厦门大学
硕士学位论文
我国流动性调整下的CAPM模型研究
姓名：陈青
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：李子白
20080301
内容摘露
内容摘要
流动性是投资者在资产配置中需要考虑的重要因素之一，它反映了市场上买
卖资产的难易程度。国外众多的研究成果表明，流动性对资产定价有重大的意义。
目前国内关于这方面的研究还很少，而本文基于我囡A股市场的数据，将流动
性弓|入资产定价模型的研究，算是国内这～领域研究的一次尝试。
本文运用Amihud的非流动性比率、换手率、零收益率、有效流速以及Pastor
与Stambaugh的冀流动性指标等五个指标来衡量流动性。以1997年1月至2005
年12月的A股股票作为研究样本，通过研究证实了我国A股市场不管使用哪个
指标来衡量流动性，都存在着流动性溢价现象，即流动性低的组合预期收益要高，
而流动性高的组合预期收益要低。而且在延长形成期或持有期的情况下，流动性
溢价现象依然显著。流动性溢价现象对现有的资产定价模型造成了缀大的冲击，
因为传统的资产定价模型是建立在完美市场等假设的基础上，并没有考虑也无法
解释流动性溢价的问题。
本文借鉴并改进了Liu的方法求得流动性因子，并发现市场收益与流动性因
子无关褥规模因子、账西市值比因子中含有明显流动性因子方面的信患。基于此，
本文根据套利定价模型构建了流动性调整下CAPM模型(LCAPM)，并研究发
现LCAPM模型能够充分解释流动性溢徐现象。此外，国内外许多研究者发现证
券市场上存在着规模效威、账面市值比效应和短期收益反转等市场异象。本文也
证实了我匿A股市场存在着这三个效应。本文认为之所以存在这些市场异象，
是因为小规模公司股票、高账面市值比公司股票、原收益低的股票有较低的流动
性，丽市场异象最终表现为流动性的风险补偿。因此，魇LCAPM模型解释我国
股票市场的这些市场异象，并发现该模型能够解释这些传统定价模型所无法解释
的异象。总之，LCAPM模型在资产定价中考虑流动性的影响，该模型的研究能
够对资产组合的预期收益与风险进行更加合理地预测与管理，对资产定价提供霓
加可靠的模型参考，并蠢为市场异象的解释提供薪麓愚路。
关键词：流动性溢价；市场异象；LCAPM
内容摘要
Abstract
Liquidity is all important factor,which must be considered in investors’asset
allocation．It reflects the difficulity of exchanging assets．Many foreign researches
demonstrated that liquitidy is meaningful for asset pricing．Therefore I engage into the
research of application of liquidity into asset pricing by adopting the data of A stock
exchange market in China．
Liquidity indexes are measured by Amihud’S illiquidity ratio，turnover,zero
return rate，effective liquidity and Pastor and Stambaugh’S兄liquidity measurement
over the sample period from Junuary 1 997 to Decenber 2005．According to the
research，it is proven that no matter which index is chosen for liquidity measurement,
there is liquidity premium in Our market，even existing when longer the formation
periods or the holding periods．The phenomenon of liquidity premium have grefit
impacts on the traditional asset pricing models，due to which Was built on the
assumption of perfect market theory and did’t take consideration of liquidity problem
in the market．
I study and improve Liu’S method to obtain the liquidity factor,and find that there
is no relationship between market return factor and liquidit)，factor,but size factor and
book-to—market factor do contain the liquidity informationce．Based on it,
liquidity-adjusted capital asset pricing model(LCAPM)is construted on the
Arbitrage Pricing Theory(APT)．Furthermore，it is found that the LCAPM can
explain the phenomenon of liquidity premium．In addition,many domestic and
foreign researchers have found that there are anomalies in the security markets，such
as size effect，book．to-market effect and short—term return revesal effect．This paper
also prove them in Our domestic stock marktet．The reason why such anomalies exist
is that small size stocks，high book-to-market stocks and original low—return stocks
have low liquidity in the market，therefore the market anomalies explicit the
compensation of liquidity risk finally．So LCAPM is used to explain such anomalies，
and it is proven that the model is able to explain the anomalies which cann’t be
explained by traditinal asset pricing model．The research have the positive effect for
the improvement of asset pricing model research in Our countrity．
Key words：Liquidity premium；market anomalies；LCAPM
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作者签名：骼酋鼙霸：弦喀年年月l零Et
导师签名r夏’冬。勿日期：协莎年阴／困≯j
引言
研究的背景与意义
引言
二级市场是投资者对公开发行证券进行买卖的场所，其流动性的好坏关系到
投资者是否能有效地进行资产配置。具体说，它决定了投资者能否在有利的时机
以有利的市场价格买卖股票，从而实现投资目的。流动性好的二级市场能吸引众
多的投资者，从而推动股市的活跃和上扬，并为一级市场的新股发行创造良好的
条件。1987年的美国股市大崩溃和1998年的长期资本管理公司(LTCM)的破
产倒闭让投资者深刻体会了资产配置中关注市场流动性的重要性。难怪，Amihud
和Mendelson(1988)指出“流动性是市场的一切’’IlJ。
’
尽管流动性在现实中如此重要，但对流动性的研究是近十多年来才逐渐受到
理论界的重视。从国外的文献可以看到，大部分关于流动性的研究都是在20世
纪90年代后才不断涌现的，逐渐成为研究的一个焦点。但在此之前，在理论研
究中，市场被看做是具有完全流动性的，即可以不考虑流动性问题。比如，经典
的资本资产定价模型(CAPM)、公司资本结构的MM定理等，都假设市场无摩
擦。
Demsetz(1969)首次对市场交易成本进行了研究12J。此后，关于这方面研究
逐渐增多。对流动性的定义由探索，逐渐产生共识，认为流动性定义存在四个维
度——广度、深度、弹性与及时性。关于衡量流动性的指标也不断趋向完善，许
多学者从流动性不同角度设计指标来衡量，有买卖价差、换手率、Amihud流动
性比率、零收益率等指标来衡量流动性。对流动性的研究范围也从股票市场扩展
到债券市场、封闭式基金市场，乃至衍生品市场。
在对流动性研究的过程中，学者发现了市场上存在着流动性溢价现象，即流
动性低的股票，预期收益要高；而流动性高的股票，预期收益要低。Amihud与
Mendelson(1986)首次发现了这个现象【3】。随后，国内外学者运用不同的流动
性指标以不同方法进行了研究，也发现了流动性溢价现象的存在。这就引起了理
论界的思考——为什么市场上存在着流动性溢价?是一种风险补偿，还是由于市
场的非理性造成的?流动性是不是系统性风险，可否引入资产定价模型?伴随着
引言
这些问题，学者进行了深入探索。其中，Chordia，Roll与Subrahmanyam(2000)
【41与Pastor与Stambaugh(2003)【51的研究受到了学界关注，认为市场中存在着
共同因素决定着流动性，这些市场的共同因素不可被分散化，需要得到风险补偿。
Pastor与Stambaugh(2003)151、Acharya与Pederson(2005)M、Liu(2006)
【_7】都尝试将流动性引入资产定价模型。虽然将流动性引入资产定价模型的研究还
有待发展，但对这个领域的研究已经得到越来越多的重视。
在国内，对流动性的研究尚处于起步阶段，而且大多研究集中在验证流动性
溢价现象的存在上。因此，本文将流动性引入资产定价模型，创建流动性调整下
的CAPM模型并对该模型进行的研究，算是国内这一领域研究的一次尝试。①
本文对流动性溢价及流动性调整下的CAPM模型研究的意义在于：
1．通过实证研究，发现流动性与股票收益存在紧密联系，流动性低的股票组
合能够获得更高的预期收益。这就意味着，投资者在构建资产组合过程中需要关
注流动性这一因素，从而更加合理地对资产组合的预期收益与风险进行预测与管
理。
2．将流动性引入资产定价模型，创建流动性调整下的CAPM模型可以对资产
组合进行更加合理的定价。因为流动性低的股票组合预期会有更高的收益，所以
如果资产定价模型忽略了流动性这一因素，将使资产定价模型对价格估计有偏。
因此，流动性调整下的CAPM模型研究可以对实践中的资产定价提供更可靠的
理论模型参考。
3．在股票市场中存在着许多异象，比如小公司的预期收益要高于大公司(规
模效应)、高账面市值比公司的预期收益要高于低账面市值比公司(账面市值比
效应)以及原收益低的组合短期内预期收益要高于原收益高的组合(短期收益反
转效应)。这些异象都无法被CAPM模型所解释。而本文主要从流动性的角度来
考虑，认为这些市场异象在市场上都表现了流动性溢价现象，而流动性调整下的
CAPM模型被证明能够解释这些异象，体现了该模型的优越性。
二、研究方法
规范研究与实证研究是本文运用的主要研究方法。
①本文的丰体内容作为入选论文，参加第二届(2007)中国管理学年会论文交流。3月下旬，接获《数量
经济技术经济研究》的录用通知。
2
引言
本文基于规范研究，通过流动性溢价理论的研究，揭示了证券市场上存在着
流动性溢价现象。然后，基于流动性引入资产定价的理论研究，得到了合成流动
性调整下的CAPM模型的合理性与必要性。
本文运用大量实证研究分析，通过分组比较各组合的收益，验证我国证券市
场的流动性溢价现象。然后，通过延长组合形成期与持有期，进行流动性溢价的
稳健性检验。运用同期流动性低组合与流动高组合的收益差，构建流动性因子，
并分析流动性因子与规模因子、账面市值比因子的相关性，根据套利定价模型，
创建流动性调整下的CAPM模型，并检验收益对流动性因子的敏感性。接着，
通过规模分组、账面市值比分组与收益分组地分别进行，并比较各组合的收益，
检验各市场异象的存在性。通过比较各组合经CAPM模型、Fama．French三因素
模型、流动性调整下的CAPM模型等各模型调整后的收益，显示了各模型对市
场异象的解释能力。
本文的结构安排与主要观点
本文的结构主要分为四章。
第一章流动性的定义及衡量方法。主要介绍了流动性的定义，从价格、时间
与交易活跃程度等方面对流动性衡量方法进行了分类，并重点介绍了国内外有关
流动性研究中常用的流动性衡量指标。
第二章流动性溢价及传统定价模型对溢价的解释。首先，详细介绍了国内外
学者对流动性溢价的研究；接着阐明本文实证研究的数据选取与关键变量的定
义；然后，运用Amihud(2002)18J的非流动性比率以及换手率、零收益率、有
效流速和Pastor与Stambaugh(2003)15】的旯流动性指标等五个指标来衡量流动
性，并发现按这五个指标大小分别进行分组，下个月存在明显的流动性溢价现象，
并通过比较发现，Amihud(2002)fs】的非流动性比率从与其他流动性指标的相关
性、数据的易得性以及指标的常用性来看，都较为优越，故在之后研究只选用该
指标来衡量流动性；再接着，本文进行了流动性溢价的稳健性检验，即扩展了组
合的形成期与组合的持有期，发现不管延长组合的形成期还是持有期，流动性溢
价现象依然显著；本章最后，本文运用CAPM模型与Fama．French三因素模型
来解释流动性溢价现象，发现各流动性组合经CAPM模型与Fama．French三因
引言
素模型调整后的收益依然显著，说明这两个模型并不能解释该溢价现象。而且发
现，流动性越低的组合，小公司效应与账面市值比效应越显著。
第三章流动性调整下的CAPM模型。首先，本文阐述了将流动性引入资产
定价模型的相关研究；接着，本文借鉴并改进了Liu(2006)的方法【7】，构建了
流动性因子，通过流动性因子与Fama．French三因素模型的三个因子进行相关关
系分析，得到市场收益因子与流动性因子无关，但规模因子与账面市值比因子中
包含了较为明显的流动性风险补偿方面的信息；根据套利定价模型，将流动性因
子引入资产定价模型中，构建了流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)，并用
该模型来解释流动性溢价现象，发现该模型能够解释该溢价现象，而且流动性低
的组合流动性风险系数较大。
第四章流动性调整下的CAPM模型对市场异象的解释。首先介绍了目前对
市场异象解释四个观点：数据挖掘的结果、风险补偿、过度反应以及投资偏好等；
而本文认为，市场异象最终表现为流动性溢价；本文运用CAPM模型、
Fama．French三因素模型来解释，发现它们无法解释异象，而用流动性调整下的
CAPM模型却能够很好地解释这些异象。
4
第一章流动性的定义及衡量方法
第一章流动性的定义及衡量方法
第一节流动性的定义
关于市场流动性，很多学者从不同角度进行了定义。Black(1971)指出，市
场流动性是指任何数量的证券均可立即买进或卖出，或者说小额买卖可按接近目
前市场价格成交，而大额买卖在一定时间内可按接近目前市场平均价格成交【9】；
Amihud和Mendelson(1989)认为，流动性即是在一定时间内完成交易所需的
成本，或寻找一个理想的价格所需的时间[101；Massimb和Phelps(1994)把流
动性概括为“为进入市场的订单提供立即执行交易的一种市场能力”(通常称为
“即时性”)和“执行小额市价订单时不会导致市场价格大幅度变化的能力”(通
常称为“市场深度”)[111；Glen(1994)把流动性界定为迅速交易且不造成大幅
度价格变化的能力【12l；O’hara(1995)认为流动性就是“立即完成交易的价格(the
price of immediacy)”113]。
随着流动性研究的广泛与深入，学术界普遍将市场流动性定义为“以较低的
成本迅速完成大额交易而对价格影响很小的能力”【7J。这个定义包括了流动性
的四个维度：即宽度(在做市商市场上主要是指买卖价差；在自动竞价市场上是
指最优买卖价差)、深度(在做市商市场上是指一个给出的价位上可以交易的数
量；竞价市场上指在某一特定的价格水平下，且在不影响该价格的条件下，可交
易的数量)、即时性(流动性好的市场上意味着投资者一旦有交易的愿望总是能
立即得到执行)和弹性(指由于一定量的交易引起的价格波动消失的速度，或者
委托不平衡的调整速度)。总之，流动性好的资产，具有较小的宽度、较大的深
度、较好的即时性与弹性，否则反之。
第二节流动性的衡量方法
根据流动性的定义，本文按照詹场、胡星阳(2000)的观点【14】，将流动性衡
量方法归纳为价格层面、时间层面及交易活跃程度等三类。价格层面的流动性衡
量方法是以交易对价格的影响为衡量基础；时间层面的衡量方法是以完成交易所
需的时间为衡量依据；交易活跃程度是以交易量相关变量为衡量依据。
第一章流动性的定义及衡量方法
价格层面流动性衡量方法
价格层面流动性衡量方法为数最多且最重要，它可进一步区分为三种形态：
以交易对价格冲击为衡量基础的方法、以价差为衡量基础的方法、以流动比率为
衡量基础的方法。
(一) 以交易对价格冲击为基础的流动性衡量方法
1．Kyle的市场深度模型
Kyle(1985)根据下式作为衡量市场深度的依据【15】：
尸(y)：甜+Ay,D：_1 (1)
以
式(1)的P(y)是价格，为交易量的函数。"是真实价值，Y为交易量，五是
回归系数，D为市场深度(market depth)，是五．的倒数。以见衡量价格对交易量
的敏感度。五越小，D越大的证券，其价格越不容易受交易冲击，从而越具有深
度、流动性越高。
2．Glostern．Harris的交易成本衡量模型
Glostem与Harris(1988)提出交易成本衡量模型如下【16】：
衅=2q，+甲(口一Df—1)+M (2)
式(2)的衅成交价变动量，t表示第t笔交易，吼为带正负号交易量，由
交易量乘以交易方向变量D，而得，Yt为误差项。名与甲为回归系数，也是交易
成本的衡量基础。以甲衡量总固定交易成本；以允g，衡量总变动交易成本。兄值
越大，表示价格变动越容易受带正负号交易量变动的影响。甲越大，表示价格
变动越容易受交易方向变化而影响。所以，名与甲值越大，交易成本越高，流动
性越低。
3．Pastor与Stambaugh(2003)的以，r(以GAMMA表示，-FN)流动性指标
Pastor与Stambaugh(2003)对t月股票i的流动性衡量是通过OLS(最小
二乘法)估计形，得到的【51。
‘≥“，=9，，+谚，，‘，d，，+以，，s堙咒(‘≥'f)木v，d，，+‘，d+l'，，d=l，⋯，D (3)
6
第一章流动性的定义及衡量方法
其中，，：以，是t月d日股票i的收益率，，：二，，是t月d日股票i的收益率减去
市场加权平均收益率得到的超额收益率，V正，是t月d日股票i的交易额，
s咖(‘．，)代表超额收益的符号。
GAMMA流动性指标实际上是一个反应市场弹性的指标，它衡量市场在受到
一定交易量_力冲击以后回到均衡水平的速度。GAMMA越小(绝对值越大，因
为GAMMA大多为负值)，d+l天的收益率l二“，反向变化就越大，说明市场回复
均衡的速度越快，市场流动性越好；反之，GAMMA越大(绝对值越小)，d+l
天的收益率‘二“，反向变化就越小，则市场流动性越差。
(二) 以价差为基础的流动性衡量方法
买卖价差是较为传统的流动性衡量方法，以下是几个比较常见的价差衡量指
标。
1．绝对价差
S=巴一B (4)
式(4)中，只为最优买价，忍为最优卖价。
绝对买卖价差是衡量流动性的一个简单的指标，但也存在着很多局限性，它
既不能反映由于大额交易造成的价格变化所带来的影响，也无法反映交易在价差
内成交和价差外成交的情况。同时，一般来说，价格高的股票相应的价差比较大，
而绝对价差没有考虑股票价格的影响。因此，不同股票之间的流动性难以进行比
较。
由于绝对价差本身诸多的局限性，所以就产生了以下几种校正的价差指标。
2．比例价差
一1
s=(巴一最)／E(巴+B)】(5)
二
式(5)中，只为最优买价，最为最优卖价。比例价差通过将价差表示为股
票价格的一定百分比，从而克服了买卖价差没有考虑股票价格因素的缺点，便于
对不同股票之间的流动性进行比较。
3． 有效价差
第一章流动性的定义及衡量方法
S=弓一÷(只+易) (6)
式(6)中，只为最优买价，B为最优卖价，另．是时刻T的成交价。有效价
差反映订单成交的．甲均价格和订单达到时买卖价差的中点之间的差额。有效价差
衡量订单的实际执行成本，在一定程度上克服了买卖价差不能反映订单在买卖价
差之内和之外成交的情况。
4．比例有效价差
s=[弓一去(e+昂)]／弓(7)
式(7)中，e为最优买价，B为最优卖价，弓是时刻T的成交价。比例有
效价差是在有效价差基础上对价格进行修正。
(---) 以流动比率为基础的流动性衡量方法
流动性比率是以成交量与价格变动的关系来衡量流动性，若少量的交易即可
引起大幅的价格波动，则此资产的流动性低；若大量交易仅引起微幅的价格波动，
则此资产的流动性高。
1．Amivest流动比率
y尸y 三=；i——，-L——一(8)
一Σ(肿％)宰1000
～
式(6)中，三是流动性比率，尸是成交价，y是成交量。三越大，表示流动
性越高。由于Amivest流动比率估计式中，只有分子有成交量，而流通在外股数
较多的股票其平均成交量也较多。因此会出现流通在外股数越多的股票，其流动
性越高的情况，但此关系并非必然，这是此流动比率的缺点所在。
2．Amihud(2002)的非流动性比率181
尺幻杉，=l／口．，，Ic,巩=l DIVPOLIi,d-半1。6
(9)
Rd代表股票i在第t个月内的第d天的收益率，DVOL,耐为股票i在第t个月
内的第d天的日交易金额，Df，为t月份的交易天数。
从Amihud的非流动性指标上可以看出，它衡量的是交易量对价格的冲击。
流动性越大的股票，相同的交易量，价格所受的冲击便越小。因此，RtoV越大，
第一章流动性的定义及衡量方法
则股票的流动性便越低。
二、时间层面流动性衡量方法
第二类时间层面流动性衡量方法是以完成交易所需时间为基础，在其他条件
相同下，一资产完成交易所需的时间越短，其流动性越高。完成交易的时间可直
接由委托单的存续时间、到达速率、成交机率，市价委托与限价委托的收益差异，
以及交易发生频率、无交易发生的时间单位数等。此外，等候交易时间的机会成
本也是一种时间层面的衡量方法。
这类衡量方法最著名的是Lesmond，Ogden与Trzcinka(1999)提出的零
收益率指标‘171。零收益率指标是以一段时间长度内出现零收益率的次数来衡量。
他们认为，知情交易者的交易条件是收益必须超过交易成本，如果交易成本大
于股票收益，知情者将选择不交易，那么股价将没有变化，当天的收益率即为
零。零收益率间接反映了交易成本。
z戤=前x个月出现零收益的次数术；兰(10)
71木Y
Notd
Notd是指前X个月的交易天数。21X／Notd是为了标准化交易天数，因为每
个月的交易天数都不一样，标准化后使得每月的交易天数统一为21天，便于不
同月份的比较。
三、交易活跃程度的流动性衡量方法
第三类交易活跃程度的流动性衡量方法以交易量相关变量为主要依据，包括
成交量、成交笔数、成交额、换手率及流动性风险等。以下是该方法比较常见的
流动性指标。
1．换手率
TO：—Q(A—t) (11)
M(At)
Q(At)为交易股数，M(At)为上市公司的流通股数。
换于率TO越大，股票交易越频繁，交易成本越低，流动性越高。
2．有效流速
9
第一章流动性的定义及衡量方法
刘海龙、仲黎明与吴冲锋(2003)认为，作为流动性指标的衡量光使用换手
率是不够的，需要同时考虑波动幅度。他们认为，市场的有效流速(EL)可以
更好地衡量流动性。【181
EL(At)=【Q(At)／M(At)]／VR(At) (12)
其中，Q(At)为交易股数，M(At)为上市公司的流通股数，VR(At)为波动幅
度。
当p，(出)=小f)时，vR(妒丽h； p2(出) 当pt(△f)≠p：(△f)时，VR(△，)=兰背。
A(出)表示时间At内的最高成交价格，P：(出)表示时间At内的最低成交价
格，h表示最小价格变动单位①。
刘海龙、仲黎明与吴冲锋(2003)认为，有效流速表示一个单位的波动幅度
所能够达到的转换速度，或者说，在一定波动幅度范围内所能容纳的最大交易量，
有效流速能真正、更好地描述股票流动性。【18】
选择合适的流动性衡量方法，必须考虑市场的机制与效率性、衡量指标的精
确度及可操作性。就市场交易机制而言，指令驱动的市场中，因并不存在买卖报
价，所以买卖价差的流动性衡量方法在我国这样的指令驱动市场中的运用，就需
要谨慎。但流动性比率、交易对价格冲击、时间层面以及交易活跃程度的流动性
衡量方法，并不是以买卖报价为主要依据，因此运用这些流动性指标不会因市场
机制不同而失去衡量意义或降低衡量的准确性。
”目前沪深证券交易所最小价格变动单位是0．0l元
10
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
第一节流动性溢价的主要研究
在理论上，流动性的研究是对经典的理论假设提出了挑战。现有经典的金融
理论中所描述的是一个完美、无摩擦、完全透明的市场，投资者之间信息是完全
对称的，因此任何数量的资产交易都不会引起价格的变动。很明显，该假设与现
实市场环境是截然相悖的，现实市场是不完全的，信息在本质上是不同质的和相
对不足的，交易存在成本和摩擦。投资者投资的资产存在着不能及时、低成本交
易股票的风险，被称为流动性风险，故持有这些资产需要有相对应的收益进行补
偿，即流动性溢价。
Amihud与Mendelson(1986)首次提出流动性溢价理论。他们研究的是做
市商市场，因此采用买卖价差即证券交易的成本来衡量市场流动性。在使用做市
商制度的市场中，投资者的买卖证券交易均通过做市商实现：某种证券的做市商
不断在市场中提供买卖报价，投资者按照这些价格发出交易指令。这种买卖价差
是做市商为了弥补存货成本、信息不对称的交易成本以及指令处理成本而做出的
决策。做市商通过收取这些价差，弥补成本，从而使自身在市场中生存下来。做
市商制度的存在改进了市场流动性，尤其是对于那些交易不活跃、流动性不足的
股票而言，做市商的存在使得投资者在通常情况下总是可以实现交易需求。这种
价差对投资者来说就是一种交易成本，成本越大，意味着市场流动性越低，也即
投资者必须支付较高的交易成本才能完成自己想要进行的交易。Amihud与
Mendelson(1986)认为，在均衡状态下，实行做市商制度的市场存在着“消费
群效应”(clientele effect)，即投资者会主动挑选流动性较小和交易成本大的资产
于长期的投资组合中；预期收益是买卖价差的增函数，即买卖价差越大，则股票
月均超额收益越高。Amihud与Mendelson(1986)对NYSE在1961年至1980
年间所有资产的收益率与价差进行实证研究，取得与上述理论一致的实证结果，
从而证实了市场上存在着流动性溢价现象pJ。
随后，关于流动性溢价的研究层出不穷，最具代表性的有：’Brennan与
Subrahmanyam(1996)运用日内交易的高频数据计算交易指令对股价的冲击，
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
它度量了信息非对称情况下投资者的逆向选择对证券预期收益和交易成本产生
的影响。推动一个单位价格变化所需指令流越小，该证券的流动性则愈差。在研
究中还发现，运用Fama和French(1993)三因素模型19】控制证券风险的基础
上检验了这些流动性测度与股票月收益之间的关系，发现市场对股票流动性进行
了合理的定价‘201。Datar,Naik与Radcliffe(1998)以比较容易观察和计算的换
手率来衡量流动性，并实证分析了1962—1991年间纽约股票交易所交易的所有
非金融类上市公司的月数据。实证研究发现与传统的流动性溢价理论相符：股票
换手率每下降1％，其年预期收益平均增加0．54％。并且两者的负相关关系在控
制了公司规模、账面市值比、贝塔值之后统计上依然十分显著【21】；Amihud 42002)
用日绝对价格变化与日均成交额的比率来代表非流动性，并研究了其与股票预期
收益的关系，同样证明了流动性溢价现象，即股票的非流动性越大，预期收益越
高【8】o ‘
国内学者也有许多关于流动性溢价的研究：王春峰等42002)[221与吴文峰
(2003)IZ驯运用Amihud(2002)的非流动性指标来代表非流动性，发现该指标
与股票收益成正相关关系，证实了我国股票市场存在着非流动性的风险补偿。苏
冬蔚与麦元勋42004)用换手率来衡量流动性，发现换手率越低的股票具有较高
的预期收益【24】。吴世农与李一红(2004)也做出与以上相同的结果【251。张峥与
刘力(2006)用零收益比率、买卖价差与Amihud(2002)的非流动性比率三个
指标来分别代表流动性，同样证实了流动性溢价的存在【2 6|。
基于前人的研究，在本章的以下篇幅中，本文也运用我国A股市场的数据，
对我国是否存在流动性溢价现象进行了研究，并运用传统资产定价模型对流动性
溢价现象进行解释。
第二节研究的数据来源与变量定义
样本选取与数据来源
本文研究的是我国沪深两市的A股股票(剔除ST、PT公司股票)。选取的
时间为1997年1月至2005年12月。之所以选用这段时间，是因为1996年年底
开始实行涨跌停板制度，而2005年以后我国证券市场实行了股权分置改革，而
12
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
这两个市场机制的重要改革对市场流动性具有很大的影响。因此，为了避免市场
机制变化所产生的影响，本文便选择这个时间段，作为研究的样本期。
同时为了避免新股上市所带来的影响，故如果股票上市第一年的数据落下这
个区间内则剔除第一年的交易数据。而且选取的研究对象不包括金融企业(如银
行、证券公司)①。剔除每月交易次数不超过15天的数据。选用的是股票的日交
易数据，每日股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价、复权后的收盘价、交易
股数、交易金额、流通股数、换手率、上市公司的市值等数据均来自CCER股
票价格收益数据库。上市公司的账面价值(净资产)数据来自CCER一般上市
公司数据库，剔除账面价值为负的公司，数据选取的时间从1996年至2005年②。
二、变量定义
1．流动性指标的定义
本文主要考察的流动性衡量指标有Amihud的非流动性比率(用RtoV表示)、
换手率(用TO表示)、零收益率(用ZR表示)、有效流速(用EL表示)以及
Pastor与Stambaugh(2003)的五流动性指标【5J(用GAMMA表示)。这五个指
标包括了价格层面、时间层面与交易活跃程度的流动性衡量方法，其具体的衡量
方法在第一章中己详细介绍。其中，对于零收益率的指标长度(X)，本文选用6
个月，因为如果长度选用的太小，如X=I，无法区分出流动性好的股票与流动性
坏的股票；但如果长度选用的太大，如X=12，占用很大的样本数，而我国股票
市场发展历史较短，又要扣除早期的发展阶段，可选用的时间段较小，所以不适
宜选用太大的X。
2．公司市值(M＼r)与账面市值比(B／M)的定义
公司市值(MV)由价格乘以总股数得到。虽然1997年1月至2005年12月
这段时间，我国上市公司存在着流通股与非流通股并存的情况。对于非流通股，
由于缺乏合适的方法来衡量其价值，所以本文仍按照国外的方法，将公司市值定
义为总股本的市场价值。
账面市值比(B／M)由上一年度的账面价值(净资产)除以上一年末的公司
@由于金融企业账面价值与市场价值差异较大，其账面市值比与其他一般企业不具有可比性，所以将其剔
除。
由选用这个时问段的账面数据，主要是为了与交易时问段相对应。
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
市值得到。
3．个股收益率、组合收益率与市场收益率的定义
个股的日收益率，：，定义为交易日t的复权收盘价与交易日t．1的复权收盘价
的对数差分。月收益率为该月内日收益率的平均值。
组合收益率定义为该组合内同一时期各股票收益的等权平均。
市场收益率在本文中定义为沪深两市所有上市公司股票收益的等权平均。
第三节流动性指标的选取与流动性溢价现象
一、流动性指标及公司市值、账面市值比的相关关系分析
运用1997年1月至2005年12月的kt数据，求出各流动性指标的口数据，
并通过每月等权平均得到月度数据，进行描述性统计与相关关系分析。本文所有
的统计分析都由SAS软件完成。
表1．各变量的描述性统计性质与相关关系分析
注：MV代表公剐规模，B／M代表公司的账面市值比，RtoV代表Amihud(2002)，TO代表换手率，EL代
表有效流速，ZR代表6个月的零收益率，GAMMA代表Pastor与Stambaugh(2003)的名流动性指标。
表1显示了五个流动性指标与公司市值、账面市值比等参数的描述性统计性
质与相关关系。可以看到，GAMMA与其他流动性指标相关性都不高，即与其
他流动性指标没有显著的相关性。TO与公司规模负相关，说明规模越大，换手
率越小；规模越小，换手率越大。这一结果，与国外市场的实证结果并不相同，
14
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
同时也体现我国证券市场存在着浓厚的投机气氛。这与张峥与刘力(2006)的实
证结果相同，他们认为换手率并不是衡量流动性的合适指标，它还含有市场异质
信念方面的信息‘2引。虽然EL加入了波动幅度的调整，但EL与TO的相关系数
达到O．9111，其与公司规模也呈现负相关关系，因此其与换手率一样，不是衡量
流动性的适合指标。由于GAMMA、TO与EL在衡量流动性上存在着弊端，所
以在以下研究中将不予以考虑。
从公司规模、账面市值比与各流动性指标的相关关系中可以看到，公司规模
与RtoV、ZR呈负相关；账面市值比与RtoV、ZR呈正相关。由于RtoV越小，
ZR越小，流动性越大，因此，可以得到，公司规模越大，交易成本越小，流动
性越好；账面市值比越高，交易成本越大，流动性越差。规模、账面市值比与流
动性存在着较为紧密的相关关系。
流动性溢价现象的检验
以RtoV作为流动性衡量指标的情况下，先对每月RtoV进行排序，然后按大
小进行分组，分成10组，检验各组合下个月的收益，组合收益采用组合内所有
股票的等权平均收益。如果存在着T月流动性越小而T+1月收益越高的现象，
则说明市场存在着流动性溢价现象。
实证结果如表2所示。当以RtoV作为流动性衡量指标时，S表示非流动性
最小的组合，B表示非流动性最大的组合，从表2中可见，从S组合到B组合，
非流动性变大，组合平均收益也逐渐增加。B．S组合收益差为1．2％，显著异于
零，说明流动性低的股票预期收益明显要高于流动性高的股票，从而证实了流动
性溢价现象，而这一现象也为国内外许多文献所证实。
表2也显示了以ZR作为流动性衡量指标的情况。可以看到，ZR越大，收益
也越大，B．S组合收益差为0．93％，t--4．83，差异显著，也证实了流动性溢价现
象存在。此外，本文还做了TO、EL与GAMMA作为流动性指标分组的情况，
指标大小不同的组合间也存在着收益显著差异的情况，流动性溢价率分别为
2．35％、2．22％与0．93％。这说明，不管哪个指标来衡量流动性，都存在着流动性
溢价的情况。
本文在以下篇幅中主要采用Amihud的非流动性比率来衡量流动性。选用这
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第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
个指标而不选用零收益率的原因在于：首先，该指标的数据获得比较容易，而零
收益率需要6个月以上的持有期才能较好地衡量流动性，而且数据间相互叠代，
可能存在着序列相关性问题；其次，Amihud的非流动性比率是国内外较为常用
的流动性衡量指标，而零收益率(ZR)并未能得到学界的广泛认可。
第四节稳健性检验
为了增加流动性溢价现象存在的可信度，本文进行了稳健性检验。稳健性检
验主要以两种方式进行：第一种方式是，延长组合的形成期，然后按该形成期内
的RtoV大小进行排序分组，检验下个月的收益情况。第二种方式是，延长组合
的持有期，仍按一个月作为组合的形成期，并按大小分组，检验形成期后持有期
内的收益情况。．
结果从表3可以看到，当组合的形成期延长至2个月时，流动性溢价现象依
然显著。从流动性最大的S组合到流动性最小的B组合，组合收益逐渐增大，
B—S组合收益率为O．75％，t=3．95，依然显著异于零。而且本文还实证研究了3
个月、6个月、12个月作为形成期的情况，结论都表明，流动性越小的组合，下
期收益越大，B．S组合收益率分别为0．75％、0．58％与0．44％，均显著异于零。这
说明，组合形成期的长短并不影响流动性溢价现象。但值得注意的是，形成期越
长，B．S组合收益率越小。因此，通过延长组合的形成期，流动性溢价现象仍然
存在。
表3也显示了延长了持有期的情况。当组合持有期延长至2个月时，同样表
明存在着流动性溢价现象。流动性越小的组合，持有可获得的收益越大，组合间
的收益差距比一个月持有期的情况更明显。B．S组合收益率为2．02％，t=7．85，
显著异于零，这意味着买入流动性差的组合，并卖出流动好的组合，持有两个月
便能获得2．02％收益率。而且本文还实证研究了3个月、6个月、12个月作为持
有期的情况，结论也都表明，流动性越低组合，在持有期内可获得越高的收益。
3个月、6个月与12个月的持有期情况下，B．S组合的收益分别为2．37％、3．61％
与2．96％，B组合与S组合的收益差距显著异于零。这说明，组合持有期的长短
并不影响流动性溢价现象。同样值得注意的是，将2个月、3个月、6个月与12
个月持有期的B．S组合收益转化为月平均收益率分别为1．00％、0．78％、0．59％
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
与0．24％。与持有期为一个月情况相比，买入流动性最小组合并卖出流动性最大
组合得到的收益随着持有期的延长，可获得的月收益率逐渐降低。
总之，延长组合的形成期或持有期，流动性溢价现象仍然存在，但该溢价率
随着形成期或持有期的延长而下降。这说明，流动性确实如Pastor与Stambaugh
(2003)15J所发现的，是一个“状态变量”(state variable)，流动性低的股票在一
段时间内仍然保持着较低的流动性。因此，组合的形成期与持有期延长的情况下，
仍然存在流动性溢价现象。但是，该状态变量是在一段时间内维持，如果形成期
或持有期过长(如12个月以上)，该溢价现象将逐渐消失。
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第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
第五节运用CAPM模型与Fama-French三因素模型对流动性溢价现象
的解释
我国股票市场上存在着流动性溢价现象是否可以被传统的资产定价模型所
解释呢?目前最经典的资产定价模型为晰lli锄Sharpe(1964)【27】、John Linter
(1 965)fz81等人在现代证券组合理论的基础上提出的CAPM模型与Fama Eugene
和Kenneth French提出的Fama．French三因素模型(见Fama与French[191)。本
文就运用这两个模型对流动性溢价进行解释。
一、CAPM模型的介绍
CAPM模型是在完美市场环境中建立的。该模型假定，在这个市场里，所有
投资者是理性的，都采用预期收益率与标准差来评价投资组合，并且永不满足且
厌恶风险，有相同的投资期限；资产无限可分；投资者可以按无风险利率借贷；
不存在税收与交易费用；不存在信息不对称，投资者都立即可以获得免费的信息。
基于这个完美的市场，CAPM模型认为，股票的预期收益水平只应取决于其与市
场组合的协方差，而其他风险属于非系统性风险，可以通过组合的多样化来消除。
CAPM模型为
％一‰=％+屈木(‰，一，-^)+t， (13)
其中，‘，是组合收益率，‰是无风险利率，‰是市场收益率。
％代表4<能被CAPM模型所解释的收益。如果q显著异于零，则说明CAPM
模型并不能解释收益。
二、Fama-French三因素模型的介绍
Fama和French(1992)研究了1963年至1990年的股票收益，在控制13值
的情况下，仍发现规模与账面市值比对解释股票收益具有重要的作用f291。Fama
和French(1993)基于这个结论并通过实证提出了三因素模型。
2l
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
Fama和French(1993)将每年六月底。’所有股票按股票市值规模的中值划
分为两组：大型公司股票组合(B)和小型公司股票组合(S)。同时，按股票的
账面市值比将所有的股票分成三组：最高B／M值的30％股票组合(H)；B／M值
处于中位的40％股票组合(M)，以及最低B／M的30％股票组合(L)。然后，将
两组按规模划分的股票和三组按账面市值比划分的股票交叉，从而形成6个股票
组合，即小型低账面市值比股票组合(S／L)，小型适中账面市值比股票组合
(S／M)，小型高账面市值比股票组合(S／H)，大型低账面市值比股票组合(B／L)，
大型适中账面市值比股票组合(B／M)，以及大型高账面市值比股票组合(B／H)。
分别计算股票组合从7月开始到下一年6月的价值加权平均月收益。
Fama和French(1993)考虑的收益风险因素有三个：
(1)SMB，即与规模相关的收益风险因素，等于三个小型公司股票组合的
平均收益率与三个大型公司股票组合的平均收益率之差。其计算方法如下：
1 1
SMB=壬(s／L+S}M+s}m-÷(B／C+B／M+B／H、)
j J
(2)HML，即与账面市值比相关的收益风险因素，等于高账面市值比股票
组合的平均收益率与低账面市值比股票组合的平均收益率之差。计算方法如下：
1 1
HML=寺(s／H+B／H)一寺(S／L+B／L) Z 二
(3)％，一‰，即与整体市场组合相关的收益风险因素，代表市场的股票组合
月均收益率与无风险利率之差。
Fama．French模型为
％一‰=at+匆母(rm，一，．口)+t宰SMB,+红木HML,+乞f (14)
口，代表不能被Fama．French三因素模型所解释的收益。如果口，显著异于零，
则说明Fama．French三因素模型并不能解释收益。
这三个方面的因素属于市场共同风险，组合了可以被市场解释的三部分溢价
因素。每个独立股票与这些因素的不同作用程度，即用斜率6，、s，、囊表示对这
个因素的不同敏感程度，说明市场共同因素对个别股票的作用大小。
该模型依据传统的风险定价理论和风险溢价思想，建立在市场有效的假设基
”Fama和French(1993)之所以选择每年六月底进行分组，是因为考虑到此时年报效戍己充分发挥。
22
第二章流动性溢价及传统定价模型对流动性溢价的解释
础之上，认为市场上出现的收益都可以从市场本身及公司的公开信息中找到答
案，收益是可以被解释的，也是可以被正确预期的。
三、CAPM模型与F狮a—French三因素模型对流动性溢价的解释
为了验证CAPM模型与Fama-French三因素模型对流动性溢价的解释力度，
将RtoV按大小进行分组，分成10组，检验下一期的收益经CAPM模型与
Fama．French模型调整后是否仍存在着流动性溢价现象。
表4显示了CAPM模型与Fama．French三因素模型对流动性溢价解释的结
果。
首先，CAPM模型无法解释流动性溢价现象。经CAPM模型调整后的收益，
即6／'，非流动性最大组合B与非流动性最小组合S的差为2．049％，t=3．49，说
明流动性低的组合经CAPM模型回归调整后的收益仍然显著地高于流动性高的
组合。这是由于在完美市场里，没有交易费用与信息不对称，投资者同质并具有
相同的预期，也就不存在着流动性风险问题。因此，CAPM模型也就不能对现实
中存在着的流动性溢价进行解释。
其次，Fama-French三因素模型也无法解释流动性溢价现象。从表4也可以
看到，流动性低的组合经Fama．French三因素模型调整后的收益仍显著高于流动
性高的组合，B．S组合截距项之差为1．140％，差异显著。这一结果与Liu(2006)
【71的结论相同。Fama和French(1993)虽然找到了三个共同的收益决定因素模
型119】，但模型同样没有对流动性因素进行分析，因此对流动性溢价的解释效果有
限。此外，值得注意的是，随着RtoV值的不断增加，；值不断提高，说明RtoV
越大的组合小公司效应越显著；随着RtoV的不断增加，h也不断提高，说明RtoV
越高的组合高账面市值比效应越显著。流动性越低的组合，；、|i5值越大，B—S
组合的毒值与J；值显著为正，这说明了Fama．French三因素模型中的规模因子与
账面市值比因子的确解释了流动性溢价的一部分原因，但仍有部分溢价，其无法
解释，同时也说明了流动性溢价效应中包含了规模效应与账面市值比效应。
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第三章流动性调整下的CAPM模型
第三章流动性调整下的CAPM模型
第一节流动性与资产定价的主要研究与观点
随着流动性溢价现象不断地被证实，人们开始考虑流动性是不是系统性风
险，传统的资产定价模型可否解释流动性溢价现象，可否将流动性溢价引入资产
定价模型等问题。
已有的研究表明，证券的波动性、交易量以及价格等因素影响了该证券的流
动性，但这些因素都是证券特定的、异质性因素，那么是否有共同的、决定着不
同证券流动性的因素昵?Chordia，Roll和Subrahmanyam(2000)的实证研究表
明，不同证券的买卖价差、报价深度以及有效买卖差价与市场整体流动性、行业
整体流动性具有共同的运动趋势。可见，应该有某些共同的因素影响着证券的流
动性。在控制了影响个股流动性的因素如波动性、交易量以及价格因素等变量后，
实证结果表明，仍然有潜在的因素影响了这些证券的流动性，而且这些因素的影
响较大。Chordia,Roll和Subrahmanyam(2000)的研究结果很好地证明了流动
性风险是系统性的，是难以分散的。【4J
Pastor与Stambaugh(2003)基于Campbell，Grossman，与Wang(1993)
【30】的研究结果，即低流动性对应于更强的交易量相关的收益反转①，来衡量流动
性。他们认为流动性是一个状态变量(state variable)，流动性低的股票在一定时
间范围仍然显示低流动性的特征。而且他们研究发现，在Fama—French三因素模
型与考虑动量效应的四因素模型中加入整体流动性指标，整体流动性指标回归系
数在这些方程中显著，表明股票平均收益在控制市场收益、规模、市场价值与动
量等因素后对流动性仍具有很高的敏感性。而且发现，美国股市在1966年至1999
年这34年的时间内，经过这些因素的调整后，那些对流动性更敏感的证券的投
资收益远远高于那些对流动性不太敏感的证券，流动性溢价达到每年7．5％15J。此
外，他们还发现，不同股票的月流动性测度之间存在着共同的决定因素，与
Chordia，Roll和Subrahrnanyam(2000)14J的研究结果相似。
Acharya与Pederson(2005)以Amihud(2002)的非流动性指标聃1来衡量流
w收益反转现象是指肖期收益较低的股票未来预期收益较高，而当期收益较高的股票未来预期收益较低。
25
第三章流动性调整下的CAPM模型
动性，提出包括流动性风险因素的均衡资产定价模型。在他们的流动性调整后的
CAPM模型中，股票的预期收益取决于它的预期流动性以及它自身收益与流动性
和市场收益与流动性之间两两的协方差。实证发现，股票自身非流动性与市场非
流动性的协方差越大，股票收益与市场非流动性的协方差越小，股票自身非流动
性与市场收益的协方差越小，则其预期收益便越大。并且研究发现，在其构造的
流动性调整后的CAPM模型比传统的CAPM模型对数据有更强的解释力度。该模型
预测，当市场整体流动性较低时，如果某一证券流动性仍较高，那么，投资者将
为持有该证券要求更高的收益；当市场流动性较低时，如果该证券收益仍然较高，
那么，投资者将愿意为持有该证券支付更高的溢价。但该模型中由于存在着流动
性与流动性风险的多重共线性问题，使得对流动性溢价的估计并不准确。而且仍
未具备更强的经济解释能力，也没有考虑规模效应与账面市值比效应对收益的影
响【6】o
Liu(2006)用一段时间内(如1个月、6个月、12个月)日交易量为零的
次数与调整后的换手率来合成新的流动性指标衡量流动性，这一流动性指标即包
含了时间层面衡量方法，又包含了交易活跃程度的衡量方法，该流动性指标与其
他流动性具有较大的相关性。研究发现，流动性风险是系统性风险，无法通过多
样化投资予以分散；市场确实存在着流动性溢价现象，而该现象无法被CAPM
模型与Fama．French三因素模型所解释。他将流动性引入资产定价模型，创建了
流动性调整下的CAPM模型，发现其能很好地解释流动性溢价。此外，他还用
该模型解释市场异象，发现其能解释Fama．French三因素模型所未能很好解释的
B／M效应，但是该模型在解释收益方面具有更好的效果。17J
第二节流动性因子的构建及其与Fama—French三个因子间的相关关
系分析
一、流动性指标的创建
本文借鉴并改进了Liu(2006)的方法‘71来构建流动性风险补偿因子。构建
流动性风险补偿因子LIQ的方法同构建Fama-French三因素模型的SMB、HML
一样，每个月按RtoV以降序排列，前40％是RtoV最高的40％，是流动性低的
第三章流动性调整下的CAP／d模型
组合，定义为LL，后40％是RtoV最低的40％，是流动高的组合，定义为HL。
根据分组得到一个月后的组合等权平均收益，组合LL收益与组合HL收益差，
便得到LIQ变量。
二、流动性因子与F枷a—French三因子的相关关系分析
表5显示了流动性因子LIQ与市场收益、规模因子、账面市值比因子的比较
结果。可以看到，LIQ每月收益为1．314％Lt',SMB、HML高出2．4倍。LIQ与市
场收益MKT的相关关系为0．2122，说明市场收益越大，流动性风险补偿就越强。
而LIQ与规模因子SMB相关关系较大，为0．7432，说明规模效应的风险补偿与
流动性风险补偿具有较大的相关性。LIQ与HML相关关系为0．4277，也同样说
明了账面市值比效应与流动性风险补偿正相关。可以看出，LIQ与SMB、HML
有较大相关性，而与MKT相关性较小。
表5．流动性因子与其他三因子描述性统计性质
注：MKT为市场收益，SMB是小公司组合收益减大公司组合收益的差，HML是高账面市值比公司组合减
低账面市值比公司组合的差，LIQ是流动性低的组合收益减流动性高的组合收益的差。
由之前的分析可以得到，规模、账面市值比与市场流动性有较为明显的相关
关系，因此，提出一个疑问，规模因子SMB与账面市值比因子HML中是否含
有流动性因子方面的信息?表6显示了Fama．French三因子与流动性因子运用
GIdM(广义矩估计)方法①分别进行回归的情况。首先，市场收益MKT与流动性
因子LIQ回归并不显著，LIQ的系数为0．4559，t=1．57，说明LIQ对MKT的影
①之所以运用GMM方法，主要是为了避免回归中可能存在的异方差，从而导致的估计偏差。
27
第三章流动性调整下的CAPM模型
MKT
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系数
t值
系数
t值
系数
t值
0．4559
1．57
0．7625
5．47
O．4466
2．78
0．0450
0．5523
0．1829
注；MKT为市场收益，SMB是小公司组合收益减人公司组合收益的差，HML足高账面rf丁值比公叫组合减
低账面市值比公司组合的差，LIQ是流动性低的组合收益减流动性高的组合收益的差。
响并不显著，而R2也仅仅为0．045。可见，市场收益因子中并没有含有流动性风
险补偿方面的信息。其次，规模效应SMB与流动性因子LIQ回归后，LIQ的系
数为O．7625，t=5．47。可见，流动性因子LIQ对规模效应SMB的影响是显著的，
流动性因子LIQ越大，则规模效应SMB越大。同样，账面市值比效应HML对
流动性因子LIQ回归后，LIQ的系数为0．4466，t=2．78，流动性因子LIQ对账面
市值比因子HML也具有显著影响，而且流动性因子越大，则账面市值比因子也
越大。通过回归分析，可以得到，流动性因子对市场收益因子影响并不显著，但
规模效应与账面市值比效应中包含了明显的流动性风险补偿方面的信息。
第三节流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)的创建
Fama与French(1996)研究发现，Fama．French三因素模型是公司财务困
境的代理变量【3¨。Liu(2006)认为，财务困境是造成股票流动性下降的原因之
一，而且流动性低的公司往往是小规模公司、高账面市值比的公司【7】。以上研究
也发现，RtoV高的公司，即流动性低的公司，规模最小，账面市值比较高。因
此，流动性风险从某种程度上可以体现出公司财务困境风险，而且Chordia，Roll
和Subrahmanyam(2000)【4】、Pastor与Stambaugh(2003)【51、Liu(2006)【7】
的研究均已证明流动性风险是系统性风险，那么流动性风险补偿也是系统性风险
补偿。而这一风险补偿并不能被传统的资产定价模型所解释。因此，才具有合成
流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)的合理性与必要性。
流动性调整下的CAPM模型的创建主要根据Ross(1976)[32】的套利定价模
型(APT)的原理。套利定价模型(APT)认为投资者一旦发现市场上存在着套
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第三章流动性调整下的CAPM模型
利机会就会设法利用，并随着他们的买进和卖出从而消除这些获利机会。在因素
模型中，具有相同的因素敏感性的证券或组合除了非因素风险以外，将以相同的
方式行动，因此，具有相同因素敏感性的证券或组合必然要求有相同的预期回报
率，否则，就会出现套利机会。投资者将利用这些套剩机会，最终导致套利机会
消失，市场达到均衡。套利定价模型认为，股票收益除了受市场收益这一系统性
因素影响外，还受到其它系统性因素影响。因此，股票的预期收益由两部分组成：
其一是无风险资产的收益率，其二是各风险因素的敏感度玩和敏感度为l时的
组合预期收益与无风险资产收益之差这两项豹乘积。所以，资产收益具有以下普
遍的形式：
暑识)=磊+屈l枣五÷露2事磊+⋯+成搴磊
E(，；)为股票的预期收益，五代表第k个因子的风险溢酬，段代表第k个因
子所对应的系统性风险。九代表无风险收益。
根据表6的结栗，可以看到，流动性因子LIQ对规摸因子SMB、账面市值
比因子HML具有较为明显的解释力度，而对市场收益因子MKT相关性较低。
因此，决定在CAPM模型中加入流动性因子，从而合成流动性调整下的CAPM
模型(LCAPM)。在模型中，流动性因子LIQ代表流动性风险溢酬。所以，LCAPM
模型的形式为：
E(珞)一rz=尾。，【E(‰，)一rA+P,．，E(LIQ)
在LCAPM模型中，晨(‰)代表市场预期收益，E(LIQ)代表预期流动性风险
溢酬。LCAPM模型认为，殷票的超额收益取决于预期市场的超额收益与预期流
动性风险溢酬。
LCAPM模型的形式可以写为：
‘，一0=q+成，，[，赫一rA+P,，，UQ+岛(15)
方程(15)的岱，表示市场超额收益与流动性风险溢酬调整后的收益率，如果
LCAPM不能够解释股票(趣括单个股票与股票组合)的超额收益，贝|j群，将显著
异于零；否则反之。
29
第三章流动性调整下的CAPM模型
第四节流动性调整下的CAPM模型(LOAPM)对流动性溢价的解释
为了证明LCAPM模型能够解释CAPM模型与Fama—French三因素模型所不
能解释的流动性溢价现象，同样将每月的RtoV指标按大小进行分组，检验各组
合经LCAPM模型调整后的收益是_含仍存在着显著流动性溢价现象。从表7中可
以看到，经LCAPM模型调整后的收益，口，在各流动性组合间的差异并不显著；
B．S组合收益差为．0．279％，户．1．59，差异并不显著异于零。可见，LCAPM模型
能够充分解释流动性溢价现象。
此外，可以发现，随着RtoV的增加，局也在不断提高，由．0．975增加至0．708。
对于流动性高的组合，流动性因子影响显著为负；对于流动性低的组合，流动性
因子影响显著为正。B组合与S组合的局存在着显著差异，而B组合与S组合
的尾值差异并不显著，这说明之所以LCAPM模型能够解释流动性溢价现象，
主要是模型中加入了流动性因子，流动性因子在流动性高的组合中体现为负补
偿，而在流动性低的组合中体现为正补偿。而从各组合系数届的显著性可以看出，
流动性因子对组合收益确实存在着显著的影响作用。这意味着，流动性因子LIQ
确实是系统性风险，应该在定价模型中得到体现。
值得一提的是，LCAPM模型对各组合收益解释的R2也要高于CAPM模型与
Fama．French三因素模型，尤其是B组合与S组合，表明LCAPM模型对组合收
益的解释效果要更优于CAPM模型与Fama．French三因素模型，尤其是流动性
最高与最低组合。
30
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第四章流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)对市场异象的解释
第四章流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)对市场异象的解释
第一节对市场异象解释的不同观点
20世纪80年代以来，越来越多的实证研究发现，除了∥值以外，其他一些
因素，如上市公司规模、市盈率、财务杠杆比率等，对证券收益有很大影响。如
规模小的公司股票、账面市值比高的公司股票，它们的收益率常能高于根据传统
资产定价模型(CAPM模型)计算的收益，这种现象被称为市场异象(Anomalies)。
关于市场异象的解释，学术界中有四种观点：
1．之所以存在着市场异象，Black(1993)[33】，Mackinlay(1995)[341认为，
是特定样本在特定检验期才存在，是数据挖掘的结果。Kothari，Shanken，Sloan
(1995)认为这是由于幸存者偏差(Survivorbias)的结果【351。但Chan等(1991)
【361，Davis(1994)[37】，Fama和French(1998)[381等人通过检验美国之外的
股市或拉长检验期后，仍发现B／M效应显著存在，从而否定了Black等人的解释。
2．以Fama和French为代表的，认为市场异象是一种风险补偿。高账面市值
比的公司往往是陷入财务困境的公司，具有较高的投资风险，需要有相应程度的
补偿。
3．以DeBont和Thaler(1 987)[39】、Lakonishok，Shleifer与Vishny(1 994)[40】
为代表，认为困境溢价(distress premium)是存在的但非理性的，是投资者对困
境公司低估高度而对成长公司高估反应导致的。
4．以Daniel和Titman(1997)[411为代表，认为规模与账面市值比并非是风险
因素，收益并非由风险决定的。实际上，规模(SIZE)与账面市值比(B／M)代
表的是公司的特征，简称“特征因素”，其代表投资者偏好，并决定收益的高低。
高B／M公司由于基本面较差而价值被低估，故称“价值股"；反之，低B／M公
司由于基本面较好而价值被高估，故称“成长股”。由于投资者偏好于持有基本
面较好的成长股，而厌恶持有基本面不佳的价值股，结果导致高B／M公司具有较高
收益。
这四个观点中，后三种观点可分为两大学派：观点二属于“理性定价学派”，
32
第四章流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)对市场片象的解释
认为股票收益受风险的影响。任何投资都不能获得经风险调整后的超额收益，即
市场不存在“免费午餐”，与有效市场假说相一致。观点三和观点四属于“非理
性定价学派”，主要以投资者的认知偏差或个人偏好等非理性因素来解释市场异
象。二者都认为高B／M的公司的股票价值将被低估而具有较高的收益，但观点三
认为过度反应是由于投资者缺乏对有关信息的充分理解，往往采用简单化原则推
测过去基本面好的股票在未来仍将有好的基本面，忽略了公司业绩缺乏稳定性的
一面，致使其投资决策出现“简单化偏差”(simple heuristics)，最终导致投资者
对低B／M股票或成长股过于乐观，对高B／M股票或价值股过于悲观；观点四则认
为，投资者之所以偏好于持有成长股而厌恶于持有价值股，体现的是投资者个人
的喜好(tame)，并影响了投资者持有成长股或价值股的决策。
本文认为，之所以存在着小规模公司预期收益要高于大规模公司、高账面市
值比公司的预期收益要高于低账面市值比公司、原收益低的股票短期内预期未来
收益要高于原收益高的股票等市场异象，其解释不管是由于风险补偿的缘故，或
者是投资者非理性地低估困境公司、高估成长公司导致的，还是投资者偏好于投
资成长股而厌恶价值股的原因，困境公司在市场上都表现出较低的流动性，而成
长公司则表现出较高的流动性。由于市场存在着流动性溢价现象，则困境公司由
于低流动性，投资于这些公司便会要求有更高的收益来补偿，从而在市场上产生
了小公司效应、高账面市值比效应与短期收益反转效应。因此，本文在这部分试
图用LCAPM模型来解释市场的这三个异象。
第二节LCAPM模型对W效应与B／M效应的解释
Banz(1981)首先发现，小规模公司股票的平均收益要高于大规模公司股票
的平均收益，而且将规模加入到CAPM模型中，能够增强模型的解释力度【42J。
Stattman(1980)1431和Rosenberg，Reid，与Lanstein(1985)1441发现美国股票
的平均收益与账面市值比呈正相关关系。Chan，Hamao，与Lakonishok(1991)
在日本股票市场上也存在着B／M效应【4引。Fama与French(1992)认为规模与账
面价值比可以很好的吸收包括市场∥、E／P、D／E、SIZE、B／M等变量对股票收
益的影响【301；Fama与French(1993)将这两个效应加入资产定价模型中，并创
建了Fama．French三因素模型119】。Fama与French(1998)指出，在世界范围内，
第四章流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)对市场异象的解释
从1975年到1995年间，从全球组合的平均收益上看，B／M值高的股票比B／M
低的股票高出约7．68％。而对全球各个主要证券市场(包括美国、英国、法国、
德国、日本、新加坡和香港等)的研究上看，发现13个市场中有12个存在着
B／M效应。【38】
在国内，汪炜和周宇(2002)对中国股市的规模效应和时间效应进行了检验，
发现中国股市规模效应显著。朱宝宪和何治国(2002)发现B／M比∥对股票收
益有更强的解释力。Drew,Naughton和Veeraraghavan(2003)【48】以及Bailey，Cai，
Cheung和Zheng(2003)1491发现中国股市存在显著的SIZE效应和B／M效应。
吴世农、许年行(2004)通过研究1995年2月至2002年6月沪深两市A股上
市公司股票，发现中国股市规模效应与账面市值比效应确实显著。【50】
表8显示了本文运用A股数据研究规模效应与账面市值比效应的情况。基于
公司规模MV分组下，一个月后的收益随着公司规模的增大而先减小后增大，呈
U字型。B．S组合收益为一0．547，t=．2．91，显著为负，说明小规模公司一个月后
的收益要明显高于大规模公司，证实了我国股票市场也存在着规模效应。同理，
基于B／M分组下，一个月后的收益随着公司账面市值比的增大而增大。B．S组
收益为1．336％，1=6．85，显著为正，说明高账面市值比公司一个月后的收益要明
显高于低账面市值比公司，同样证实了我国股票市场存在着账面市值比效应。
本文分别采用CAPM模型、Fama．French三因素模型与LCAPM模型来解释
我国股票市场上存在着的规模效应与账面市值比效应。从表8可以看到，‰，
CAPM模型回归后的截距项，随着MV增大而减小，B—S组合差异为．1．860，
t=．3．06，显著为负，说明经CAPM模型调整后的收益仍存在着显著的MV效应，
CAPM模型无法解释MV效应。同样，反删随着B／M增大而增大，B·s组合差
异为1．596，t=2．91，显著为正，说明CAPM模型也不能解释B／M效应。再看西FF，
Fama．French三因素模型回归后的截距项，如表8所示，按MV分组，B．S组合
差异为．0．684，t：．3．05，显著为负；按B／M分组，B．S组合差异为0．686，1=2．70
显著为正，说明Fama．French三因素模型对规模效应与账面市值比效应的解释力
度要明显优于CAPM模型，但仍然无法解释这两个市场异象。
表8还显示了用LCAPM模型调整后的结果。可以看出，按MV分组的各组
第四章流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)对市场异象的解释
合经LCAPM模型调整后的收益大都不显著异于零，而且MV最高的组合(B组
合)与MV最低的组合(S组合)差异为0．406％，t=1．27，差异并不显著；按
B／M分组的各组合经LCAPM模型调整后的收益也大都不显著异于零，而且B／M
最高的组合与B／M最低的组合差异为0．639％，t=1．17，差异也不显著。从各组
合流动性因子的回归系数大小来看，规模小的组合历为正，而规模大的组合局为
正，说明规模小的组合得到了流动性因子的正补偿而规模大的组合得到了流动性
因子的负补偿，所以表现为规模小的组合得到了更高的收益。同样，B／M小的组
合历为负，而B／M大的组合局为正，说明B／M大的组合得到了流动性因子的正
补偿而B／M小的组合得到了流动性因子的负补偿，所以表现为B／M大的组合得
到了更高的收益。因此，通过实证表明，LCAPM模型能够解释传统定价模型所
未能解释的MV效应与B／M效应。
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第四章流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)对市场异象的解释
第三节LCAPM模型对短期收益反转现象的解释
关于资产定价和市场有效性的大量实证研究发现股票收益存在～定的可预
测性，其中包括了短期收益反转现象。在有效市场里，如果未来没有可预期的信
息且公司基本面短期不存在很大变化的情况下，资产价格短期应该遵循鞅过程。
但Jegadeesh(1990)[511和Lehmann(1990)1521的研究发现了在短期内存在着收
益反转的现象，而且利用这一现象进行投资可以获得1．7％的周收益与2．5％的月
收益。Lo，Mavkinlay(1 990)153】、Jegadeesh，Titman(1 995)[541与Conrad，Hameed
和Niden(1993)155J等也发现了美国股市存在着短期收益反转现象。Avramov,
Chordia，与Goyal(2006)用周与月收益进行研究，也发现周与月数据均存在着
反转现象，而且股票的非流动性越高反转便越明显1561。而在国内，王永宏、赵学
军(2001)研究也发现按一个月排序期下，在一个月持有期内表现为反转‘571。肖
峻，王宇熹和王奕俊(2006)运用Lo，Mavkinlay(1990)的反转策略，实证研
究发现，我国股市确实存在显著的短期收益反转现象【581。本文只研究一个月的情
况。表9中用一个月收益作为排序期，并按大小进行分组，S组为期内收益最小
的组合，B组为期内收益最大的组合。从表9中可见，买入一个月前收益最小的
组合并卖出同期收益最大的组合，一个月后可以获得1．142％的收益率，F．5．83。
可见，原收益最小的组合B与原收益最大的组合S的一个月后的收益率差异显
著大于零的，从而证实了我国证券市场确实存在着短期收益反转的现象。
同样，如表9所示，经CAPM模型与Fama．French三因素模型调整后的收益
仍存在着明显的反转现象。经这两个模型调整后，原收益最小的组合收益与原收
益最大的组合收益差异仍为1．488％(仁3．15)与1．200％(t=2．52)，均显著异于
零。因此，CAPM模型与Fama-French三因素模型均无法解释短期反转现象。
Rouwenhorst(1998)[591与Wang(2004)[601也做了类似的研究也发现建立传统资
产定价模型基础上的Fama—French三因素模型在解释收益异常方面存在着困难。
但经LCAPM模型调整后的反转收益为0．596％，F．1．29，两组合间差异并不
显著异于零。可见，短期收益反转现象可以被LCAPM模型所解释。从各组合流
动性因子的回归系数来看，原收益小的组合局为正，而原收益大的组合局为负，
说明原收益小的组合得到流动性因子的正补偿而原收益大的组合得到流动性因
第四章流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)对市场异象的解释
子的负补偿，所以表现为原收益小的组合得到了更高的收益。而按收益分组的各
组合麂并没有显著差异。因此，我们认为，收益反转现象是流动性溢价的一种
表现，故LCAPM模型能够解释这一市场异象。
39
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结束语
结束语
本文运用Amihud(2002)的非流动性比率、换手率、零收益率、有效流速
以及Pastor与Stambaugh(2003)的A流动性指标等五个指标来衡量流动性，
使用1997．2005年我国股票市场的交易数据，通过实证发现，不管使用哪个指标
来衡量流动性，都证明市场上存在着流动性溢价现象。而且在延长形成期至2个
月、3个月、6个月与12个月或延长持有期至2个月、3个月、6个月与12个月
的情况下，流动性溢价现象依然显著。然而，在理想的市场里，没有交易成本与
信息不对称，投资者都是理性的，因此也就没有流动性问题。传统的资产定价模
型是基于理想市场的假设建立起来的，所以流动性溢价现象对现有的资产定价模
型造成了很大的冲击。实证研究表明，流动性风险溢酬经CAPM模型与
Fama．French三因素模型调整后仍然显著，这表明传统的资产定价模型无法解释
流动性溢价现象。根据Chordia,Roll和Subrahmanyam(2000)、Pastor与
Stambaugh(2003)与Liu(2006)的研究成果，流动性风险是系统性风险，它需
要在资产定价模型中予以考虑。本文借鉴并改进了Liu(2006)113J的方法，得到
了流动性因子LIQ。通过研究Fama．French三因素模型里的三因子与流动性因子
LIQ相关关系发现，市场收益因子并不含有流动性溢价方面的信息，而规模因子
与账面市值比因子则明显含有这方面的信息。因此，本文根据套利定价模型构建
了我国流动性调整下的CAPM模型(LCAPM)，并研究发现LCAPM模型能够
解释CAPM与Fama—French三因素模型所未能解释的流动性溢价现象，而且流
动性因子的回归系数局在各分组中均显著，表明流动性风险确实是系统性风险。
小规模公司预期收益要高于大规模公司、高账面市值比公司的预期收益要高
于低账面市值比公司、原收益低的股票短期内预期未来收益要高于原收益高的股
票等市场异象在国内、国外市场均存在，本文通过实证也证明了我国证券市场确
实存在着这些异象。面对理性学派与非理性学派对异象的不同解释，本文认为不
管是由于困境公司的风险补偿，还是投资者对困境公司过分低估，又或是投资者
厌恶投资困境公司等原因，市场上都表现为小规模公司股票、高账面市值比公司
股票，原收益低的股票有较低的流动性，因此市场异象最终表现为流动性的风险
41
结束语
补偿。基于此，本文用LCAPM模型来解释小公司效应、高账面市值比效应与短
期收益反转效应等市场异象，发现该模型可以充分解释这些传统定价模型所无法
解释的异象。
流动性溢价与流动性调整下的CAPM模型的研究相对传统定价模型来说，是
一次进步。LCAPM模型对市场异象的解释效果更是显示了模型的优越性。市场
参与者对流动性的敏感度比理论工作者要强烈得多，流动性调整下的CAPM模
型的研究将更符合实践的要求，因为理论模型的研究基础更加接近于真实的市
场，充分考虑了流动性对定价的影响。
由于时间的缘故和限于学识水平，本文尚存在着一些缺陷与需要继续研究改
进的地方。比如，流动性调整下的CAPM模型是基于实证基础上的研究成果，
与Fama．French三因素模型一样，缺乏相应的理论推导。再如，由于我国对非流
通股价值的衡量缺乏公认的方法，而本文使用流通股的交易股价来衡量非流通股
价值，该衡量方法的选择正确与否存在着值得商榷的地方。此外，也注意到债券
市场的流动性也是影响债券收益率的重要因子之一，LCAPM是否能扩展到这个
领域，将成为今后研究的重点和努力的方向。
42
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致谢语
致谢语
经过一年以来的文献整理、研读和实证研究，硕士论文终于基本完成。这也
意味着这三年的研究生学习也将告一段落。回顾这三年，我首先要感谢的是我的
导师——李子白教授。李老师工作十分认真、做事十分严谨，对我们、对他自己
也都严格要求。从论文的结构到论文言语的措辞，李老师都给予了细心地教导。
不仅如此，在平时，李老师还很关心我们的生活。他是我一生尊敬的长者。
同时，也感谢金融系的其他老师，在他们的耐心教导下，使我不仅领会了金
融前沿领域的研究，更重要的是让我找到进行研究的思想与方法。
还要感谢我的父母。这二十多年来，他们时刻关心我的生活与学业。在我陷
入矛盾时，他们会象朋友一样开导我、帮助我；在我取得成功时，他们比我还要
激动。十分感激他们的关怀与教育。
此外，还要感谢这三年在厦门大学一起学习与生活的同学与朋友们。感谢胡
超凡同学在我寻找论文研究方向时给予的建议与帮助，感谢黄高远同学在我论文
研究陷入困境时给予的帮助与启发，感谢涂宏伟同学在我论文实证研究过程中给
予一些数据处理上的帮助。此外，还要感谢蔡来宝、朱剑锋、陈小平、陈伟萍、
林斌、沈杰等同学给予的支持与帮助。
即将离开校园，走上工作岗位之际，过去校园生活中的点点滴滴不由地涌入
心头，不舍之情难以言状。但校园的生活毕竟仅仅是人生中一小部分，未来还有
很长的人生道路要走，不管怎样，我将调整好心态，迎接未来更大的挑战。
47
陈青
厦门大学海韵学生公寓12#321
2008年4月