我国股票市场的系统流动性实证研究

于鑫 龚仰树

（上海财经大学金融学院，上海 200433）

摘要： 1997年的亚洲金融危机显示出个股的流动性受到市场因素的强烈影响，市场微观结构的研究更多地开始关注市场的系统性因素。本文以上海证券交易所全数A股的日交易数据为样本，证明了我国股市存在系统流动性，与美国、香港股市相较，这一因素的影响更显著；按照流通股每一年的流通市值分组查验，发觉与香港股市相似，我国股市存在着“倒U”形态的规模效应；与发达股票市场不同，我国股市系统流动性的显著性比例与流通市值无明显的单调关系。

关键词：系统流动性，市场微观结构，规模效应

作者简介：于鑫，上海财经大学金融学博士生，研究方向：证券期货理论与市场微观结构。龚仰树，上海财经大学金融学院教授、博士生导师。

中图分类号： 文献标识码：A

An empirical research on the existence of systematic liquidity in

Chinese stock market

Abstract: Events such as the 1997 East Asian financial crisis indicate that individual firm liquidity is strongly influenced by market-wide factors. Recent microstructure research has shifted in emphasis toward commonality by examining systematic factor in security markets. This paper use all the daily transaction data of A-share stocks in the stock exchange of Shanghai and find, that comparing with NYSE and the stock exchange of Hong Kong, the Chinese stock market has more significant commonality in liquidity, and that the systematic liquidity has the inverted “U shape” when we partition the firms in to five portfolios based on yearly market capitalization. Finally, the sensitivity to liquidity doesn’t have a significant monotonic relationship with capitalization for A-share stocks in Shanghai exchange.

Keywords: commonality in liquidity, market microstructure, size effect

联系方式（于鑫）： 电话

住址：上海市杨浦区国权北路80弄上海财经大学研究生公寓5701B室 邮编：200439

引言

价钱风险和流动性风险是组成股票市场风险的两个重要组成部份，其中流动性问题更是证券市场微观结构研究的重点之一。国内外对于单只股票特性与系统性影响因素的研究，主要集中于个股收益率与个股风险，初期金融市场微观结构中，关于单个股票流动性问题的研究，只关注个股流动性风险中特有风险奉献的部份，及交易本钱和交易模式对个股流动性的影响，而对于是不是存在受市场因素的系统性影响和这种影响的大小则很少研究。直到1997

年的亚洲金融危机和美国1998年债券市场引发的全世界性流动性危机显示出个股的流动性受到市场因素的强烈影响，这种系统性影响才让市场微观结构的研究更多地开始关注整个市场范围内个股流动性的同步运动, 把股票流动性研究的重点从单个资产的特有流动性, 转向整个市场的系统流动性。

系统流动性，就是单个股票的流动性指标在某种程度上存在彼此朝同一个方向运动的趋势，即单个股票的流动性至少部份地由市场范围的因素所决定。对此问题的研究分为两类：报价驱动市场和定单驱动市场。国外学者的研究对象主要针对报价驱动市场，另外也有香港学者对定单驱动市场进行了实证研究。研究均证明了影响个股流动性的系统流动性的存在，并从市场微观结构角度动身探讨了这种系统流动性产生的原因。中国股票市场虽然也是定单驱动型市场，但同时也是一个典型的新兴市场。在如此一个新兴的定单驱动型市场上，系统流动性又会表现出什么样的特性是一个值得研究的问题。

本文的研究目的就是查验中国股票市场是不是也和其他发达的定单驱动市场一样，如香港股市，个股流动性显著受系统流动性的影响；若是系统流动性影响显著，这一系统性因素是不是还存在其他转变规律；这些特点和查验结果是不是能从市场微观结构理论和中国市场自身的特点动身找出合理的解释。

文献回顾

Chordia，Roll和Subrahmanyam (2000)[1]第一个研究了纽约股票交易所的系统流动性。他们选取1992 年纽约股票交易所1169 只股票的交易数据，对个股流动性关于整体市场的流动性进行回归分析，发觉30%-35%的个股流动性都显示出显著的系统性因素影响。在加入了交易量、波动性和价钱等流动性指标控制变量以后，这种系统性影响仍然很显著。另外，他们还依照流通市值规模的大小对所有股票进行了分组研究，发觉了“流通市值规模效应”，即流通市值规模越大的股票，回归系数β值越大，意味着个股流动性受市场的影响越大。

Hasbrouck和Seppi(2001)[2]分析了1994年30只道·琼斯指数成份股的价钱序列、定单流和流动性，研究影响它们的系统性因素。结果表明定单流和股票收益明显受到系统性因素的影响，流动性存在的系统性因素影响相对较弱。Huberman和Halka (2001)[3]也发觉了系统流动性的存在，并对系统流动性的决定因素进行了分析。

Brockman和Chung(2002)[4]第一次对定单驱动型市场的系统流动性进行了分析，证明了定单驱动型的香港证券交易所也存在系统流动性。他们选取1996年5月1日到1996年12月31日香港证券交易所的所有股票为研究样本，运用和Chordia，Roll和Subrahmanvam(2000)[1]类似的方式，证明了系统流动性在定单驱动型市场也一样存在。可是与美国市场研究结果所不同的是，香港股票的回归系数β值要小于纽约股票交易所的结果，表明香港证券交易所的系统流动性效应没有欧美等报价驱动型市场大。另外，按照分组分析的结果，香港市场上并无发觉“流通市值规模效应”。被选取生意价差作为流动性指标时，香港股票的回归系数β值随着流通市值规模的增大，呈现“倒U”形散布。

目前关于中国证券市场系统流动性的影响方面讨论较少，在个股流动性方面是不是存在显著的系统性影响尚未人进行深切研究。麦元勋(2006)[7]把股票的流动性风险划分为三种形式，别离以三个流动性Beta系数作为衡量指标，对我国股票市场的流动性风险进行实证研究。发觉流动性越低的股票，流动性风险越高。韩冬等(2006)[8]运用高频数据对上海股市流动性的日内和周内变更趋势进行实证分析，结果表明，在上海股市中流动性存在着显著的“日内效应”和微弱的“周内效应”，而且当控制波动性、交易量和股价等对流动性有重要影响的变量时，这种效应仍然存在。宋逢明和谭慧(2005)[6]以2001年2月——2002年6月的沪深股票为样本，发觉我国股票市场中存在系统流动性，可是并未对系统流动性在不同规模股

票上的转变规律做出深切分析，仅是在流通市值分组的基础上对流动性指标进行了直观对比。而且样本期间较早，近几年的系统流动性影响程度是不是发生了转变？我国股票市场是不是像成熟市场那样存在“流通市值规模效应”或“倒Ｕ”形散布？这些都是需要进一步研究的问题。

查验方式

一、流动性指标的选取

从已有的研究文献看, 学术界对流动性的气宇做了大量探讨, 但目前尚未形成统必然论。本文借鉴了有关股票市场日度数据构造的流动性衡量指标（张育军，2003）[5]，给出了个股流动性指标概念：

Liqt|Ln(Pt/Pt1)| （1）

VTt/Vt其中，Pt是股票当前价钱，Pt1是股票前一时刻的价钱，VTt是之前一时刻到当前时刻的成交金额，Vt是该国债当前时刻的流通市值。事实上，那个流动性指标的分母是以成交金额计算的换手率，分子是这段时期的对数收益率。那个指标的含义是单位资产换手率给价钱带来的影响，或反过来，价钱产生单位变更所需要的交易金额。很直观的能够看出，当换手率必然的时候，价钱转变越大，指标值也越大，说明流动性越差；价钱转变越小，指标值也越小，流动性就越好。换句话说，当价钱转变率一按时，需要的交易金额越小，指标值就越大，说明流动性越差；反之，成交金额越大，指标值就越小，说明流动性越好。咱们将式(1)推行到整个市场，概念第t日整个市场的平均流动性，即系统流动性，为t日所有发生交易股票的流动性平均值。

二、查验模型的构造

咱们借鉴Chordia，Roll和Subrahmanyam (2000)[1]的方式，对于每只股票，利用下面的市场模型进行回归，查验其系统流动性：

Liqj,t1Liqm,t2Liqm,t13Liqm,t11Rm,t2Rm,t1

3Rm,t1Volatilityj,tj,t （2）

其中，Liqj,t表示股票J在第t个交易日的流动性；Liqm,t表示第t个交易日市场流动性指标，在对股票J进行回归时，Liqm,t的计算是剔除股票J之外所有股票的等权重平均值；Rm,t表示第t个交易日市场上所有股票的等权重平均收益率；Volatilityj,t表示股票J在第t个交易日的收益波动率，用收益率的平方来衡量。变量前的△表示该变量从第t-1个交易日到第t个交易日的转变率。

市场收益率和波动率作为影响个股流动性的潜在因素，在本模型中充当控制变量，使咱们能够在剔除市场范围的价钱震荡和个股的波动性转变影响后，考察系统流动性转变对单只股票流动性转变的影响。系统流动性、市场收益率的提前项和滞后项作为解释变量，用来捕捉流动性转变的非同步效应，以调整系统流动性的任何领先和延迟。另外，咱们还考察了

SUM =1+2+3，对零假设H0(H0：SUM的中值=0)进行符号查验，以全面地考查系统流动性的存在。

实证结果与分析

本文选用2004年1月1日—2007年5月25日上海证券交易所全数A股的日交易数据，并对ST股票的交易记录进行了剔除。另外，为了分析流通市值规模对系统流动性的影响，且考虑到自2004年以来我国别离经历了熊市和牛市的行情，样本股票流通市值转变较大，咱们按照2004年以来样本股在样本期内每一年年末的平均流通市值大小分成5组，考察每一年的系统流动性情形。数据来源于天相软件，本文对数据的整理及实证分析进程，全数在SAS软件中完成。

一、系统流动性的存在性查验

按照上面的回归模型(2)，取得表1的结果：

表1 股票市场的系统流动性查验(显著性水平：5%)

回归变量 Intercept

系数均值

系数大于0(公司数(占比)) 显著 2%) 683%) 62%) 41%) 24%) 0%) 0%) 521%)

不显著 389%) 52%) 297%) 283%) 292%) 380%) 326%) 199%)

系数小于0(公司数(占比)) 显著 0%) 1%) 76%) 81%) 62%) 26%) 29%) 2%)

不显著 354%) 9%) 310%) 340%) 367%) 339%) 390%) 23%)

β1 β2 β3 γ1 γ2 γ3 δ 注：调整R2的均值：

SUM=β1+β2+β3(中值[P值])： []

回归结果显示，我国股票市场存在较强的系统流动性：同步系统流动性指标的回归系数β1的均值为，而且在745个时刻序列的回归中，有%的系统流动性系数在5 %的显著性水平下显著为正，仅有%的系数为正但不显著，%的系数为负但不显著。所有系统流动性指标的系数之和(SUM)也显著不为零。这都说明我国股票市场上存在显著的系统流动性影响，这与宋逢明和谭慧(2005)[6]得出的结果一致。另外，较高的β1和R2（均值别离为和）表明系统流动性对个股流动性的影响较强。

Chordia，Roll和Subrahmanyam(2000)[1]的研究结果显示美国股市只有30-37%的股票表现出显著为正的系统流动性影响；而作为定单驱动型成熟市场的代表，Brockman和Chung (2002)[4]研究发觉，香港股市中26-57%的股票表现出显著为正的系统流动性。但是在我国的股票市场上，β系数的显著性比例要比香港和美国股市大得多，这与宋逢明和谭慧 (2005)[6]针对我国股票市场2001年至2002年的实证结果大致相同(显著性比例在86%-91%)。[注：Chordia，Roll和Subrahmanyam(2000)，Brockman 和Chung(2002)均利用高频数据，别离以生意价差，深度等作为流动性指标，与本文利用数据及流动性指标不同，故此处仅为较粗略的比较。]

二、基于流通市值分组的规模效应查验

咱们按照样本期内每一年最后一个交易日的股票流通市值从大到小分为5组(2007年数据仅5个月左右，故未进行查验)，仍按照(2)式进行回归查验，取得结果见表2（限于篇幅，表中仅给出了β1的回归结果）：

表2 系统流动性的规模效应查验

规模分组

系数(均值)

系数大于0(公司数(占比)) 系数小于0(公司数(占比)) SUM=β1+β2+β3

显著 113 %) 121 %) 133 %) 134 %) 133 %) 106 %) 130 %) 136 %) 134 %) 127 %) 112 %) 121 %) 130 %) 122 %) 127 %)

不显著

2004年

5(largest)

8 %) 18 %) 9 %) 7 %) 10 %) 2005年

5(largest)

35 %) 13 %) 7 %) 10 %) 13 %) 2006年

5(largest)

23 %) 20 %) 16 %) 20 %) 18 %)

显著 0 %) 1 %) 0 %) 0 %) 0 %) 0 %) 0 %) 0 %) 0 %) 0 %) 1 %) 0 %) 0 %) 0 %) 0 %)

不显著 2 %) 3 %) 2 %) 2 %) 1 %) 3 %) 1 %) 1 %) 0 %) 4 %) 8 %) 6 %) 1 %) 5 %) 2 %)

中值[P值] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] []

4 3 2

1(smallest)

4 3 2

1(smallest)

4 3 2

1(smallest)

回归结果显示，不同流通市值的股票组合在每一年的系统流动性影响均较为显著，股票市场的系统流动性在每一年度的影响程度也大致相同；从表中β系数的均值能够看出，按流通市值划分取得的第三组股票组合均表现出最强的敏感性，第一组及第五组的系统流动性影响程度相对较低，表现出“倒U”的特性，这一结果与Brockman 和Chung(2002)[4]对香港股票市场的查验结果相似。我国股票市场并非存在“流通市值规模效应”。

另外，与Chordia，Roll和Subrahmanyam(2000)[1]，Brockman 和Chung(2002)[4]的研究结果恰恰相反，他们别离发此刻成熟的报价驱动市场和定单驱动市场，β系数的显著性比例随着流通市值的增大而增大，而咱们的实证结果表明：相对于其他的股票组合，每一年度流通市值最大的组合往往是β系数显著性百分比最低的组合，其他四组的显著性百分比相差不大；之前的市场整体分析及分组查验，咱们均发觉大部份股票的β系数都在左右(表中仅给出均值)，虽然不同市值的股票对系统流动性的敏感性有不同，但并无较大的不同，说明我国股票的流动性风险趋同。这也是不规范的新兴市场特有的特点之一。

定单驱动市场相对于报价驱动市场来讲，在流动性形成机制上有两个重要区别：自由退出和自由进入。在定单驱动型市场上，没有流动性提供者的最终来源，即做市商，每一个交易者都是流动性潜在的提供者，但他们并无义务必需要为市场提供流动性，因此这些流动性提供者能够更自由地退出。另一方面，在定单驱动型市场上流动性提供者也能够更自由地进入，由于不存在指定的做市商，通过量个流动性提供者的竞争，存货的不均衡更易扩散消除，

因为高的生意价差能够吸引更多的流动性提供者进入。因此从理论上说，与报价驱动市场相较，定单驱动市场上个股流动性转变受系统流动性转变的影响应该更敏感，即市场因素的β系数更显著，可是个股流动性转变受系统流动性转变的影响相对更小，即市场因素的β系数较小。

但是按照咱们上面的实证分析，以上结论并无取得完全的验证，中国股票市场β系数的显著性比例比发达股票市场高得多，而β系数的均值也均比发达的报价驱动市场和定单驱动市场大得多，似乎表明自由退出对个股流动性的影响和作用是超级大的，而流动性提供者自由进入的机制似乎没有发挥完全的作用，当市场因素造成流动性降低的时候，大量流动性提供者退出，个股的流动性也随着变差。

结论

本文以我国上海证券交易所2004年1月1日至2007年5月25日的全数A股日交易数据为例，对我国股票市场系统流动性的存在性及规模效应进行了实证分析，并与其它不同交易机制成熟市场进行比较，主要取得以下几点结论：

(1)我国股票市场存在较强的系统流动性，90%以上的系统流动性回归系数显著为正，一样作为定单驱动市场的发达的香港市场相较，仅26-57%的股票表现出显著为正的系统流动性；另外，按照Brockman和Chung(2002)[4]的研究，香港股票市场的R2均值仅为，而我国股市的R2均值为，这些均表明我国股票市场的系统流动性对个股流动性的影响较强，相对于成熟市场来讲，存在着较高的流动性风险。

(2)对样本按照流通市值分组，进行系统流动性规模效应查验，取得的结果与Brockman

[4]

和Chung(2002)针对香港股票市场的研究相似，我国股票市场的系统流动性表现出“倒U”的特点；另外，较高的β系数表明股票的流动性风险具有较强的趋同性。

(3)与发达股票市场的系统流动性显著性比例相反，我国股票市场的流通市值最高的股票组合系统流动性的显著比例最低，其他四个组合与显著性比例无明显单调关系。

(4)在定单驱动机制的影响下, 我国证券市场上流动性提供者的自由退出机制似乎比自由进入的机制更能发挥作用, 在提供流动性方面的竞争也不够完全, 没有充分发挥定单驱动交易机制在减小流动性本钱方面的优势。

流动性是证券市场赖以存在与运行的基石，也是衡量对其监管是不是达到金融安全与效率并重目标的重要指标。纵观各国的金融业，金融危机暴发前去往伴随着股市的崩盘，而股市崩盘的预兆就是流动性的剧减乃至丧失。因此，证券业监管的重点应放在股市流动性风险的监管效应上。

作为进展中的新兴市场，目前咱们还缺乏一套系统、科学的证券市场实时监管的科学理论，通过对中国股票市场流动性的研究，在微观结构理论指导下成立一整套完整的流动性、透明性和波动性的评价指标体系，在此基础上为成立基于市场微观结构的证券市场实时监管系统打下基础。同时，增强信息披露的管理，培育投资者，使得投资者在流动性提供方面能更多地参与市场竞争，还能够对证券管理部门为管理证券市场而采取的每一项政策进行定性和定量的评价，进而提出进一步的政策性建议。

参考文献：

[1] Chordia. T., R. Roll, and A. Subrahmanyam, 2000, “Commonality in liquidity”, Journal of Financial

Economics 56, 3-28

[2] Hasbrouck. J., and D. Seppi, 2001, “Common factors in prices, order flows and liquidity”, Journal of Financial

Economics 59, 383-411

[3] Huberman. G., and D. Halka, 2001, “Systematic liquidity”, Journal of Financial Research 24, 161-178 [4] Brockman. P., and D. Y. Chung, 2002, “Commonality in liquidity: Evidence from an order-driven market

structure”, The Journal of Financial Research 25, 521-539

[5] 张育军，《深圳证券交易所综合研究所研究报告》[M]，经济科学出版社，2003年

[6] 宋逢明，谭慧，“定单驱动型市场的系统流动性：一个基于中国股市的实证研究”，《财经论丛》[J]，2005

年第5期

[7] 麦元勋，“基于流动性Beta系数的我国股市流动性风险实证研究”，《现代管理科学》[J]，2006年第6

期

[8] 韩冬，王春峰，岳慧煜，“流动性的‘周内效应’和‘日内效应’——基于指令驱动市场的实证研究”，

《北京航空航天大学学报(社会科学版)》[J]，2006年第6期