流动性水平、流动性风险对资产收益的影响——来自沪深股市的经验证据

基于面板数据研究了股票流动性水平、流动性风险与股票收益率之间的关系.研究得到:①包含控制变量的混合截面回归分析结果表明,流动性水平越高收益率越低,即我国股市中存在流动性溢价效应,流动性变化率是影响股票收益率的重要因素.②基于固定效应VAR的因果检验表明,流动性变化率与收益率之间存在双向的因果关系.     

权证是冗余证券吗?基于沪深交易所的经验证据

为了从经验角度回答"沪深证券交易所中的权证是否为冗余证券"这一问题, 本文从2005年8月至2009年12月的沪深交易所上市交易的不可创设权证及标的股票交易数据中选取估计窗与股权分置改革事件不重叠的部分交易数据作为样本(剔除了样本中的(股本)权证稀释效应、 股权分置改革和权证创设对标的股票收益率的影响)对权证发行的数量效应和符号效应进行了实证分析. 运用基于wild bootstrap的事件分析方法(克服了样本容量过小的问题)分别对权证标的股票的非正常收益、 非正常累积收益和标准化的非正常累计收益是否为零进行了检验. 本文没有发现"权证发行后标的股票的非正常收益率或非正常累积收益或标准化的非正常累积收益显著不等于零" 的数量效应证据, 发现了"权证发行后具有负的平均非正常累积收益的权证标的股票比例大于具有正的平均非正常累积收益的权证标的股票比例" 的显著符号效应证据. 本文认为, 是更加偏好风险的激进投资者从标的股票市场转移到权证市场导致了这种现象. 经验证据表明: 沪深交易所中的权证不是冗余证券.     

杠杆交易与流动性协动对股价跌幅的影响

个股与市场总体之间的流动性协动在证券市场中普遍存在.选取沪深两市A股上市公司股票为研究样本,利用2015年股灾期间的日交易数据,实证分析杠杆交易是否是股灾中个股产生流动性协动的驱动因素,以及个股的流动性协动是否对其股价跌幅存在显著影响.实证结果发现,股灾中个股的流动性受到高杠杆股票组合流动性变动的显著影响,且杠杆交易越多的个股受到的影响越大,表明杠杆交易是股灾中个股流动性协动的重要驱动因素.进一步的研究表明,杠杆交易越多,个股股灾中的价格跌幅越大,并且个股的流动性协动程度对股价跌幅具有显著的正向影响.     

中国期货市场流动性协动现象实证研究

以交易量、交易金额、持仓量、平均深度、有效交易量以及非流动性指标作为流动性度量指标,以近三年的日数据为基础,对中国期货市场流动性协动进行了实证研究.结果表明,中国期货市场存在显著的流动性协动现象,日内交易者易受市场流动性变化的影响,并且该现象具有显著的行业效应、地域效应以及组合效应.     

企业盈余管理与流动性风险

基于双重差分模型(DID)方法,考察融资融券推出对企业盈余管理和流动性风险间关系的影响.实证结果表明公司盈余管理程度与流动性风险呈正相关关系.具体而言,公司盈余管理的程度越强,其股票的流动性风险越大;并且存在正向(向上)盈余管理的风险效应相对小于负向(向下)盈余管理的现象.通过自然实验,发现企业盈余管理和流动性风险的正向关系在融资融券推出后得到了显著削弱.同时,融资融券机制本身也能降低股票的流动性风险.这表明融资融券起到了稳定股市,增强流动性的作用.     

股市特质风险因子与噪声交易

本文从套利风险和非对称套利角度,通过构造可用于多因子资产定价模型的股市特质风险因子,实证分析了不同股票特质波动率组合之间的收益率差异.接着,本文基于理性套利者进行套利活动时面临的噪声交易者风险这一研究视角,分别分析了股票是否发放现金股利、股票流动性和投资者情绪对股市特质风险因子的影响.研究结果表明,股票特质波动率与投资组合形成期的收益率正相关,即股市特质风险因子显著为正.此外,发放现金股利的公司,信息透明度较高,噪声交易者风险较低,股市特质风险因子相对较小;投资者情绪越乐观,股市非预期流动性越高,股市特质风险因子越大.     

证券投资基金的一种投资组合选择模型

以Markowitz组合证券投资模型为基础，在期望—半方差(E—Sv)风险测度条件下，针对带有交易费的投资组合优化问题进行了研究．提出了一种变形Γ—分布来描述股票的收益，给出了分布中参数的确定方法．根据中国证券投资基金的实际情况，建立了一种新的组合证券投资模型，为证券投资基金等机构投资者解决大型证券投资决策问题提供了一种方法．     

价格发现速度与流动性

使用状态空间模型对股票定价误差进行建模并通过Kalman滤波估计了价格发现速度,研究了我国股票市场的价格发现速度与流动性之间的关系.通过对10只股票1 min高频数据的实证研究,得到如下结论:①价格发现速度在流动性较差时减慢,价差可以影响价格发现速度,但是流动性深度指标的作用不明显.②限价指令簿的信息大部分集中在最优报价上,最优报价对价格发现过程的影响更大.③交易活跃的股票的价差能影响未来几天的价格发现速度,而交易不活跃的股票的价格发现速度会影响未来的流动性.     

考虑大宗交易的均值-方差投资组合优化模型及其分支定界算法

由于大宗交易下边际交易费用递减,因此用线性加凹的函数拟合实际交易费用函数, 建立了均值-方差框架下的组合优化模型并给出了相应的求解算法.通过对恒生指数样本股的实证分析发现:考虑大宗交易的组合有效边缘介于线性交易费用和无交易费用的组合有效边缘之间; 大宗交易稀释了“分散化降低风险”的效应; 大宗交易下交易费用越大, 相对于线性交易费用而言组合集中度越高.     

股票流动性影响我国企业科技创新的博弈机制

本文从股东与管理层信息不对称和目标不一致的视角,通过构建管理层和投资者的博弈模型解释股票流动性对我国企业科技创新的影响机制.本文通过模型分析发现股票流动性通过收购威胁和股东类型两种途径影响企业科技创新:在收购威胁下,股票流动性会抑制企业科技创新;在不同股东类型下,机构投资者的存在使得股票流动性降低企业科技创新,大股东作为投资者时,股票流动性既可通过提高增长率提升股票估值促进科技创新,亦可通过降低短期收益降低股票估值阻碍科技创新,综合影响取决于二者效应之和.非国有企业股票流动性对其科技创新为阻碍作用,国有企业股票流动性对其科技创新起促进作用.使用固定效应模型对博弈模型所得结论进行实证检验,实证检验结果与博弈模型结论相符,较好地验证了博弈模型分析的结果.