基于買賣價(jià)差的我國股票市場流動(dòng)性調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值研究

[摘要]由于我國股票市場是一個(gè)典型的訂單驅(qū)動(dòng)型市場，存在報(bào)價(jià)深度不充分的問題，傳統(tǒng)的買賣價(jià)差不能真正反映流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，針對(duì)這一情形，文章以個(gè)股日最高價(jià)與最低價(jià)之間的價(jià)差為度量指標(biāo)，結(jié)合經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型(BDSS)，考察了滬市25個(gè)行業(yè)的25只樣本股票面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值。實(shí)證表明，我國股市存在較大的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，個(gè)股之間的流動(dòng)性層次區(qū)分度不高，呈現(xiàn)出較大的趨同性，流通股本數(shù)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值呈顯著的負(fù)相關(guān)，而流通市值與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。

[關(guān)鍵詞]流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；買賣價(jià)差；風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR ）；BDSS模型

[中圖分類號(hào)]F830.91［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ Ａ

[文章編號(hào)] 1673-0461(2008)08-0083-05

※基金項(xiàng)目：中國博士后基金項(xiàng)目（20070410665）和廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（7301175）的部分成果。

一、引言

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的概念最早由JP Morgan的風(fēng)險(xiǎn)管理人員于20世紀(jì)90年代初提出，根據(jù)Jorion(2001)的概念[1]：風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Value at Risk， 下文簡稱VaR）是指在正常的市場環(huán)境下，在一定的置信水平和持有期內(nèi)，衡量某個(gè)特定的頭寸或組合所面臨的最大可能損失，VaR以最簡單的形式將已知組合潛在的損失與發(fā)生概率結(jié)合成為單個(gè)數(shù)字，將多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)暴露的效果綜合起來，便于銀行和監(jiān)管當(dāng)局的風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管。VaR對(duì)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度理論和金融風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐產(chǎn)生了革命性的影響，它不僅被廣泛應(yīng)用于微觀風(fēng)險(xiǎn)管理，而且在包括金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管、財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)控制、國家戰(zhàn)略儲(chǔ)備管理等宏觀風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。由于VaR概念簡單，易于理解和風(fēng)險(xiǎn)度量的綜合性，受到了包括國際金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)在內(nèi)的普遍歡迎，與壓力測(cè)試、情景分析和后驗(yàn)測(cè)試等一系列技術(shù)一起形成了風(fēng)險(xiǎn)管理的VaR體系，并在2006年的《新巴塞爾協(xié)議》中獲得應(yīng)用推廣，已發(fā)展成為現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理的國際標(biāo)準(zhǔn)和理論基礎(chǔ)。 然而傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型忽略了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量，模型中隱含的一個(gè)假設(shè)是交易者總能在一個(gè)持有期內(nèi)以一個(gè)確定的價(jià)格交易任意大小的資產(chǎn)頭寸，很明顯這種假設(shè)與市場的實(shí)際流動(dòng)性不符。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)反映了資產(chǎn)在一定價(jià)格水平下不能迅速變現(xiàn)所帶來的損失，對(duì)于流動(dòng)性不同的資產(chǎn)即使是頭寸大小和變現(xiàn)時(shí)間（持有期）相同，其在變現(xiàn)過程中對(duì)價(jià)格的影響程度也是不相同的，傳統(tǒng)VaR模型在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)沒有對(duì)此進(jìn)行區(qū)分，往往是在固定的時(shí)間內(nèi)對(duì)不同的交易頭寸都選擇了相同的交易價(jià)格和交易策略，而沒有考慮流動(dòng)性和交易頭寸規(guī)模不相同的資產(chǎn)在變現(xiàn)過程中對(duì)變現(xiàn)價(jià)格的影響。這樣就必然低估了流動(dòng)性差的資產(chǎn)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是進(jìn)行大規(guī)模資產(chǎn)頭寸變現(xiàn)的情況下低估風(fēng)險(xiǎn)會(huì)更加明顯。由于對(duì)市場流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的低估，近十幾年來在新興金融市場上不斷發(fā)生因流動(dòng)性而引起的金融危機(jī)（如1998年長期資本管理公司（LTCM）的流動(dòng)性危機(jī)等），這些事件引起了世界各國對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理和控制的高度重視。西方學(xué)者逐漸對(duì)微觀市場領(lǐng)域的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型之間的結(jié)合展開了一系列深入的研究，在傳統(tǒng)VaR框架下納入了對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量，提出了流動(dòng)性調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型，關(guān)于流動(dòng)性、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和市場風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量因此取得了一系列新的進(jìn)展。

本文研究結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)與VaR擴(kuò)展模型的文獻(xiàn)綜述；第三部分基于買賣價(jià)差的流動(dòng)性調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型改進(jìn)；第四部分是利用模型對(duì)我國股票市場進(jìn)行實(shí)證分析。第五部分是結(jié)論。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來國內(nèi)外學(xué)者從各個(gè)方面對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的管理和度量開展了一系列研究，對(duì)傳統(tǒng)的VaR模型進(jìn)行了新的擴(kuò)展。Bangia，et al（1998）[2]用買賣價(jià)差的波動(dòng)來衡量資產(chǎn)面臨的外生流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并把它引入到傳統(tǒng)的VaR模型中。Bangia，et al（1998）用匯率數(shù)據(jù)對(duì)調(diào)整的模型進(jìn)行了VaR的計(jì)算和檢驗(yàn)，結(jié)果如果不考慮流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，則會(huì)低估資產(chǎn)面臨的總風(fēng)險(xiǎn)。Le Saout（2002）[3]在Bangia，et al（1998）建立的模型基礎(chǔ)上用加權(quán)的買賣價(jià)差代替了直接觀測(cè)到的買賣價(jià)差，通過對(duì)法國股票市場的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)外生流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和內(nèi)生流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是總風(fēng)險(xiǎn)中不可忽略的一部分，不經(jīng)過流動(dòng)性調(diào)整的傳統(tǒng)VaR模型會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)。Timotheos Angelidis，Alexandros Benos（2005年）[4]用通過交易量調(diào)整后的隱式價(jià)差（implied spread）代替Bangia，et al（1998）模型中的買賣價(jià)差來度量經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整后的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，通過對(duì)希臘股票市場的實(shí)證研究表明，對(duì)于價(jià)格越高股本越大的股票流動(dòng)性越好，其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在總風(fēng)險(xiǎn)中所占的比例非常小，而對(duì)應(yīng)價(jià)格越低股本越小的股票而言其流動(dòng)性越差，這些股票所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。George Chacko（2006年）[5]構(gòu)造了一個(gè)稱之為潛在流動(dòng)性的統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)來考察債券的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并利用美國公司債券數(shù)據(jù)和政府長期債券數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果顯示流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)不僅是債券收益率的重要影響因素也是影響債券定價(jià)的一個(gè)重要因素。

國內(nèi)學(xué)者劉海龍，仲黎明，吳沖鋒（2003年）[6]在考察現(xiàn)存的股票流動(dòng)性衡量標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，從市場微觀結(jié)構(gòu)角度給出一種度量股票流動(dòng)性的新方法--有效流速，以考慮某一段時(shí)期的市場流動(dòng)性。他們分別用成交股數(shù)、成交金額、換手率、流通速度和有效流速計(jì)算了我國滬深市場共120只股票的流動(dòng)性，結(jié)果表明高流通市值的股票流動(dòng)性不一定好于低流通市值的股票。宋逢明，譚慧（2004）[7]通過調(diào)整傳統(tǒng)VaR模型中的重要參數(shù)——持有期，來反映資產(chǎn)的流動(dòng)性。他們構(gòu)造了一個(gè)新的指標(biāo)變現(xiàn)時(shí)間來反映股票的流動(dòng)性，最后通過用傳統(tǒng)VaR計(jì)算出的日風(fēng)險(xiǎn)值和變現(xiàn)時(shí)間的乘積來度量經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整后的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)值，他們通過對(duì)我國滬深股市進(jìn)行地實(shí)證發(fā)現(xiàn)，如果不考慮流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，用傳統(tǒng)的VaR度量出的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)嚴(yán)重低估股票實(shí)際面臨的總風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)于流動(dòng)性好的股票而言，傳統(tǒng)的VaR會(huì)高估其風(fēng)險(xiǎn)，降低風(fēng)險(xiǎn)管理的效率。韓冬，王春峰，岳慧煜（2006年）[8]根據(jù)金融市場微觀結(jié)構(gòu)理論，運(yùn)用高頻數(shù)據(jù)研究了上海股市流動(dòng)性的“周內(nèi)效應(yīng)”和“日內(nèi)效應(yīng)”，實(shí)證結(jié)果表明，周內(nèi)流動(dòng)性呈反“U”型，日內(nèi)流動(dòng)性呈反“L”型，即周內(nèi)和日內(nèi)流動(dòng)性具有明顯的周期性。另外他們通過回歸分析得到交易量、波動(dòng)性和交易價(jià)格對(duì)流動(dòng)性具有非常顯著的影響。朱小斌（2007年）[9]從投資者實(shí)際投資時(shí)所面臨的價(jià)格沖擊人手，提出了新的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)概念，利用上海證券交易所樣本股的日交易數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究，得出分散化不僅可以降低價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)，還可以降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論。

三、傳統(tǒng)BDSS模型的改進(jìn)

對(duì)于存在做市商制度的股票市場，做市商報(bào)出的最佳買價(jià)和賣價(jià)一般都能保證一定的深度，因此買賣價(jià)差可以用來作為度量流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，而我國股票市場作為一個(gè)典型的訂單驅(qū)動(dòng)型市場，任何市場參與者都沒有義務(wù)提供市場的流動(dòng)性，國內(nèi)學(xué)者已有的研究表明，中國股市報(bào)價(jià)的寬度和深度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國和香港股市，在報(bào)價(jià)深度不夠的情況下，買賣價(jià)差是不能真正體現(xiàn)流動(dòng)性成本的。針對(duì)我國股市的這一特征，本文用當(dāng)日股票的最高價(jià)與最低價(jià)之間的價(jià)差代替BDSS模型中的買賣價(jià)差來度量我國股市的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。BDSS模型是Bangia，Diebold，Schuermann和Stroughair(1998)[2]建立的基于流動(dòng)性調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型，傳統(tǒng)的BDSS模型將資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分解為兩種類型進(jìn)行計(jì)算：一種是由于資產(chǎn)貶值帶來的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)；一種是由于投資者變現(xiàn)手中的資產(chǎn)頭寸所帶來的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[10]。具體模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

PVaR=Pt(1-e )（1）

ECL= [Pt(S+α t)]（2）

Loss*=Pt(1-e )+ [Pt(S+α t)]（3）

其中：Loss*代表的是經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值；ECL代表資產(chǎn)的外生流動(dòng)性成本；Pt是t時(shí)刻資產(chǎn)的中間價(jià)格；Zα是對(duì)應(yīng)收益率分布的α分位數(shù)；θ是對(duì)收益分布尖峰特征進(jìn)行調(diào)整的修正系數(shù)；σt是資產(chǎn)在t時(shí)刻的波動(dòng)率；S為對(duì)應(yīng)資產(chǎn)相對(duì)買賣價(jià)差的平均值，即S= ；α是對(duì)買賣價(jià)差分布進(jìn)行調(diào)整的換算系數(shù)； t是在t時(shí)刻資產(chǎn)相對(duì)買賣價(jià)差的波動(dòng)率。

引入最高價(jià)和最低價(jià)對(duì)BDSS模型進(jìn)行改進(jìn)，即S= ，其中hpi，lpi分別表示第i個(gè)交易日該股票的最高價(jià)與最低價(jià)。對(duì)于公式（2）中的S我們這里用日最高價(jià)與最低價(jià)的價(jià)差在95%置信度下的最大值MS來代替，相應(yīng)的我們用S'波動(dòng)率t代替公式（2）中相對(duì)買賣價(jià)差的波動(dòng)率 t。也就是說我們用歷史的日最高價(jià)與最低價(jià)之間的價(jià)差在95%置信水平下的最大值來模擬該資產(chǎn)在未來某天可能存在的最大價(jià)差，因此本文計(jì)算股票的流動(dòng)性成本公式如下：

ECL= [Pt(MS+αt)]（4）

由于我們考察的是當(dāng)日該資產(chǎn)最高價(jià)與最低價(jià)的差，因此度量的是投資者在變現(xiàn)該資產(chǎn)時(shí)帶來的額外成本的一個(gè)最大的可能值，也就是最大的可能流動(dòng)性成本，這個(gè)成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于BDSS模型中用買賣價(jià)差度量出來的流動(dòng)性成本。而對(duì)于具體的交易者而言他需要承擔(dān)的流動(dòng)性成本應(yīng)該是小于或者等于ECL的。最后我們得到的經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值計(jì)算公式為：

Loss=Pt(1-e )+ [Pt(MS+αt)]（5）

其中的max表示的是我們度量的是流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的最大可能值。

四、數(shù)據(jù)選取與實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)選取

本文按25個(gè)行業(yè)（金融、商業(yè)、通信、地產(chǎn)、電力、石化、鋼鐵、汽車、科技、電腦、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織、外貿(mào)、家電、旅游、公用事業(yè)、造紙印刷、航天軍工、有色金屬、釀酒食品、交通設(shè)施、化纖、機(jī)械制造、黑色金屬）從滬市各挑選一只有代表性的股票作為樣本，并以深圳成指和上證指數(shù)作為研究參照，樣本考察期為 2000年1月4日至2007年8月31日。所有數(shù)據(jù)均來源于廣發(fā)證券行情分析軟件。對(duì)于在考察期內(nèi)被停市的股票，由于再次上市后的第一個(gè)交易日的股價(jià)與停市前最后一個(gè)交易日的股價(jià)往往相差很大，我們將這些股票再次上市后的第一個(gè)交易日的收益率設(shè)定為0。其他交易日的收益率我們通過相應(yīng)股票收盤價(jià)的對(duì)數(shù)一階差分計(jì)算出來，即：

ret=Ln(cpt/cpt-1)（6）

其中ret表示t日該股票的收益率，cpt表示該股票在t日的收盤價(jià)格。（其中上證指數(shù)和深證指數(shù)的收盤價(jià)格以當(dāng)日收盤點(diǎn)數(shù)衡量）。

（二）價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算

在傳統(tǒng)的VaR風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法中，大多都將資產(chǎn)收益假設(shè)為無條件的正態(tài)分布，但大量實(shí)證研究表明，資產(chǎn)收益的波動(dòng)具有明顯的尖峰厚尾性。下面我們以浦發(fā)銀行為例，對(duì)資產(chǎn)收益率序列進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。本文所有數(shù)據(jù)的處理和計(jì)算都是采用Excel結(jié)合Eviews5.0軟件得到的。

如圖1所示，我們可以看到樣本數(shù)據(jù)的偏度大于0，峰度值為6.425大于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的峰度值3，表明此股票收益率呈現(xiàn)出明顯的正偏度和尖峰厚尾特征，從Jarque-Bera正態(tài)檢驗(yàn)來看其JB檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5%顯著性水平下的臨界值5.99，因此我們可以得出其收益率序列明顯偏離正態(tài)分布。通過對(duì)其他股票進(jìn)行同樣的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)另外24只股票的收益率序列分布也都明顯的偏離了正態(tài)分布。

因此，傳統(tǒng)VaR模型中假設(shè)資產(chǎn)收益率服成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布不符合實(shí)際情況。這也是Bangia，Diebold，Schuermann和Stroughair(1998)在模型中引入了對(duì)收益率分布的厚尾性進(jìn)行調(diào)整的修正系數(shù)θ的原因。當(dāng)收益服成正態(tài)分布時(shí)，θ=1；當(dāng)收益不服成正態(tài)分布時(shí)，θ >1，為了計(jì)算θ值的大小，他們通過研究給出了收益分布的峰度值K和修正系數(shù)θ之間的關(guān)系：

θ=1+?準(zhǔn)#8226;Ln( )(7)

其中?準(zhǔn)是與收益的尾部特征有關(guān)的常數(shù)，我們可以利用歷史VaR值對(duì)等式（1）進(jìn)行回歸而得到。這里我們首先用歷史模擬法計(jì)算出樣本股的歷史VaR值，再用這些值對(duì)等式（1）進(jìn)行回歸，得到?準(zhǔn)的值為0.891。然后通過等式（7）計(jì)算得到相應(yīng)資產(chǎn)的修正系數(shù)值θ。最后我們以一天為持有期，計(jì)算出在95%的置信度下各股票資產(chǎn)的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。

（三）換算系數(shù)α的計(jì)算

對(duì)于外生流動(dòng)性成本中的換算系數(shù) 是第二個(gè)我們必須要估計(jì)的未知數(shù)，根據(jù)Bangia，Diebold，Schuermann和Stroughair(1998)的研究結(jié)果，我們需要將樣本數(shù)據(jù)按流動(dòng)性大小分成兩個(gè)子樣本：一組為流動(dòng)性強(qiáng)的資產(chǎn)，另一組為流動(dòng)性弱的資產(chǎn)，然后利用兩組子樣本中對(duì)應(yīng)資產(chǎn)的歷史VaR值和價(jià)差分布分別對(duì)外生流動(dòng)性成本等式（4）進(jìn)行回歸估計(jì)。圖2為浦發(fā)銀行的價(jià)差分布和累計(jì)頻率分布圖，從圖中我們可以看到其分布的偏度和峰度值相對(duì)都比較高。明顯的偏離了正態(tài)分布。本文通過日換手率來度量相應(yīng)股票的流動(dòng)性大小，利用2006年1月4日到2007年8月31日的所有股票的日換手率的平均值將樣本股票按流動(dòng)性大小分成兩個(gè)子樣本，再用相對(duì)應(yīng)的股票數(shù)據(jù)分別對(duì)外生流動(dòng)性成本等式進(jìn)行回歸，得到對(duì)應(yīng)流動(dòng)性強(qiáng)的股票的換算系數(shù)值為10.586，對(duì)應(yīng)流動(dòng)性相對(duì)較弱的股票的換算系數(shù)值為9.560。對(duì)于具體的股票而言，偏離正態(tài)分布的程度越高，對(duì)應(yīng)的換算系數(shù)也就越大。這里我們通過對(duì)應(yīng)股票價(jià)差分布的JB統(tǒng)計(jì)量來對(duì)其偏離正態(tài)分布的程度進(jìn)行度量，將所有樣本股票按JB統(tǒng)計(jì)量的大小分成兩組，對(duì)應(yīng)JB統(tǒng)計(jì)量大的股票組換算系數(shù)取值為10.586，JB統(tǒng)計(jì)量小的股票組換算系數(shù)取值為9.560。

（四）經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值計(jì)算

最后通過前面構(gòu)造的模型我們可以計(jì)算出股票樣本經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整后的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。各步驟計(jì)算結(jié)果如表1所示。從表1我們看到25只樣本股票流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在總風(fēng)險(xiǎn)中所占的比重平均值為36.07%，其中最大值為39.11%，最小值為33.69%。由于本文選取日最高價(jià)和最低價(jià)之間的價(jià)差作為流動(dòng)性指標(biāo)，因此通過這一指標(biāo)計(jì)算出來的應(yīng)該是內(nèi)生流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和外生流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的和。另外，用日最高價(jià)和最低價(jià)之間的價(jià)差度量的流動(dòng)性應(yīng)該是對(duì)應(yīng)資產(chǎn)可能面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)最大值，也就是說這是投資者所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)損失上限。這樣就更有利于投資者控制和把握風(fēng)險(xiǎn)。

從整個(gè)樣本股票的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)所占總風(fēng)險(xiǎn)的比例來看，雖然我國的股票市場有著較低的買賣價(jià)差水平，但由于對(duì)應(yīng)的報(bào)價(jià)深度也比較小，我國股票市場的流動(dòng)性并沒有表面上看到的那么好，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的最大值占到市場風(fēng)險(xiǎn)的30%以上，通過樣本各股票間的對(duì)比分析我們發(fā)現(xiàn)各行業(yè)對(duì)應(yīng)股票之間的流動(dòng)性都不存在明顯的層次區(qū)分，表現(xiàn)出較大的趨同性，樣本股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)最大值和最小值之間相差不到6%，且個(gè)股流動(dòng)性緊跟大盤走的特征比較顯著。從滬深兩市來看，這種趨同性更加明顯，由兩個(gè)大盤指數(shù)的計(jì)算結(jié)果我們可以看到，滬深兩市流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)比值之間相差不到2個(gè)百分點(diǎn)。這個(gè)可能和所有股票都處于同樣的環(huán)境有關(guān)，不論是深市還是滬市或者個(gè)股，都是在同樣的經(jīng)濟(jì)環(huán)境之下。雖然上市的地點(diǎn)不相同，或者公司質(zhì)量有差別，但就目前來看我國的股市在一定程度上還是一個(gè)典型的“政策市”，股市的流動(dòng)性受國家政策調(diào)控的影響還很明顯，因此個(gè)股受市場系統(tǒng)流動(dòng)性的影響比較顯著。另外我國股市的漲停板制度也在一定程度上縮小了個(gè)股之間的這種差距。

（五）滬深兩市流動(dòng)性變化趨勢(shì)分析

為了考察我國股市的流動(dòng)性變化趨勢(shì)，這里我們用上證指數(shù)和深證指數(shù)為研究對(duì)象，根據(jù)前面介紹的方法以年為單位計(jì)算出滬深兩市從2000年到2007年每年的最大流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)占總風(fēng)險(xiǎn)的比重，其中2007年只包含到8月30號(hào)為止的前8個(gè)月的數(shù)據(jù)，計(jì)算結(jié)果見下表2。

由表2我們得到2000年到2007年我國滬深股市的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)圖如下（圖3）。

從圖3可以看到滬深兩市的流動(dòng)性變化趨勢(shì)其本保持同步。這也驗(yàn)證了前面所分析的滬深兩市的流動(dòng)性沒有層次區(qū)分表現(xiàn)出很大的趨同性。從年度變化來看，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在總風(fēng)險(xiǎn)中的比重在2001年最小，然后開始上升到2004年達(dá)到最大值。接著開始呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)。

（六）后驗(yàn)測(cè)試

為了檢驗(yàn)前面通過模型計(jì)算出來的股票最大風(fēng)險(xiǎn)值的有效性，我們用2007年9月3日到2007年11月15日共54個(gè)交易日內(nèi)的所有樣本股票每天的實(shí)際損失值對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行后驗(yàn)測(cè)試。所謂后驗(yàn)測(cè)試實(shí)際上就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)算結(jié)果對(duì)實(shí)際損失的覆蓋程度。為此，本文分別計(jì)算每只樣本股票在54個(gè)交易日內(nèi)各自的溢出天數(shù)E，這里

E=Et，Et=0若VaR≤rt1若 VaR>rt

然后進(jìn)一步計(jì)算出溢出率e=E/N， N為考察天數(shù)，這里N=54。并將e值與顯著性水平1-c進(jìn)行比較來判斷模型的準(zhǔn)確性。計(jì)算得到所有樣本股票的溢出率均小于1-c，因此可以認(rèn)為通過模型計(jì)算出來的股票的最大可能風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值能夠很好的涵蓋實(shí)際最大損失。

（七）流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析

為了考察流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)與股本數(shù)和股票市值之間的關(guān)系，這里我們用個(gè)股在2007年8月31日的流通股本數(shù)和流通市值作為自變量對(duì)前面計(jì)算出來的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果參見表3。

其中：x1 =各股票的流通股本數(shù)；x2 =各股票的流通市值。

通過對(duì)回歸結(jié)果的分析我們看到X1、X2都通過了顯著性檢驗(yàn)，這說明股票的流通股本數(shù)和流通市值對(duì)股票所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)有顯著的影響，其中，流通股本數(shù)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而流通市值與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值呈顯著的正相關(guān)。這說明股本越大的股票所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越小。這可能與我國股市存在的“做莊”現(xiàn)象有關(guān)，從表面上看“莊家”大部分時(shí)候都是市場上流動(dòng)性的提供者，可是一旦市場真正缺乏流動(dòng)性的時(shí)候，他們往往是始作俑者，反而是大量的散戶在這個(gè)時(shí)候提供了市場急需的流動(dòng)性。而對(duì)于這些流通盤大的股票來說，“莊家”往往不容易控盤，因此由于大量散戶的參與導(dǎo)致了這些股本大的股票所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)要相對(duì)較小。而流通市值由于包含了一個(gè)很重要的價(jià)格因素在里面，股本相當(dāng)?shù)墓善眱r(jià)格越高流通市值越大，而廣大投資者往往認(rèn)為高價(jià)股含有更多的泡沫成分，一旦市場發(fā)生流動(dòng)性危機(jī)時(shí)，人們往往對(duì)這些高價(jià)股“懼”而遠(yuǎn)之，這就無形中加劇了這些股票所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此表現(xiàn)出股票流通市值與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)成正相關(guān)關(guān)系。

五、結(jié) 論

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是構(gòu)成股票市場風(fēng)險(xiǎn)的重要組成部分，而廣大的投資者尤其是個(gè)人投資者往往對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)缺乏足夠的重視。本文實(shí)證結(jié)果表明我國股市的平均流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)最大值占到市場總風(fēng)險(xiǎn)的30%以上，如果忽視流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)那么將會(huì)嚴(yán)重低估投資所面臨的總風(fēng)險(xiǎn)。單從我們選取的25只滬市樣本股來看不同股票所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)差異表現(xiàn)不是很明顯，個(gè)股之間或者大盤指數(shù)之間的層次沒有很明顯的區(qū)分，呈現(xiàn)出一定的趨同性質(zhì)。通過對(duì)各年流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)考察期內(nèi)我國股市面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在2001年是最小的，然后開始上升到2004年達(dá)到最大值后又開始呈現(xiàn)出逐年遞減的趨勢(shì)。最后的回歸結(jié)果顯示股票的流通股本數(shù)和流通市值對(duì)股票所面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)都有顯著的影響，其中，流通股本數(shù)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而流通市值與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值呈顯著的正相關(guān)。

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An Analysis on Liquidity-Adjusted Value at Risk in Chinese Stock Market

Liu Xiaoxing，Qiu Guihua

(Finance Department， Guangdong University of Business Studies， Guangzhou 510320，China)

Abstract: The insufficient quote degree problem exists in the Chinese stock market， and so traditional Bid-Ask spread can not reflect truly liquidity risk because Chinese stock market is a typical order form driving market. According to this condition， the paper combines the spread between the highest and the lowest price with the liquidity adjusted value at risk model (BDSS)， analyzing liquidity risk of 25 shares in 25 sectors from Shanghai stock market. The results show that there is a big liquidity risk in our stock markets and the distinction of liquidity level is not high among shares， and exists in a greater convergence. The quantity of a share in circulation is of notable negative correlation to La-VaR and market value of a share in circulation has a remarkable positive correlation to La-VaR .

Key words: liquidity risk；bid-ask spread；value at risk；BDSS model.

（責(zé)任編輯：張積慧）

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文?！?/p>