第一節  研究背景及意義

流動性是所有資產都有的特征和屬性，尤其是對于證券市場上的資產而言。但流動性最開始并未受到證券市場投資者的重視，直到 1987 年的美國股市黑色星期一、1998 年的俄羅斯盧布危機和 2007 年的美國次貸危機發生后，人們才慢慢開始關注和思考危機背后的根源。2015 年 6 月 12 日上證綜指盤中達到 5178.19 點，是近 7 年半來這一指數的新高。此后從 6 月 15 日開始股市一路下滑，到 7 月 9 日這一指數已經跌至 3373.54點，而這一切僅過了 3 周時間，上證綜指跌幅高達 34.86%。期間 A 股出現多次千股跌停現象，包括 6 月 19 日 986 只股票跌停、6 月 26 日 2025 只股票跌停、6 月 29 日 1512 只股票跌停、7 月 1 日 872 只股票跌停、7 月 2 日 1461 只股票跌停、7 月 3 日 1428 只股票跌停、7 月 6 日 925 只股票跌停、7 月 7 日 1750 只股票跌停、7 月 8 日 915 只股票跌停。如此迅速和大范圍的跌勢創造了我國股市的歷史，在全球股市歷史上也極為罕見。與此同時，A 股每日成交額從 2 萬億回落至 1 萬億以下，A 股遭遇罕見的流動性危機。 在此次股災中，市場流動性迅速枯竭，股票的價格遭遇大幅下跌，交易的成本也驟然增加。從而導致了諸如千股跌停的現象，持股者無法出售持有的股票。一些場內場外的杠桿資金，包括各類配資業務，紛紛面臨無法賣出止損的困境，證券市場出現失靈。更為嚴重的是，如果任由市場下跌，更多的資金將淪陷，尤其是已經入市的上萬億銀行系資金，股災中出現的流動性危機和市場恐慌可能會引起蝴蝶效應，向其他金融分市場如銀行、信托、期貨等市場等傳遞，可能會演變為全面的金融危機，威脅到國家金融體系的安全和穩定，甚至危及到實體經濟的健康運轉。

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第二節  研究內容及創新之處 

 

一、研究內容 

本文主要研究滬深兩市的流動性水平溢價現象，主要分為兩個層面的工作：第一，以月度數據為基礎對 A 股市場上的流動性水平溢價進行檢驗，第二，以月度數據和日度數據為基礎對不同市場行情下的流動性水平溢價進行分析。具體來說： 首先，我們以 2005 年-2015 年 A 股上市公司（剔除金融上市公司）為樣本，根據股票流動性水平的高低構建數個資產組合，計算月度收益率數據。利用CAPM、FF3  model 和 Carhart4  model 對月度數據進行回歸，檢驗 CAPM、FF3 model 和 Carhart4 model 在滬深兩市的有效性和滬深兩市上的流動性溢價。 之后，我們將 2005 年-2015 年分為牛市、熊市及震蕩市，再次利用 CAPM、FF3 model 和 Carhart4 model 對月度數據進行回歸，檢驗不同行情下的溢價現象。 最后以股災前后 6 個月為樣本期間，將其分為牛市和熊市。利用 CAPM 和FF3 model 對日度數據進行回歸，檢驗不同行情下的溢價現象。

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第二章  文獻綜述 

 

第一節  國外文獻綜述 

什么是流動性？凱恩斯（1930）曾這樣描述流動性：如果一種資產能夠以盡可能小的成本和盡可能快的速度變現，則其是更有流動性，因而他認為貨幣是最有流動性的。凱恩斯（1936）在流動性概念的基礎上拓展了流動性偏好概念，他指出由于將來存在的各種不確定性，人們都傾向于持有能夠更容易變現的資產，這就是流動性偏好。由于人們具有這種偏好，因而只有獲取一定的補償，人們才愿意改變這種偏好。 Black（1971）認為證券市場的流動性主要體現在價格方面，即資產能夠以公允的價格進行交易。Kyle（1985）則指出流動性應該包含很多特征或維度，如深度、廣度、即時性、彈性等。Levine（1991）認為如果投資者能夠在交易成本較低的情況下，迅速買賣其所需要的資產，則市場具有流動性。 凱恩斯最初描述的流動性包含兩方面，一是時間方面，即資產交易花費的時間；二是成本方面，即資產交易花費的成本。但經過經濟學家的不斷拓展和歸納，目前較為公認的看法是流動性包括四個特征或維度，即深度、廣度、即時性、彈性。   深度是指資產在某一個價格上能夠交易的數量，即能夠讓價格變動一個最小單位的資產數量。如果一個市場在單個價格單位上成交的資產數量或金額更多，則更具有深度。廣度也稱為寬度，衡量的是交易一定數量的資產所帶來的價格變動，如果在一個市場交易特定數量的資產產生的價格波動越小，則該市場的廣度越小。即時性也稱為速度，即成交一定數量的資產所花費的時間，如果在一個市場成交特定數量的資產所花費的時間更短，則該市場即時性更高。彈性是指資產的價格在被噪聲信息干擾后恢復的速度，如果一個市場的資產在受到噪音的影響偏離均衡價格后，恢復的時間越快，則該市場彈性越高。 

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第二節  國內文獻綜述 

國內在這方面的研究開始的比較晚，方式也主要是根據滬深兩市的情況，對相關的模型、方法進行調整，之后再利用國內數據進行理論研究和實證檢驗。 靳云匯和楊文（2002）較早的研究分析了上海股票市場流動性的影響因素，研究結果表明成交額、收益率以及股價與其存在相關關系，其中成交額與其呈正相關，收益率的波動、股票價格與其呈負相關，且投資者在出售股票時對其要求更高。 王春峰、韓冬和蔣祥林(2002)利用 Fama-Mecbath 回歸和 ILLIQ 指標檢驗了上海股票市場收益率與流動性的關系，實證結果表明在排出政策影響后，收益率與其呈現正相關關系，其中非預期的 ILLIQ 指標對收益率的影響更大。 黃峰和楊朝軍（2007）從流動性風險的角度檢驗滬深兩市的溢價現象，并且利用價格振幅和成交額改進了 ILLIQ。實證結果表明個股指標與市場指標存在正相關關系，滬深兩市存在“fly to liquidity”現象。 陳青和李子白（2008）利用 ILLIQ 和 CAPM、FF3 model、LCAPM 對滬深兩市進行了研究分析，實證結果表明 LCAPM 的有效性強于 CAPM 和 FF3 model，并且可以解釋后者無法解釋的溢價現象。 周芳和張維(2011)利用換手率、改進的 ILLIQ 來測度流動性，同時利用CAPM、FF3 model、LCAPM 對滬深兩市的溢價進行了研究，實證結果表明滬深兩市存在溢價現象。  

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第三章  實證研究 ..... 8 

第一節  流動性水平的測度指標 ........... 8 

一、流動性指標的介紹 ....... 8 

二、流動性指標的選擇 ....... 9 

第二節  流動性水平溢價的檢驗 ........... 9 

一、數據選取與來源 ......... 9 

二、回歸模型 ..... 10 

三、檢驗原理 ..... 11 

四、實證結果分析 .......... 11 

第三節  不同市場行情下的檢驗 .......... 15 

一、使用月度數據的檢驗 .... 15 

二、日度數據的檢驗 ........ 26 

第四章  研究的結論和展望 ..... 29 

第一節  研究的結論和建議 ..... 29 

一、研究的結論 ............ 29 

二、研究的建議 ............ 29 

第二節  研究的展望 ........... 30 

 

第三章  實證研究 

 

第一節  流動性水平的測度指標 

流動性水平具有四個特征：深度、廣度、即時性、彈性，各種測度指標或方法通常都是基于這四個特征。此處介紹常用的幾種測度指標，并且給出本文所選擇的測度指標及理由。買賣價差是基于做市商的報價，通常而言做市商的頭寸是有限的，因此買賣價差容易受到大規模交易的影響，使得其衡量的流動性不穩定。由于目前我國股市未采用做市商制度，相關數據難以獲取，因此本文沒有使用買賣價差來測度流動性。 換手率具有簡單易獲取的優點，但無論是金額換手率還是股數換手率，都只衡量了股票成交量的變化，沒有衡量其成交價格的變化，不能全面的反映流動性，因此本文未使用買賣價差作為測度指標。 從 LR 和 ILLIQ 的公式可以看出，兩者互為倒數，測度流動性的原理相同。兩個指標都能夠同時衡量股票交易量的變化和價格的變化，較換手率、買賣價差更為全面。因此本文使用 ILLIQ 作為測度指標。 

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結論 

 

本文主要研究滬深兩市的流動性水平溢價現象，主要分為兩個層面的工作：首先，利用月度數據對 2005 年-2015 年滬深兩市的流動性水平溢價進行了檢驗，之后在此基礎上利用月度數據和日度數據對牛熊市的流動性水平溢價進行了檢驗。得到如下結論： 

1、滬深兩市具有流動性水平溢價。同時也驗證了滬深兩市存在市場風險溢價、規模溢價以及價值溢價。CAPM、FF3 model 和 Carhart4 model 都不能完全解釋滬深兩市的收益率，FF3 model 和 Carhart4 model 的解釋力基本相同，且都高于 CAPM。CAPM 對各個組合的解釋力不同，而 FF3 model 和 Carhart4 model對各個組合的解釋力沒有明顯差異。 

2、牛市和熊市都存在流動性水平溢價。已有的文獻都是使用月度數據來檢驗牛市和熊市是否存在流動性水平溢價，得到的結論不一。本文先使用月度數據對牛市和熊市進行了檢驗，結果表明牛市和熊市都沒有流動性溢價。但由于單個牛市和熊市的時間都較短，因此用來檢驗的月度數據就較少，得到的結論也不可靠。在此基礎上，本文首次利用日度收益率對部分牛市和熊市進行了檢驗，結果表明牛市和熊市都存在流動性水平溢價，增強了本文結論的穩健性。 

3、加入新股票不會影響檢驗的結果。已有的文獻都是在樣本期間的期初選定股票并固定，之后始終利用期初固定的股票來建立資產組合，而不考慮樣本期間內新上市的股票。但是檢驗過程中用到的市場風險因子、規模因子、價值因子數據實際上包含了新上市股票的貢獻，因此結果可能會產生偏差。本文在此基礎上，將樣本期間內新上市的股票也加入資產組合，增強了結論的可靠性。

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參考文獻(略)