金融危机下股票市场溢价

【摘 要】股市中的变化与成交量的相关性是投资人士及其学术界人士所研究的热点问题.收益率与成交量之间的相关关系复杂,呈上尾高非对称相关.

【关 键 词】金融危机,股市,分析

一、前言

随着中国市场经济的不断发展,作为其中重要组成部分的金融市场对中国经济起到越来越重要的作用,也日益受到普通大众的关注.其中关于股票市场价量关系的研究一直是学术界专家学者和金融领域人员的研究热点之一.股市的波动性与其成交量间的互动关系,是理解股市波动性的关键指标之一.关于价量关系的研究在研究方法方面日渐成熟,但是,已有文献的研究视角大都只局限在单一时段或者不区分时段,这不利于全面考察中国股市价量间的关系.因此,将沪指划分为金融危机爆发之前和之后的牛、熊市两个时段来全面分析股市的价量关系,并探索交易量对波动的深层影响.

二、金融危机下对股市的两点简单的建议和分析

（1）一般情况下,成交量都只能部分的解释收益率.有时二者的关系是模糊不清的,这说明作为技术分析指标之一的平衡成交量法（OBV）具有一定的局限性.因此,技术分析投资者不宜单独使用OBV指标,应将该指标与基本分析及其他技术分析指标结合使用.

（2）完善做空机制.针对非预期交易量对市场冲击的非对称性,需要建立更加有效的做空机制来增加负面信息融入市场交易的能力,可以完善中国的股指期货和融资融券市场,以期能有效拆除市场自发性信息屏蔽,拓展信息流进入市场的数量与效率.

结论

（1）金融危机前股市的平均收益率远高于金融危机后的收益率均值,但金融危机前收益率的日波动幅度小于金融危机后的波动幅度.

（2）金融危机前,由于交易量序列不平稳,因此不确定交易量与收益率的Granger因果关系；而金融危机后这一时期,二者具有双向的因果关系.

（3）将不同类型的成交量加入到GARCH（1,1）模型的条件方差方程中进行回归,可知：首先,金融危机前,成交量可以部分解释股价的波动,而危机爆发后,量对价的解释力消失了.其次,非预期成交量在危机前对股价波动都没有解释力,而金融危机后有一定的解释作用.再次,两时段中,预期成交量对波动均不具有解释力.最后,两个时段内,非预期成交量中超过均值的部分对股价波动性都具有一定地解释作用；但是,金融危机后其解释力更强.

（4）非预期成交量中超过均值部分的系数为正,说明交易量放量对市场的冲击比负的交易量对市场的冲击大,即非预期交易量对市场的冲击存在非对称性.

三、基于个股数据的股票市场流动性溢价存在性检验

1.变量选取及数据说明

（1）流动性指标的选择流动性具有多方面的属性,某一指标一般只能反映流动性某一方面的属性,具体地,选择换手率作为流动性度量的理由有二点：第一,换手率作为衡量我国证券市场流动性的数量指标,在流动性的衡量中,加入数量指标,会使研究更有说服力,且其数据容易取得；第二,它有很好的理论支持,在AM（1986）证明了在均衡时流动性与交易频率相关,高价差的证券分配在预期长持有期（交易频率低）的组合上,另外Shing-yang（1997）也证明换手率是预期收益的减函数；Amivest流动性比率比较了一定时期内的成交金额与绝对的变化.成交金额越高,可以吸收更多的变化.因此Amivest流动比率的值越大说明流动性越高.当一段时间内的收益率为零时,规定这段时间内的Amivest流动比率的值为零.由于每个月的Amivest流动比率的数值很大,因此取其自然对数来衡量流动性的大小.选择Amivest流动性比率指标作为流动性度量的理由有二点：将换手率和Amivest流动比率这两个流动性指标一起进行研究,检验流动性与收益之间的关系是否受不同的流动性度量指标的影响.

（2）其他变量的选择从目前国外对股票收益率所取得的实证研究结果来看,对该问题的研究已有一套成熟的实证体系,虽然我国股市的运行机制尚不完善,存在过度投机以及政府政策对市场有巨大影响等因素,但大多学者普遍认为：市场风险系数（即β系数）对股票收益没有表现出较强的解释能力,而公司规模、帐面/市值比、收益/比等变量则表现出较强的解释能力.

2.股市流动性溢价存在性检验

（1）实证检验方法及其说明在已有文献中,关于股市流动性溢价的实证研究大多采用横截面检验或者时间序列检验.本章构建在时间-截面二维基础上的面板数据（Paneldata）回归模型,对股票市场流动性溢价的存在性进行实证检验.

面板数据模型相对于纯横截面数据模型和纯时间序列模型的优点在于：

①由于观测值的增多,使参数估计值更加可靠；可以深入到每只股票层次、每个影响收益率的指标层次来研究股票收益率,有利于对比分析,从而体现不同指标对股票收益率影响的差异；能够识别一些纯横截面数据模型和纯时间序列模型所不能识别的因素；提高了模型参数估计精度,同时大大降低了多重共线性的影响.

②对于固定效应模型能得到参数的一致估计量,甚至有效估计量.

③面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息.