長記憶性數據特征視角下流動性測度對超額收益預測研究綜述

謝軍 胡楠

摘要：流動性是評價股票市場運行狀況的關鍵因子之一，常用于對股票市場超額收益的預測研究中，但其長記憶性的數據特征可能會對預測精度造成影響，因此有必要對該影響所造成斜率偏差進行評估及調整。本文從流動性的內涵出發，梳理了長記憶性對流動性指標預測能力的影響，介紹評估以及緩解該誤差的方法。此外，鑒于市場流動性水平在不同狀態之間遷移，有必要在超額收益預測模型中應用馬爾可夫狀態轉移矩陣，以改善預測精度。

關鍵詞：長記憶性;狀態轉移;流動性;市場超額收益

一、流動性的基本概念

凱恩斯（1936）在《就業、利息和貨幣通論》一書中提出，流動性就是資產在短期內能夠變現而不遭受損失的能力。毋庸置疑，流動性是一個重要卻同時內涵豐富的概念。在不同的文獻中，可以總結出各個不同類型的衡量流動性的指標，如從價格角度表示的流動性指標、從交易量角度表示的流動性指標、將價格和交易量結合表示的流動性指標以及時間角度表示的流動性指標。鑒于流動性豐富的內涵，因此可以嘗試從其他角度對流動性進行解讀和定義。除此之外，考慮到股票市場流動性指標與股價的強相關性，流動性指標可以被用于預測未來的股票收益。事實上，在Amihud（2002）的研究中，就發現了流動性可以捕捉股票收益的變化，而后閆東鵬等人（2006）采用滾動分析方法，構造了一個類似Amihud（2002）的非流動性度量，在Fama-French的5x5投資組合空間下，從隨機貼現因子框架出發，運用第一階段GMM對以市場流動性為中介的條件資本資產定價模型進行了實證檢驗，并發現流動性指標的預測性是來源于其捕捉股票收益時間變化的能力。陸靜和唐小我（2004）也對股票流動性與其期望收益的關系進行了研究，發現兩者存在負相關性。既然流動性指標可以用于對未來股票收益的預測，那么，是否其他的流動性度量指標也可以用于預測未來股票市場收益、各類指標當中對預測能力產生作用的因素又是什么？這些都可能成為新的論題。

二、非流動性測度

有流動性，即有“非流動性”。作為“流動性”的一個相反的概念，非流動性則指資產在短期內能夠變現的能力較弱——比方說，當某只股票的買人報價遠低于其賣出報價時，這只股票的流動性能力是較弱的，即可以定義為非流動性。雖然，各類研究中已經以Amihud（2002）研究中的指標命名為“非流動性指標”。但事實上，亦有許多其他的指標可以用于體現“非流動性”。

1.Cs指標

Corwins和 Schultz（2012）使用股票的最高報價和最低報價來以估算買賣價差，因為最高報價通常由買方提出，最低報價通常由賣方提出，因此價差越大表明了該股票的非流動性越高。

2.Roll指標

由Roll（1984）提出，使用股票前后兩天收益率的協方差所得，同樣可以估算股票的有效買賣價差。有很強的相關性，因此，可以用于對股票市場未來回報的預測研究。并且，不同的非流動性指標當中，可能存在相同的影響因子。由此，亦可以研究當非流動性指標對未來的股票超額市場回報有預測性時，究竟是指標當中的哪一個因子產生了預測性。

三、非流動性測度在市場超額回報預測的應用

（一）ARFIMA模型與長記憶性

由于流動性指標、非流動性指標的特殊性質，可以研究其與股票市場回報的相關關系。事實上，在Amihud（2002）的研究中，就發現了流動性可以捕捉股票收益的可預測變化，而后閆東鵬等人（2006）亦于中國市場印證了這一點，在Yong Chen（2018）等的研究當中，發現可以表達市場非流動性的指標——即Cs、Zeros、Fht等指標，對未來的股票市場超額回報有預測能力。在過程中，由于其發現其研究的樣本——美股市場的波動性等指標具有長記憶性等性質。因而，通過一系列處理，以去除股票市場長記憶性對非流動性指標預測股票市場超額回報所造成的影響。

（二）市場波動與流動性跳躍

在Chen等人（2018）的研究當中，他們發現了在其樣本（即標普500）當中，股票市場的收益波動性會對非流動性指標預測未來股市超額回報的能力產生影響。另外，在Chen等人（2018）的研究當中，亦提出：由于美國市場曾經出現過幾次大幅度的變動——即由于1997年和2001年的最小報價單位的變化而導致流動性突變，因而美國股市有兩次斷層式的變化，即跳躍性的變化，這也對非流動性指標預測未來股市的超額回報造成了一定的變數。

那么，中國股市是否有相應的影響因素呢？事實上，在楊科等人（2012）的研究發現股市高頻波動率存在聚集、時變的跳躍;針對這一特性，陳浪南等人（2013）的研究中指出中國股市高頻波動率同時具有長記憶性、結構突變、不對稱比和周內效應等特征，結構突變只能部分解釋其長記憶性，高頻波動率的連續性成分的長記憶性很強，而跳躍比成分的長記憶性非常弱。由于中國股市特點與Chen等人（2018）所研究的標普500樣本特性有相似亦有不同，可以通過使用Chen（2018）研究當中相應的方法來研究非流動性指標是否對中國股市的未來超額回報具有預測性，并且可以針對中國股票市場當中的特點進行相應的修正。例如，使用中國股票市場數據獲得非流動性變量和超額收益率，檢測其是否存在長記憶性，并且構建蒙特卡洛模擬以評估長記憶性對超額收益率預測的影響程度。

（三）狀態轉移

金融市場中的諸多變量處于不斷的變化中，流動性也不例外。在經濟形勢不利、金融業面臨壓力的時候，金融中介機構的資本會變得更加有限。在這一時期，相同規模的流動性沖擊會對資產價格產生更大的影響，因此有必要應用馬爾可夫鏈以描述變量的狀態轉移。事實上，目前已經有相應以馬爾可夫鏈為工具進行的金融市場研究。Acharya等人（2013）以1973-2007年期間的美國公司債券為樣本，允許債券收益率模型的截距和斜率系數在兩種狀態之間變化，發現債券收益率對市場流動性沖擊的敏感程度在兩種狀態之間切換。在一種狀態下，流動性震蕩對債券價格的影響大多不顯著，而在另一種狀態下，非流動性的增加對債券價格產生了重大但相互矛盾的影響，投資級債券價格上漲，而投機級債券價格大幅下跌。將這些情況發生的時間段與宏觀經濟條件聯系起來以后，發現流動性沖擊影響較大的狀態往往伴隨著宏觀經濟條件的惡化。因此，可以把這種宏觀經濟狀態稱為有“壓力”特征的經濟狀態。這種效應在控制了其他系統性風險——例如期限風險和違約風險后尤為明顯，表明公司債券回報率存在隨時間變化的流動性風險，而這種風險的觸發條件為投資者將注意力轉向流動性。當宏觀經濟環境存在壓力的狀態下，投資者傾向于注意債券的流動性，這一條件即被成功觸發。一旦流動性下跌，投資級債券價格自然上漲，而投機級債券價格大幅下跌。將所得的帶有“壓力”特征經濟時期與一些宏觀經濟數據進行比較，也可以部分檢驗“壓力”狀態的穩健性。

四、結語

總的來說，流動性與非流動性指標由于展現了股市的大量的信息，可以被用于預測未來股市的超額收益，而非流動性指標自身可能擁有的波動性、跳躍性、長期自相關性給預測帶來的偏差則可以通過一系列方法，如蒙特卡洛模擬方法、波動性調整和bootstrap方法加以修正。由于股票市場諸多變量的時間序列特性可以描述為由一個狀態轉變為另一個狀態（上漲、下跌、不變），因此也可以應用馬爾可夫鏈用于預測未來時期的股票的價格或者未來時期的股票市場超額收益。雖然國外有較多的文章已經就以上各個點展開了不同方面的研究，但國內的研究還是比較少;而將以上所述的幾個關鍵點相結合的研究暫時還沒有出現。除此以外，如果可以測算出非流動性指標對于未來股票市場超額收益的預測性，那么，是非流動性指標當中的那些因素導致了它的預測能力？亦是一個值得研究的問題。

參考文獻：

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作者簡介：

謝軍，胡楠，廣西大學商學院，廣西南寧。