行為視角下金融市場流動性黑洞：研究評述與展望

趙志華，劉海飛

（南京大學工程管理學院，江蘇南京210093）

行為視角下金融市場流動性黑洞：研究評述與展望

趙志華，劉海飛

（南京大學工程管理學院，江蘇南京210093）

金融市場多樣性特征的消失會導致金融市場兩個典型現象：價格巨幅波動與市場層面正反饋，進而形成市場流動性黑洞。經典金融難以刻畫流動性黑洞的產生機理，而行為視角提供了新的思路。文章對金融市場流動性黑洞經典文獻與最新進展進行系統性梳理，從信息透明度、交易機制、投資者信念、傳染與策略等行為視角，評述有關金融市場流行性黑洞的研究進展，并對未來提出了研究重點與方向。

流動性黑洞；信息透明度；投資者信念；市場交易機制

20世紀80年代以來，伴隨著經濟全球化與經濟金融化的快速進程，金融市場不確定性因素日趨增多，所面臨的復雜性程度與系統性風險急劇提高，各國金融體系的穩定性受到嚴重威脅。縱觀歷次金融危機，諸如1987年紐約股災、1997年亞洲危機、1998年長期資本管理公司的破產、2007年中國股市“2.27”、“5.30”大跌以及2015年千股漲停、千股跌停、千股停牌的股市奇觀等等，不難發現，金融市場危機的最重要表現就是出現流動性危機，即市場流動性消失。“流動性”是任何一個市場的“靈魂”，“流動性是市場的一切”（Amihud and Mendelson，1988）[1]。Persaud,A.（2001a）[2]首次提出流動性黑洞的概念，并非單單指市場出現價格瞬間大幅下跌，常常伴隨著整個市場不同類型參與者的賣出行為形成正反饋機制，導致市場流動性驟然消失的現象（Bernardo and Welch，2004）[3]。概括之，國內外眾多學者研究側重點各有不同，比如流動性測度、市場投資者信念、市場交易機制、市場傳染、交易模式等等角度，對金融市場流動性黑洞形成機理、預測及其風險防范進行相關研究。基于此，本文擬基于行為金融的視角，對金融市場流動性黑洞的現有經典文獻與最新進展進行梳理和評述，并指出未來可能的研究重點與方向。

一、流動性黑洞與其存在性測度

金融危機與其說是信用危機，不如稱之為流動性危機。流動性黑洞理論認為，流動性的核心是金融市場多樣性。即在信息、觀點、頭寸、投資組合、交易主體、風險管理缺乏多樣化的同質市場中容易出現流動性黑洞，而在這些因素存在較大差異性的市場中出現可能性很小。股市暴跌通常被描述成“流動性空洞”，甚至“流動性黑洞”，其特征是標的市價在沒有重要新聞事件的情況下狂跌，而且在接下來的相當時段內陷入持續低迷的狀態，沒有復蘇回彈的跡象（陳燈塔、周穎剛，2006）[4]。Morris and Shin（2004）通過理論模型設定存在兩類投資者：短線操作風險中性的機構投資者，使用止損方式進行對沖；長線操作風險厭惡的做市商。當價格下跌到短線投資者的止損位時，單個投資者風險資產的出售行為將增強其他投資者賣出的積極性，形成賣出行為互相增強，導致市場崩潰。并運用全局博弈分析得到流動性黑洞臨界點的均衡解，金融市場流動性黑洞時期前后的資產價格呈V型走勢[5]。Benjamin and Shin（2013）運用正反饋交易方法，利用微觀層面日內或日間的交易數據，考察被拋售資產的價格急速下跌與賣盤持續增加存在相互促進的關系，從而證實流動性黑洞的存在性[6]。Chen and Zhou（2006）基于馬爾科夫狀態轉移，也側面證實了金融市場流動性黑洞的存在性[7]。Hans Degryse et al.（2009）構建兩個交互網絡的動態微觀結構做市商市場模型，在透明信息、部分不透明信息、完全不透明信息三種信息假設下，利用兩種系統的動態相互性，剖析金融市場流動性黑洞的生成機理[8]。此外，也有研究考察危機期間信息事件對市場流動性黑洞存在性的影響。這類文獻一致的結論是，由于信息不對稱，異質投資者之間誤解導致需求曲線反向彎曲，進而造成無信息的價格變化和離散的價格跳躍（Mark Lang and Mark Maffett，2011）[9]。而從宏觀市場層面，金融市場流動性黑洞有兩個特征：市場規則的打破和大規模負凈現值項目的出現，以致形成金融市場流動性黑洞（Romain Ranciere，2011）[10]。

二、流動性黑洞與信息、市場規則

證券市場中做市商做市能力的喪失，使得市場正常的瓦爾拉斯調整機制無法發生作用，流動性供給機制的崩潰導致了股價的持續下跌，最終造成流動性黑洞的形成（Greenwald and Stein，1991）[11]。Barunik and Vosvrda（2009）構建了隨機尖點突變模型，考察在1987年和2001年兩次市場崩潰檢驗，指出市場價格信息是市場崩潰的關鍵因素[12]。Jeffrey Ng（2011）發現市場分析師預測回報率準確性的信息質量，是市場流動性變化，甚至消失的關鍵因素[13]。另外，上市公司非基本面信息與內部信息，在流動性黑洞的形成過程中也起到同樣的重要作用（Romer，1993；Barlevy and Veronesi，2003；Strobl S，Oztekin A S，Daigler R T，2013）[14-16]。Brunnermeier and Pedersen（2005b）構建了資金流動性約束下的做市商模型，解釋了流動性蒸發現象[17]。Carlin，Lobo and Viswanathan（2007）構建了流動性動態交易模型，解釋了交易行為合作均衡策略，能引起流動性危機在市場之間的傳染[18]。而Borio（2004）研究表明在市場崩潰和流動性蒸發期間，危機自我實現與強化的背后動力，是風險管理工具的運用、投資者資金流動性約束和交易對方風險三者之間的相互作用[19]。有些學者利用博弈論理論構建銀行網絡市場流動性多重均衡模型，得到市場中小事件對市場大沖擊影響機理（Allen and Gale，2004）[20]。Benjamin and Shin（2013）利用國債市場帶符號的定單流交易數據，證實：買賣行為是導致市場流動性的根本原因[21]。

三、流動性黑洞與投資者信念

理性期望與同質性前提假設下的資產定價模型，無法解釋金融市場的復雜性，而有限理性和異質性的代理人模型能夠更好地解釋市場中異質性、不確定性以及期望反饋的行為（Amilon，2008）[22]。姜建清和孫彬（2007）[23]發現，全球次級債危機是以流動性危機為主要特征的金融危機，市場信心的喪失是由貨幣創造型的流動性過剩轉變為流動性危機及黑洞的主要原因（彭興韻、吳潔，2009；Liu，2015）[24-25]。Bernardo and Welch（2004）構建了銀行破產的理論模型，演繹出了有趣的結論。投資者對未來流動性沖擊的悲觀信念造成了市場流動性黑洞，而并非流動性沖擊本身所致[26]。Anthony and Hautsch（2007）[27]從微觀定單流推斷出市場參與者價格期望的信息，發現了投資者交易決策驅動流動性黑洞的產生。投資者異質期望相關性和動態組合構建多樣性的復雜性，導致市場不穩定突發狀態的發生（Chiarella et al.，2007）[28]。Kallberg et al.（2008）針對紐約REITS市場中內部人、分析師及其他投資者等三類投資者，考察其在突發事件后，通過市場預期調整的先后順序，及其對市場價格極端行為的影響[29]。而且市場價格極端行為也對公司現金流、金融限制等機制，以及投資者期望與策略行為產生重要的影響（Shim and Peter，2007）[30]。Barlevy et al.（2003）指出非知情交易者在獲得負面信息的同時，即使在基本面穩定的情況下，信念更新會出現正反饋機制，進而導致價格崩潰[31]。其實，買賣雙方對金融工具風險理解程度與流動性的期望，都會對市場流動性驟減產生本質影響（Caruana and Kodres，2008）[32]。機構投資者對市場價格信息和風險態度的反周期調整策略，導致流動性枯竭（Tirole，2009；Mark Carey and René M.Stulz，2009；Cao and Petrasek，2014）[33-35]。Cheung et al.（2014）構建了人工股票市場模型，發現市場泡沫與市場流動性缺失的主要根源，在于投資者對交易產品市場基本價值判斷的不確定性程度[36]。Urs Fischbacher et al.（2013）使用計算金融的方法，發現貨幣政策信息對市場流動性有及其重要的影響，但對市場價格泡沫的影響較小[37]。

四、流動性黑洞與金融市場傳染

Chordai，Sarkar and Subrahmanyam（2001）發現，金融危機期間股票市場和債券市場流動性之間具有更高的關聯性[38]。Dirk G.Baur（2012）證實了融資流動性和市場流動性之間相關性，及其沖擊傳導過程[39]。也有學者基于資產負債表的嶄新視角，分析以市場為基礎的現代金融體系危機的傳染過程（Adrian and Shin，2008）[40]。Goodhart（2008）發現有些結構化產品延期付款時，對手銀行償債能力也陷入困境，造成銀行間市場流動性干涸現象[41]。Baclet and Vidon（2008）研究發現，發展中國家流動性資產不足，而發達國家的流動性資產會產生外部作用，成為國際金融穩定的重要樞紐。當市場發生動蕩時，其他部門和國家就會產生流動性凍結，通過流動性的外部性造成一定范圍的傳染效應[42]。Dimitris Kenourgiosa（2011，2013）在多變量時變非對稱框架下，對新興金融市場傳染問題進行研究發現，中國等新興國家相比發達國家而言，其市場傳染性更強[43]。但有的學者也指出，在預測流動性黑洞何時發生的時候，往往在樣本數據與基礎模型的選擇上，有著很大的隨意性與自由性（Baur，2013）[44]。Mink and Haan（2013）關注歐洲銀行板塊股票與希臘政府債券兩種不同的市場標的，發現過度同步性的重要原因，還是在于市場基本面信息[45]。有的學者也考察了債券市場、股票市場、外匯市場等不同市場市場信息傳染影響的差異（Garcia and Tsafack，2011）[46]。Jochen O.Mierau et al.（2013）研究發現，市場危機期間，不同國家不同時段樣本與金融市場傳染性的同步性指標的過度增加沒有顯著關聯，也說明僅從同步性指標角度，研究市場流動性黑洞形成機理，其適用性不高[47]。

五、流動性黑洞與市場交易模式

隨著金融市場完善與計算機技術的革新，實現了傳統指令提交模式到程序化交易模式的轉變，程序化交易模式對市場本質和結構產生了重要影響。有的學者就交易模式對市場流動性黑洞防范做了一些探索。Hasbrouk and Saar（2009）發現，稍縱即逝的限定性指令訂單的產生來源于多種因素：投資理念、市場分割等等[48]。Duong，Kalev and Krishnamurti（2009）利用個人訂單指令的高頻數據，研究了攻擊型機構和個人投資者在澳大利亞股票市場的影響因素，討論了個體、機構投資者與市場流動性突變的關系[49]。Maureen（2007）認為算法交易會降低市場的流動性，一方面是因為單個訂單可以被拆分到NYSE、ECN或者ATS執行，造成了分隔交易，避免了流動性黑洞的產生；另一方面是因為像ITG隱蔽服務那樣提供的隱蔽算法可以保證訂單不會暴露在市場上[50]。Foucault，Kadan and Kandel（2008）通過構建市場流動性供需模型，研究算法交易對市場流動性供需有著關鍵性的作用[51]。Hendershott，Jones and Menkveld（2011）采用信息流量（即提交、撤銷、交易訂單之和）作為算法交易的代理變量，基于NYSE十進制報價近五年的面板數據，證明了證券市場流動性變化與算法交易正相關，并且算法交易可以提高訂單報價的信息含量[52]。Chaboud et al.（2013）利用證券市場高頻交易數據，識別每個訂單是否由算法交易自動生成。前者指出算法交易與市場流動性存在著負相關的關系，而非算法交易的訂單是造成收益波動的主要原因。鑒于多數國家的證券交易市場都無法直接觀測到算法交易的訂單[53]。Gsell（2008）建立了算法交易模擬運行的虛擬金融市場，比較是否引入算交易會對市場產生怎樣的影響。其研究發現，算法交易規模的增加會提高市場價格，低延遲能降低市場流動性，起到對流動性黑洞防范[54]。Menkhoff，Osler and Schmeling（2010）從信息與投資者訂單提交模式行為的角度，對流動性黑洞形成機理進行了探討，指出持有信息的投資者在一個純限定性指令市場的沖擊中，限制訂單提交的響應占有優勢。信息持有者相對于無信息持有者的，優勢體現在使用積極價位限制性訂單指令上[55]。Tommaso Gabrieli et al.（2011）將投資者行為視為市場風險、收益的二元函數，構建了流動性黑洞刻畫模型，闡述了黑洞形成的機理。并在房地產共同基金市場進行了實證驗證，發現流動性黑洞并不能被對沖[56]。Tommi A.Vuorenmaa and Liang Wang（2014）基于實驗環境下構建多智能體交易模型，研究高頻交易模式對市場流動性閃電崩潰的影響。發現在大量機構投資者的同樣賣出行為導致市場正反饋效應，這種情形與經常提到的燙手山芋效應很是雷同[57]。Juan Yao（2014）對中國股票市場羊群行為進行了詳細的理論與實證研究，發現B股比A股、大市值股票比小市值股票、增長型股票比價值型股票羊群行為更加嚴重，而且羊群行為是導致股市崩潰的重要因素[58]。

六、結論與啟示

綜合而言，國內外有關金融市場流動性的研究現狀，本文得出以下啟示：

第一，金融市場流動性黑洞產生的內因，在于金融市場信息透明度與交易機制、投資者信念及其交易模式、不同金融市場間傳染機制等等。但目前研究結論存在爭議，視角的單一化與影響路徑處理過于簡化，未能細致刻畫多種因素互動影響的機理問題。

第二，從研究對象來看，目前的研究多數關注在歐美發達國家金融市場。就研究問題與樣本周期而言，相關研究缺少流動性黑洞成因分析，以及流動性黑洞在金融市場造成廣泛影響等問題。如何立足于中國金融市場，流動性黑洞極端環境前后不同階段下，不同類型投資者交易行為的變化、流動性黑洞前后投資者最優交易模式的挖掘與調整、以及流動性黑洞風險防范等等理論，以及實證檢驗這些理論是后期重要的研究方向。

第三，在數據與方法上，較多學者籠統地考察所有時期流動性的影響因素，并不能全面地考察危機時期流動性的所有細化層面，可能會出現由于忽略特殊時期市場參與主體行為、市場運行機制以及市場政策信息的變化，而得出不同結論的狀況，研究結論的正確性受到一定的質疑。近年來，社會網絡的方法論與計算實驗的研究工具的出現，為在中國情景下對流動性黑洞相關科學問題的研究，提供了一條新的思路。

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（責任編輯：C校對：L）

F830

A

1004-2768（2017）03-0155-06

2017-01-09

國家自然科學基金研究項目“流動性黑洞、訂單提交策略與最優執行”（71101068）；江蘇省自然科學基金面上項目“基于社會網絡分析的金融市場資產配置策略理論、方法與應用研究”（BK20161398）；江蘇省金融工程重點實驗室項目“金融大數據背景下投資組合理論及方法”（NSK2015-09）

趙志華（1980-），男，湖北黃岡人，南京大學工程管理學院博士研究生，研究方向：資本市場、行為金融；劉海飛（1980-），男，安徽阜陽人，博士，南京大學工程管理學院副教授，研究方向：金融工程、計算實驗金融、行為金融。