歐陽(yáng)紅兵 喻靜瓊

摘? ?要：流動(dòng)性是資產(chǎn)定價(jià)研究領(lǐng)域的重要議題。本文通過(guò)滬深A(yù)股2000年7月至2018年6月的個(gè)股數(shù)據(jù)，用換手率與Amihud指標(biāo)測(cè)度流動(dòng)性，運(yùn)用Fama-MacBeth截面回歸與構(gòu)造投資組合進(jìn)行時(shí)間序列回歸的方法，比較兩個(gè)指標(biāo)作為流動(dòng)性測(cè)度的實(shí)證表現(xiàn)，構(gòu)造流動(dòng)性因子建立我國(guó)股市流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型。研究結(jié)果表明，我國(guó)股市存在流動(dòng)性溢價(jià);換手率比Amihud指標(biāo)更適合作為我國(guó)股市的流動(dòng)性定價(jià)指標(biāo);換手率測(cè)度流動(dòng)性水平構(gòu)建流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)收益特征的解釋是有益的。

關(guān)鍵詞：因子模型;流動(dòng)性;換手率;Amihud指標(biāo)

中圖分類(lèi)號(hào)：F830? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2020）07-0013-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.07.002

一、引言

自1990年末上海和深圳證券交易所先后建立以來(lái)，我國(guó)證券市場(chǎng)經(jīng)過(guò)近30年的發(fā)展，不斷壯大日漸完善，已形成包括主板、中小企業(yè)板、創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板等多層次的證券市場(chǎng)體系。根據(jù)上海和深圳證券交易所統(tǒng)計(jì)，截至2019年12月31日，上海證券交易所掛牌股票1629只（其中主板A股1499只，主板B股50只，科創(chuàng)板80只），市值總價(jià)346734.79億元;深圳證券交易所股票2242只（其中主板A股461只，主板B股47只，中小板943只，創(chuàng)業(yè)板791只），上市公司總市值達(dá)237414.86億元。我國(guó)股票市場(chǎng)整體上獲得了長(zhǎng)足發(fā)展，投資者數(shù)量也相當(dāng)龐大，但與發(fā)達(dá)國(guó)家股票市場(chǎng)相比依然不夠成熟，特別是在投資者結(jié)構(gòu)方面。我國(guó)股市投資者中機(jī)構(gòu)投資者比重小，散戶占比很高，而散戶投資者遠(yuǎn)沒(méi)有機(jī)構(gòu)投資者成熟理性，對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)的手段也相對(duì)較少，過(guò)度投機(jī)情況嚴(yán)重。散戶投資者容易跟風(fēng)引發(fā)羊群效應(yīng)，而大量機(jī)構(gòu)投資者也熱衷于追漲殺跌，市場(chǎng)極易出現(xiàn)暴漲暴跌的現(xiàn)象。與此同時(shí)，我國(guó)股市也存在著高換手率特征。

圖1為我國(guó)滬深A(yù)股市場(chǎng)2000年7月至2018年6月的換手率水平，可以看到換手率水平整體在30%左右，在股市行情較好的情況下甚至達(dá)到100%， 高換手率水平一方面意味著流動(dòng)性水平高，市場(chǎng)交易活躍，投資者熱情高漲;另一方面也代表市場(chǎng)上短期投資行為較普遍，價(jià)值投資意識(shí)不強(qiáng)，投機(jī)性強(qiáng)。因此，關(guān)注流動(dòng)性水平，理解流動(dòng)性與資產(chǎn)定價(jià)的關(guān)系，有助于提醒投資者理性投資，維護(hù)自身利益。

關(guān)注市場(chǎng)系統(tǒng)流動(dòng)性需要著眼于交易資產(chǎn)的流動(dòng)性與資產(chǎn)定價(jià)的關(guān)系。Amihud等（2013）[1]在系統(tǒng)闡釋流動(dòng)性與金融危機(jī)之間的關(guān)系時(shí)就曾指出，理解流動(dòng)性（流動(dòng)性水平）以及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)同資產(chǎn)定價(jià)的關(guān)系是理解金融危機(jī)的核心。本文研究流動(dòng)性對(duì)股票收益率的影響，通過(guò)換手率與Amihud指標(biāo)測(cè)度我國(guó)個(gè)股與投資組合的流動(dòng)性水平，構(gòu)造流動(dòng)性定價(jià)因子，在Fama-French五因子模型的基礎(chǔ)上建立包含流動(dòng)性因子的資產(chǎn)定價(jià)模型。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）流動(dòng)性定義與測(cè)度

流動(dòng)性是證券市場(chǎng)活力的體現(xiàn)，其確切含義在學(xué)術(shù)界尚未達(dá)成一致定論。目前學(xué)術(shù)界較廣為接受的是從寬度、深度、彈性和及時(shí)性這四方面來(lái)定義流動(dòng)性（Kyle，1985;Massimb和Phelps，1994;靳云匯和楊文，2002;Sarr和Lybek，2019）[2，3，4，5]，寬度主要指交易在短期內(nèi)得到執(zhí)行所需要的成本，深度指不會(huì)影響當(dāng)前交易價(jià)格的交易量，彈性指交易價(jià)格從波動(dòng)狀態(tài)恢復(fù)到均衡的速度，及時(shí)性指以合理價(jià)格執(zhí)行交易的時(shí)間。流動(dòng)性的含義是多維的，對(duì)流動(dòng)性的度量也需從多方面考慮，不能僅刻畫(huà)流動(dòng)性某一方面的特征。

使用交易價(jià)格來(lái)衡量流動(dòng)性的主要有Roll指標(biāo)（Roll，1984）[6] 、實(shí)現(xiàn)價(jià)差（Harris，1990）[7]以及市場(chǎng)效率系數(shù)（MEC）（Hasbrouck，1991）[8]。使用交易量測(cè)度流動(dòng)性最常用的指標(biāo)是換手率，特別是在研究我國(guó)股市流動(dòng)性問(wèn)題時(shí)（蘇冬蔚和麥元?jiǎng)祝?004;梁麗珍和孔東民，2008;陶希晉和勾東寧，2010;熊家財(cái)和蘇冬蔚，2013）[9，10，11，12]，也有直接使用交易量（陳輝和顧乃康，2017）[13]來(lái)衡量流動(dòng)性。將價(jià)格與交易量相結(jié)合來(lái)測(cè)度流動(dòng)性的指標(biāo)比較多，而且運(yùn)用也相當(dāng)廣泛。Martin（1975）[14]通過(guò)每日價(jià)格變化幅度的平方與每日交易量的比值來(lái)衡量流動(dòng)性，即Martin 流 動(dòng) 性 比 率。Dubofsy和Groth（1984）[15]提出Amivest流動(dòng)性比率，用資產(chǎn)價(jià)格變化每1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)需要多少交易量的變動(dòng)來(lái)測(cè)算，該流動(dòng)性指標(biāo)最先由 Amivest 公司使用，后來(lái)成為納斯達(dá)克市場(chǎng)衡量流動(dòng)性的指標(biāo)之一。Marsh和Rock（1986）[16]提出Marsh-Rock 流動(dòng)性比率，采用特定時(shí)間內(nèi)的交易數(shù)量來(lái)度量流動(dòng)性水平。Amihud（2002）[17]提出Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)，該指標(biāo)是流動(dòng)性水平的負(fù)向指標(biāo)，即Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)值越大，代表流動(dòng)性水平越低。Pástor和Stambaugh（2003）[18]提出Gamma系數(shù)來(lái)測(cè)度流動(dòng)性，簡(jiǎn)稱(chēng)P-S流動(dòng)性指標(biāo)。

（二）流動(dòng)性與資產(chǎn)定價(jià)

在資產(chǎn)定價(jià)模型不斷發(fā)展完善的大背景下，流動(dòng)性在資產(chǎn)定價(jià)理論與實(shí)證研究中也逐漸得到重視。

較早開(kāi)始研究流動(dòng)性與資產(chǎn)定價(jià)關(guān)系的是Amihud和Mendelson（1986）[19]，他們用買(mǎi)賣(mài)價(jià)差測(cè)度非流動(dòng)性水平，實(shí)證發(fā)現(xiàn)美國(guó)股票市場(chǎng)個(gè)股預(yù)期收益率與非流動(dòng)性存在正相關(guān)關(guān)系，且預(yù)期收益率是非流動(dòng)性指標(biāo)的凹函數(shù)。Datar等（1998）[20]用換手率測(cè)度流動(dòng)性水平，研究發(fā)現(xiàn)在控制相關(guān)變量后流動(dòng)性對(duì)期望收益的影響依然顯著，而且影響作用并不是只存在于一月份。Acharya和Pedersen（2005）[21]將流動(dòng)性（流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)）視作一個(gè)定價(jià)因素，將其加入資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）中，通過(guò)均衡分析推導(dǎo)出流動(dòng)性調(diào)整的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（LCAPM）。Chan和Faff（2005）[22]通過(guò)澳大利亞股票市場(chǎng)1990—1998年的月度數(shù)據(jù)，在Fama-French三因子模型的基礎(chǔ)上用換手率測(cè)度流動(dòng)性，研究流動(dòng)性的資產(chǎn)定價(jià)作用，研究證明加入流動(dòng)性的因子模型是穩(wěn)健的。Liu（2006）[23]通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，美國(guó)股票市場(chǎng)存在CAPM模型與Fama-French三因子模型無(wú)法解釋的流動(dòng)性溢價(jià)，于是在傳統(tǒng)CAPM模型的基礎(chǔ)上用投資組合模擬法構(gòu)造流動(dòng)性因子并將其加入CAPM模型中得到流動(dòng)性擴(kuò)展的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（LACAPM）。Amihud等（2015）[24]用其提出的Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)構(gòu)造了流動(dòng)性因子IML，并通過(guò)全球45個(gè)股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性溢價(jià)在全球股票市場(chǎng)普遍存在。Moshirian等（2017）[25]通過(guò)全球39個(gè)證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明個(gè)股流動(dòng)性與市場(chǎng)流動(dòng)性的協(xié)動(dòng)性在全球大多數(shù)股票市場(chǎng)中是已被定價(jià)的，且在發(fā)達(dá)國(guó)家證券市場(chǎng)中的定價(jià)效應(yīng)更強(qiáng)。

國(guó)外學(xué)者在這方面的研究起步較早，理論與實(shí)證研究都比較豐富，國(guó)內(nèi)學(xué)者更多的是運(yùn)用國(guó)外學(xué)者的理論對(duì)中國(guó)股市進(jìn)行實(shí)證研究。陳青和李子白（2008）[26]在CAPM模型的基礎(chǔ)上，借鑒并改進(jìn)了Liu（2006）[23]的方法，構(gòu)造出新的流動(dòng)性因子，構(gòu)建我國(guó)股市流動(dòng)性調(diào)整的CAPM模型（CCAPM）。劉峰和霍德明（2012）[27]研究發(fā)現(xiàn)在Fama-French三因子的基礎(chǔ)上引入流動(dòng)性因子可以明顯降低GRS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值，提高模型對(duì)投資組合收益率的擬合效果。韓金曉和吳衛(wèi)星（2017）[28]使用股票交易最高價(jià)和最低價(jià)來(lái)度量流動(dòng)性，并以Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)為參照，發(fā)現(xiàn)股票收益的流動(dòng)性溢價(jià)現(xiàn)象普遍存在于各股票市場(chǎng)，并且換手率比價(jià)差類(lèi)指標(biāo)在度量中國(guó)股票市場(chǎng)流動(dòng)性時(shí)更有效。李艷茹（2018）[29]基于滬深兩市全部A股數(shù)據(jù)在Fama-French五因子模型基礎(chǔ)上考慮流動(dòng)性因素， 研究結(jié)果表明我國(guó)股票市場(chǎng)定價(jià)模型基本符合包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)模效應(yīng)、流動(dòng)性效應(yīng)和價(jià)值效應(yīng)所確定的四因子模型，流動(dòng)性因素對(duì)于定價(jià)模型具有顯著的改善作用。石廣平等（2019）[30]運(yùn)用MS-AR模型研究市場(chǎng)流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格的非線性關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)非流動(dòng)性對(duì)股票、債券等資產(chǎn)的當(dāng)期價(jià)格均存在正向影響。

綜上所述，流動(dòng)性測(cè)度指標(biāo)非常之多，各種不同的流動(dòng)性度量指標(biāo)在實(shí)證中優(yōu)劣表現(xiàn)并不一致，綜合考慮價(jià)格與交易量的指標(biāo)對(duì)流動(dòng)性測(cè)度比較全面，既體現(xiàn)流動(dòng)性寬度與深度特征又考慮到交易量對(duì)價(jià)格的影響。在流動(dòng)性與資產(chǎn)定價(jià)理論與實(shí)證研究中，大部分研究都證明流動(dòng)性對(duì)資產(chǎn)橫截面收益（價(jià)格）與時(shí)序收益（價(jià)格）都存在顯著影響，無(wú)論是國(guó)外市場(chǎng)還是我國(guó)股市都存在流動(dòng)性溢價(jià)。本文基于理性定價(jià)的原則，結(jié)合各指標(biāo)對(duì)我國(guó)股市流動(dòng)性情況的適用性，選擇換手率和Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)（后文將該指標(biāo)取負(fù)數(shù)改為正向的流動(dòng)性測(cè)度指標(biāo)）作為我國(guó)A股市場(chǎng)股票流動(dòng)性水平的衡量指標(biāo)。在實(shí)證研究方法上，F(xiàn)ama-MacBeth截面回歸是研究影響資產(chǎn)價(jià)格橫截面差異因素的經(jīng)典方法，對(duì)股票進(jìn)行分組，通過(guò)投資組合構(gòu)建因子并進(jìn)行時(shí)間序列回歸則是Fama-French類(lèi)因子模型的精髓。本文通過(guò)Fama-MacBeth截面回歸和構(gòu)造投資組合進(jìn)行時(shí)間序列回歸作為主要實(shí)證方法，在Fama-French五因子模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建我國(guó)股市流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型。

三、實(shí)證設(shè)計(jì)

本文借鑒Liu（2006）[23]在傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)模型中加入新因子的思想，以Fama-French五因子模型為基礎(chǔ)，通過(guò)換手率和Amihud指標(biāo)測(cè)度流動(dòng)性構(gòu)造流動(dòng)性因子加入五因子模型中，建立流動(dòng)性擴(kuò)展的因子定價(jià)模型。

按照Fama和French（2015）[31]采用2×3投資組合劃分方法以流通市值加權(quán)平均構(gòu)造流動(dòng)性因子。為方便表述，將換手率衡量的流動(dòng)性對(duì)應(yīng)的因子稱(chēng)為換手率流動(dòng)性因子，記為[TLiq]，將Amihud指標(biāo)衡量的流動(dòng)性對(duì)應(yīng)的因子稱(chēng)為Amihud流動(dòng)性因子，記為[ALiq]。按公司規(guī)模大小將股票分成規(guī)模小組（[S]）和規(guī)模大組（[B]），然后分別對(duì)每組按照換手率從低到高分成3組，低（[TL]）、中（[TN]）、高（[TH]）組分別占比30%、40%和30%，由此得到6組投資組合（[STL]，[STN]，[STH]，[BTL]，[BTN]，[BTH]）。采用同樣的方法對(duì)規(guī)模和Amihud指標(biāo)排序分組得到6組投資組合（[SAL]，[SAN]，[SAH]，[BAL]，[BAN]，[BAH]）。再根據(jù)如下計(jì)算方法即可得到換手率流動(dòng)性因子（[TLiq]）和Amihud流動(dòng)性因子（[ALiq]）。

[STH]表示規(guī)模小組（[S]）且換手率高（[TH]）的投資組合，其他符號(hào)意義類(lèi)推[TLiq]表示在考慮規(guī)模因素后換手率高的投資組合月度平均收益率與換手率低的投資組合月度平均收益率之差。[ALiq]表示在考慮規(guī)模因素后Amihud指標(biāo)值高的投資組合月度平均收益率與Amihud指標(biāo)低的投資組合月度平均收益率之差。

得到各因子變量后將兩組流動(dòng)性因子分別加入原來(lái)的Fama-French五因子中，得到本文主要研究的兩組六因子模型：

模型（1）和（2）中的[Rit]表示資產(chǎn)在t時(shí)期的收益率，[Rft]表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，[Rmt-Rft]表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)因子（即市場(chǎng)超額收益率，是考慮現(xiàn)金紅利再投資的月市場(chǎng)收益率與月度化無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率之差所得），系數(shù)為b;[SMBt]表示規(guī)模因子，系數(shù)為s;[HMLt]表示賬面市值比因子，系數(shù)為h;[RMWt]表示盈利因子，系數(shù)為r;[CMAt]表示投資因子，系數(shù)為c;模型（1）中的[TLiqt]表示通過(guò)換手率測(cè)度的流動(dòng)性因子，其系數(shù)記為[i1];模型（2）中的[ALiqt]表示通過(guò)Amihud指標(biāo)衡量的流動(dòng)性因子，其系數(shù)記為[i2];[αt]和[et]分別表示截距與殘差項(xiàng)。

分別構(gòu)建5×5規(guī)?！獡Q手率組合（Size-Turnover）與規(guī)模—Amihud組合（Size-Amihud），用投資組合收益序列對(duì)五因子模型與兩組六因子模型進(jìn)行時(shí)間序列回歸，檢驗(yàn)各因子模型能否對(duì)流動(dòng)性溢價(jià)做出較好解釋。采用同樣的5×5投資組合構(gòu)造法構(gòu)建規(guī)?！~面市值比組合（Size-BM）、規(guī)?！M合（Size-OP）和規(guī)模—投資組合（Size-Inv），用這3種特征的投資組合對(duì)五因子模型和兩組六因子模型進(jìn)行回歸，并將兩組流動(dòng)性擴(kuò)展的因子模型與五因子模型的回歸結(jié)果進(jìn)行比較，檢驗(yàn)流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型在解釋我國(guó)股市規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比效應(yīng)、盈利效應(yīng)與投資效應(yīng)上的實(shí)證表現(xiàn)。最后通過(guò)Gibbons等（1989）[32]提出的GRS檢驗(yàn)對(duì)兩組六因子模型對(duì)組合收益率的擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)，并與五因子模型進(jìn)行比較，對(duì)模型做出總體評(píng)價(jià)。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)選取與變量定義

本文選擇滬深A(yù)股（包括主板、創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板）作為實(shí)證研究對(duì)象，樣本期為2000年7月1日至2018年6月30日，原始數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安（CSMAR）金融數(shù)據(jù)庫(kù)。個(gè)股月度與日度數(shù)據(jù)包括考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率、交易金額、交易股數(shù)和流通市值，剔除交易狀態(tài)為ST和PT以及收益率空缺的數(shù)據(jù)。市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)為滬深A(yù)股市場(chǎng)考慮現(xiàn)金紅利再投資的綜合月（日）度市場(chǎng)收益率。月（日）度無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率為定期整存整取年利率根據(jù)復(fù)利計(jì)算方法將年度利率月（日）度化所得。個(gè)股對(duì)應(yīng)的公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為1998—2017年的半年與年度數(shù)據(jù)。Fama-French五因子數(shù)據(jù)為2000年7月至2018年6月的月度數(shù)據(jù)。

個(gè)股超額收益率用考慮現(xiàn)金紅利與再投資的個(gè)股收益率減去無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率所得。換手率（Turnover）通過(guò)交易股數(shù)與流通股數(shù)的比值來(lái)計(jì)算所得。原本的Amihud指標(biāo)是非流動(dòng)性測(cè)度指標(biāo)，本文為了直接反映流動(dòng)性，對(duì)該指標(biāo)取負(fù)對(duì)數(shù)值，因此在本文實(shí)證研究中Amihud指標(biāo)值越大代表流動(dòng)性越好，是正向的流動(dòng)性指標(biāo)，通過(guò)個(gè)股日度數(shù)據(jù)計(jì)算出月度Amihud指標(biāo)，具體計(jì)算公式如下：

其中，[Ni，t]表示第t月股票i的交易天數(shù)，[|Ri，d，t|]表示股票i在第t月第d日的收益率絕對(duì)值，[Voli，t，d]表示股票i在第t月第d日的交易額。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（β）用CAPM模型中的β系數(shù)衡量，在每個(gè)月將個(gè)股的日度超額收益率數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)超額收益率（考慮現(xiàn)金紅利再投資的日度市場(chǎng)收益率減去日度無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率）數(shù)據(jù)回歸所得。公司規(guī)模（Size）采用第t年6月底的流通市值來(lái)衡量第t年7月到第t+1年6月的公司規(guī)模。賬面市值比（BM）用第t-1年年末的每股凈資產(chǎn)除以流通股股價(jià)計(jì)算所得。盈利能力（OP）用t-1年年末的每股營(yíng)業(yè)利潤(rùn)除以每股凈資產(chǎn)計(jì)算所得。投資水平（Inv）用t-1年年末的資產(chǎn)增長(zhǎng)率來(lái)衡量，即用第t-1年的資產(chǎn)與第t-2年的資產(chǎn)之差再除以第t-2年的資產(chǎn)計(jì)算所得。

（二）換手率與Amihud組合的當(dāng)期收益特征

將每個(gè)月的個(gè)股數(shù)據(jù)按照換手率或Amihud指標(biāo)從低到高排序分成樣本大小相等的10組，依次為L(zhǎng)，2，3，…，H，L表示最低，H表示最高。根據(jù)流通市值加權(quán)計(jì)算各組合的當(dāng)期超額收益率，組合的規(guī)模為組合內(nèi)個(gè)股流通市值的加總再除以組內(nèi)股票個(gè)數(shù)，然后對(duì)月數(shù)（2000年7月至2018年6月一共216個(gè)月）取平均值。

先看換手率組合的收益特征。隨著股票組合的換手率越來(lái)越高，超額收益率呈現(xiàn)單調(diào)增大趨勢(shì)，且換手率水平最高的組合與最低的組合超額收益率之差超過(guò)6%。換手率越高，代表流動(dòng)性水平越高，對(duì)組合當(dāng)期收益率有正向影響，可以初步判斷我國(guó)股市存在流動(dòng)性溢價(jià)。另外，組合的規(guī)模隨著換手率水平的變大而單調(diào)減小。

再看Amihud組合的收益特征。除去Amihud指標(biāo)最低的股票組合外，組合的當(dāng)期收益率隨著Amihud指標(biāo)增大而增大。Amihud指標(biāo)值越大，組合的流動(dòng)性越好，因此對(duì)股票組合當(dāng)期收益率整體上的正向影響也可判斷出我國(guó)股市存在流動(dòng)性溢價(jià)。同時(shí)，Amihud指標(biāo)越大的股票組合，規(guī)模也越大，這一點(diǎn)與換手率組合的表現(xiàn)是相反的。

（三）橫截面預(yù)期收益率影響因素分析

Fama-Macbeth回歸模型中的因變量均為預(yù)期超額收益率，將Fama-French五因子模型中的變量作為控制變量，檢驗(yàn)換手率與Amihud指標(biāo)對(duì)股票截面預(yù)期收益率的影響顯著性水平。

將換手率組的回歸（1）（3）（5）分別和Amihud指標(biāo)組的回歸（2）（4）（6）比較起來(lái)看，換手率的系數(shù)值也比Amihud指標(biāo)系數(shù)值大，說(shuō)明換手率對(duì)預(yù)期收益率的影響更大。各控制變量在兩組模型中的表現(xiàn)也存在明顯差異。與Amihud指標(biāo)組的變量系數(shù)相比，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（β）在換手率組中顯著性與符號(hào)不變，系數(shù)值略大;公司規(guī)模（Size）在兩組中的表現(xiàn)差異最大，在換手率組中為負(fù)但不顯著，在Amihud指標(biāo)組的回歸中在1%的水平上顯著為負(fù)，且系數(shù)值也很大（相對(duì)于其他變量系數(shù)值）。賬面市值比的系數(shù)在換手率組中比Amihud指標(biāo)組中略大（0.018，0.009）。盈利能力在換手率組的回歸（5）中沒(méi)有在Amihud指標(biāo)組的回歸（6）中顯著，符號(hào)由正變負(fù)。投資水平在兩組模型中均不顯著。比較兩組模型截面回歸的平均R2，可以發(fā)現(xiàn)回歸（1）比（2）大，回歸（3）比（4）大，回歸（5）比（6）大，換手率組的整體擬合效果比Amihud指標(biāo)組好。

Fama-Macbeth截面回歸結(jié)果說(shuō)明，換手率與Amihud指標(biāo)對(duì)我國(guó)股票橫截面預(yù)期收益率都存在顯著影響。將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、公司規(guī)模、賬面市值比、盈利能力與投資水平作為控制變量后，換手率稀釋了其他變量對(duì)預(yù)期收益率的影響，而Amihud指標(biāo)對(duì)收益率的影響作用在加入控制變量前后的差異并不明顯，說(shuō)明換手率比Amihud指標(biāo)對(duì)股票截面預(yù)期收益率的解釋能力更強(qiáng)。

（四）新模型對(duì)流動(dòng)性溢價(jià)的解釋能力分析

在對(duì)因子模型進(jìn)行時(shí)間序列回歸前檢驗(yàn)各因子變量間的相關(guān)性水平。

從各因子之間的相關(guān)系數(shù)可以看出，規(guī)模因子與賬面市值比因子、盈利因子、兩個(gè)流動(dòng)性因子均存在較高的相關(guān)度，盈利因子與投資因子、兩個(gè)流動(dòng)性因子也存在較高的相關(guān)度，相關(guān)系數(shù)超過(guò)了0.5。然而兩個(gè)流動(dòng)性因子之間的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值卻不足0.1，說(shuō)明兩個(gè)指標(biāo)所包含的信息是存在明顯差異的。整體上換手率流動(dòng)性因子TLiq與五因子的相關(guān)系數(shù)值小于Amihud流動(dòng)性因子ALiq與五因子的相關(guān)系數(shù)值，說(shuō)明六因子模型（1）的變量相關(guān)性水平比模型（2）低。

為排除各因子變量間的相關(guān)性導(dǎo)致時(shí)間序列回歸存在多重共線性問(wèn)題，在用各因子模型對(duì)投資組合回歸時(shí)使用VIF方差膨脹因子來(lái)判斷。經(jīng)檢驗(yàn)，各因子變量的VIF值都小于5，五因子變量VIF的平均值為2.83，六因子模型（1）中因子變量VIF平均值為2.76，略小于六因子模型（2）VIF的平均值（3.07）。由此說(shuō)明各因子模型都不存在嚴(yán)重的多重共線性。

為了檢驗(yàn)兩組六因子模型對(duì)流動(dòng)性溢價(jià)的實(shí)證表現(xiàn)，本文用規(guī)?！獡Q手率組合的超額收益率序列分別對(duì)五因子模型與六因子模型（1）回歸，用規(guī)模—Amihud投資組合的收益率序列對(duì)五因子模型與六因子模型（2）回歸，通過(guò)與五因子模型的回歸結(jié)果比較，判斷兩組六因子模型對(duì)資產(chǎn)收益率的解釋能力是否更進(jìn)一步。

比較回歸截距項(xiàng)可以發(fā)現(xiàn)，五因子模型25組回歸中只有8個(gè)不顯著，六因子模型（1）中不顯著的有11個(gè)，說(shuō)明整體上六因子模型對(duì)規(guī)?！獡Q手率組合的回歸表現(xiàn)更好。再看六因子模型（1）回歸中各因子變量的表現(xiàn)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子25個(gè)系數(shù)全是顯著的，規(guī)模因子只有1個(gè)不顯著，且隨著規(guī)模增大，規(guī)模因子系數(shù)在逐漸變小，至規(guī)模最大時(shí)各換手率水平上的規(guī)模因子都變成負(fù)的;賬面市值比因子與盈利因子都只有少數(shù)幾個(gè)系數(shù)在10%和5%的水平上顯著，投資因子的系數(shù)不顯著的有9個(gè)，換手率流動(dòng)性因子（TLiq）在換手率處于第二低的水平下有3個(gè)不顯著，其余的都比較顯著，在換手率水平最低時(shí)（L），流動(dòng)性因子系數(shù)為負(fù)值，隨著換手率水平變高各規(guī)模組的流動(dòng)性因子系數(shù)在變大，到換手率水平最高且規(guī)模最大時(shí)流動(dòng)性因子系數(shù)接近于1。各變量系數(shù)說(shuō)明，在對(duì)規(guī)?！獡Q手率組合的解釋上，六因子模型（1）中除賬面市值比因子與盈利因子外，其他因子的表現(xiàn)都很好，且六因子模型（1）比五因子模型對(duì)規(guī)模—換手率組合的擬合效果更好。

25組回歸中五因子模型截距項(xiàng)不顯著的有10個(gè)，六因子模型（2）中不顯著的有19個(gè)，只有2個(gè)是在1%的水平下顯著，說(shuō)明六因子模型（2）對(duì)規(guī)?！狝mihud組合的解釋力非常強(qiáng)，表現(xiàn)明顯優(yōu)于五因子模型。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子全都顯著，規(guī)模因子有22個(gè)顯著，且隨著規(guī)模越來(lái)越大規(guī)模因子的系數(shù)在變小至規(guī)模最大組系數(shù)變成負(fù)值;賬面市值比因子、盈利因子與投資因子都只有3個(gè)左右的系數(shù)在1%水平上顯著;Amihud流動(dòng)性因子（ALiq）主要是Amihud指標(biāo)處于第三水平時(shí)不顯著，有19個(gè)都在1%的水平下顯著，隨著Amihud指標(biāo)越來(lái)越大，流動(dòng)性因子系數(shù)也越來(lái)越大。在對(duì)規(guī)模—Amihud組合收益率的擬合上，六因子模型（2）主要通過(guò)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子、規(guī)模因子和流動(dòng)性因子（ALiq）起到解釋作用，賬面市值比因子、盈利因子與投資因子并不顯著。

六因子模型（1）對(duì)規(guī)?！獡Q手率投資組合的擬合效果比五因子模型好，六因子模型（2）對(duì)規(guī)模—Amihud投資組合的擬合效果也比五因子模型好，說(shuō)明流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型對(duì)我國(guó)A股市場(chǎng)流動(dòng)性溢價(jià)效應(yīng)的解釋能力優(yōu)于五因子模型。

（五）兩組流動(dòng)性因子比較分析

為了比較兩組流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型對(duì)相同投資組合擬合表現(xiàn)，本文通過(guò)規(guī)?！~面市值比組合（Size-BM）、規(guī)模—盈利組合（Size-OP）與規(guī)?！顿Y組合（Size-Inv）收益序列分別對(duì)兩組六因子模型回歸，比較兩組流動(dòng)性因子在模型中的表現(xiàn)。各投資組合的216個(gè)月的平均收益率見(jiàn)表6。

在規(guī)模—賬面市值比（Size-BM）投資組合中，組合的超額收益率整體上表現(xiàn)出隨著賬面市值比的增高而增大，5組不同規(guī)模大小的最高賬面市值比組合的收益率都比最低賬面市值比組合的收益率高，證明我國(guó)股市存在賬面市值比效應(yīng)，即賬面市值比越高收益率越高;5組高低不同的賬面市值比組合中，收益率都是隨著組合的規(guī)模變大超額收益率變小，在規(guī)?！M合（Size-OP）和規(guī)?！顿Y組合（Size-Inv）中這一特征也表現(xiàn)得非常明顯，因此可以判定我國(guó)股市存在顯著的規(guī)模效應(yīng)，即規(guī)模越小收益率越高。在規(guī)?！⊿ize-OP）組合中，盈利能力與收益率的關(guān)系不是單調(diào)的遞增或遞減，整體上盈利能力水平越高，組合的超額收益率越高，盈利能力最高的組合比盈利能力最低的組合收益率高，這與Fama和French的研究中美國(guó)股市表現(xiàn)的特征一致，而與部分國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)股市實(shí)證研究的結(jié)果相反。在規(guī)?！顿Y（Size-Inv）組合中，投資水平與收益率的正負(fù)關(guān)系并不明顯。

兩組流動(dòng)性因子在模型回歸中的表現(xiàn)如表8，i1為六因子模型（1）中換手率流動(dòng)性因子的系數(shù)，i2為六因子模型（2）中Amihud流動(dòng)性因子的系數(shù)。

兩組六因子模型的流動(dòng)性因子表現(xiàn)存在明顯的差別，六因子模型（1）對(duì)應(yīng)的換手率流動(dòng)性因子（TLiq）在三種特征的投資組合回歸中，幾乎都是顯著的，只有少數(shù)幾個(gè)系數(shù)不顯著，在規(guī)模—賬面市值比組合只有4個(gè)不顯著，在規(guī)模—盈利組合中5個(gè)不顯著，在規(guī)模—投資組合中6個(gè)不顯著;而六因子模型（2）對(duì)應(yīng)的Amihud流動(dòng)性因子（ALiq）在三種特征的投資組合回歸中均只有3個(gè)左右的系數(shù)顯著，絕大多數(shù)系數(shù)都不顯著。兩組流動(dòng)性因子的表現(xiàn)說(shuō)明以換手率衡量的流動(dòng)性因子的引入有助于解釋我國(guó)A股市場(chǎng)的規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比效應(yīng)、盈利效應(yīng)與投資效應(yīng)，而Amihud指標(biāo)測(cè)度的流動(dòng)性因子對(duì)這三種特征投資組合收益率的解釋沒(méi)有明顯的邊際作用。

為了將六因子模型（1）與模型（2）同時(shí)和五因子模型進(jìn)行對(duì)比，本文用規(guī)?！~面市值比組合（Size-BM）、規(guī)?！M合（Size-OP）與規(guī)模—投資組合（Size-Inv）的時(shí)間收益序列分別對(duì)五因子模型和兩組六因子模型回歸（受篇幅所限回歸結(jié)果細(xì)節(jié)未列出）。三組模型對(duì)各投資組合回歸的截距項(xiàng)表現(xiàn)不一致，但六因子模型（1）調(diào)整后的R2在三種投資特征組合回歸中都是最高的。

（六）GRS檢驗(yàn)與總體評(píng)價(jià)

為了對(duì)兩組六因子模型對(duì)投資組合的擬合效果進(jìn)行總體評(píng)價(jià)，本文參照Fama和French（2015a）[31]的做法，使用Gibbons等（1989）[32]提出的GRS檢驗(yàn)將兩組流動(dòng)性因子模型與五因子模型回歸擬合效果進(jìn)行對(duì)比分析。GRS檢驗(yàn)以模型所有回歸的截距項(xiàng)是否同時(shí)為零作為原假設(shè)，GRS值越小，其p值越大（一般以p值等于0.05作為判斷界線），接受截距項(xiàng)聯(lián)合為零原假設(shè)的可能性越高，模型的擬合效果也就越好;A|α|表示所有回歸截距項(xiàng)絕對(duì)值的平均值，代表回歸中收益率不能被因子變量解釋的部分，值越小表明模型被解釋的效果越好，A（R2）為所有回歸調(diào)整的擬合優(yōu)度系數(shù)的平均值，值越大代表模型的擬合優(yōu)度越高。

六因子模型（1）的GRS值小于五因子模型，A|α|小于五因子模型，A（R2）大于五因子模型，說(shuō)明六因子模型（1）對(duì)規(guī)模—換手率投資組合的擬合效果明顯比五因子模型好。六因子模型（2）的GRS指標(biāo)小于五因子模型，A（R2）大于五因子模型，二者的A|α|值幾乎沒(méi)有差別，同樣證明六因子模型（2）對(duì)規(guī)?！狝mihud投資組合的擬合效果優(yōu)于五因子模型。GRS檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明兩組流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型對(duì)流動(dòng)性溢價(jià)特征的擬合表現(xiàn)比五因子模型更好。

在規(guī)?！~面市值比（Size-BM）組合的擬合中，六因子模型（1）的GRS值比六因子模型（2）和五因子模型的都要小，說(shuō)明對(duì)賬面市值效應(yīng)的解釋上六因子模型（1）比六因子模型（2）和五因子模型更具說(shuō)服力;五因子模型對(duì)規(guī)模—盈利（Size-OP）組合和規(guī)?！顿Y（Size-Inv）組合的GRS值比兩組六因子模型小，說(shuō)明在解釋我國(guó)A股股市收益率的盈利效應(yīng)和投資效應(yīng)上，五因子模型比六因子模型更有優(yōu)勢(shì);在面板A、B、C中，六因子模型（1）的GRS值都比六因子模型（2）的GRS值小，說(shuō)明以換手率測(cè)度流動(dòng)性的六因子模型比Amihud測(cè)度流動(dòng)性的六因子模型對(duì)規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比效應(yīng)、盈利效應(yīng)與投資效應(yīng)等特征解釋能力更強(qiáng)。

三組模型總體擬合效果說(shuō)明，流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型比五因子模型對(duì)我國(guó)股市流動(dòng)性溢價(jià)特征的解釋能力強(qiáng);六因子模型（1）比六因子模型（2）更具普適性，在我國(guó)A股市場(chǎng)的實(shí)證表現(xiàn)更穩(wěn)健;六因子模型（1）與五因子相比，在解釋我國(guó)股市規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比效應(yīng)以及流動(dòng)性效應(yīng)上具有優(yōu)勢(shì)，但在解釋盈利效應(yīng)與投資效應(yīng)上不如五因子模型。因此用換手率作為流動(dòng)性代理指標(biāo)，通過(guò)規(guī)模與換手率排序構(gòu)造流動(dòng)性因子，建立流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型可以在一定程度上提高因子模型對(duì)我國(guó)A股收益特征的擬合效果。

五、結(jié)論

流動(dòng)性在我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用，是資產(chǎn)定價(jià)研究領(lǐng)域不可忽視的主題之一。本文通過(guò)滬深A(yù)股2000年7月至2018年6月的個(gè)股收益與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，將換手率與Amihud指標(biāo)作為流動(dòng)性的代理指標(biāo)，主要運(yùn)用Fama-MacBeth截面回歸與投資組合時(shí)間序列回歸的方法，實(shí)證研究?jī)蓚€(gè)指標(biāo)作為流動(dòng)性測(cè)度在因子定價(jià)模型中的表現(xiàn)，嘗試構(gòu)建流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型。

研究結(jié)果表明：（1）換手率和Amihud指標(biāo)都與當(dāng)期收益率存在正相關(guān)，與預(yù)期收益率負(fù)相關(guān)，但換手率比Amihud指標(biāo)對(duì)個(gè)股收益率的解釋能力更強(qiáng)。（2）無(wú)論是用換手率還是Amihud指標(biāo)測(cè)度流動(dòng)性水平，都證明我國(guó)股市存在流動(dòng)性溢價(jià)，即流動(dòng)性水平越高（流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越低），當(dāng)期資產(chǎn)收益率越高（流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?。A(yù)期收益率越低。（3）用換手率和Amihud指標(biāo)測(cè)度流動(dòng)性水平構(gòu)建流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型比Fama-French五因子模型對(duì)我國(guó)股市流動(dòng)性溢價(jià)的解釋效果更好;換手率流動(dòng)性因子比Amihud流動(dòng)性因子對(duì)投資組合收益率擬合的邊際貢獻(xiàn)更大，包含換手率流動(dòng)性因子的六因子模型比包含Amihud流動(dòng)性因子的六因子模型對(duì)我國(guó)股市規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比效應(yīng)、盈利效應(yīng)等特征的擬合效果更好。（4）包含換手率流動(dòng)性因子的六因子模型在解釋我國(guó)股市規(guī)模效應(yīng)與賬面市值比效應(yīng)特征上比Fama-French五因子模型表現(xiàn)更優(yōu)秀，但解釋盈利效應(yīng)與投資效應(yīng)上不如五因子模型。

研究結(jié)論說(shuō)明，用換手率測(cè)度流動(dòng)性水平構(gòu)造流動(dòng)性因子并將其加入Fama-French五因子模型中建立流動(dòng)性擴(kuò)展的六因子模型經(jīng)得起實(shí)證檢驗(yàn)，對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)收益特征的解釋是有益的，給資產(chǎn)定價(jià)模型進(jìn)一步發(fā)展提供了可靠證據(jù)。

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