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Keywords:
Liquidity;
Return;
WeightedNonparametricEstimation;
MarketDepth
引言
流动性的概念可以追溯到凯恩斯对流动性的描述:
如果一种资产比另一种资产更容易进行交易,那么这种资产就更具有流动性。
最常用的定义是:
流动性(liquidity)是指以合理价格在较低成本下迅速将一种资产转化为现金的能力而对格产生较小的影响。
在证券市场流动性的研究领域中,流动性与股票收益的关系已经成为一大热点,受到国内外学者的广泛关注。
其中,关于流动性和收益率之间关系的研究,AmihudandMendelson(1986)用买卖报价差(bid-askspread)度量流动性首先研究了1961年至1980年间NYSE(纽约证券交易所)中流动性与股票回报和价格的关系,发现流动性与股票回报呈现出显著的负相关。
Dataretal.(1998)用换手率度量流动性,Brennanetal.(1998)用成交额作为流动性的度量,二者在研究了流动性和股票收益之间的关系时都发现,流动性越高,在控制好其他约束条件(比如风险)时,其收益越低。
LodererandRoth(2005)用瑞典股票市场的数据研究二者的关系时也支持Dataretal.和Brennanetal.的观点,他所用的度量流动性的指标是买卖报价差。
流动性的度量指标多种多样,也没有一个统一的标准。
在最近的研究中,SanjivR.Das.Paul(2009)用runlength度量流动性发现在成交量和买卖价差不同的变化时其值也呈现出不同的变化趋势,KorajczykandSadka(2008)用流动性的不同度量方法发现用不同度量方法可以度量同一现象,HanounaBack(1998)给出的流动性市场深度指标从价格、交易量和时间三个方面相结合来度量流动性,比较好地刻画出市场流动性的主要特点,另外研究流动性和收益关系的还有BrennanandSubrah-manyam(1996)。
国内关于流动性的研究有王春峰等(2002)使用Amihud(2002)的非流动性指标ILLIQ分别在横截面和时间序列上检验上海股市流动性与收益的关系,结果表明在横截面上和时间序列上,当排除政策影响后,ILLIQ与股票收益显著正相关,否则两者没有任何显著关系,李一红和吴世农(2003)的实证研究也得出了类似的结论,苏冬蔚、麦元勋(2004)以换手率衡量流动性,运用横截面回归方法证实了我国股市存在显著的流动性溢价,并且产生流动性溢价的原因主要是交易成本。
最近的研究中,复旦大学的张晓蓉等(2007)使用超高频数据,并利用流动性深度指标,研究流动性的动态特征、影响因素以及检验市场微观结构理,结果表明在信息不对称条件下耐心交易可以降低交易成本,他们的研究取得了一定的成效,也提出了一些政策的建议,而本文研究流动性与以往不同,本文试图用流动性的不同度量方法,采用定向加权非参数方法分别对不同行业指数流动性对收益的影响进行研究。
1、数据和度量方法
1.流动性的度量
从目前已有的研究文献看,尽管学术界关于如何测度流动性己经进行了大量
的研究,但至今尚未有统一的标准。
部分原因在于流动性三方面的属性(交易成本、交易等待时间和交易规模)之间互相冲突,无法找到一个统一的指标来全面测度流动性的综合特征。
简单地用一种流动性指标的数据来比较两种或多种资产的流动性状况是相当危险的,研究的出发点不同、具体市场微观结构不同,流动性指标的有效性也不同。
比如,成交量仅从量的角度度量流动性,买卖价差只从价格的角度去度量,市场深度则同时考虑了成交量、价格和时间等因素来度量流动性,其效果效果可能会更好,所以本文试图比较在成交量、买卖价差(bid-askspread)和许冰教授提出的非参方法下的市场深度度量流动性时对收益的冲击,从一个全新的角度去发掘流动性与收益之间的关系。
1)成交量度量流动性
目前尚无有关成交量的确切定义,至于成交量是否能很好度量流动性也不得而知,就股票而言,成交量一般有以下几种:
某一时期股票成交的次数、成交股数、成交金额、相对成交额、换手率等。
本文采用成交股票数。
用股票数代表成交量度量流动性就是说成交量越大,流动性越大,但此度量方法的缺陷是没有考虑到价格因素,仅从量的角度去度量流动性,也就是说如果大的成交量导致较大的价格变动时,再用此成交量度量就会偏大流动性,其度量效果比较粗糙。
2)买卖价差度量流动性
买卖价差是当前市场上;
最低卖价和最高买价之间的差额,衡量瞬间轧平一个头寸的执行成本,是最基本的流动性衡量指标。
计算买卖价差有两种方法,绝对价差和相对价差。
如果以S表示绝对价差,RS表示相对价差,PA表示最低卖出价格,PB表示最高买进价格,令
(2-2)
从理论上讲,绝对价差可以无限小,但实际股票市场往往规定最小的报价单位,所以现实中最小的绝对价差就是最小报价单位,国内沪深交易所规定的最小报价单位为0.01元。
买卖价差是衡量流动性最简便、最常用的指标,本文在采用买卖价差度量流动性时,采用其倒数
,
越大流动性越大。
3)市场深度的非参度量方法
股票价格与交易量关于时间的变化,用简单的常见函数来拟合是做不到的。
本文根据灵活性较大的非参数核回归估计来实现这个目标。
这是非参数估计中的一种常用方法,不仅计算简单而且具有良好的拟合效果。
具体思想如下:
设在最近的n个交易日:
股票每日的收盘价分别为
成交量为
收盘价和成交量都是交易日的函数。
利用非参数核回归估计来表达理论收盘价与理论成交量
和理论成交量
分别如下:
(2-3)
(2-4)
其中,
为核权函数,此时,股票的价格和交易量是交易日的连续函数,因此流动性市场深度指标就可以表示为:
(2-5)
对于理论收盘价
的估计,选择高斯核,此时对
求导
(2-6)
利用公式(2-6)就可以度量股票市场的流动性。
流动性市场深度指标的数值大小刻画了瞬时交易量引发瞬时价格的变化程度,该数值的绝对值越小,意味着市场流动性越好;
本文在用市场深度度量流动性时,采用其倒数
2.股票流动性对收益冲击的非参模型
假设收益率的分布函数为
,其相应的密度函数为
,收益率历史数据样本为
,由样本数据所确定的密度函数的标准核估计为:
(2-7)
为历史数据样本,
是核估计窗宽,
是核权函数。
(2-7)式是用核估计的方法研究收益率的分布情况,假设观测值服从共同的权数
,但没有考虑流动性的冲击,根据很多学者的研究表明,流动性对收益率确实是存在影响的,将流动性作为权重加入(2-7)式能更精确研究两者的关系,本文类似许冰(2006)加权人均GDP的思想,提出流动性的加权核估计研究流动性对收益率的影响。
将流动性的度量指标归一化,得到权重
,满足:
,对应的收益率的观测值为
,用权重
,代替平均权重
,得到加权的核估计函数:
(2-8)
对以上的核函数采用高斯核,
,窗宽采用平均平方积分误差(MISE)最小化的方法,即全局度量如下:
调整带宽参数h来极小化MISE,得到一个带宽,称为渐进最优窗宽,在
为具有标准差
的高斯核时,Fan(2000)推导出的最优窗宽为
,是已知常数,Silverman(1986)通过(2.6)式中用样本标准差
代替未知参数
,并用数值方法计算出高斯核条件下最优窗宽为:
即
其中
,本文关于市场深度指标的计算、窗宽的选择、核密度函数的估计均在SAS9.1.3中进行,其中窗宽的选择采用plug-in方法。
3.数据说明
本文所用数据均来自,由于以个股为研究对象分析收益和流动性之间关系时容易受到个股异常因素的干扰,故本文采用上证交易所具有影响力的地产指数、工业指数、商业指数等行业指数的数据进行实证研究,其中日数据以2006-10-9到2007-12-26,共300个观测值做为研究区间。
2、实证检验
本部分将用标准的核估计和流动性作为权重的加权核估计研究流动性对收益的影响。
1.用成交量度量流动性时对收益的影响
图(1.1-1.3)表示三种行业的收益率在标准和成交量加权下的核估计密度函数比较图,从图中看出加权后的密度函数图相对标准函数有右偏倾向,即成交量对三个行业指数的收益均有正向冲击。
从期望收益的角度分析:
在标准核估计下三个行业的期望收益率分别为:
0.0282024、0.0286253、0.0306314,在考虑成交量影响后期望收益率分别上升为:
0.0400750、0.0356143、0.0372230,上升了42.1%、24.2%、21.5%。
这与流动性和收益率呈反向关系不符,说明用成交量度量流动性不准确,从成交量与收益率的散点图也能看出两者没有显著关系。
举例说明这个问题,假设某日股票A由10元最低价开盘上升到20元最高价收盘,成交量为一百万股;
股票B由10元的开盘价也上升到了最高价11元收盘,成交量也是一百万股,用成交量度量流动性,二者相当,但实际情况是股票B的流动性明显大于股票A。
图1.1地产指数标准收益率核密度图和成交量权重下的收益率核密度图
图1.2工业指数标准收益率核密度图和成交量权重下的收益率核密度图
图1.3公用指数标准收益率核密度图和成交量权重下的收益率核密度图
2.用买卖价差度量流动性对收益的影响
从图(2.1-2.3)三行业指数的收益在标准核密度图和加权后核密度图看出,在买卖价差的影响下收益率分布均有较大的波动。
期望收益分布从0.0282024、0.0286253、0.0306314下降到0.0267063、0.0074131、0.0079478,下降了5.3%、74.1%、74.05%,买卖价差对收益率具有反向冲击效果。
其次,加入买卖价差影响后收益分布呈现厚尾现象,即收益更分散,不确定性更大,风险也更大。
图2.1地产指数标准收益率核密度图和买卖差价权重下的收益率核密度图
图2.2工业指数标准收益率核密度图和买卖差价权重下的收益率核密度图
图2.3公用指数标准收益率核密度图和买卖差价权重下的收益率核密度图
3.用非参方法度量市场深度的情况
从图(3.1-3.3)三行业指数的收益在标准核密度图和加权后核密度图可得,加权后收益分布图有左移的倾向。
三行业指数的期望收益分别从0.0288226、0.0288167和0.0306314,下降到-0.0116646、-0.000346701、0.0233931,下降了140.5%、101.2%和26.6%,市场深度度量的流动性对收益率具有反向冲击,结果与用买卖价差作为流动性度量指标结果一致,非参方法研究流动性对收益影响是有效的,显著的。
其次加权后的核密度函数图呈现双峰厚尾现象,许冰(2006)提出非参数估计是刻画金融资产收益率多峰性的一种方法。
图3.1地产指数标准收益率核密度图和市场深度权重下的收益率核密度图
图3.2工业指数标准收益率核密度图和市场深度权重下的收益率核密度图
图3.3公用指数标准收益率核密度图和市场深度权重下的收益率核密度图
3、总结
一般认为资产流动性越低,变现能力越差,所以要求该资产的收益率越高,即流动性和收益率之间有反向关系。
在股票市场中,度量流动性的方法很多,本文先选用典型的成交量和买卖价差度量流动性,分别对上证所地产指数、工业指数、商业指数2006-10-9到2007-12-26共300个观测值做为样本进行实证研究,结果不明显。
由于这两种方法自身存在片面性,我们考虑用非参方法度量下的市场深度作为流动性,将成交量和买卖价差信息结合,结果表明该方法和理论吻合,弥补成交量和买卖价差度量时的不足。
从图(3.1-3.3)的加权核密度图左移可以看出市场深度度量的流动性对收益率具有反向冲击作用,且看出加权后的收益率分布具有厚尾和多峰现象。
本文在深刻理解非参模型的实质后,将股票流动性和收益情况用非参模型刻画,能表达更多的信息量。
个股不免存在暗箱操作、投机和政策等异常因素影响,可以考虑排除异常因素,将该方法应用到个股上。
又因非参模型易受样本数量的影响,所以样本量的选取对模型的影响有待继续分析。
4、参考文献
[1]Amihud,Y.,&
Mendelson,H.(1986),Assetpricingandthebid–askspread.JournalofFinancialEconomics,17,210-249
[2]Datar,V.T.,Naik,N.Y.,RadcliffeR.:
Liquidityandstockreturns:
Analternativetest.JFinancMark1,205-219(1998)
[3]Brennan,M.J.,Chordia,T.,Subrahmanyam,A.:
Alternativefactorspecifications,securitycharacteristics,andthecross-sectionofexpectedstockreturns.JFinancEcon49,345–373(1998)
[4]Brennan,M.J.,Subrahmanyam,A.:
Marketmicrostructureandassetpricing:
Onthecom-pensationforilliquidityinstockreturns.JFinancEcon41,441-464(1996)
[5]Loderer,C.,Roth,L.:
Thepricingdiscountforlimitedliquidity:
evidencefromSWXSwissExchangeandtheNasdaq.JEmpirFinance12,239–268(2005)
[6]BackK,PedersonH.Long-livedinformationandintradaypatterns,JournalofFinancialMarket,1998,1(3),385-402(1998)
[7]FranciscoJ1GoerlichGisbert,Weightedsamples,kerneldensityestimatorsandconvergence[J],EmpiricalEconomics,28:
335-3511(2003)
[8]Fan,Jianquing,Yao,Qiwei,NonlinearTimeSeries.Nonpa[M],148-155(2003)
[9]Korajczyk,R.,&
Sadka,R.Pricingthecommonalityacrossalternativemeasuresofliquidity.JournalofFinancialEconomics,87,45–72.(2008)
[10]SanjivR.Das.PaulHanouna,Runlengthsandliquidity[J],(2009)
[11]许冰:
《一种可选择的新方法:
加权人均GDP》[J],《数量经济技术经济研究》2006年第7期。
[12]许冰:
《金融数据多峰性的刻画:
基于交易量加权的非参数估计》[J],《统计研究》2005年第12期。
[13]许冰:
《股票市场流动性非参数度量》
[14]王春峰、韩冬、蒋祥林:
《流动性与股票回报:
基于上海股市的实证研究》[J],《公司理财与上市公司》2002年第24期。
[15]李一红、吴世农.:
《中国股市流动性溢价的实证研究》[J],《金融管理》2003年第11期。
[16]苏东威、麦元勋:
《流动性与资产定价:
基于我国股市资产换手率与预期收益的实证研究》[J],《经济研究》,2004年第2期。
[17]张晓蓉、徐剑刚、邱世梁:
《时变流动性深度模型》[J],《复旦大学学报》2007年第46卷第二期。
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