股票流动性与期望收益的关系研究

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1、股票流动性与期望收益的关系研究摘要:本文选取换手率作为股票流动性指标,采用FM两阶段截面回归方法研究了股票流动性与期望收益的关系。研究表明,我国股票市场流动性的波动较为稳定;股票流动性和期望收益的异常波动主要受政策的影响,但在周内的变化不存在系统性差异;上市公司的市场价值与股票收益无关;股票的流动性与期望收益负相关;投资者可以根据股票流动性与期望收益的关系套利。关键词:股票的期望收益;流动性;换手率;资本市场0 引言股票流动性是资本市场微观结构理论的重要组成部分。所谓流动性,是指在不改变(或微小改变)当前

2、股价的前提下、以较低的成本迅速完成大量交易的可能性。像其他金融资产一样,流动性对股票收益有相当大的影响,因为投资任何一种金融资产取得的收益都必须通过具有较高流动性的市场来实现。Demsetz(1968)和Kyle(1985)等都曾系统地研究过资本市场的流动性,他们把流动性的测度总结为市场广度、深度、弹性和及时性等四个指标。此外,根据资产的套利定价模型,股票收益与影响股票价格的各种敏感因素相关。如果假定资本市场的参与者都是理性的,那么,从直觉上我们应该得出:为了不减少投资者的财富总额,市场必须对具有较低收益

3、的股票提供额外的补偿,否则将没有投资者愿意拥有这些收益比较低的股票。流动性显然是一个非常好的补偿变量。从国外大量的研究结果来看,流动性与股票收益呈负相关关系。在我国,从流动性的角度研究资本市场微观结构的成果不多,把市场流动性与股票收益联系起米的研究则更少。本文在CG(Fama2MacBeth,1973)两阶段截面回归方法对上海证券交易所的股票流动性与期望收益进行了实证分析,比较系统地揭示了新兴资本市场流动性与股票收益的关系和我国资本市场的微观结构。1 数据处理本文选取上海证券交易所A股股票(剔除ST和PT

4、类股票)作为研究样本,研究期间取2001年1月1日至2002年6月30日,共计351个交易日。采用换手率作为股票流动性的测量指标:Turnit=Volit/Vit(1)(1)式中,Turnit,表示第i种股票在第t日的换手率;Volit,表示第i种股票在第t日的成交量(仅指二级市场的流通股成交量,下同);Vit表示第i种股票在第t日的流通股数量。为了剔除市场因素对股票收益的影响,本文采用经市场风险调整的收益作为股票的期望收益,当只考虑流动性对股票收益的影响时,期望收益实际上就是股票的流动性溢价。这里,每种

5、股票的期望收益等于它的实际收益减去市场证券组合的收益:E(ARit

6、ARi,t-1,Turni,t-1)=Rit-Rmt(2)(2)式中,ARit和ARi,t-1分别表示第i种股票在第t日和第t-1日的期望收益:Turni,t-1表示第i种股票在第t-1日的换手率;Rit表示第i种股票在第t日的实际收益;Rmt表示上证指数在第t日的实际收益。2 流动性与期望收益的波动211 流动性的波动通过实证,本文发现,除了几个峰值之外,换手率在整个研究期间的变化比较平稳,没有明显的长期漂移的趋势,这与美国股票市场有一

7、点差异。Campbell、Grossman和a和French(1992)的研究表明,公司的市场价值与股票收益成反比关系,即市场价值越大,其股票收益越小,反之亦然,并且认为这种规模效应实际上是企业风险和投资者信息搜寻成本的体现,公司规模越大,管理就越规范,发生财务危机和破产的可能性越小,企业的信息披露也就越充分,因而其股票面临的风险较小,期望收益较低。上海证券交易所的股票收益没有规模效应,一方面说明市场效率较低,上市公司规模体现的风险没有得到市场参与者的认同;另一方面也说明在我国现阶段,就整体而言,规模大的

8、公司其经营状况并不一定明显优于小规模公司。(2)当所有样本按流动性大小分组后,股票的期望收益早现出明显的特征,即流动性与期望收益成反比,随着流动性的增加,平均期望收益逐步降低,从流动性最低组的01193%下降到流动性最高组-01181%。4 股票流动性与期望收益的横截面分析Campbell、Grossman和两阶段截面回归方法。研究结果表明:(1)整个研究期间,股票的流动性溢价系数都为负值,波动区间为[-0155076,·0104582],而且除了两个月(2001年10月和12月)之外,流动性溢价系数的月

9、平均值在统计上都是显著的,全部样本期间的平均值-0118214在统计上也是显著的,充分说明上海证券交易市场股票的流动性与期望收益负相关。(2)常数项的符号不确定,最小为-0100194,最大为0100276。常数项代表的是除流动性以外的其他因素对股票期望收益的影响程度,这些因素主要包括公司特有信息如盈余状况、资产重组、公司规模等。由于常数项符号的随机性,导致股票的期望收益也具有不确定性。(3)股票的流动性溢价系数波动较大,最小

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