基于股票交易金额度量的流动性溢价研究

在定价模型中的影响。 　　（二）改进的CAPM模型对流动性溢价的解释 　　基于流动性风险是系统性风险，而传统的CAPM模型与Fama-French三因子模型并不能解释流动性风险，由前面实证分析的结果，可以参考Liu的思想构造新流动性因子，加入CAPM模型中得到新的定价模型（LCAPM）。 　　LCAPM模型如下： 　　rit-rft=αi+βm，i（rmt-rft）+βl，tLIQ+εit 　　其中，rit为股票组合i在t月的收益；rft 是股票t月无风险利率，rmt 为股票t月市场收益率，LIQ是引用Liu的思想构造的新流动性因子。截距项αi 为市场超额收益与流动性风险溢价调整后的收益，若LCAPM不能解释股票的超额收益，那么αi 会显著异于零；否则反之。 　　构造LIQ的方法与Fama-French三因子模型中的SMB、HML相似，对样本数据每月交易金额MVOL按大小进行升序排列断点分组，MVOL前30%为流动性低的组合，记为L；MVOL后30%为流动性高的组合，记为H。由分组得出一个月后组合预期收益，进而得到组合H与L的收益差，即得到LIQ因子。　　最后用LCAPM模型检验其对流动性溢价的解释能力。将样本数据由T-1月MVOL大小排序分成10组，检验T月组合收益由LCAPM模型调整后，是否还存在流动性溢价。 　　表5分析了LCAPM模型对流动性溢价的检验，随着交易金额的增大，预期收益是减小的，即验证了流动性溢价的存在。由LCAPM模型调整过的收益，即模型的截距项在各组合中的差异并不显著，B- S的组合收益差为-0.499%，不显著异于零，从而LCAPM模型对流动性溢价做了很好的解释。此外，还注意到随着MVOL增大，βl逐渐减小，表明低流动性组合风险溢价大，高流动性组合风险溢价小。10个组合中有8个组合的流动性因子的t值检验在1%水平下显著，说明流动性溢价较为稳定。 　　传统的CAPM模型和Fama-French三因子模型对我国股市存在的流动性溢价现象都不能解释，而改进的CAPM模型即LCAPM模型却能很好的解释流动性溢价，表明流动性风险是系统风险，也是资产定价的影响因素之一，即LCAPM模型能很好将交易金额度量的流动性进行定价。 　　结论与建议 　　本文依据股票市场流动性溢价理论，选取交易金额作为流动性度量指标进行全面检验。选取我国沪深两市所有A股以1990年1月至2012年12月为研究样本，证实了无论是从个股收益层面还是组合收益层面分析，我国都有着显著的流动性溢价现象。对个股收益采用Fama-Macbeth方法进行截面回归，发现交易金额对预期收益有负向作用，符合流动性溢价理论；对组合收益的检验