股市系統流動性風險溢價與資產定價

【摘要】流動性與資產定價是當前金融領域研究的熱點之一，研究流動性與資產定價以及流動性風險與資產定價的關系是當前國內研究資產定價的主要內容。本文將通過滬深股市的實證數據研究中國股票市場系統流動性風險溢價的問題。針對流動性溢價問題，本文將基于滬深股市數據，結合我國證券市場特征，按照Gibson和Mougeot的基本框架，直接建立二元均值GARCH——Diagonal BEKK模型，對我國股票市場的系統流動性風險溢價動態進行實證研究。通過研究，本文得出結論：中國股票市場存在系統流動性風險溢價，但隨著樣本期的選取、樣本的選取以及不同流動性指標的選取的不同，其顯著性是也不同的，系統流動性風險溢價對對市場的超額收益是有影響的，而且這種影響是動態波動的，從長期看，這種波動持續性的存在會使投資者未來投資的不確定性增加。

【關鍵詞】流動性溢價 系統流動性風險溢價 資產定價

所謂系統流動性風險是指市場組合超額收益對市場總流動性的敏感性（Gibson和Mougeot（2004）），系統流動性風險溢價是資產定價的重要指標，隨著全球金融危機的蔓延，股票市場的系統流動性風險越來越成為（國內外金融學）研究的熱點問題之一。因此，在不同的樣本期研究股票市場是否存在系統流動性風險，特別是利用滬深300指數數據對其進行實證檢驗，不僅對投資者規避風險、構建投資組合等投資策略以及對風險定價提供依據，而且對預測作為股指期貨標的物的滬深300指數走勢，都具有重要的理論和實踐意義。

本文按照Gibson和Mougeot（2004）的基本框架，直接建立二元均值GARCH—Diagonal BEKK模型，利用滬深300十大行業指數數據，按市場態勢對我國股票市場的系統流動性風險溢價動態進行實證研究。

一、模型建立、數據說明及變量選取

（一）系統流動性風險溢價理論模型

按照Chen等（1986）的思路，我們假定股票收益服從預先設定的兩因子模型，假定兩因子分別是市場因子和系統流動性因子，檢驗下列等式（1）刻畫的股票市場預期超額收益是否滿足。

Et-1(rM，t)=λM，tσ2M，t+λML，tσML，t （1）

其中，rM，t表示股票市場超額收益，σ2M，t是股票市場超額收益的方差，σML，t是市場超額收益和市場流動性的時變協方差。λM，t是市場風險溢價，而λML，t是系統流動性風險溢價。

按照在Gibson和Mougeot（2004）實證檢驗中得到證實的結論，假設σML，t是正的，因此，我們可以推斷系統流動性風險溢價λML，t的符號應該是負的。這意味著投資者如果重視將來交易的即時性，應該提高那些與市場流動性協同變化程度高的證券和組合的現價，這樣，在未來可以給投資者提供改善的投資機會集（因為高收益帶來高現金流）。

（二）二元均值Garch（1，1）—Diagonal BEKK模型的建立

按照Gibson和Mougeot（2004）的基本框架，我們假定超額市場收益rM，t和市場流動性rL，t服從二元均值GARCH模型：

（2）

其中，為市場超額收益率和市場流動性的方差—協方差矩陣。A，B和Ω為對稱的常數矩陣。rM，t為股票的市場超額收益，σ2M，t是股票的市場超額收益的方差，σML，t是市場超額收益和市場流動性的協方差；rL，t為市場流動性變量。為了考慮市場是非理想的，方程中常常包括常數項μM，λM是市場風險溢價，λML是系統流動性風險溢價。

（三）數據說明及變量選取

1.數據說明

由于滬深300指數以2004年12月31日為基日，因此，本文選取滬深300十大行業指數的周度收益率和成交量序列作為樣本，樣本區間為2006年1月14日至2010年6月30日，共計224個數據（除去節假日）。

2.變量選取

（1）超額市場收益率。超額市場收益率定義為滬深300指數（或滬深300行業指數）的周度收益與周度無風險收益的差。收益率采用對數收益率，其表達式為

rM，t=ln(pM，t/pM，t-1)-rf，t （3）

其中，pM，t，pM，t-1分別為滬深300指數（或滬深300行業指數）第t周和第t-1周的收盤價，rf，t是滬深300指數（或滬深300行業指數）第t周無風險收益率。

（2）市場流動性。選取滬深300指數（或滬深300行業指數）周度成交量對數的一階差分作為總的市場流動性變量，其表達式為

rL，t=ln(Trdvolt/Trdvolt-1) （4）

其中，Trdvolt，Trdvolt-1分別為滬深300指數（或滬深300行業指數）第t周和第t-1周的成交量。

（3）超額市場收益的時變方差（σ2M，t）和超額市場收益與市場流動性的時變協方差（σML，t）超額市場收益的方差（σ2M，t）和超額市場收益與市場流動性的協方差（σML，t）的時變值通過在聯立方程中建立均值方程只具有常數項的回歸方程，即市場超額收益和市場流動性收益的二元GARCH模型，得到σ2M，t和σML，t。

二、基于行業指數數據的系統流動性風險實證研究

（一）十行業指數超額收益與市場流動性的描述性統計分析

首先我們給出滬深300的十大行業指數的超額收益和流動性變量的基本描述性統計量的分析結果，分別如表1、表2所示。

由表1可知，各個行業指數平均超額收益都為正。從標準差來看，十個行業的市場超額收益的波動性相差不是很大，其中金融和信息兩個行業的波動相對來說要大一點；從偏度和峰度看出各行業超額收益都不服從正態分布。（***）表示各個序列在1%水平時都是平穩的。

從表2可以看出，各行業流動性的均值都大于零，電信業務波動性最大，而原材料指數、工業指數、可選指數三行業的波動性較小；主要消費指數、電信業務指數峰度遠遠大于正態分布的峰度值3，并且J-B統計量都很大，具有典型的“尖峰性”。其中（***）表示各行業流動性序列在顯著性水平為1%時是平穩序列。

總之，本文基于滬深300指數數據，建立了系統流動性風險溢價存在性成因的檢驗模型，并對模型進行檢驗，實證結果表明，我國股市的流動性溢價來自交易頻率而不是交易成本，股票資產定價的重要因子為換手率等流動性成本。我國股市的流動性溢價來自交易頻率的結論，印證了我國股市中小投資者數量大，頻繁交易是引起股市波動的主要原因，該結論對投資者特別是機構投資者進行資產定價，特別是制定投資策略具有借鑒意義和應用價值。

參考文獻

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[6] Amihud，Y.，2002， “Illiquidity and stock returns: an alternative test”[J].Journal of Financial Market，5:31-56.

作者簡介：汪賢(1988-)，男，湖南岳陽人，武漢大學經濟與管理學院，研究方向：國際投資；葛山（1986-），男，安徽宿州人，武漢大學經濟與管理學院，研究方向：國際金融；何龍（1987-）男，湖北咸寧人，武漢大學經濟與管理學院，研究方向：公司金融。