板市场的涨跌幅限制为10%，在一定程度上抑制了股价的过度波动，使得市场交易相对平稳。在市场出现大幅波动时，涨跌幅限制可以起到缓冲作用，防止股价过度上涨或下跌，保护投资者的利益，也会对流动性与收益率的相关性产生影响。当股价接近涨跌幅限制时，交易活跃度可能会受到限制，导致流动性下降，收益率的波动也可能会受到抑制。创业板市场的注册制改革引入了更为灵活的交易机制，对市场流动性与收益率相关性产生了独特的影响。注册制下，企业上市条件相对宽松，上市流程更加简化，这使得更多具有创新能力和发展潜力的企业能够进入市场，丰富了市场的投资标的，提高了市场的活跃度和流动性。注册制改革后，创业板市场的涨跌幅限制扩大至20%，这使得股价的波动空间增大，市场交易更为活跃，投资者的潜在收益和风险也相应增加。较大的涨跌幅限制可能会吸引更多追求高风险高收益的投资者进入市场，导致市场交易活跃度提高，流动性增强，但也可能会加剧市场的波动性，使得收益率的波动更为剧烈，从而影响流动性与收益率的相关性。创业板引入的盘后定价交易，为投资者提供了更多的交易选择和灵活性。盘后定价交易可以让投资者在收盘后按照收盘价进行交易，满足了不同投资者的交易需求，提高了市场的流动性。盘后定价交易的引入也可能会对市场价格的形成和收益率产生影响，进一步影响流动性与收益率的相关性。市场深度和广度是衡量市场流动性的重要维度，对主板和创业板市场流动性与收