中国股票市场流动性溢价实证研究
【摘要】 资产流动性高低对其价格的影响是资产定价领域的研究热点，也是投资决策的重要依据，这一点在证券市场投资中尤为凸显。近30年来证券市场流动性溢价的理论与实证研究层出不穷，都致力于论证股票流动性与收益率之间的关系。本文借用Amihud（2002）提出的非流动性指标，基于中国沪深300月度数据对中国股票市场流动性溢价问题进行了实证研究。结果发现，中国股票市场存在流动性溢价，但定量关系并不稳定，可能与中国股票市场不够成熟有关。
中国论文
【关键词】 流动性溢价 非流动性比率 实证研究
一、引言
证券市场作为金融市场一个重要组成部分，旨在为市场交易提供充足的流动性，即在交易成本尽可能低的情形下使投资者迅速并有效地进行交易，这里的交易成本既包含了从开始挂牌到成交的时间长短，也包括成交价格与投资者心理价格的差距大小。可以说，流动性是市场的核心，市场正是因为提供流动性而存在，反之如果缺乏流动性而导致交易困难，市场可能萎缩甚至消失。因此，有效度量流动性，并评估其对市场价格的影响，对研究金融市场尤其是证券市场具有十分重要的意义。
直观上来看，流动性的高低会直接影响股票的收益率。对于完全市场与理性的投资者，不仅要考虑股票收益高低，也要考虑它们的变现成本即流动性，因此要让投资者投资那些低收益的股票，必须给与他们高流动性作为补偿，否则将会没有投资者愿意持有低收益股票。Amihud和Mendelson（1986）年首次将流动性作为股票收益率的影响因素进行研究，构建了预期收益与买卖价差的关系模型，提出了流动性溢价理论，即流动性高的资产预期收益率低，流动性低的资产预期收益率高。后续的大部分实证研究支持这一观点，但也有学者提出异议（Eleswarapu和Reinganum，1993）。
总的来看，要研究股票市场流动性溢价问题，首先需要定义流动性，然后再根据定义给出数学上的度量方法，最后才是针对各个证券市场进行实证检验。不同学者对流动性定义与度量方法的不同，导致其研究结论各异，如何更全面更有效地定义、度量流动性，并结合各个市场的特异性进行调整，可能是今后研究的一个重要方向。
本文旨在对中国股票市场的流动性溢价进行实证研究，借用了Amihud（2002）提出的一个非流动性度量指标ILLIQ，并结合我国沪深300成分股2005―2014年的月度数据进行了实证检验，结果发现我国股票市场存在流动性溢价，但流动性溢价与股票预期收益率的关系不够稳定，可能与我国市场不够成熟有关。
本文在结构上分为五个部分，第一部分是引言；第二部分对国内外股票流动性溢价的相关研究进行综述；第三部分则是介绍本文实证研究的方法设计，包括一些基本的理论和模型以及数据处理；第四部分是基于沪深300的我国股票市场流动性溢价实证结果分析；第五部分是结论。
二、有关股票流动性溢价的研究综述
流动性溢价最早由Amihud和Mendelsohn（1986）在20世纪80年代中后期提出，此后也出现了大量的理论和实证研究，主要包括流动性的定义与内涵、度量方法、理论模型解释与流动性溢价实证研究。
定义方面，流动性更多是一个模糊的概念，可能包含诸多方面的内容。Kyle（1985）提出市场流动性最重要的衡量指标是买卖价差，买卖价差就是立即执行交易的成本，更强调交易的价格执行成本。0’Hara（1995）认为流动性是立即完成交易的价格，更多考虑的是交易的时间成本。Shen和Starr（2002）则提出流动性是“平稳地吸收买入和卖出订单的能力”，在实际度量上具有一定难度。此外，西方学者在市场微观结构的研究中提出了“流动性四维理论”，即资产的流动性存在宽度、深度、即时性和弹性四个维度。其中，宽度是指交易价格偏离市场中间价格的程度，一般以买卖价差来度量；深度是指在特定价格上存在的订单总数，反映出市场的价格稳定程度，一般以最佳买卖报价上的订单数量之和来度量；即时性是指证券成交的速度；弹性是指交易引起的价格波动消失的速度，但目前尚未有统一的度量方法。
流动性的具体度量方面，常见的包括一维度量和多维度量。一维流动性度量只考虑一个变量，如公司规模、交易量、交易时间间隔和价差，具体的有市场深度（买卖订单数量和）、换手率、绝对价差、相对价差等。多维流动性度量则是同时考虑多个变量，表达形式也相对复杂，如报价斜率、流动比率、非流动性比率（Amihud，2002）、非流动性反转测度（Pastor and Stambaugh，2003）、零收益调整的换手率（Liu，2006）、ET（effective tick）（Goyenko et al.2009）等等，设计复杂的流动性度量形式也是一个趋势。
理论研究方面。Amihud和Mendelsohn（1986）提出了价差―收益理论模型（A-M model），在投资者投资期限和流动性约束下构建投资组合，得出两个结论：一是顾客效应（client effect），即相对价差较高的证券将在均衡中配置于较长期限的投资组合中；另一个是价差―收益率关系（spread-return relationship），均衡时总收益率是相对价差的增函数，且呈凹形。Datar、Naik和Radcliffe（1998）对换手率作为流动性代理变量提供了理论依据，并观察到资产收益率是换手率的减函数。Jacoby、Fowler和Gottesman（2000）将价差效应加入到经典的CAPM模型中，推导出经流动性调整的CAPM模型（LACAPM），指出股票的系统性风险应该考虑流动性成本，且价差―收益率是凸形关系。Easley、Hvidkjaer和O’Hara（2002）引入了“基于信息的交易比率”来衡量信息不对称和逆向选择所引起的证券流动性差异，并发现该指标与股票收益率显著呈正相关关系。
实证研究方面主要基于市场模型、三因素模型（Fama and French，1993）及LACAPM模型，并加入流动性变量进行回归分析。Amihud和Mendelsohn（1986）对NYSE1961年至1980年的数据进行GLS回归，发现股票超额收益率的确随价差递增。Brennan、Chordia和Subrahmanyam（1998）和Chordia、Subrahmanyam和Anshuman（2001）分别用交易量和交易波动程度作为流动性代理变量进行了研究，也得出类似结论。Amihud（2002）提出了一个新的非流动性度量方法（ILLIQ），并研究了NYSE1964年至1997年股票非流动性与收益率的截面效应和时序效应，发现流动性溢价在截面数据和时序数据上都显著，且小规模公司较大规模公司流动性溢价更高。苏冬蔚和麦元勋（2004）则以换手率作为流动性代理变量，研究了1991年至2003年中国股票流动性与收益率关系，发现中国股市存在显著的流动性溢价。谢赤、张太原和曾志坚（2007）将八种常见的流动性指标进行主成分分析，构造出一个综合的PS流动性比率，并分别用LR两阶段截面回归和似无关回归（SUR）对中国2004年至2006年的上海股票市场数据进行实证分析，发现上海股票市场存在显著的流动性溢价。 三、实证研究方法设计
1、流动性指标选择
其中，Ri是股票每期收益率的绝对值，VOLDi是股票每期成交金额（元），ILLIQ衡量的是每单位成交金额对应的股票收益率（价值）的变化，ILLIQ越大，说明每单位成交金额对应的股票收益率变化越大，即股价受交易量影响越明显，股票非流动性越高，流动性越低；反之亦然。
2、其他变量选择
除了度量股票非流动性的指标ILLIQ之外，本文还根据三因素模型（Fama and French，1993）选取了公司规模（size）、市账比（pb）两个指标作为控制变量，以消除公司规模与市账比对股票收益率的显著影响（许年行，2003），同时也基于市场模型选取了市场收益率（rm）反映系统性风险。
3、样本选择与数据处理
本文选取了2005年至2014年中国沪深300指数所有成分股的月度数据作为样本区间，共计108个月。同时选取了同期沪深300指数收益率作为市场收益率（rm），一年期银行存款利率月度利率作为无风险利率（rf），所有数据均来自同花顺数据库。
数据处理上，将计算出来的ILLIQ乘以109以减小误差，同时对公司规模size和市账比pb取对数，分别得到lnsize和lnpb。由于样本股的ILLIQ分布较广，故按个股样本期内ILLIQ均值进行从低到高排序，并等分为10个投资组合，第一组为ILLIQ最小的30支股票，第十组为ILLIQ最大的30支股票。后续分析均基于各个投资组合每期均值。
4、截面效应
此处预期到的非流动性和未预期到的非流动性对股票的预期收益有一个替代关系。即预期到的非流动性会降低期初股价并提高预期收益，未预期到的非流动性不会降低期初股价，反而会降低期末股价（折价交易），从而降低当期收益率，即g1>0，g2