关于买卖报价价差及其决定因素的实证研究，本文主要内容关键词为：价差论文,因素论文,买卖论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、用买卖报价价差衡量市场流动性与交易费用
股票的流动性是指在特定时间上的供求环境中，有证券交易动机的人能否以合理的价格实施他们期望的交易。流动性与收益和风险指标一道，被认为是衡量一种股票价值的最重要的决定要素。在风险一定的情况下，一种资产的市场流动性越差，则该资产的预期收益就越高，该公司的资本成本就越大。股票流动性通常可以由市场的深度、宽度和反应性（resiliency）来综合描述。
股票市场的流动性不同，实际上意味着市场的交易费用不同。人们常常把佣金和印花税看成是交易费用，其实流动性也是一种交易费用。当一个市场流动性差时，在这个市场中进行交易的费用就大，股票市场的效果就不容易发挥。因此，研究一个市场或者特定股票的流动性特征，是进一步研究证券市场效率和功能发挥的重要方面。
我们认为，买卖报价价差是最好的用来衡量市场流动性的指标，因此，本文选择买卖报价价差作为研究对象，并进一步分析影响买卖报价价差的主要因素。
对买卖报价价差影响最显著的因素包括：股票价格水平，股票交易的活跃程度，股票价格的波动程度。
二、模型与数据选择
（一）基本模型
根据前面的讨论，我们把相对买卖报价价差写成股票价格水平、交易活跃程度、价格的波动程度和其他一些因素的函数。得到如下方程：
w（S）＝f（P，V，σ，K）＋ε （1）
其中，S是相对买卖报价价差；P是股票绝对价格；V 描述交易的活跃程度；σ衡量股票价格的波动程度；ε是残差。
如果暂时忽略其他因素的影响，并且假定股票价格水平、交易的活跃程度和价格的波动程度之间不存在相关性，那么，相对买卖报价价差可以有如下简化的表达形式：
w（S）＝k＋x（P）＋y（V）＋z（σ）＋ε （2）
其中，k为常数项；X（.）和y（.）为减函数；w（.）和z（.）为增函数。
（二）数据选择
我们在研究中所使用的数据来源于我们承担中国与澳大利亚政府间机构合作项目“改善中国证券市场的效率与规制环境”时所自行记录的数据。我们的研究总体包含了从2000年2月21日～2000年3月20日21个交易日，2000年5月21日～2000年6月9日15个交易日，共36 个交易日中全部上市A股的交易数据。其中，每一笔交易记录包括成交价格、 成交金额以及交易发生后在报价屏幕上所显示的买卖报价等。在全部961 种股票中，我们对有如下情况的股票进行了剔除。（1）31 支在这段时间内新上市的股票，理由是样本观察值数目参差不齐；（2 ）受特定市场制度（比如ST制度和PT制度）影响的股票，共74支；（3 ）在取样期间发生过除权或流通股数变动的股票，共有236支。
三、变量处理与计算
（一）买卖报价价差
在我们的研究中，买卖报价价差的定义为，最好的限买价和限卖价之差，即买一价和卖一价之间的差额。其计算方式如下：
S[,i]＝（a[,i]－b[,i]）（3）
其中，a[,i]是观察间隔内第i个记录中的卖出报价；b[,i]是第i个记录中的买人报价。
（二）股票价格水平
按时间加权的绝对股票价格水平的计算方法为：
其中，P[,i]＝1／2（a[,i]＋b[,i]），为第i个记录中的买卖报价中间价；t[,i]为观察时间间隔内买卖报价中间价P[,i]发生作用的时间长度。
按时间加权的相对买卖报价价差（X）的计算方式如下：
其中，t[,i]是观察间隔内第i个价差发生作用的时间长度；n 是观察间隔内交易发生，并且得到相应买卖报价的次数；P 是观察间隔内按时间加权的绝对股票价格。
（三）交易的活跃程度
测量交易活跃程度的方法有许多种，包括：交易量、交易笔数、交易股数、交易持续性、进行交易的股东数目。中国股票市场坐庄风气很盛，交易金额可以通过庄家自己对倒产生。为了过滤掉坐庄因素的影响，我们用每个观察间隔内的交易次数作为交易活跃程度的估计，单位为次，定义如下：
V＝N（6）
其中，N为观察间隔内发生交易的笔数。
（四）股票价格的波动程度
衡量股票价格的波动程度有许多不同的方法，包括：股票交易价格的标准差、买卖报价价差中间值的标准差、超额收益的标准差等。我们在研究中用观察间隔中买卖报价价差中间值P[,i] 的标准差除以股票价格来衡量波动程度，计算方法如下：
σ＝σ（P[,i]）／P×100（7）
其中，σ（P[,i]）是观察间隔内第n个买卖报价价差中间值的样本标准差；P是观察间隔内按时间加权的绝对股票价格。
（五）数据计算
根据前面介绍的数据处理方法，对上海和深圳两个市场的160 支股票进行计算，得到我们在回归检验中要用到的样本数据。对数据进行简单计算可以得到：
表1
价差(%) 价格(元)活跃程度(次)波动程度(%)
上海股票(n=80)
均值0.1845513.256134 0.1383
标准差 0.0519 5.111326.20.0414
中间值 0.1774 12.782534 0.1303
深圳股票(n=80)
均值0.2065 15.1
49 0.4003
标准差 0.0607 9.1306 13 0.0768
中间值 0.1981 13.567149 0.3892
从表1中，我们可以观察到，在取样期间内，对于上海市场股票， 平均相对价差大约是0.18％；对于深圳市场的股票，平均相对价差大约是0.21％，深圳市场的相对价差水平略高，但两个市场的相对价差差别不大。这是由于，两个市场的交易制度基本相同；参与者也几乎没有差别，相当数量的股民同时拥有上海和深圳两个市场的股东卡，同时参与两个市场的买卖。
四、对买卖报价价差的解释
根据基本理论模型，我们可以假定相对买卖报价价差与其三个主要决定因素之间存在对数线性关系，写成方程为：
lnS＝a[,0]＋a[,1]lnP＋a[,2]lnV＋a[,3]lnσ＋ε（8）
其中，S为相对买卖报价价差；P为股票绝对价格；V 为交易活跃程度；σ为股票价格的波动程度；ε为残差。参数a 的取值范围分别是：a[,1]＜0，a[,2]＜0并且a[,3]＞0。
表2显示了用上海市场和深圳市场样本数据分别进行回归的结果。 对于两组股票，所有系数都与预期结果相一致，并在0.001 的水平显著；F值很高，表明方程整体显著；R[2]分别为0.84和0.86，拟合优度较高。对于上海市场的数据，股票价格水平、交易活跃程度和交易波动程度对相对买卖报价价差的影响程度分别为18％、64％和18％。对于深圳市场的数据，这三个因素对相对买卖报价价差的影响程度分别为8％、52％和40％。这个结果与我们实际观察的结果很一致，深圳市场的炒做风气较盛，关于价格的高低考虑较少。
表2
上海股票(n=80) 深圳股票(n=80)
系数 t/F值 系数 t/F值
截距
3.728113.331 2.9314 11.741
lnP-0.3187
-10.029 -0.1461-4.974
lnV-1.1389
-18.144 -0.9074-18.008
ln0.32627.442
0.7057 11.729
R[2]
0.8397132.68 0.8559 150.52
在上海和深圳两个市场中，模型的拟合优度都超过了80％，三个因素和整体方程都显著。这说明，与国外的情况相同，在上海和深圳两个股票市场中，股票价格水平、交易活跃程度和价格波动程度，是相对买卖报价价差的重要决定因素。