李延軍　張蒙　劉華堂

摘 要： 基于CAPM模型及三因子模型引入流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)，以敏感效應(yīng)度量流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，從流動(dòng)性水平與風(fēng)險(xiǎn)角度出發(fā)，運(yùn)用固定GLS面板回歸研究了2002年1月至2017年12月中國A股市場(chǎng)流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)的具體表現(xiàn)以及產(chǎn)生的流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)。研究表明：流動(dòng)性水平效應(yīng)、敏感效應(yīng)與中國股市超額收益率顯著正相關(guān)，二者的影響遵循流動(dòng)性溢價(jià)理論;相比較而言，水平效應(yīng)對(duì)我國股市的影響更大，但敏感效應(yīng)的作用不容忽視，敏感效應(yīng)呈現(xiàn)出規(guī)模遞減與流動(dòng)性遞減趨勢(shì);牛熊市下都存在由水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)引起的流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)，但牛市中該現(xiàn)象更加顯著。

關(guān)鍵詞：流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);敏感效應(yīng);水平效應(yīng);流動(dòng)性溢價(jià);股市行情

中圖分類號(hào)：F830.91? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ?文章編號(hào)：1674-7356（2019）-03-0027-08

流動(dòng)性影響股票收益率的途徑有兩種：流動(dòng)性水平與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性水平指在較短的時(shí)間內(nèi)完成交易的能力，即流動(dòng)性因素自身;流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指由于流動(dòng)性水平的變化而產(chǎn)生的不確定性，即流動(dòng)性水平因素與其他變量的協(xié)方差。Amihud和Mendelson（1986）使用買賣價(jià)差作為流動(dòng)水平的測(cè)量指標(biāo)，構(gòu)建了流動(dòng)性與收益率的關(guān)系[1];Jacoby 、Fowler與Gottesman（2000）推導(dǎo)出了調(diào)整后的CAPM模型[2];楊朝軍與王林芝（2011）通過建立新的流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)一步研究了流動(dòng)性水平溢價(jià)效應(yīng)[3]。上述研究均得出證券市場(chǎng)存在顯著的由流動(dòng)性水平引起的溢價(jià)現(xiàn)象的結(jié)論，但也有學(xué)者呈相反觀點(diǎn)。Ben-Rephael，Kadan和Wohl（2015）發(fā)現(xiàn)在過去二十年里，美國股票流動(dòng)性大幅上升，但流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)的顯著性下降，頻繁的交易活動(dòng)雖然促進(jìn)流動(dòng)性的上升，但由于預(yù)期收益對(duì)流動(dòng)性的敏感度降低，因而流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)并不顯著[4]。通常流動(dòng)性越好，資產(chǎn)預(yù)期收益越低，但也有學(xué)者得出了相反的結(jié)論。Eiesw Arapu與Reinganum（1993）實(shí)證研究了資產(chǎn)定價(jià)中流動(dòng)性溢價(jià)的季節(jié)性行為，結(jié)果表明由于季節(jié)性因素很強(qiáng)，1月存在正流動(dòng)性溢價(jià)現(xiàn)象[5]。

資產(chǎn)定價(jià)研究領(lǐng)域?qū)τ诹鲃?dòng)性的研究分為流動(dòng)性水平與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)兩方面。同國外資產(chǎn)定價(jià)研究領(lǐng)域的思路相同，研究初期我國學(xué)者便開始關(guān)注流動(dòng)性本身（即流動(dòng)性水平）對(duì)資產(chǎn)預(yù)期收益的影響，近幾十年來國內(nèi)外學(xué)者不斷拓展流動(dòng)性水平指標(biāo)以及資產(chǎn)定價(jià)模型，使得對(duì)于流動(dòng)性水平的研究已經(jīng)非常成熟，關(guān)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)資產(chǎn)定價(jià)影響的研究正不斷深入展開。Bangia，Diebold與Schuerman（1998）以價(jià)差的波動(dòng)度量了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并提出了流動(dòng)性調(diào)整后的VAR模型[6];劉洋和劉善存（2008）將收益率和流動(dòng)性結(jié)合構(gòu)造出了新的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，使用修正的Fama-French三因子模型分析了流動(dòng)性與超額收益率的關(guān)系[7];劉曉青與楊一文（2015）對(duì)流動(dòng)性進(jìn)行離散型小波變化分解后，使用了GARCH-VAR模型度量流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[8];張楗炆（2015）在三因子模型基礎(chǔ)上加入由GARCH模型表示的市場(chǎng)收益對(duì)市場(chǎng)總流動(dòng)性的敏感性，結(jié)果表明：中國股市存在顯著的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、敏感性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)[9];李延軍和王麗穎（2015）從投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好視角研究了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的具體構(gòu)成與滬深兩市流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)[10]。

本文以水平效應(yīng)和敏感效應(yīng)分別度量流動(dòng)性水平和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，在F-F三因子模型的基礎(chǔ)上引入流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素（敏感效應(yīng)），比較研究流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)的兩個(gè)渠道——流動(dòng)性水平和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在我國A股市場(chǎng)的表現(xiàn)，著重探討不同情境下流動(dòng)性敏感效應(yīng)對(duì)投資者預(yù)期收益率的影響，進(jìn)而為投資者管理流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)提供參考。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

本文在Lawrence Kryzanowski（2006）關(guān)于流動(dòng)性溢價(jià)效益兩個(gè)渠道——水平效應(yīng)和敏感效應(yīng)分類和界定的基礎(chǔ)上[11]，遵循在資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）基礎(chǔ)上逐步引入流動(dòng)性水平效應(yīng)和敏感效應(yīng)的思路，模型構(gòu)建過程如下：

1. CAPM模型

式（1）中，ri表示i的月收益率，rf表示無風(fēng)險(xiǎn)收益率，rm表示市場(chǎng)利率，系數(shù)表示個(gè)股收益率對(duì)市場(chǎng)組合收益率的敏感性，也稱基本beta，用以度量個(gè)股或投資組合相對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng)性，常被用于評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因而本文將預(yù)期報(bào)酬因納為解釋變量，在CAPM模型的基礎(chǔ)上，本文模型的初步形式為：

2. Fama-French三因子模型

Fama與French（1993）首次提出了包含市場(chǎng)組合因子、規(guī)模因子、賬面市值比因子的模型，三因子模型在CAPM模型的基礎(chǔ)上添加了SMB（規(guī)模因子）與HML（賬面市值因子）[12]。規(guī)模與賬面市值比是影響超額收益的因素，但兩種因子對(duì)超額收益的影響程度不同。Fama與French（2015）發(fā)現(xiàn)在美國證券市場(chǎng)中賬面市值因子HML是冗余因素，該因素對(duì)預(yù)期收益的影響較弱[13];Wang 與Xu （2004）將三因素模型應(yīng)用到中國股票市場(chǎng)，研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模因子是影響預(yù)期收益的重要因素，但賬面市值比因子的影響較弱[14];Hilliard 與Zhang（2015）也發(fā)現(xiàn)了較弱的賬面市值效應(yīng)[15]。因而本文僅將規(guī)模因素納為解釋變量，該因素由市值的對(duì)數(shù)ln（vi）表示，在式（2）的基礎(chǔ)上加入規(guī)模因子后可得模型：

3. 引入流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)的資產(chǎn)定價(jià)模型

式（5）為改進(jìn)后的Fama-French三因子模型，該模型在三因子模型的基礎(chǔ)上添加了流動(dòng)性因素（L），又稱經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整后的定價(jià)模型。流動(dòng)性影響證券收益率的途徑有兩種：流動(dòng)性水平與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，流動(dòng)性水平指在較短的時(shí)間內(nèi)完成交易的能力，即流動(dòng)性因素自身;流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指由于流動(dòng)性水平的變化而產(chǎn)生的不確定性，即流動(dòng)性水平因素與其他變量的協(xié)方差。在此基礎(chǔ)上，Lawrence Kryzanowski（2006）首次提出了流動(dòng)性的水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)。水平效應(yīng)指資產(chǎn)組的流動(dòng)性水平與市場(chǎng)流動(dòng)性水平的差值（即L - l ），若流動(dòng)性指標(biāo)使用Amihud非流動(dòng)性值，差值越大則表明資產(chǎn)組的非流動(dòng)性超過市場(chǎng)非流動(dòng)性的程度越大，則該資產(chǎn)組需要較高的收益補(bǔ)償。流動(dòng)性的敏感效應(yīng)是資產(chǎn)組流動(dòng)性beta（β）與流動(dòng)性值（L）之積和市場(chǎng)流動(dòng)性beta（β）與流動(dòng)性值（L ）之積的差額（即β L - β L ），差額越大表明該股越易受到市場(chǎng)流動(dòng)性波動(dòng)的影響，則該股需要較高的收益補(bǔ)償。流動(dòng)性的水平效應(yīng)是資產(chǎn)的一種特性，敏感效應(yīng)則是一種流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素。

因而，為更全面的研究中國股票市場(chǎng)中流動(dòng)性對(duì)超額收益的影響，我們將流動(dòng)性的水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)兩種因素納為解釋變量。多數(shù)研究表明市場(chǎng)流動(dòng)性是影響超額收益的重要因素，因此，為更有效的解釋超額收益，模型中使用了市場(chǎng)流動(dòng)性（l ）調(diào)整后的超額收益，即R = E（ri） - rf - l 。此外，我們假設(shè)該模型在迭代經(jīng)濟(jì)體中運(yùn)行，以上期各因素對(duì)本期超額收益的影響開展研究。因此，在式（4）的基礎(chǔ)上加入流動(dòng)性的水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)，可得到加入時(shí)間與個(gè)體因素后的模型（6），其中i表示個(gè)體因素，t表示時(shí)間因素。

R = α0 + α1 β + α2? ln（vit-1） + γ0 （l - l ） +

γ1 （βl - βl）（6）

（二）變量選取與說明

1. 股票流動(dòng)性

本文采用Amihud（2002）提出的非流動(dòng)性指標(biāo)度量我國股市的流動(dòng)性，Amihud指標(biāo)綜合考慮了交易額與交易量，補(bǔ)充了價(jià)格法與交易量法的不足，計(jì)算公式如下：

ILLIQim = ?（7）

上式中，ILLIQim表示m期i股票的非流動(dòng)性比率，rimt與Voldimt表示i股在t月期間交易的收益率與交易額。Dim為股票i在m月的交易天數(shù)。非流動(dòng)性指標(biāo)越大，表明一定交易量的變動(dòng)將引起股價(jià)更大程度的變動(dòng)，則股票的流動(dòng)性越差。本文收集了300只股票的日漲跌幅、日交易金額以及月交易天數(shù)，使用上述公式計(jì)算出每只股票的月流動(dòng)性指標(biāo)，即Amihud指標(biāo)。

2. 其他變量說明

根據(jù)模型（7），本文選取基本β、公司規(guī)模（lnvi）、流動(dòng)性水平效應(yīng)（L - l ）、流動(dòng)性敏感效應(yīng)（β L - β L ）作為解釋變量，選取經(jīng)流動(dòng)性調(diào)整后的超額收益（ R ?= E（ri） - rf - l ）作為被解釋變量，相關(guān)變量及說明如表1所示：

（三）數(shù)據(jù)與樣本

無論規(guī)模還是交易額，A股市場(chǎng)都是中國股市的代表，因此本文選取滬深A(yù)股所有股票作為研究對(duì)象。研究區(qū)間為2002年1月至2017年12月，共包含192個(gè)月。樣本的選擇基于以下原因：一方面，2002—2017年包含了中國股市的多種市場(chǎng)行情狀態(tài)，2007年至2014年間中國股市處于低迷期，而2015年中國股市呈高漲趨勢(shì)，因而選擇2002—2017年作為研究區(qū)間可以觀測(cè)到不同市場(chǎng)行情下的中國股市。另一方面，2000年前中國股票交易制度還不夠完善，民眾對(duì)中國股市還沒有建立起足夠的信心，因而2000年前的時(shí)間段不能有效解釋中國股市的表現(xiàn)。此外，為保證研究結(jié)果的有效性，我們剔除了ST股、PT股、長期停盤、交易天數(shù)少于10天、以及數(shù)據(jù)缺失的股票，最終選取300只滬深A(yù)股作為研究樣本。本文數(shù)據(jù)源于WIND、同花順（iFinD）、銳思（RESSET）等金融數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)的整理在EXCEL中完成，數(shù)據(jù)處理采用Matlab與Eviews軟件。

二、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文將選取的300只樣本股票按以下方式分組：首先按市值大小將300只股票平均分為5組，每組分得60只股票，然后分別將5組股票各按照流動(dòng)性大小再分為5組，由此共得到25（5 × 5）個(gè)資產(chǎn)組，每個(gè)資產(chǎn)組具有不同的規(guī)模與流動(dòng)性特征。因此，模型（7）中i的取值為1-25，表示25個(gè)資產(chǎn)組，t為2002.01—2017.12。表2描述了將300只股票交叉分組后，25個(gè)資產(chǎn)組的解釋變量（基本beta β、規(guī)模因子lnvit-1、流動(dòng)性值L和敏感性水平βl）時(shí)間序列平均值。結(jié)果表明，基于規(guī)模與流動(dòng)性進(jìn)行分組后，不同資產(chǎn)組之間呈現(xiàn)出明顯的規(guī)模差異與流動(dòng)性差異。具體表現(xiàn)為：公司規(guī)模（lnvi）越大，資產(chǎn)組流動(dòng)性越好;資產(chǎn)組對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的敏感度（βl）呈現(xiàn)出規(guī)模遞減趨勢(shì)，例如，處于低流動(dòng)水平時(shí)，敏感性值隨公司規(guī)模的增大從13.1655降低為1.7115，這表明比起大規(guī)模上市公司，小規(guī)模上市公司對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)更加敏感;此外，敏感因素還表現(xiàn)出了流動(dòng)性水平遞減效應(yīng)，例如，將規(guī)模固定為小規(guī)模時(shí)，敏感性值隨流動(dòng)性的增加從13.165 5降低為2.075 5，說明流動(dòng)性水平低的股票對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng)更加敏感。美國股市中個(gè)股流動(dòng)性對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的敏感度也呈現(xiàn)出規(guī)模遞減與流動(dòng)性遞減效應(yīng)，Chordia，Roll和Subrahmanyam（2000）認(rèn)為這是“投資者飛向流動(dòng)性”的結(jié)果[16]。

（二）變量相關(guān)性分析

表3描述了各解釋變量的相關(guān)性，結(jié)果表明，各解釋變量與被解釋變量相關(guān)性較高，但各解釋變量間相關(guān)性較小。R與β的相關(guān)系數(shù)為0.145，說明資產(chǎn)組與市場(chǎng)收益率的共變程度越大，該資產(chǎn)組所獲得的超額收益越大;R與L ?- l 的相關(guān)系數(shù)為0.761，說明資產(chǎn)組的非流動(dòng)性水平與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)呈正向關(guān)系，資產(chǎn)組的非流動(dòng)性大于市場(chǎng)非流動(dòng)性時(shí)，該資產(chǎn)組將獲得收益補(bǔ)償，即符合假設(shè)H1;Rβ L - β L 的相關(guān)性為0.637，表明流動(dòng)性敏感效應(yīng)與超額收益顯著正相關(guān)，資產(chǎn)組受市場(chǎng)波動(dòng)越敏感，則該資產(chǎn)組獲得的收益補(bǔ)償越大，符合假設(shè)H2。lnvi與R的相關(guān)系數(shù)為-0.565，可見規(guī)模效應(yīng)與超額收益的相關(guān)性也較大，兩者的負(fù)向關(guān)系同F(xiàn)ama French（1992）對(duì)美國股票市場(chǎng)的研究結(jié)果，即規(guī)模越大，其超額收益率越小。綜上，初步可以判斷出中國股市存在流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)，但仍需進(jìn)一步進(jìn)行面板研究。

（三）面板回歸結(jié)果及分析

單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，各變量的時(shí)間序列較為穩(wěn)定;F檢驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于混合回歸模型，本文更適合使用固定效應(yīng)模型，鑒于文章篇幅，單位根與F檢驗(yàn)結(jié)果不再贅述。因而本文采用的計(jì)量方法為固定GLS面板回歸，共檢測(cè)了25個(gè)橫截面（i=1-25）及192個(gè)時(shí)間序列（t=2002.01-2017.12），分別從規(guī)模因素、基本beta因素、流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)四個(gè)方面展開研究。

1. 流動(dòng)性水平效應(yīng)分析

表4中回歸1、2分別表示基本beta、規(guī)模因子對(duì)超額收益的影響?；貧w1、2的結(jié)果顯示：β與R正相關(guān)，即資產(chǎn)組合收益對(duì)市場(chǎng)收益的敏感性越強(qiáng)，則該組合的超額收益率越高;ln（vit-1）與R負(fù)相關(guān)，再次說明規(guī)模越大則該資產(chǎn)組獲得的超額收益越小;回歸1與2中變量的顯著性水平較高，但模型的擬合優(yōu)度較小，此外，回歸1、2、3的常數(shù)項(xiàng)在0.05%的水平下顯著不為0，說明僅考慮基本beta、規(guī)模因子兩種因素不足以解釋超額收益率，需要對(duì)影響因素作進(jìn)一步研究。

表4中，回歸3、4、6分別表示在基本beta、規(guī)模因素的基礎(chǔ)上加入水平效應(yīng)后對(duì)超額收益的影響。結(jié)果顯示：首先，正γ0（水平效應(yīng)的系數(shù)）同變量相關(guān)系數(shù)表得出的結(jié)果一致，表明當(dāng)資產(chǎn)組非流動(dòng)性大于市場(chǎng)非流動(dòng)性時(shí)，該資產(chǎn)組獲得較大的收益補(bǔ)償;其次，水平效應(yīng)具有的較高的顯著性水平，可見流動(dòng)性水平是影響超額收益的重要因素。最后，加入流動(dòng)性水平效應(yīng)后，回歸6的擬合優(yōu)度由0.281增長為0.585，常數(shù)項(xiàng)α0由22.472降低為2.147，顯著性明顯降低，可見增加流動(dòng)性水平的模型增強(qiáng)了對(duì)超額收益的解釋。

2. 流動(dòng)性敏感效應(yīng)分析

表5中，回歸1、2如上，回歸3、4、6分別表示在基本beta、規(guī)模因素的基礎(chǔ)上加入了流動(dòng)性敏感效應(yīng)。結(jié)果顯示：同相關(guān)系數(shù)表的結(jié)論一致，γ1（敏感效應(yīng)的系數(shù)值）大于0再次說明資產(chǎn)組合流動(dòng)性受市場(chǎng)波動(dòng)越敏感，則該資產(chǎn)組獲得的超額收益補(bǔ)償越大。各回歸模型中敏感效應(yīng)的顯著水平都較高，可見敏感效應(yīng)也是影響超額收益的重要因素，說明我國A股市場(chǎng)存在顯著的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)現(xiàn)象。在回歸5的基礎(chǔ)上增加敏感效應(yīng)變量后，其擬合優(yōu)度值大幅度上升，因此敏感效應(yīng)提升了模型對(duì)超額收益的解釋能力。此外，表5中其他變量也具有較高的顯著水平，但均低于敏感效應(yīng)因素，可見投資者進(jìn)行組合投資時(shí)，不僅應(yīng)當(dāng)關(guān)注公司規(guī)模與β因素，更應(yīng)關(guān)注該資產(chǎn)組合流動(dòng)性對(duì)市場(chǎng)的敏感程度。

3. 流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)的綜合分析

表6中，回歸1、2、 4分別表示在基本beta、規(guī)模因素的基礎(chǔ)上同時(shí)加入了流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)（綜合效應(yīng)）。結(jié)果顯示：在回歸3 的基礎(chǔ)上同時(shí)加入水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)后，擬合值大幅度上升，且增長幅度大于兩種效應(yīng)單獨(dú)存在時(shí)的幅度，可見兩種效應(yīng)的綜合作用不僅增加了對(duì)收益率的解釋力度，且其解釋能力大于兩者單獨(dú)存在時(shí)對(duì)超額收益的影響。對(duì)比水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)可知：水平效應(yīng)的系數(shù)小于敏感效應(yīng)的系數(shù)，可見水平效應(yīng)對(duì)超額收益率的影響大于敏感效應(yīng)的影響。該結(jié)論不同于國外學(xué)者的研究結(jié)果，原因在于，較國外股市，中國A股市場(chǎng)較為穩(wěn)定，因此資產(chǎn)組合對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的敏感性較弱，因而資產(chǎn)組合獲得的收益補(bǔ)償主要源于自身流動(dòng)性水平的匱乏，而非對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的敏感性。

三、牛熊市行情下流動(dòng)性水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)分析

不同股市行情中流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)會(huì)出現(xiàn)不同的特征差異，為保證上述結(jié)果的穩(wěn)健性，我們將研究區(qū)間劃分為牛熊市。對(duì)于牛熊市的劃分并沒有完全統(tǒng)一的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，一般情況下，熊市的典型特征是：股指連續(xù)下跌、成交量下降、市場(chǎng)信心不足等，反之，隨著股指上漲、股市交易逐漸活躍、市場(chǎng)參與者逐漸增多則可判定牛市即將來臨。整體來看，中國股市在2007年10月達(dá)到6 124.04點(diǎn)之后，就逐漸進(jìn)入了長達(dá)7年的熊市，這期間，股指連續(xù)下跌，成交量下降，市場(chǎng)信心嚴(yán)重不足，中間雖然有幾次短暫的反彈行情，但由于動(dòng)能不足，最終依舊在低位處徘徊。2008年至2011年間伴隨著幾輪短暫的牛熊市更迭，但由于金融危機(jī)的影響，市場(chǎng)情緒仍然處于一片恐慌之中，因此這期間的數(shù)據(jù)不具備代表性。鑒于此，本文選取2007年到2014年間熊市中的2011年11月至2014年6月作為分析熊市的數(shù)據(jù)區(qū)間。另一方面，2014年7月，隨著滬港通、央行寬松政策對(duì)利好預(yù)期的刺激，上證股指開始上升，中國股市經(jīng)歷了長達(dá)11個(gè)月的牛市，具體來看，2014年7月23日起，上證綜指日成交量超過了千億，市場(chǎng)參與者大量增加，上證綜指于2015年6月12日攀升到了5 178.19點(diǎn)，滬深兩市的交易量也都突破了萬億，然而2015年下半年后股指迅速下降，股災(zāi)爆發(fā)。因此，本文選取2014年7月至2015年6月作為分析牛市的數(shù)據(jù)區(qū)間。不同行情下檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表7、表8的結(jié)果顯示：在牛熊市行情下，β、ln（vit-1 ）、水平效應(yīng)、流敏感效應(yīng)對(duì)超額收益呈現(xiàn)不同程度的相關(guān)性：

第一，就基本beta而言，牛市中β與超額收益呈弱正相關(guān)，而熊市則呈顯著負(fù)相關(guān)。這表明在熊市行情下，資產(chǎn)組合收益率與市場(chǎng)收益率共性越強(qiáng)，則該資產(chǎn)組的超額收益率越低，而該現(xiàn)象在牛市中則相反?？梢?，市場(chǎng)行情是影響基本beta與超額收益關(guān)系的重要因素。

第二，較熊市行情，牛市中規(guī)模因子ln（vit-1）對(duì)超額收益的影響更為顯著，說明股市交易活躍的行情下，小規(guī)模公司股票獲得較大超額收益的現(xiàn)象更為明顯。

第三，牛、熊市行情下都存在由水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)引起的流動(dòng)性溢價(jià)，但相比熊市，牛市下水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)的顯著性水平更高。這說明，在股指上漲、成交量增加、股市交易活躍的行情下，流動(dòng)性溢價(jià)水平效應(yīng)更加突出，且受市場(chǎng)波動(dòng)影響較大的資產(chǎn)組獲得的收益補(bǔ)償更大。但該結(jié)論有悖于其他學(xué)者的研究，一些學(xué)者認(rèn)為牛市行情下，成交量增加、股市交易活躍，因而股票流動(dòng)性較強(qiáng)，且股票間流動(dòng)性差異較小，因而流動(dòng)性不再視為風(fēng)險(xiǎn)因子，熊市則相反。

四、結(jié)論

主要研究結(jié)論如下：

一方面，中國A股市場(chǎng)中大規(guī)模公司股票流動(dòng)性較好，該類股票不易受到股市波動(dòng)的影響，因而獲得的超額收益補(bǔ)償較小;小規(guī)模公司股票流動(dòng)性對(duì)股市的波動(dòng)更加敏感，因此獲得的超額收益補(bǔ)償較大，可得出對(duì)于追求高收益的投資者在構(gòu)建投資組合時(shí)更偏向于規(guī)模較小的公司股票，并且規(guī)模效應(yīng)在牛市中更為顯著;A股市場(chǎng)中資產(chǎn)組合呈現(xiàn)出顯著正beta效應(yīng)，表明資產(chǎn)組合收益率與市場(chǎng)收益共性越強(qiáng)，則該組合的超額收益率越高。但在熊市行情下，我們得到了顯著的負(fù)beta效應(yīng)，因此beta效應(yīng)具有市場(chǎng)行情異質(zhì)性。

另一方面，中國A股市場(chǎng)存在影響流動(dòng)性溢價(jià)的水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)，二者對(duì)超額收益的影響十分顯著，且影響程度遠(yuǎn)大于規(guī)模因素與beta因素;資產(chǎn)組合的非流動(dòng)性大于市場(chǎng)非流動(dòng)性時(shí)，該資產(chǎn)組會(huì)獲得較大的收益補(bǔ)償;資產(chǎn)組合的流動(dòng)性對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)越敏感，該資產(chǎn)組獲得的超額收益補(bǔ)償越大;同敏感效應(yīng)相比，水平效應(yīng)對(duì)超額收益的影響更大，但敏感效應(yīng)的影響不容忽視，敏感效應(yīng)呈現(xiàn)出規(guī)模遞減與流動(dòng)性遞減趨勢(shì)，即小規(guī)模上市公司與流動(dòng)性水平低的公司股票對(duì)股市波動(dòng)更加敏感;牛熊市下都存在由水平效應(yīng)與敏感效應(yīng)引起的流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)，但牛市中更加顯著，但該結(jié)論異于其他學(xué)者的研究，因而本文還需從其他流動(dòng)性度量指標(biāo)以及更精確劃分牛熊市角度出發(fā)，進(jìn)一步開展研究。

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Liquidity Risk、Level Effect and Sensitive Effect

—— Empirical Test Based on Liquidity Premium

LI Yanjun， ZHANG Meng， LIU Huatang

（School of Economics and Management， Hebei University of Technology， Tianjin 300401， China）

Abstract： This paper introduces the level effect and incremental sensitive effect on the basis of the capital asset pricing model（CAPM） and the three-factor model， considers the sensitive effect as a proxy for liquidity risk， and uses a fixed GLS panel regression method to study the specific performance and influence of these two factors on liquidity premium from January 2002 to December 2017 of China′s A-share market. Studies show that level and sensitive effect have a significant positive effect on the stock′s excess return， which follows the liquidity premium theory. In comparison， the level effect has a greater impact on China′s stock market， but the sensitive effect shows a decreasing trend of size and liquidity， which cannot be ignored. The effect of liquidity premium caused by level and sensitive effects are presented in both the bullish and bear market， but this phenomenon is more pronounced in the bull market.

Key words： liquidity risk; sensitive effect; level effect; liquidity premium; market condition