张浩博[1]2016年在《我国股票市场流动性与流动性风险溢价研究》文中提出流动性是股票市场存在和发展的基石,充足的流动性可以保障股票市场交易的顺利进行,若股票市场缺乏流动性,那么市场中的交易会难以顺利执行,并且由于失去了赖以生存的条件,市场将难以正常运行,所以,正是由于股票市场流动性的存在才保证了股票市场的健康稳定发展。股票流动性直接影响股票交易成本和流动性风险,可以对预期收益产生重要影响,股票市场作为金融体系中至关重要的一环,在维持金融体系的稳定和促进金融体系的发展中具有重要地位和作用。可见,研究股票市场流动性溢价和流动性的影响因素有助于投资者把握市场行情变动,更加合理的指定交易策略,有助于监管部门更好的监控市场状况,选择合适的调控手段,在适当的时机对市场进行调控,进而促进我国股票市场监管体系的完善,保障市场的健康平稳运行。本文在对我国股票市场流动性度量的基础上,运用GARCH族模型对我国股票市场流动性波动的非对称性进行了实证检验,通过ASV模型实证检验了我国股票市场流动性波动杠杆效应。实证结果发现股票市场流动性波动具有显着的非对称性,股票市场流动性波动对利空消息的敏感性要高于对利好消息的敏感性,流动性波动更容易受到“坏消息”的影响。我国股票市场流动性波动具有低波动和高波动两种状态,流动性波动在低区制状态下具有更快的衰减速度和更长的持续时间,并且波动具有阶段性,从高区制状态向低区制状态转移的概率高于低区制状态向高区制状态转移的概率;上海股票市场流动性波动和深圳股票市场流动性波动在区制持续时间和对波动性反应敏感程度上存在着差异性。本文在对我国股票市场流动性波动特征分析的基础上,通过常相关Copula模型、时变Copula模型、时变Copula GAS模型以及时变SJC-Copula模型对我国不同股票市场流动性波动与收益率之间的相关关系进行了实证检验。实证结果发现我国股票市场流动性波动与收益率之间存在着弱正相关关系;不同市场之间流动性波动与收益率相关关系以及尾部相关关系存在着很大的差异,并且同一市场在不同时期流动性波动与收益率相关关系以及尾部相关关系也具有差异性;我国股票市场流动性波动与收益率之间的相关关系存在着显着的时变特征,两者之间的相关关系随着股票市场行情的变动而变动;我国股票市场流动性变化率和收益率之间尾部相关性具有显着的非对称特征和时变特征。一般而言,国内外学者将流动性与收益率之间的关系分为两种:一种是可以预期的流动性对收益率的影响效应,称之为“流动性溢价”;一种是不可预期的流动性变化对收益率的影响效应,称之为“流动性风险溢价”。所以在实证检验我国不同股票市场流动性变化率与收益率之间的时变关系的基础上,依据流动性溢价理论,本文实证检验了我国上海股票市场流动性溢价的存在性,发现我国股票市场存在着流动性溢价现象,并存在显着的规模效应,但由于模型的不同价值效应的表现也不同。随后对样本进行行业分组,从行业分组的角度分析流动性溢价的存在性,发现不同的行业组合流动性溢价存在着很大的差异,除电信服务行业外,其余行业均存在流动性溢价现象,但考虑规模因素和价值因素后,部分行业的流动性溢价系数变得不显着。以股票规模和帐面市值比分别作为门限变量,运用门板门限模型实证检验了流动性溢价的规模效应和价值效应;以市场收益率为门限变量时,面板门限模型分析结果发现与传统分组方法结论不同,在市场上涨幅度较小时期与市场下跌时期,流动性溢价的表现具有一致性,此时流动性溢价要高于市场快速上涨时期,并且考虑规模因素与价值因素之后发现,市场不同时期流动性溢价减小。通过构建内生性两状态的markov区制转换模型对不同行业指数流动性与预期收益率之间的定量关系进行了实证检验,检验结果表明不同行业指数流动性与预期收益率之间的定量关系具有不确定性以及非对称性,各个行业流动性与收益率的相关关系在不同状态下存在着时变特征,并且不同行业相同状态下流动性与预期收益率之间也存在着很大差异性。本文在实证检验了股票市场流动性溢价的非对称性特征的基础上,采用时变模型对我国股票市场流动性风险溢价的时变特征进行了实证分析。为了更好的刻画资产收益中的市场异象的时变性特征,本文运用capm模型、经流动性修正的二因素capm模型,fama-french叁因素capm模型以及经流动性调整的四因素capm模型对我国股票市场收益的风险溢价进行了实证分析,在此基础上,通过变系数状态空间模型对四个模型进行了扩展,然后运用扩展的时变模型进行了实证分析,对比实证估计结果发现四个时变模型对市场风险溢价和价值效应的刻画基本保持一致,对规模效应和流动性风险溢价的刻画在不同的时变模型中存在着差异;通过时变四因素capm模型的实证分析我们发现流动性风险溢价存在着明显的时变特征。不同时期股票市场流动性和流动性风险的特征存在着很大的差异性,所以不同时期投资者因承担流动性风险要求的溢价也存在着很大的差异。为了更好的把握流动性溢价和流动性风险溢价现象,在实证检验了流动性溢价的非对称特征以及流动性风险溢价的时变特征之后,本文分析了宏观经济因素对流动性溢价的影响作用,并通过bvar模型实证检验了宏观经济因素对股票市场流动性与流动性风险的影响效应,实证结果发现宏观经济因素对股票市场流动性与流动性风险的影响效应具有阶段性特征,并且不同的宏观经济因素对股票市场流动性与流动性风险在影响方向和影响程度上存在着差异。我国股票市场属于“政策市”,由于财政政策对股票市场的调控效果有限,并且成本更高,货币政策对股票市场的运行能够造成直接影响,为此本文着重分析货币政策对我国股票市场流动性及流动性风险的非对称影响。本文运用tvp-var模型进行货币政策对我国股票市场流动性时变影响特征的实证检验,发现货币政策的扩张可以促进股票市场流动性的改善,货币政策的紧缩会造成股票市场流动性的恶化;货币政策对股票市场流动性在不同时期的影响程度和持续时间存在明显的差异性。本文运用MS-VAR模型实证检验了货币政策对流动性风险的影响效应的非对称性,发现不同的区制状态下,货币供应量、利率对流动性风险的影响效应存在着较大的差异。
唐述福[2]2013年在《行情视角下股票市场系统流动性及其风险溢价研究》文中指出自2008年由流动性加剧了的席卷全球的金融危机发生以来,人们开始将流动性风险管理与市场风险、信用风险放到同一个高度,给予足够的重视和加大对其的量化研究。本文针对国内外市场机制的不同,讨论我国股票市场的系统流动性风险以及牛熊市行情下的差异。首先,本文在综述流动性与系统流动性相关研究的基础上,界定了系统流动性、系统流动性风险、系统流动性风险溢价的定义,分析了相关影响因素,回顾了我国股票市场的牛熊市现状,阐明了从牛熊市视角出发研究系统流动性的意义。其次,根据系统流动性的定义,通过个股流动性与市场流动性协动验证了我国股票市场系统流动性的存在,并结合牛熊市行情,进一步研究了系统流动性在不同行情下的差异。最后,本文构建了系统流动性风险溢价实证模型,从总体和分行业角度分别对我国股票市场系统流动性风险溢价进行了研究。采用二元均值GARCH(1,1)——Diagonal BEKK模型分别对牛熊市下系统流动性风险溢价进行估计,总体差异结果表明,牛熊市行情下的系统流动性风险溢价存在显着的差异,在对系统流动性风险进行管理时应当根据当前行情制定对应的策略。行业差异结果表明,牛熊市行情下的系统流动性风险溢价的差异在各行业都存在,但差异大小存在显着不同,在针对特定行业或者股票进行系统流动性风险管理时应考虑行业因素。本文从牛熊市视角下讨论了我国交易机制下的系统流动性的相关问题,希望能在新的视角下研究系统流动性的同时,为完善现有的金融风险管理体系提供新的思路。
周芳[3]2010年在《中国股票市场流动性风险溢价与资产定价研究》文中研究说明研究流动性风险溢价和资产定价是近年来金融研究领域中极具挑战性的工作之一。传统的资产定价理论在考虑风险时忽略了资产的不流动性所带来的风险，而越来越多的实证结果表明，流动性风险是一种系统性风险并影响资产价格。许多学者开始致力于将流动性风险引入传统的资产定价理论中，并且这方面的研究也已取得了很多有价值的成果。本文基于现有的资产定价理论，研究中国股票市场流动性风险溢价与资产定价问题。研究分8章撰写，内容主要涵盖以下四个方面：首先，对中国股票市场流动性风险溢价进行实证研究，采用OLS和GMM两种估计方法，通过检验CAPM模型、改进的Fama叁因素模型和考虑流动性的两因素CAPM模型在中国股票市场的有效性，考察规模效应、价值效应和流动性风险溢价现象。其次，对导致市场异象的风险因素如流动性、公司规模和账面市值比之间的相关性进行研究，通过协整性检验、Granger因果性检验以及建立多元动态回归模型、向量自回归模型（VAR）和向量误差修正模型（VEC）揭示它们之间的因果性和相关性。以上研究为流动性风险定价和资产定价提供了理论依据和必要准备。然后，借助金融数学和金融工程的无套利思想在鞅测度下对市场风险和流动性风险进行定价，进而得到计算流动性风险溢价的表达式。最后，从风险构成的角度构建流动性风险调整的资本资产定价模型LACAPM。论文的主要创新体现在：（1）对中国股票市场的流动性风险溢价现象和规模效应以及价值效应进行了系统研究。研究表明CAPM模型不能解释这些市场异象，而改进的FAMA叁因素模型基本可以解释价值效应，但不能解释规模效应，更不能解释流动性溢价现象，考虑流动性的两因素CAPM模型在解释市场异象上的有效性取决于流动性测度指标的选取，而综合考虑了流动性的两个度量指标换手率和非流动性指标的LACAPM不仅能够解释规模效应和价值效应，还可以较好地解释流动性风险溢价现象。（2）揭示了流动性与公司规模和账面市值比之间的相关性。Granger因果性检验表明，公司规模和帐面市值比之间、换手率和非流动性比率之间不存在Granger因果关系，即其中一个变量的滞后变量对另一个变量不产生影响。而在考虑了换手率和非流动性比率后公司规模对账面市值比存在着显着的Granger因果关系。换手率与公司规模波动之间则存在显着的双向Granger因果关系。虽然公司规模（SIZE）波动、换手率（TURN）和非流动性比率（ILLIQ）各自对账面市值比（BM）波动没有明显影响，但当滞后期足够长（12个月）时叁者的联合对账面市值比（BM）波动产生显着影响。多元动态回归模型、VAR模型和VEC模型也表明，无论是对公司规模和账面市值比本身，还是对公司规模变动和账面市值比变动，换手率和非流动性比率都具有非常显着的解释能力。（3）在鞅测度下对市场风险和流动性风险进行定价，并给出了充分分散化证券组合的流动性风险的测度，解决了充分分散化证券组合（如基金）的流动性风险溢价的测算问题。（4）从风险构成的角度给出了单个证券的流动性风险的测度和流动性风险的市场价格，构建出两种形式的流动性风险调整的资本资产定价模型LACAPM（风险以相对量表示的LACAPM和风险以绝对量表示的LACAPM）。本文的研究拓展了现有的资产定价模型研究的思路，并为流动性风险测度和风险资产定价提供了一种新的方法。因此，本文的研究成果对于资产定价理论与方法的发展以及在投资决策和风险管理上的应用具有重要的理论意义和实际价值。
周芳, 张维[4]2011年在《中国股票市场流动性风险溢价研究》文中研究指明本文在对Fama叁因素模型和LACAPM模型进行改进的基础上,实证研究了中国股票市场的流动性风险溢价、规模效应以及价值效应。实证结果发现,改进的FAMA叁因素模型能够比CAPM更好地解释价值效应,但却不能解释规模效应和流动性风险溢价现象;而改进的LACAPM在解释市场异象上的有效性则明显优于其他定价模型。
梁朝晖[5]2004年在《中国股票市场流动性风险溢价研究》文中提出传统的金融市场理论假设金融资产的交易环境无摩擦。然而事实上,任何金融市场的投资者都面临流动性的限制,流动性对资产价格的影响程度成为了一个广受争议的问题。本文试图检验在中国这样的新兴证券市场(通常被认为流动性较差)流动性风险对资产定价的影响力,从流动性风险的溢价形式和流动性风险溢价测算方法两个方面,研究流动性风险的溢价。主要包括以下内容和创新:1.目前国内的研究还仅限于流动性和风险溢价的孤立研究,关于流动性风险溢价的研究较为鲜有。本文提出,在缺乏成熟经济理论指导的情况下,为了研究二者的动态关系,可结合运用观察VAR脉冲响应和格兰杰非因果性检验,清楚地观察流动性和收益的传递过程和多期冲击方式,从而容易观察到不流动性溢价现象。实证研究表明,随着中国证券市场的发展,市场流动性特征也在发生变化,2002年中国股票市场出现了“不流动性溢价”现象。说明中国股票市场的有效性在增加,且目前流动性风险不能忽略,应参与资产定价。2.由于现存理论不能很好的解释流动性与收益的动态关系为什么表现为“不流动性溢价”,本文借鉴Amihud(2002)的思想,改进了其模型,通过ARIMA模型把不流动性划分为预期的不流动性和未预期的不流动性,然后把得到的这两个序列作为外生变量加入到GARCH-M模型中,通过把流动性进行科学的分解,同时考虑了波动的时变性和对市场风险的补偿,得到了关于“不流动性溢价”的理论解释。即:股票的超额回报包含不流动性补偿,预期的不流动性与未来市场超额回报正相关,而未预期的不流动性与当期的市场超额回报负相关。3.目前国内外文献关于极值理论在金融领域的应用主要为各股市收益的极值相关研究,从而研究分散化投资问题和金融风险的控制问题。本文采用高频数据,首次将这种理论运用在流动性风险和市场风险的极值相关性研究上,分别用宽度和收益代表流动性风险和市场风险,研究了上海股票市场流动性风险和市场风险的极值相关特征。研究表明:中国股票市场上,投资者面临的流动性风险具有不对称性,在市场大幅下跌时,流动性风险放大,而在市场大幅上涨时,流动性风
刘金娣[6]2018年在《股票市场流动性风险溢价研究》文中提出中国的股票市场发展态势良好,自1984年11月8日首次公开发行音响股票以来,历经多年的发展取得了巨大的成就。流动性能够对股票收益产生巨大影响,流动性风险溢价的研究具有重要意义。本文采用五种模型平均方法研究股票市场流动性风险溢价,分别是基于AIC准则的权重选择方法、基于BIC准则的权重选择方法、基于Mallows准则的权重选择方法、基于Jackknife准则的权重选择方法和OPT权重选择方法。本文从两方面进行研究。第一方面,首先,选择合格的变量和样本,变量之间不存在相关性且样本具有代表性;然后,从最优率的角度分析各类模型对股票超额收益率的预测效果以及从模型平均估计量显着性的角度检验股票市场是否存在流动性风险溢价;其次,比较模型平均方法和回归方法,判断模型平均方法的优劣;最后,将几种模型平均方法进行比较,找到最优模型平均方法并研究各模型平均方法的稳定性。第二方面,选择合适的样本和变量,按流动性大小将股票等分成叁组,运用模型平均方法研究不同流动性的各组股票的流动性风险溢价是否有显着差异,并分析预测各组股票超额收益率时不同流动性组的预测精度是否存在差异。实证结果表明:从最优率的角度看,把流动性加入各类模型时,对股票超额收益率的预测更准确;从模型平均估计量显着性的角度看,股票市场存在流动性风险溢价;从最优率的角度看,模型平均方法优于回归方法;Friedman检验结果表明五种模型平均方法存在显着差异,无论从平均绝对误差还是从最优率的角度看,OPT方法都是最优模型平均方法;从绝对误差方差的角度看,各模型平均方法预测的稳定性都非常好,在方差差不多大时,OPT的预测是最准确的;此外,按流动性大小分组的各组股票的流动性风险溢价存在显着差异,低流动性组对流动性风险溢价的影响更大;高流动性组、中流动性组、低流动性组的预测精度差不多大且都很高,Friedman检验结果也表明各组的预测精度不存在显着差异。
李欣[7]2011年在《中国股市流动性风险溢价研究》文中研究指明资本资产定价理论研究一直是证券市场理论的基础和核心,但是,对流动性的研究却相对较少并且没有得到足够的重视。传统的金融研究理论通常会有两个基本的假设前提,即市场必须是无摩擦的,而且不存在交易成本,这样投资者就可以不断地买进卖出任意数量的证券,证券的价格却不会受到影响,这是假定市场存在无限流动性为前提。但是在现实的证券中,这种理想的情况不存在。近些年,随着流动性风险给股市带来危机次数越来频繁,人们也越来越多的关注流动性风险,本文试图从以中国为代表的新兴证券市场研究流动性风险对资产定价的影响。首先,本文通过VAR模型的脉冲响应和格兰杰因果因果检验来考察市场流动性与收益之间的关系。实证分析表明：收益率是流动性Granger原因,但是,流动性不是收益率的Granger原因；流动性和收益率之间的传递效应主要表现在收益率变化驱动了流动性的变化,收益率的增加会在即期实现流动性的增加,同时,流动性对收益率也有多期冲击效应。这就表明中国股市存在流动性风险溢价现象,在资产定价上我们应当考虑流动性风险因素。其次,我们运用Amihud(2002)提出的观点：将非流动性指标分解成预期的非流动性指标和未预期的非流动性指标,收集和分析市场收益率和非流动性两组时间序列,通过GARCH-M模型研究非流动性序列和收益率序列之间的动态关系,通过引入非流动性波动序列研究非流动性的波动和收益之间的动态关系。实证结果表明：预期的非流动性和和未预期的非流动性分别和预期收益成正相关和负相关,而非流动性的波动幅度和预期收益也成正相关。进一步为中国股市流动性风险溢价采取何种方式补偿做出了合理解释。传统的VaR模型没有考虑流动性的影响而低估了风险,这给资产定价带来了一定的偏差,所以,本文将度量流动性的指标引入股票风险的度量模型(LVaR)中。研究结论表明：流动性风险可以分解成外生流动性风险和内生流动性风险,流动性风险是一种不可忽略的风险因素,引入流动性风险的度量模型是一种更具实用价值的风险度量模型,它比传统的VaR模型更准确的评价资产风险水平。最后,本文基于KRL信号分析法建立流动性风险预警指标体系,提出了相应的流动性风险管理的对策。对我国未来几年的股市运行情况进行了总结与展望,并提出了相关建议。通过研究发现,近几年我国股市流动性风险增大的可能性非常大,政府应该充分重视流动性风险并及时对股市流动性情况进行有效预警。
任一丹[8]2016年在《中国股票市场流动性风险溢价的研究》文中提出在股票市场中,流动性是一种较为随机的经济学变量,是引起股票市场流动性风险,造成流动性溢价的风险所在。因此股票市场流动性风险溢价研究在金融经济中扮演着非常重要的角色。随着当前中国股票市场从无到有,进而不断完善和发展,为了防患于未然,对中国股票市场流动性风险溢价进行研究具有非常重要的现实意义。本文着重分析了流动性风险及溢价理论,根据中国当前股票市场现状,结合各项流动性模型指标,进而对中国股票市场流动性风险进行分析,最后提出一些中国股票市场应对流动性风险溢价的措施。
佟孟华, 余世奎, HAN, Shuang[9]2010年在《股市系统流动性风险溢价动态实证研究》文中提出本文按照Gibson和Mougeot(2004)的基本框架,直接建立二元均值GARCH(1,1)—Diagonal BEKK模型,按市场态势分阶段对我国股票市场的系统流动性风险溢价动态进行实证研究。实证检验结果表明:无论在整个样本期还是在叁个子样本期,市场风险溢价都存在,而系统流动性风险溢价的存在不具有稳定性,它随着样本期选择的不同而变化。市场超额收益、市场流动性波动持续性和协同波动的持续性也随样本期的选择不同而不同。
方壮志, 张玉霞[10]2017年在《新叁板市场流动性风险溢价研究》文中提出新叁板市场是我国新兴的场外交易市场,为中小企业提供融资渠道,是我国资本市场的重要组成部分。研究了该市场流动性风险特征,利用CAPM模型和加入非补偿因子的LACAPM模型,运用OLS和GMM对模型进行估计和检验。结果显示,新叁板市场存在流动性风险溢价,且相比CAPM模型,改进的LACAPM模型更能有效地解释该现象。
参考文献：
[1]. 我国股票市场流动性与流动性风险溢价研究[D]. 张浩博. 吉林大学. 2016
[2]. 行情视角下股票市场系统流动性及其风险溢价研究[D]. 唐述福. 湖南大学. 2013
[3]. 中国股票市场流动性风险溢价与资产定价研究[D]. 周芳. 天津大学. 2010
[4]. 中国股票市场流动性风险溢价研究[J]. 周芳, 张维. 金融研究. 2011
[5]. 中国股票市场流动性风险溢价研究[D]. 梁朝晖. 天津大学. 2004
[6]. 股票市场流动性风险溢价研究[D]. 刘金娣. 青岛大学. 2018
[7]. 中国股市流动性风险溢价研究[D]. 李欣. 安徽财经大学. 2011
[8]. 中国股票市场流动性风险溢价的研究[J]. 任一丹. 知识经济. 2016
[9]. 股市系统流动性风险溢价动态实证研究[J]. 佟孟华, 余世奎, HAN, Shuang. 财经问题研究. 2010
[10]. 新叁板市场流动性风险溢价研究[J]. 方壮志, 张玉霞. 金融理论与实践. 2017
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