我国A股市场“流动性异象”实证研究及分析

王雨瑶 谢中洋 费剑箫 苏州大学

引言

早期资产定价理论认为，系统性风险所引起的风险补偿构成了资产的超额收益率。现实中，早期资产定价理论并不能解释一些“市场异象”。某只股票所具备的公司或行业特征会为其收益率带来超过系统性风险的风险补偿部分，比如相关学者在实证研究中发现了股票会具有市盈率效应、规模效应和杠杆率效应等。

基于以上研究，Fama&French提出FF三因子模型，即通过市值因子（SML）、账面市值比因子（HML）和市场指数因子（MKT）来解释股票横截面上的期望收益率。随着后期实证研究的进展，越来越多的市场因子被加入模型当中，形成了多样化的多因子模型。Carhart在三因子模型的基础上，加入了“一年期收益动量异常因子”，提出了四因子模型。此外，Aharoni等经过实证发现了企业投资水平与其股票预期平均收益存在显著关系，Novy-Max发现公司的预期盈利能力与其股票预期收益率呈正相关关系。考虑到新的实证研究发现，Fama&French在原FF三因子模型基础上，加入了代表盈利能力的因子（RMW）和代表投资风格的因子（CMA），形成了FF五因子模型。

对于国内的股票市场，股票定价也经历了一个逐步发展的历程。陈浪南和屈文洲（2000）通过实证检验了CAPM模型在中国市场的适用性，发现上海股票市场具有较强投机性。吴世农和许年行（2004）实证检验了CAPM模型、三因子模型以及特征模型在中国市场的适用性。潘莉和徐建国（2011）发现FF三因子模型在中国A股市场不适用，并且构造了适用于我国股票市场的三因子模型，并将其与原模型进行比较。李志冰、杨光艺、冯永昌和景亮（2017）检验了FF五因子模型在中国股市不同时期的适用性。杨麒麟、杨婧和吕龙超（2020）对比分析了FF多因子模型和CAPM模型不同因子在我国市场上的解释性。张礼双（2022）分析了在极端情况下CAPM模型和FF三因子模型在我国股票市场的适用性。

此外，学术界对于流动性这一名词的研究也在不断发展。流动性对股票收益率而言是否有影响以及其背后的影响程度成为学术界的重要课题。流动性是一个复杂的综合概念，对于股票而言，其流动性主要指证券买卖的便利程度，代表流动性的主要指标有交易成本、成交量、换手率等，而目前主流的流动性代表指标为换手率，原因有两点。其一，Amihud和Medelson（1993）指出股票的流动性与投资者持有股票的时间有关，而投资者持有股票的时间又与股票的换手率负相关。因此股票的换手率越低，投资者持有的时间越长，股票的流动性越差，故选取股票的换手率为股票流动性的代理变量。其二，从行为金融学的角度来看，Schenikmen和Xiong（2003）提出，股票的价值主要是由未来现金流的贴现和内含的转售期权价值构成，而其内含的转售期权容易在市场上产生投机行为，价值与投资者不同的投资看法有关。投资者之间的投资看法分歧越大，股票内含的转售期权的价值越大，股票的价格越高，进而股票未来的预期收益率越低。而股票的换手率可以很好地代表投资者不同的投资看法分歧程度，即股票的换手率越高，股票在市场上进行买卖越频繁，说明市场上投资者不同的投资看法分歧程度越大，进行不同方向频繁地买卖操作。

基于以上两种观点，换手率和预期股票收益率呈现两者相反的变化关系。一是Acharya和Pedersen（2005）、Liu等（2016）认为换手率作为流动性代理变量，两者为负向变动关系。因为流动性较好的股票，流动性风险较小，预期收益较低，所以换手率与股票预期收益之间呈负向变动关系。二是Diether等（2002）和Jiang等（2005）认为可以采用换手率来衡量股票的不确定性或由于股票不确定性而产生的投资者意见分歧波动程度。因为流动性较好的股票，具有较强的不确定性，投资者所承担的不确定风险越大，进一步会要求更高的风险补偿，所以换手率与股票预期收益之间呈正向变动关系。

本文主要以第一种观点为依据展开，并证实了A股市场换手率与股票收益率之间的负相关关系，进而研究以换手率为代理变量的流动性溢价现象。根据套利定价理论（APT模型），在一个理性投资者广泛参与的有效市场中，两种性质相同的商品不能以不同的价格出售。预期风险较高的资产不能和预期风险较低的资产以同种价格出售，必须有额外的风险补偿。否则，该类资产将不会被投资者所持有，该类资产将会退出市场。若流动性作为风险补偿的一种，则高流动性对应较低的收益率，低流动性对应较高的收益率。Amihud和Mendelson认为，流动性即在一定时间内完成既定所需的成本，或寻找一个期望价格所耗费的时间，并且提出了“流动性溢价”（Liquidity premium），指出资产定价过程中也应考虑定价资产的流动性，即流动性较差的资产由于持有者承担了较大的流动性风险。因此该资产应具有较高的预期收益率，验证了套利定价理论中流动性和预期收益率之间的负相关性。此后，“流动性溢价”在众多的实证检验中得到了支持。

本文将基于国内外现有研究的基础上，结合相关的理论模型，对中国A股市场是否存在“流动性异象”进行实证检验。首先，以流动性为标准计算不同组别的预期收益率，考察中国A股市场中是否存在“流动性风险溢价”。随后，分别使用CAPM模型和Fama-French三因子模型检验以换手率作为代理指标的流动性能否被很好地检验。最后对本实证结果进行总结分析。

一、研究方法设计

（一）变量选取及数据说明

结合引言，本文采用换手率作为所研究股票的流动性的代理变量，换手率（TURN）的计算如下：

其中，VOLi为股票在第i月的总交易股数；LNSi为股票在第i月的流通股数。选取股票的换手率代表其流动性的依据主要有两点：第一，相关计算数据易获取，并且目前大部分研究都选取该变量作为流动性的代理变量；第二，换手率反映了股票交易的即时性和数量，因而可以对流通市值不同的股票进行流动性上的比较。其缺点是，换手率指标并不能直接反映市场上的交易对股票市场价格的潜在影响。

本文的研究样本为上交所和深交所所有A股股票，样本选取时间为2009年1月至2020年12月。同时，相关检验数据来源于深证国泰安公司开发的中国股票市场研究数据库（CSMAR）。本文考虑实证分析的有效性，将长期停牌或退市股票剔除。此外，本文考虑数据的有效性和可比性，剔除了样本股票上市之后的前三个月数据。

（二）回归模型设定

1.模型一（CAPM模型）

其中：RETit是股票i在第t月的收益率；Rft是无风险利率；RETMt是市场组合在第t月的收益率；βi代表市场风险对证券i的收益的影响程度；εit代表随机误差项。

对相关计算数据进行回归，若显著地存在有α≠0，则说明当前市场存在除了系统性风险以外的非系统性风险及其风险溢价。

2.模型二（Fama-French三因子模型）

其中，在CAPM模型度量了市场风险的基础上，补充了SMBt代表小股票组合减大股票的组合收益率；HMLt代表账面市值比高减账面市值比低的组合收益率；Si和hi分别表示证券i的收益率对SMB和HML因子的反应程度。

对相关计算数据进行回归，若显著地存在有α≠0，则说明Fama-French三因子模型不能完全解释股票收益。

在Fama-French三因子模型中，由于作为解释变量的三因子之间往往存在着一定的相关性，即RETit-ERft、SMBt、HMLt之间可能存在多重共线性问题。本文暂不讨论多重共线性问题。

二、实证过程和分析

（一）加权收益率

将上市公司股票的换手率按照从小到大进行排序，将其分为十组，并且以每只股票的市值为权重，计算投资组合各组月度的市值加权收益率。

通过各组月加权收益率发现，流动性较高的组别收益率较低，流动性较差的组别收益率较高，且收益率与流动性呈非线性关系，证明CAMP模型无法完全解释流动性因素，存在模型下的市场异象。

表1 回归检验结果

图1 各组月加权收益率

（二）多空投资组合（SML）

“多空组合（SML）”是指投资者为了在股票市场上盈利，结合不同的股票特征及其对应收益率特征所采用的，同时做多和做空两个股票组合进行盈利的一种投资策略。本文中，多空策略是做多换手率最低的组合、做空换手率最高的组合。本文构建多空投资组合（SML），并计算该组合月度收益率，并且进行t检验。

通过t检验，说明构建多空投资组合比单独持有流动性较高或较低的股票组合收益更高、风险更小，进一步验证样本股票存在潜在的超额收益率，可能出现流动性无法解释的市场异象。

图2 各组加权收益率和收益波动率

同时，本文统计每个投资组合各月收益率变化情况，并且考虑自相关关系，进行相关处理结果。

从相关表格可以发现，每个投资者各月收益率存在显著差异，即再一次验证中国股市存在流动性异象。结合每个投资组合各月收益率变化情况，画出每个投资组合各月收益率变化情况，可以发现在2016年后中国股市出现较好的情况，月收益率大部分为正，但在2018年中国股市出现了大跌的情况，在图三中表现为最小值（负的极值）。

图3 各组加权收益率变化情况

（三）CAPM模型

本文检验换手率投资者组合收益率的差异是否可以被风险因子模型解释，利用时间序列回归得到以下结果如表3所示。

表3 CAPM模型回归结果

根据上述表格数据，可以发现各个组合均有相关现象，说明市场存在除了定价模型中已包含因子以外的风险溢价，并且样本组合的预期风险溢价与换手率负相关，表明中国股票市场存在模型下的流动性风险溢价现象。

（四）Fama-French三因子模型

根据CAPM模型的发现，进一步用Fama-French三因子模型对不同组合进行回归分析，得到以下结果如表4所示。

表4 Fama-French模型回归结果

根据上述表格数据，发现在模型在大部分组中显著，并且结合模型相关系数，Fama-French模型在大部分组拟合度较好，说明Fama-French模型可以较好地解释流动性溢价现象。

表2 自相关处理结果

结语

本研究基于国内外研究成果，对上交所和深交所A股股票流动性风险溢价进行研究，以预期收益率为标的（以流动性为标准）考察中国股市流动性风险溢价问题，并通过CAPM模型、Fama-French三因子模型进行检验。

实证结果显示，在CAMP模型下流动性与收益率呈非线性的负相关关系存在市场异象。在SML检验中，多空投资组合比单独持有流动性较高（或较低）的股票组合收益更高，风险更小。在Fama-French模型下流动性溢价解释较好。以上结果表明，中国A股市场存在流动性风险溢价异象。