流動性風險資產定價模型

趙園

【摘要】本文對相關文獻進行回顧和總結，推導出基于流動性風險的資本資產定價模型，并選取上證綜合指數為代表，利用ARCH類模型對上海股市流動性風險溢價做了實證分析。

【關鍵詞】流動性風險；流動性水平；資產定價

一、引言

資本資產定價理論是在投資組合理論基礎上發展起來的，至今在金融理論中占有核心地位，但近幾十年的研究表明現實中很多現象無法用傳統的理論所解釋，因此流動性資產定價理論開始成為研究的熱點。傳統的理論忽略了流動性對資產定價的影響，以往的研究多集中于流動性水平下的資產定價問題，事實上流動性與資產定價關系的研究劃分為流動性水平和流動性風險兩個方面。因而有必要對這些有關流動性風險資產定價的研究進行梳理，以期對而后的相關研究發展有所借鑒。

二、文獻綜述

早期對流動性與資產定價關系的研究均注重于流動性與股票回報之間的關系。最早以Amihud和Mendelson（1986）的研究為代表，引入買賣價差作為衡量流動性的指標。對流動性和資產收益率之間的關系進行實證研究的也是Amihud和Mendelson（1986），從微觀角度出發，創造性地提出流動性溢價理論。

Haugen和Baker（1996）用Russell3000股指成分股的數據，發現換手率與股票收益率之間存在顯著負相關關系。以Acharyan和Pedersen（2003）為代表的學者開始關注流動性風險與資產定價的關系，在傳統的CAPM的基礎上進行了流動性調整，將流動性風險分解成三個部分，構造了四模型，并用非流動性比率進行分析，發現流動性風險存在風險溢價。

中國的證券市場對流動性風險的研究尚處于不成熟的階段，主要是借鑒國外的研究模型和方法。國內學者，如王春峰、韓冬和蔣祥林（2002），蘇冬蔚、麥元勛（2004）、羅登躍（2007）等的研究，并未區分流動性水平和流動性風險的不同之處。韓冬認為流動性風險指投資者由于市場流動性缺乏產生的交易成本上升和交易困難。羅登躍等（2007）則對流動性風險的數理本質做出概括，指出流動性風險的度量依賴于流動性水平變量。蘇冬蔚，麥元勛（2004）直接將換手率作為流動性的度量指標，卻忽略了國內股票市場高投機性，炒作盛行的特征。

目前較完整解釋流動性風險溢價的理論模型是Acharya和Pedersen的流動性調整的資產定價模型（LCAPM），條件期望總收益為：

其中：。此式表明資產i的預期超額收益是其預期非流動性成本加上四個值乘以風險溢價，這四個值和資產收益及流動性風險有關。與傳統的CAPM相比，LCAPM除了考慮資產i的系統風險外還考慮了其他三種流動性風險。

三、模型的建立

我國股市波動劇烈，上證綜指在2008年到2012年短短5年內就經歷了一輪強周期（從2008年的1665點到2009年的3478點，再到2012年的1995點）。許多股價序列都具有時變方差（Time-varying Variance）的特征，為了刻畫這一特征，2003年諾貝爾經濟學家獲得者Engle于1982年提出了自回歸條件異方差模型，即ARCH模型。Boleslaw（1986）進一步提出了廣義自回歸條件方差，即GARCH模型。此后，模型不斷地得到改進，形成了ARCH族模型。

本文利用ARCH檢驗、GARCH模型研究了股指之間的長期均衡關系及短期波動差異。

四、實證分析

1.數據說明

本文使用滬市2008/01/02～2012/12/05共5年的數據，總計1200個收盤價，原始數據來自分析家股票分析系統。對上證指數流動性溢價現象進行實證研究。收益率使用對數收益率為日收盤價；用Amicus（2002）的非流動性指標ILLIQ來度量流動性狀況：為第t日的成交金額。本文實證結果是用EVIEWS7.2完成。

2.結果及結論

對上證收益率（對數收益率）數據進行平穩性分析，由結果可知P值很小，且ADF統計值在1%，5%及10%的顯著水平下，單位根檢驗的臨界值分別為-3.435595，-2.863744及-2.567994，檢驗統計量值為-34.84275，遠小于相應的DW臨界值，從而拒絕H0，表明2008年1月2日到2012年12月05日的對數收益率為平衡時間序列，不存在單位根。

用EVIEWS中的VIEW-CORRELOGRAM生成自相關圖，滯后階數為25，通過自相關圖可以看出，上證收益率具有自相關性。

進而我們對上證綜指日收益的條件異方差性進行統計檢驗，得表1。

從表2可以看出，LM檢驗中pro=0對數收益率序列存在明顯的ARCH效應，可以建立ARCH類模型。由模型定階，可以在ARMA（p，q）中，分別選取（p，q）為（1，1），（2，2），（3，3），（3，4）幾個數據進行模型估計，觀察各模型的P值和T統計量。

MA Backcast：1

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.

AR（1） -0.726302 0.236526 -3.036881 0.0024

MA（1） 0.751734 0.224061 3.355494 0.0008

MA Backcast：1 2

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.

AR（2） -0.671700 0.487731 -1.377193 0.1687

MA（2） 0.658066 0.495379 1.328410 0.1843

MA Backcast：1 3

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.

AR（3） -0.777338 0.182647 -4.255969 0.0000

MA（3） 0.784241 0.180648 4.341275 0.0000

MA Backcast：0 3

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.

AR（3） 0.037955 0.026467 1.434032 0.1518

MA（4） 0.015213 0.026500 0.574080 0.5660

由模型可知：盡管收益率與4種風險變量的相關系數的絕對值均比較小，但顯著不為0；重要的是，收益率與系統風險、流動性風險共性呈正相關關系、而與收益率對市場非流動性的敏感性、非流動性對市場收益的敏感性呈負相關關系，這與前面的理論分析是一致的；4種風險變量之間的相關系數絕對值較大，說明變量間存在共線性，這與Acharya和Pedersen（2003）的理論分析及實證研究結果是一致的。

五、結束語

本文提出了一個四元均值GARCH（1，1）模型，對上海股票市場收益率與四種風險變量以及Achary和Pedersen（2003）提出的三種流動性風險的溢價狀況進行了實證研究，結果表明存在系統風險溢價和流動性風險溢價，驗證了理論分析。

參考文獻

[1]Amihud，Y.and H.Mendelson.Asset pricing and the Bid-Ask Spread.Journal of Financial Economics，1986，17，223-249.

[2]王春峰，韓冬，蔣祥林.流動性與股票回報：基于上海股市的實證研究[J].經濟管理，2002，24.

[3]吳文鋒，芮萌，陳工孟.中國股票收益的非流動性補償[J].世界經濟，2003，7.

[4]黃峰，鄒小芃.我國股票市場的流動性風險溢價研究[J].浙江大學學報（人文社會科學版），2007（4）：192-200.

[5]梁麗珍.孔東民.中國股市的流動性指標定價研究[J].管理科學，2008（6）：85-93.