流動性信息與資產(chǎn)收益分析

1、拌流動性信息與資埃產(chǎn)收益：骯基于非參數(shù)模型版的分析目錄TOC o 2-3 h z t 標題 1,1,摘要,1,參考文獻和附錄,1 HYPERLINK l _Toc241808822 摘要 PAGEREF _Toc241808822 h 1 HYPERLINK l _Toc241808823 骯1.哎奧背景分析敖 PAGEREF _Toc241808823 h 藹1 HYPERLINK l _Toc241808824 拌2.頒敗流動性的非參數(shù)埃求解扒 PAGEREF _Toc241808824 h 瓣3 HYPERLINK l _Toc241808825 靶3.斑挨非參數(shù)建模、估按計方法與檢驗白

2、 PAGEREF _Toc241808825 h 版4 HYPERLINK l _Toc241808826 拜3.1.皚擺模型建立與估計巴 PAGEREF _Toc241808826 h 俺4 HYPERLINK l _Toc241808827 板3.1.1.敖哎流凹動哀性信息對預(yù)期收叭益沖擊的非參數(shù)藹定向加權(quán)法絆 PAGEREF _Toc241808827 h 斑5 HYPERLINK l _Toc241808828 辦3.1.2.啊敖變系數(shù)部分線性罷模型及估計靶 PAGEREF _Toc241808828 h 拜6 HYPERLINK l _Toc241808829 敗3.1.3.笆搬變系

3、數(shù)部分線性昂模型的檢驗頒 PAGEREF _Toc241808829 h 哎7 HYPERLINK l _Toc241808830 佰4.埃敖數(shù)據(jù)與模型結(jié)果敗分析安 PAGEREF _Toc241808830 h 半8 HYPERLINK l _Toc241808831 案4.1.佰霸數(shù)據(jù)說明與描述班 PAGEREF _Toc241808831 h 拌8 HYPERLINK l _Toc241808832 班4.2.半芭模型估計結(jié)果及拔分析凹 PAGEREF _Toc241808832 h 班9 HYPERLINK l _Toc241808833 艾4.2.1.邦翱定向加權(quán)部分的絆結(jié)果及分析矮

4、 PAGEREF _Toc241808833 h 頒9 HYPERLINK l _Toc241808834 拔4.2.2.拌俺變系數(shù)部分線性熬模型的估計、檢八驗和扳bootstr埃ap扮模擬埃 PAGEREF _Toc241808834 h 岸10 HYPERLINK l _Toc241808835 艾4.3.敖敗模型討論頒 PAGEREF _Toc241808835 h 阿13 HYPERLINK l _Toc241808836 安5.巴艾小結(jié)與建議靶 PAGEREF _Toc241808836 h 挨13 HYPERLINK l _Toc241808837 參考文獻 PAGEREF _To

5、c241808837 h 15 HYPERLINK l _Toc241808838 附錄 PAGEREF _Toc241808838 h I摘要八本文首先從全新班的角度給出市場擺深度指標的求解白方法，分別從定耙向加權(quán)和變系數(shù)拌部分線性模型的叭視角檢驗流動性辦信息的預(yù)測能力案，并應(yīng)用于我國唉股票市場每日收版益率的研究，得拌出四點判斷：1班、通過非參數(shù)方版法求解得到的指白標值具有顯著的扮平穩(wěn)性。2、流罷動性信息的時變阿性對股票市場存安在顯著的非線性敗沖擊，而且流動盎性信息的持續(xù)性奧變化與收益之間盎存在負向關(guān)系，跋并發(fā)現(xiàn)股票收益版分布具有多峰性愛的特點。3、得絆到和經(jīng)典資產(chǎn)定矮價模型相同的結(jié)敗論，即

6、市場綜合扳指數(shù)對個股具有扳顯著的影響。4八、模型驗證了流班動性信息通過波罷動性將信息非線跋性傳導(dǎo)給投資者柏的假設(shè)，伴隨著百流動性信息的時昂變性，投資者所俺得到的風(fēng)險補償襖也具備時變性，吧但由于市場不夠岸透明、信息不對暗稱，流動性信息唉并不能全部傳導(dǎo)百給投資者，或者矮在之前由于信息盎的外漏，原本的扒流動性信息傳導(dǎo)唉路徑也可能會被辦誤導(dǎo)。5、通過敖實際數(shù)據(jù)的驗證疤，我們所建立的爸變系數(shù)部分線性捌模型能夠較好的挨解釋流動性信息藹的傳遞，也為我叭們以后的實證研懊究提供了一個估啊計和檢驗流動性頒信息傳導(dǎo)和時變骯型風(fēng)險補償?shù)男掳⒎椒?。氨關(guān)鍵詞：笆流動性信息 擺市場深度 定艾向加權(quán) 變系數(shù)爸部分線性模型 熬

7、 波動性 背景分析芭自從證券市場誕盎生以來，預(yù)測資敗產(chǎn)回報一直是人霸們關(guān)注的焦點之霸一。敖Fama(19敗70)白提出，資產(chǎn)回報艾可預(yù)測性被分為案基于過去回報信哀息的哀“辦弱形式扮(weak f八orm)板”鞍可預(yù)測性和基于疤過去公開信息的哎“耙半強形式斑(semi-s八trong f敗orm)霸”扮可預(yù)測性。其中頒，弱形式可預(yù)測柏研究探討回報的阿序列依賴性，這搬種序列依賴性也霸可捕獲期望回報氨的可預(yù)測變化；愛半強形式可預(yù)測敗研究使用其它公瓣開可得的滯后變般量作為工具佰(instru藹ment)暗變量,詳見文獻礙2吧0半。捌不過，滯后工具吧變量的預(yù)測能力稗仍存在爭議，這八是因為研究者認扒為所度

8、量的預(yù)測壩關(guān)系可能是偽關(guān)哀系挨(spurio吧us)藹 Ferson、Sarkissian和Simin(2003)指出預(yù)測回歸中存在多種統(tǒng)計偏差。叭，為了辨別這些跋預(yù)測關(guān)系的真?zhèn)伟?，在資產(chǎn)回報預(yù)扮測方面，研究者懊通常采用條件資岸產(chǎn)定價檢驗方法愛，和自回歸條件昂異方差檢驗靶(Engle，骯1987)懊，這兩種方法的唉優(yōu)點在于，它們敗可以解釋條件變辦量所捕獲的股票艾回報可預(yù)測變化艾，即解釋條件變昂量為什么具有預(yù)板測能力，從而在拜條件變量和可預(yù)哀測股票回報之間傲建立了相依關(guān)系拌。所不同的是，俺條件資產(chǎn)定價檢氨驗是針對預(yù)期收凹益率(一階矩)岸的角度進行估計矮和預(yù)測，而叭Engle伴提出自回歸條件皚異方

9、差理論以后罷，突破了這一局邦限，將預(yù)測拓展半到波動性預(yù)測(氨即二階矩)。但暗上述兩種方法的唉建模均是參數(shù)模把型，對模型的靈芭活性有所限制，骯基于此，本文嘗傲試將二者的優(yōu)點邦結(jié)合起來采用更邦具靈活性的非參扒數(shù)模型展開分析稗，并對模型的有吧效性進行檢驗。扳考慮到信息變量稗在預(yù)測中重要性拌，本文將流動性挨信息的滯后變量傲考慮進模型中，擺對流動性信息的敗重要性將在下面埃簡要分析。拜流動性是指能夠矮以較低的交易成跋本即時完成交易俺指令、同時對市隘場價格影響較小把的交易能力，如霸果一種資產(chǎn)和現(xiàn)爸金能夠以較小的斑交易成本迅速相擺互轉(zhuǎn)換，該資產(chǎn)拔就具有流動性，案從流動性的定義襖上我們完全有理霸由認為，流動性愛

10、信息是市場調(diào)節(jié)澳機制中重要的影扳響變量，自從頒Amihud(盎2002)靶以來，研究者就叭意識到流動性可敖以解釋資產(chǎn)回報八隨時間的可預(yù)測版變化。如果今天芭的一個沖擊使流案動性下降，那么伴，投資者會預(yù)期芭隨后階段的流動矮性也較低，這將懊導(dǎo)致今天的價格壩下降，從而使其扮期望回報升高。巴因此，流動性的跋持續(xù)性隱含了回八報和流動性之間骯具有負向關(guān)系。般但到目前為止，捌研究者仍沒有結(jié)靶合使用條件資產(chǎn)傲定價模型和自回胺歸條件異方差模安型檢驗流動性的藹預(yù)測能力。條件骯資產(chǎn)定價理論和班條件異方差理論澳實際上都是使用霸條件矩來描述資伴產(chǎn)的價格行為，昂其實證研究一般暗依賴理性預(yù)期假隘設(shè)，即數(shù)學(xué)上的扮條件期望。而在

11、矮隨機折現(xiàn)因子框阿架下，條件模型爸和無條件模型的伴差異主要在于前鞍者考慮了回報條版件矩的時變艾(time-v百ariatio叭n)壩，即隨機折現(xiàn)因罷子中的參數(shù)將依鞍賴于投資者對未爸來回報的預(yù)測。巴這意味著研究者拜所采用的信息集背能否代表投資者耙預(yù)期，是研究者岸所采用模型好壞敗的決定因素之一阿。捌在眾多流動性的擺研究中,關(guān)于流翱動性與資產(chǎn)定價稗關(guān)系的研究是一啊個重要的分支。疤在這一領(lǐng)域最重板要的問題就是流頒動性是否是決定辦資產(chǎn)價格的一個捌因子,即流動性按是否對資產(chǎn)回報柏有重要的影響。跋國內(nèi)外學(xué)者對其胺已有大量的研究佰，其中，板Amihud 絆and Men矮delson(拔1986)鞍用買賣報價

12、差矮(bid-as把k sprea頒d)翱度量流動性研究扒了吧1961矮年至凹1980霸年間佰NYSE傲(紐約證券交易柏所)中流動性與罷股票回報和價格般的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)流扮動性與股票回報埃呈現(xiàn)出顯著的負伴相關(guān)，結(jié)果與流拔動性溢價理論一柏致翱。Datar耙、絆Naik伴和笆Radclif昂fe(1998般)白以換手率作為流藹動性指標，以埃NYSE罷非金融類的上市癌公司作為樣本，皚利用敖1962懊年哀7敖月至敗1991骯年凹12百月的數(shù)據(jù)，檢驗半Amihud扒和扳Mendels板on(1986背)拔模型，結(jié)果表明疤流動性對股票收岸的解釋力起著顯傲著的作用。稗Loderer八 and Ro哀th (20

13、0安5)瓣用瑞典股票市場耙的數(shù)據(jù)研究二者氨的關(guān)系時也支持邦Datar e靶t al.白的觀點，他所用般的度量流動性的安指標是買賣報價唉差。跋國內(nèi)關(guān)于流動性佰的研究有王春峰隘等搬(2002)邦使用版Amihud(懊2002)凹的非流動性指標愛ILLIQ懊分別在橫截面和佰時間序列上檢驗奧上海股市流動性啊與收益的關(guān)系，霸結(jié)果表明在橫截班面上和時間序列案上，當(dāng)排除政策凹影響后，傲ILLIQ案與股票收益顯著哎正相關(guān)，否則兩頒者沒有任何顯著跋關(guān)系，李一紅和澳吳世農(nóng)瓣(2003)奧的實證研究也得扮出了類似的結(jié)論矮，蘇冬蔚、麥元藹勛背(2004)百 以換手率衡量吧流動性，運用橫拔截面回歸方法證扒實了我國股市存

14、斑在顯著的流動性稗溢價，并且產(chǎn)生半流動性溢價的原芭因主要是交易成辦本。最近的研究暗中，復(fù)旦大學(xué)的靶張曉蓉等案(2007)挨使用超高頻數(shù)據(jù)靶 ,并利用流動拔性深度指標,研搬究流動性的動態(tài)懊特征、影響因素般以及檢驗市場微案觀結(jié)構(gòu)理,結(jié)果爸表明在信息不對半稱條件下耐心交敖易可以降低交易愛成本從理論上說背，股市存在流動爸性溢價現(xiàn)象阿（Liquid熬ity Pre爸mium）霸。 稗 俺 矮而在上述的眾多矮流動性與資產(chǎn)定礙價的研究中，流把動性都是被看做般是一種系統(tǒng)風(fēng)險骯，進而從截面的俺角度研究流動性鞍溢價現(xiàn)象，而將啊流動性做為信息藹因素并從時間序扮列的角度檢驗其阿預(yù)測能力的研究辦，國內(nèi)外學(xué)者尚愛鮮有研究

15、，國內(nèi)疤只有閆東鵬半(2006)霸采用條件資產(chǎn)定罷價模型做了相關(guān)傲的研究，這也是隘本文的研究重點安。百本文的創(chuàng)新之處佰在于：1、對靶Back(19伴98)暗的流動性市場深白度給出非參數(shù)求霸解。2、分別從八定向加權(quán)和變系唉數(shù)部分線性模型般的視角唉檢驗流動性的預(yù)稗測能力。巴其余部分的結(jié)構(gòu)鞍如下:第二部分艾給出流動性市場礙深度求解方法；骯第三部分詳細闡頒述本文的經(jīng)驗分襖析方法，包括構(gòu)哎建符合我國股市扒實際情況的理論按假設(shè)和實證模型敖；第四部分給出柏模型的估計和檢敗驗及版bootstr板ap耙模擬；最后對全啊文進行總結(jié)。鞍流動性的非參數(shù)矮求解百從流動性的定義襖看出可見，流動斑性實際包含了四白個內(nèi)容:交

16、易成扒本、交易速度、叭交易數(shù)量、價格翱彈性，由此可引敗出流動性的四維背:交易速度、市罷場寬度、市場深擺度、彈性。交易壩速度指證券交易扮的即時性，即投班資者的交易愿望拌得到立即執(zhí)行的皚程度；市場寬度懊通常用買賣價差敖來衡量，反映了巴交易者因成交價啊格偏離真實價格襖而遭受的損失；艾市場深度衡量了傲在特定價格或價挨格范圍內(nèi)可以交拌易的數(shù)量；彈性頒衡量了大額交易胺導(dǎo)致價格偏離后癌，價格恢復(fù)到均跋衡價格的速度。拔交易速度越快、藹買賣價差越小、澳市場深度越大、芭以及彈性越大，靶則市場流動性越阿好。案張曉蓉奧(2007)啊指出，流動性的暗四維之間可能存氨在矛盾。如在做熬市商市場中，常稗用買賣價差來度擺量流動

17、性，但這扳一指標僅能反映拔低交易量市場中澳的寬度，而大額擺的交易指令則常搬常不能有效執(zhí)行百。對于市場的重安要參與者案機構(gòu)投資者，因挨其調(diào)整投資組合矮的需要，常需進般行大額交易，可跋能導(dǎo)致對價格產(chǎn)艾生沖擊，從而被拌迫承擔(dān)大的交易柏成本背。Back(1阿998)拔指出，市場的深翱度是時變的，且唉是一個可以預(yù)測靶的變量，那么流愛動性深度不管對案預(yù)測機構(gòu)投資者敗還是普通投資者隘的預(yù)期就顯得非八常重要。癌 胺Back爸在凱爾柏(Kyle,1唉985)叭的基礎(chǔ)上給出指擺令驅(qū)動交易機制骯下的流動性市場瓣深度指標，在布矮朗運動等假設(shè)成靶立的前提下，翱Back捌推導(dǎo)出：癌 佰 巴 霸 伴（1）俺 般 襖則市場深

18、度扒可以表示為：板而關(guān)于盎的求解，擺Back案給出了市場深度芭的隱式偏微分方百程：爸 把 胺 邦 拜 敖 阿 胺 (2)隘關(guān)于(2)式的背推導(dǎo)詳見文獻矮6耙,通過(2)疤式對傲求解的算法關(guān)系百到計算量和實際巴應(yīng)用的可行性。安一般較常見的方啊法是用偏微分方柏程直接去尋找價半格關(guān)于交易量的柏可導(dǎo)函數(shù)。但是扒在價格與交易量懊構(gòu)成的復(fù)雜動力澳系統(tǒng)里，試圖得跋到一個確定的價襖格關(guān)于交易量的骯函數(shù)形式，需要瓣附加許多嚴格的敗條件，通常資產(chǎn)扮價值服從布朗運瓣動，誤差項服從扮正態(tài)假設(shè)是不能吧缺少的。然而這霸些假設(shè)在實際情擺況中是很難滿足板的，即使這些條扒件得以滿足，(邦2)式也只能通胺過數(shù)值計算給出拜求解，這

19、種方法阿給計算帶來很大敗的不便Back(1998)推導(dǎo)出市場深度與價格和成交量之間的關(guān)系的微分方程表示，但在常規(guī)方法下很難給出數(shù)值解，本文給出非參數(shù)方法下的求解方法。氨。這樣也就使得叭Back邦的藹指標不能直接應(yīng)啊用到實際證券市俺場的流動性度量鞍中。版受目前在概率統(tǒng)皚計理論上尚處于骯研究前沿的非參艾數(shù)理論的啟發(fā)，瓣本文采用非參數(shù)敗估計給出價格關(guān)胺于時間和交易量唉的平滑函數(shù)，而唉平滑函數(shù)具有連哎續(xù)可導(dǎo)性的良好擺性質(zhì)，而唉為八價笆格對于成交量的靶一階偏導(dǎo)數(shù)，問瓣題迎刃而解。關(guān)岸于求解，我們采伴用局部多項式方擺法凹(Fan an哀d Gijbe按ls,百 案1996)奧對(1)式進行熬估計，那么基于

20、凹交易量懊和時間笆的股價懊的關(guān)系可以表示絆為：絆 稗 扒 斑 百 瓣 拜（3）隘則函數(shù)啊在唉點的鄰域泰勒展俺開得：白則最小化(3)背式的殘差有：辦 扒 澳 壩 叭 霸 把(4)把其中，邦為核函數(shù)，采用岸Epanech澳nikov靶核文中非參數(shù)部分核函數(shù)的選擇均采用Epanechnikov核。礙：芭,熬為平滑窗寬，令伴，澳，瓣，跋求解(4)式可癌容易得到： 暗其中，耙，澳表示一個熬階矩陣，其第唉i疤行為哎,捌，案，壩則礙數(shù)值大小刻畫了斑瞬時交易量引發(fā)矮瞬時價格的變化阿程度，該數(shù)值的奧絕對值越小，意骯味著市場流動性熬越好。柏非參數(shù)建模、估胺計方法與檢驗?zāi)Ｐ徒⑴c估計氨本部分試圖從兩擺個角度分析流動

21、耙性信息與股票收壩益率之間的關(guān)系班：第一、從收益昂分布的視角，即藹通過非參數(shù)定向板加權(quán)方法分析流暗動性信息對預(yù)期啊收益的沖擊作用愛；第二、建立變稗系數(shù)部分線性模艾型具體分析二者扳的非線性關(guān)系。霸流吧動扒性俺信息案對預(yù)期收益沖擊昂的非參數(shù)定向加熬權(quán)法礙設(shè)凹為金融資產(chǎn)收益八率的觀測值，則啊金融資產(chǎn)收益分背布核估計的基準頒模型拌(B板enchmar藹k搬 model)昂用盎表示：罷 暗 敗 傲 艾 靶 捌 礙 拔 （5）叭其中， 挨為窗寬，稗是核函數(shù)。（5拜）式中收益分布襖的估計是基于收艾益的歷史觀測值哎，在考慮流動性白信息因素后，也盎就是考慮基于流昂動性因素的條件頒收益分布，模型霸(5)可以改進扳

22、為扳：哎 絆則搬 可以表示為：芭 案 岸 骯 藹 阿 敖 矮（6） 叭背由（5）和（6按）可以計算出在佰流動性信息加權(quán)扳前后的期望收益礙差（記為擺），以表示流動拌性信息對預(yù)期收哎益總體的沖擊效礙果：疤 岸 礙 扒 （7）俺其中，襖為基準核密度條岸件下的期望收益皚，耙為流動性加權(quán)后霸的期望收益，D霸和E均為收益率笆的取值空間，如熬果拔則表明，總體上艾，流動性對預(yù)期頒收益會產(chǎn)生負向半的沖擊礙。 巴 巴變系數(shù)部分線性笆模型疤及估計昂結(jié)合條件資產(chǎn)定斑價模型和自回歸胺條件異方差模型礙的結(jié)論，我們考翱慮如下條件預(yù)期敖方程：跋 稗 班 昂 啊 哎 笆 埃 巴 (邦8)昂其中，霸為第芭i般個資產(chǎn)的預(yù)期收疤益，

23、拔是投資者用來預(yù)板測把的條件信息集，熬研究者不能觀察胺到投資者的完備襖信息集扮，但由條件資產(chǎn)班定價模型和自回瓣歸條件異方差模絆型所得到的結(jié)論懊，我們?nèi)菀字腊?，證券的收益不盎僅受到該證券過疤去價格的影響還唉要受到其他相關(guān)皚證券過去價格的按影響（歸結(jié)為受襖過去的市場證券壩組合收益率的影皚響），以及價格百波動性和流動性矮信息沖擊的影響芭，即可以壓縮信愛息集板為：斑為此我們設(shè)：吧 胺 壩 懊 唉 熬 熬 靶 白 骯 扳(9)耙其中，般為盎t頒期的市場組合收疤益，辦為熬t扳期的流動性信息襖，用第二節(jié)給出版的市場深度指標靶代替，為方便實礙證檢驗我們用收叭益的二階矩代替拌波動性哎（霸）擺，考慮到模型的頒靈

24、活性和穩(wěn)健性敗，對(9)式的岸計量模型我們采伴用非參數(shù)模型進敗行擬合，另外由隘于(9)式涉及按的變量較多，為愛避免非參數(shù)模型巴的跋“巴維數(shù)禍根叭”吧以及基于市場深鞍度的時變性，另版外，啊流動性信息對資襖產(chǎn)價格的影響可埃能不是直接的，耙而是通過波動間吧接影響到產(chǎn)出資白產(chǎn)價格的或其本阿身對資產(chǎn)價格是伴一種非線性沖擊俺，八故我們可以建立版如下模型： 板 皚 叭 奧 搬 瓣（10）胺而關(guān)于模型和變頒量選擇的有效性拌我們將在后面給藹出檢驗，對巴(10)板式的估計采用剖絆面最小二乘法礙(P礙rofile絆 L把east-矮S盎quares挨)捌技術(shù)，首先對版(10)捌式做移項調(diào)整得搬：盎 拌 骯 啊 耙

25、隘 罷 癌 昂 （11）其中， 盎將澳在背鄰域泰勒展開得藹：白 耙 奧 俺 稗 耙 敖 (12)氨對暗和八極小化下面加權(quán)疤核式：絆 阿 叭 岸 捌 扮 襖 班 傲 (13)其中， 板 般 壩 鞍 邦 隘 艾 (14)矮由最小二乘理論礙，我們得到盎 哀 盎 班 扳 吧 耙 阿 (15背)擺記礙且胺則模型（10）白可以重寫為：扒 絆 把 唉 懊 奧 把 扳 拜 芭 頒 稗 (16)隘使用（16）可隘得M的估計為，扮 跋 按 八 奧 笆 敗 跋 跋 拔 壩 (17)翱將巴代入（16）式靶且利用最小二乘邦方法得到佰 矮 襖 奧 班 佰 搬 瓣 (18)白其中，佰，暗，阿，版 表示一個頒階矩陣，且其第板

26、i板行為把，S表示一個按階矩陣其第i行骯為壩，笆是癌的向量，佰是叭階單位矩陣，可白用交叉核實耙(Cross-壩validat埃ion)霸法選取窗寬襖h 文中窗寬的選擇均采用交叉核實(Cross-validation)法。瓣。矮變系數(shù)部分線性哎模型頒的阿檢驗鞍為檢驗?zāi)Ｐ秃妥儼媪窟x擇是否有效版，本節(jié)給出檢驗邦推斷方法。實際盎檢驗實際上可以板轉(zhuǎn)化為檢驗關(guān)于半模型般(把10擺)斑的兩個假設(shè)：叭S1巴、可變系數(shù)部分百是否依賴于流動般性信息變量的變吧化稗；S2拜、線性部分系數(shù)爸是否顯著。為此俺我們分別建立兩班組假設(shè)：礙 啊 板 笆 礙 癌 愛 安 百（19）愛 般 版 凹 奧 靶 斑 壩 版 按 （20）

27、耙如果（19）式霸成立，我們有理吧由認為，流動性啊信息作為資產(chǎn)收皚益的預(yù)測的信息半集的理由是非充愛分的，此時，波邦動性對收益預(yù)期挨只存在線性影響笆，否則，我們將啊有理由認為流動瓣性信息通過波動拜性對資產(chǎn)收益預(yù)壩期產(chǎn)生非線性的跋沖擊作用。同理頒，（20）式的埃成立與否關(guān)系到八資產(chǎn)自身價格與埃市場價格對預(yù)測罷是否產(chǎn)生影響。稗（19）、（2辦0）式的檢驗是岸半?yún)?shù)對半?yún)?shù)拌檢驗問題，對于唉此類檢驗，常用叭的似然比傲(likeli吧hood ra搬t(yī)io)叭檢驗并不適用，辦主要因為模型(稗11)中的未知矮函數(shù)昂的非參數(shù)最大似白然估計不存在，隘合理的檢驗方法安是把俺的估計放寬至任般何合理的非參數(shù)傲估計，

28、從而再構(gòu)叭造檢驗統(tǒng)計量。頒此類檢驗統(tǒng)計量芭的構(gòu)造由拌Fan(200氨1)壩等啊提出的廣義似然瓣比檢驗拜(GLR)吧求得，記笆為零假設(shè)條件骯下對應(yīng)模型的殘隘差平方和，愛為其備擇假設(shè)條愛件下模型的殘差安平方和。同樣，柏記矮為零假設(shè)條件澳下對應(yīng)模型的殘吧差平方和，吧為其備擇假設(shè)條按件下模型的殘差搬平方和，則由廣哀義似然的定義，拌分別得到按和傲下所對應(yīng)的統(tǒng)計柏量絆和邦如下：癌 藹 鞍 扳 伴 (21)絆 把 背 挨 拜 柏 挨 安 (22)癌Fan埃等認為此類笆GLR礙檢驗適用于許多扮模型及大量的非癌參數(shù)對非參數(shù)和敖參數(shù)對非參數(shù)的佰檢驗問題，而且氨在原假設(shè)條件下氨GLR笆檢驗統(tǒng)計量漸近絆服從具有尺度常

29、傲數(shù)皚(scale 般constan傲t)版與自由度獨立于伴討厭參數(shù)奧(nuisan敗ce para背meters)頒的扳-分布，這一現(xiàn)骯象被稱為拜Wilks頒現(xiàn)象，并且方便版了辦GLR擺檢驗統(tǒng)計量的應(yīng)敖用。因此統(tǒng)計量把中的臨界值霸(critic絆al valu癌e)藹可以由漸近分布壩或模擬方法得到跋，跋文獻1唉1吧給出了用模擬壩法得到的結(jié)果更案精確的驗證，鑒巴于此，本文檢驗叭統(tǒng)計量的吧p暗值將通過非參數(shù)白條件自助法模擬埃(condit敖ional b傲ootstra挨p)頒得到笆。吧關(guān)于漸進分布的伴證明見文獻1安1罷、1癌2敗。俺數(shù)據(jù)與版模型疤結(jié)果班分析數(shù)據(jù)說明與描述氨通過隘CCER敗數(shù)據(jù)庫

30、從滬市非班ST斑股中隨機選取2靶0支股票，時間辦跨度為拜2000年12靶月19日背至礙2008年12襖月31日矮，共1850個啊觀測值，為方便白記錄，后面的分埃析均采用股票代班碼，數(shù)據(jù)處理時愛，每支股票的日百收益率為：艾，市場收益率的哀計算采用上證綜版指，定向加權(quán)部骯分的分析采用數(shù)百據(jù)金融板塊、交罷通設(shè)施板塊、非氨金屬板塊的月度叭數(shù)據(jù)進行實證研般究，數(shù)據(jù)處理時艾，以每月19日襖為月底計算股票爸月度收益率：白。爸根據(jù)公式矮(4)辦求解出來的流動板性市場深度指標傲的數(shù)值大小刻畫扮瞬時交易量引發(fā)扮瞬時價格的變化熬程度，該數(shù)值的班絕對值越小，意白味著市場流動性笆越好；其符號反扳映了價格變化的敗方向，正

31、號表明八瞬時交易量引發(fā)癌價格向上變動，哀負號表明瞬時交安易量引發(fā)價格向凹下變動。由于非澳參數(shù)加權(quán)中的權(quán)佰重不可能為負，埃對于定向加權(quán)部扒分采用的非參數(shù)懊市場深度叭，其數(shù)值的正負八僅表示交易量微骯小變化所引起股捌票價格的上下波拔動，并不影響流半動性信息強度的懊測量，故對市場佰深度的估計值取鞍其絕對值后在進白行非參數(shù)加權(quán)估疤計。笆表1 芭市場深度的計算八結(jié)果按股票代碼霸均值傲標準差俺ADF壩檢驗按股票代碼懊均值邦標準差敗ADF搬檢驗敖600652澳0.00640佰9瓣0.01489艾5哎平穩(wěn)懊*瓣 芭600690絆-0.0121耙8挨0.12314伴平穩(wěn)般*岸600643敗-0.0078氨4昂0.

32、01923爸3般平穩(wěn)哀*澳600600隘-0.0029霸2擺0.08826斑7扮平穩(wěn)擺*芭600801愛-0.0064熬5捌0.14548按7奧平穩(wěn)罷*鞍 安600621按-0.0380吧7絆0.20157骯2懊平穩(wěn)傲*岸600856鞍-0.0017艾6叭0.11820班3埃平穩(wěn)熬*扒600689罷0.09762拜8拌1.37905佰1哀平穩(wěn)伴*暗600854鞍-0.2101凹1疤2.55673氨2哀平穩(wěn)跋*澳600678拔0.01282擺6按0.01085霸6邦平穩(wěn)頒*俺600611啊0.00158奧8奧0.13852癌6翱平穩(wěn)啊*挨600667瓣0.00813靶9安0.01448奧平穩(wěn)笆*

33、扮600655拔-0.0266傲1擺0.0603敗平穩(wěn)胺*凹600671絆0.0017哎0.09606愛2搬平穩(wěn)奧*皚 凹600668奧-0.0029扳1艾0.04522耙1吧平穩(wěn)按*哎600645凹0.00034暗5壩0.21327霸2拌平穩(wěn)捌*白600617佰0.00158氨8邦0.13852岸6愛平穩(wěn)埃*鞍600638艾0.00196埃1熬0.14357般4叭平穩(wěn)叭*啊600618熬0.02909唉6爸0.04757伴2霸平穩(wěn)把*巴600675邦-0.0083耙6絆0.20395稗5熬平穩(wěn)啊*罷注：ADF檢驗板欄中，搬*表示在1八%水平下顯著，藹*表示在5%哀水平下顯著，*熬表示在10%

34、水懊平下顯著。骯從表按1藹中可以看出，隨鞍機選瓣的20辦支股票市場深度懊的均值在笆-0.2-0.佰09翱之間，其標準差頒除兩支大于1外把，其余股票的標擺準差均較小，另啊外，從單位根檢哎驗結(jié)果我們?nèi)菀装房闯?，除三支股胺票在絆5%和10%置佰信水平顯爸著平穩(wěn)外，其余壩股票的市場深白度值均在1%的矮置信水平下顯板著，不管從標準絆差數(shù)值和平穩(wěn)性瓣的結(jié)果來看，我啊們可以得出所選背股票的市場深度背在研究區(qū)間內(nèi)沒頒有顯著波動，進伴一步說明，通過瓣出非參數(shù)方法求岸解得到的指標值叭具有顯著的平穩(wěn)班性。一方面，在骯指令系統(tǒng)下，流八動性信息和股票罷收益一樣具有隨扮機性，但除個別拔異常值外，并不白會出現(xiàn)特別大的巴波動

35、，在脫離市耙場深度均值軌道挨后在市場的調(diào)整罷下均可以再次達頒到正常波動，另班一方面，給變系罷數(shù)部分線性模型唉也提供了較好的爸估計前提。跋Fan(200澳5)艾也證明了變系數(shù)氨部分線性模型的佰可變變量在平穩(wěn)藹時的模型收斂性疤質(zhì)最好。瓣模型估計結(jié)果及按分析八定向加權(quán)部分的安結(jié)果及分析扳圖1-5分別給礙出了模型（5）哎和（6）的估計岸結(jié)果，從圖2可懊以看出，在考慮阿流動性沖擊后，把三個板塊的收益背分布均發(fā)生變化佰，也就是說，流芭動性信息確實對翱收益產(chǎn)生了沖擊瓣作用，而把三個懊板塊的流動性沖翱擊前后的收益分芭別考慮，即分別拌從圖3-圖5可版以看出，流動性版信息沖擊（加權(quán)板）后的收益分布辦均有左移現(xiàn)象，

36、啊也就是說從總體伴上流動性對收益矮產(chǎn)生了負向沖擊板，其中，我們發(fā)胺現(xiàn)很有趣的現(xiàn)象哎，三個板塊的收啊益在區(qū)間-0伴.025，0拌所受流動性的負澳向沖擊最大，結(jié)岸合表2我們還可霸以得出結(jié)論，在般考慮滯后的流動扒性信息的沖擊后案，三個板塊的預(yù)岸期收益均有減少八，即三個板塊基八于基準核密度函埃數(shù)計算出來的期挨望收益分別為：藹0.53035板56把、笆0.14746安19耙、啊0.70108艾26岸，在考慮流動性扒信息沖擊后，三叭者的期望收益均啊減少，分別降為版：搬0.20356啊37矮、奧-0.7705靶757搬、捌-0.4279唉962佰，也就是說隨著頒流動性的增加，凹三個板塊的期望邦收益分別下降了

37、靶32.7%、9疤1.8%、11懊2.9%，笆其中，非金屬板佰塊的沖擊作用最翱大，交通設(shè)施板翱塊其次，金融板扮塊所受的沖擊最佰小，說明在三個拜板塊中金融板塊啊在流動性信息沖挨擊影響下表現(xiàn)最疤為穩(wěn)健，從芭和癌L笆agged(L唉IQ)行的數(shù)值霸可以容易看出，拜的流動性信息對班收益的預(yù)期均有按負向拉動作用，按即存在流動性溢翱價現(xiàn)象，與理論伴相符。其他兩個扳板塊在啊和瓣的流動性產(chǎn)生的瓣溢價現(xiàn)象都顯著伴，另外我們還發(fā)斑現(xiàn)，在流動性沖版擊后，交通設(shè)施板板塊和非金屬板霸塊的收益分布均哀出現(xiàn)了雙峰現(xiàn)象白，驗證了收益分擺布的多峰性。矮變系數(shù)部分線性凹模型的拔估計、哎檢驗擺和安bootstr邦ap笆模擬白首先襖

38、bootstr凹ap盎模擬通過以下步半驟來實現(xiàn)：伴S挨tep1伴.令搬，則由壩模擬產(chǎn)生殘差霸，然后通過下式艾構(gòu)造愛bootstr愛ap板樣本：絆S扒tep2.哀使用邦step1搬所產(chǎn)生的阿bootstr把ap邦樣本骯構(gòu)建伴PLR、GLR柏檢驗統(tǒng)計量搬和岸。澳S藹tep3哎.重復(fù)哎step1埃和跋step2扒分別按B癌(本文取昂1000扳)次，然后得到礙和霸統(tǒng)計量。伴S凹tep4傲.用下面公式計把算案p頒值：艾其中，挨表示罷bootstr凹ap伴統(tǒng)計量和原樣本辦得到的統(tǒng)計量值唉，捌表為示性函數(shù)。礙通過上述的模擬耙得出的結(jié)果及模襖型(10)的襖參數(shù)部分和分參昂數(shù)部分的估計，矮對顯著性檢驗分板別通過

39、斑PLR霸統(tǒng)計量和敗GLR俺統(tǒng)計量進行推斷昂，巴表3給出了模型罷(10)的柏估計結(jié)果和檢驗昂統(tǒng)計量值，考慮扳到預(yù)測變量及信背息集的現(xiàn)期不可笆觀測性，模型中鞍除市場收益率外翱，其余把解釋變量均采用奧滯后一期觀測值八，流動性信息變昂量的選擇也一樣盎。斑首先，如案表3所昂示，市場收益的按系數(shù)佰范圍為0.79懊-1.51，且壩均具有統(tǒng)計顯著叭性，從數(shù)值和符暗號來看，二者均礙具備經(jīng)典資產(chǎn)定皚價模型貝塔系數(shù)唉的性質(zhì)，說明，霸本文建立的變捌系數(shù)部分線性預(yù)俺測模型具備且要柏強于經(jīng)典資產(chǎn)定拌價模型的解釋能阿力。稗其次，也是本文拜模型分析的重點哎，對于所邦選取的20支股礙票，癌流動性信息的非伴線性沖擊部分，背即骯

40、估計值的均靶值中有18支小阿于零，即平均水搬平上，流動性的耙持續(xù)性變化與收挨益之間存在負向氨關(guān)系，驗證了我癌們第一節(jié)分析的佰結(jié)哎果，即如果過去傲的一個沖擊使流巴動性下降，那么壩，投資者會預(yù)期罷隨后階段的流動凹性也較低，這將拜導(dǎo)致今天的價格扳下降，從而使其案期望回報升高，熬即流動性的持續(xù)澳性隱含了回報和斑流動性之間具有矮負向關(guān)系，從診瓣斷檢驗的角度來啊看17支股票阿的非參數(shù)部分在愛5%和1%的置版信度水平上顯著柏，即顯著拒絕原愛假設(shè)百，佰說明流動性和預(yù)拌期回報之間的負按向關(guān)系式顯著的壩，符合經(jīng)濟學(xué)假皚設(shè)。阿從流動性信息影佰響波動性的角度凹，模案型(10)也展壩現(xiàn)了很霸好的解釋能力，頒從資產(chǎn)收益二

41、階巴矩的系數(shù)和檢驗敗可以得出隘，有18支股票頒的二階矩系數(shù)大擺于零，從模型診癌斷結(jié)果可以看出靶所選股票中85奧%的股票具有統(tǒng)辦計顯著性，如果案除去柏隨機因素，我們扳有理由認為股票霸收益的二階矩即霸風(fēng)險對股票價格骯具有解釋能力，班且除去隨機因素辦它們的系數(shù)大于愛零，收益率二階吧矩的增加導(dǎo)致預(yù)扮期收益率的增加版。從風(fēng)險的角度礙，可以認為，高胺風(fēng)險對應(yīng)著高的搬收益，即風(fēng)險補跋償。而且伴隨著辦流動性信息的時俺變性，這種補償氨也是時變性的風(fēng)按險補償。同時，八我們還發(fā)現(xiàn)相對頒于線性部分，非般參數(shù)部分的檢驗霸統(tǒng)計量雖大多可搬以通過顯著性檢癌驗，但均較小，芭這些結(jié)果表明模唉型中加入非線性笆部分雖然較線性啊模型

42、具有良好的礙解釋能力，但統(tǒng)版計意義上這種顯盎著性并不是非常半明顯的，從經(jīng)濟岸意義也可以得到背解釋：對于一個阿透明性較好，運扒作比較規(guī)范，價把格完全由市場機安制進行調(diào)節(jié)的股背市而言，其價格版對信息的反應(yīng)程礙度應(yīng)是非常靈敏捌的，也即股票價骯格的波動性在相爸當(dāng)程度上取決于爸信息到達市場的氨速度。如果信息按到達市場的速度翱快，價格的波動擺會立即體現(xiàn)出來暗；反之，則價格捌的波動會逐漸得敗以釋放，從而不扮會與信息的到來拔表現(xiàn)出密切相關(guān)柏性。模型的估計般結(jié)果也正說明了矮，我國股票市場暗發(fā)展至今，各方八面還不夠規(guī)范，斑在獲知信息上集扳中地體現(xiàn)為盎信息的提前泄露背。當(dāng)一條可能引鞍起股價波動的信疤息尚未完全到達扳

43、市場時，已有相叭當(dāng)一部分人從各唉種途徑獲知該信絆息并做出了反應(yīng)爸，由此造成了信扒息的泄露。這樣白，當(dāng)信息正式到啊達市場時，市場奧已將其基本消化懊，價格的波動性八隨時間已緩慢釋叭放完畢，從而不辦會發(fā)生預(yù)想程度熬的波動，這使得背價格與流動性信頒息的到來不能表敖現(xiàn)出非常顯著的盎相關(guān)性。這也是艾市場不夠透明、哀信息不對稱的表扮現(xiàn)。隘表2奧八非參數(shù)定向加權(quán)翱處理的數(shù)值結(jié)果耙金融哎交通設(shè)施瓣非金屬班0.53035皚56霸0.14746般19奧0.70108敗26癌0.20356斑37霸-0.7705襖757斑-0.4279礙962斑-0.3267胺919敗-0.9180稗375挨-1.1290阿79佰L邦

44、agged(L隘IQ)辦2板2按2矮圖1扳愛芭三個板塊收益率礙的基準核密度估暗計拔 扳 壩圖2背澳三個板塊在流動斑性加權(quán)后的核密背度估計埃圖3跋 笆金融板塊的耙收益率在流動性佰加權(quán)前后的分 安 藹圖4把扳交通設(shè)施板塊的拔收益率在流動性巴加權(quán)前后的分布胺 哎圖靶5 板有色金屬板塊的版收益率在流動性俺加權(quán)前后的分布愛表3案笆模型(10)的襖估計及藹診斷暗檢驗藹股票代碼拜PLR跋統(tǒng)計量扒GLR統(tǒng)計量阿600652班-0.0001埃4巴2.0436邦0.9045氨-0.011霸58.354(巴0.000)佰 *壩-7.176(按0.003)般 *跋600643胺8.522E-班05辦1.1098叭1.

45、0239稗-0.074背82.858(隘0.000)凹 *邦-1.257(安0.471)昂600801哀-0.0005澳1艾0.18384鞍1半1.284跋0.1336霸97.488(愛0.000)八 *敖-6.069(皚0.003)案 *頒600856搬-0.0019跋5唉2.9069挨1.0247安0.0676斑84.46(0愛.000)皚 *半-10.342襖(0.001)疤 *罷600854敗-0.0031伴2凹0.0592俺1.0617跋0.11475挨27.26(0班.000)叭 *扮-4.461(藹0.04)捌 *啊600611耙-0.0005跋9唉0.39972骯0.998哀0

46、.01442柏100.06(胺0.000)背 *拌-5.57(0癌.035)伴 *絆600655岸0.00133矮-3.2229拜1.502藹0.00975扮70.04(0笆.000)搬 *捌-14.46(暗0.0001)白 *埃600668般-0.0007隘0.2572半1.11049唉0.01128昂104.47(案0.000)斑 *伴-3.667(捌0.457)熬 唉600617澳-0.991埃0.00102靶8頒1.3846百0.0407俺50.176(癌0.000)巴 *般-6.79(0班.027)佰 *熬600618澳-0.0047辦9擺0.33819爸1.3407安0.1704鞍

47、44.759(安0.000)辦 *跋-8.597(癌0.002)佰 *安600690矮-0.0007矮9叭-0.0840伴2襖0.804靶-0.03挨33.0816奧(0.000)擺 *愛-10.098白(0.001)氨 *皚600600班-0.0029絆8盎0.3512跋0.9158阿0.01442背46.146(安0.000)佰 *耙-5.9833邦(0.032)班 *唉600621皚-0.0023耙1奧0.14995按0.9293百0.0468啊21.175(盎0.000)昂 *擺0.996(0班.536)跋600689靶-0.0060壩8般0.4234艾1.5119哀0.1698敗66

48、.191(盎0.000)傲 *跋-11.735巴(0.001)拜 *暗600678艾-0.0102版1.7349把1.1304擺-0.009安59.226(熬0.000)熬 *懊-10.762案9(0.001礙)昂 *稗600667骯-0.0010叭6隘2.1379昂1.1836扮0.0869胺75.954(礙0.000)凹 *柏-8.592(安0.002)按 *邦600671靶-0.0001隘2艾-1.4912跋1.236捌-0.077吧104.805板(0.000)安 *岸-5.876(般0.034)挨 *敖600645靶-0.0009癌3絆1.1396壩0.49513拔-0.5336盎7

49、3.081(奧0.000)襖 *壩-6.56 (唉0.003)愛 *拜600638俺-2.0231啊0.00957板1.152奧-0.0771阿71.0126案(0.000)襖 *耙-6.157(隘0.003)伴 *八600675安-0.0093稗4壩0.0846頒0.9791瓣-0.095佰78.475(瓣0.000)懊 *搬-7.127(埃0.003)罷 *氨注：邦和辦均為可變系數(shù)拜、拜估計值的均值，奧診斷檢驗中鞍，捌PLR巴列和白GLR骯列岸括號里的數(shù)值為傲中伴檢驗拜統(tǒng)計量的佰P叭值扳；爸*癌、靶*伴、岸*扮分別表示參數(shù)芭在10%、5%靶和1%水平下顯絆著。模型討論按本文通過對經(jīng)濟氨現(xiàn)象

50、和股票市場背流動性的傳導(dǎo)方唉式與路徑的分析艾建立了靈活的半扳參數(shù)模型，從全翱新的視角考慮了敖流動性信息（即唉文中采用的市場擺深度指標）的時八變性，進一步建頒立定向加權(quán)非參安數(shù)模型和變系數(shù)邦部分線性模型，把在模型設(shè)定上，襖本文采用的變系哎數(shù)部分線性模型凹比經(jīng)典的資產(chǎn)定扒價模型具有更強版的解釋能力，同襖時考慮了自回歸耙條件異方差所討拌論的時變波動性擺，非定向加權(quán)分百析，從收益分布案的角度的分析更半加放寬了模型設(shè)柏定的靈活性。本扳文在建立半?yún)?shù)疤模型時也考慮了絆波動性因素，通扳過對模型的相關(guān)辦參數(shù)的顯著性檢百驗，我們得出，班除個別股票外，背其他股票均能通版過變參數(shù)非線性矮的檢驗，進一步般驗證了流動性

51、信矮息通過非線性路翱徑傳導(dǎo)給投資者襖進一步影響波動凹性和資產(chǎn)收益的捌假設(shè)，但由于篇瓣幅和估計的復(fù)雜柏性，本文沒有考芭慮信息集滯后多昂期的情況，另外霸，本文采用的模阿型屬于非參數(shù)回板歸模型，其結(jié)果傲不適于做外延預(yù)暗測和分析，因此把，在進行預(yù)測時奧需要和哪些模型哎搭配使用，都需鞍要今后做進一步板的研究。小結(jié)與建議叭流動性反映資產(chǎn)搬的交易能力和變翱現(xiàn)速度，是證券捌市場的生命力所哀在，也是衡量一扒國股市發(fā)展水平霸的重要指標。從叭理論上說，流動啊性與資產(chǎn)定價是擺密切相關(guān)的：資巴產(chǎn)流動性小，買鞍賣信息傳播慢，背供求難以達到平愛衡，交易成本大翱，投資者的期望辦收益也就高。從隘實證上看，使用昂不同的計量方法澳

52、或樣本數(shù)據(jù)驗證奧流動性溢價理論霸所得到的結(jié)果不百同。癌本文應(yīng)用非參數(shù)昂定向加權(quán)和變系芭數(shù)部分線性模型捌的方法于我國股俺票市場每日收益案率的研究，得到癌如下一些結(jié)論：板1、無論是從圖挨形上還是從數(shù)值靶結(jié)果上分析，預(yù)霸期收益與市場深氨度（倒數(shù)處理后佰）都呈明顯的負拌相關(guān)，結(jié)論和變唉系數(shù)模型的分析安結(jié)果，表明流動白性是資產(chǎn)定價的熬因素之一，從股柏票收益分布的角佰度分析發(fā)現(xiàn)收益壩分布具有多峰性礙的特點。芭2、提出市場深凹度新的求解方法阿，通過計算得出岸非參數(shù)方法求解壩得到的指標值具百有顯著的平穩(wěn)性般。一方面說明，氨在指令系統(tǒng)下，矮流動性信息和股疤票收益一樣具有安隨機性，但除個奧別異常值外，并搬不會出現(xiàn)

53、特別大吧的波動，在脫離邦市場深度均值軌霸道后在市場的調(diào)隘整下均可以再次版達到正常波動，敖另一方面，給變凹系數(shù)部分線性模礙型也提供了較好盎的估計前提。暗3、流動性信息凹的時變性對股票跋市場存在顯著的跋非線性沖擊，而胺且流動性信息的昂持續(xù)性變化與收凹益之間存在負向頒關(guān)系。哀4、得到和經(jīng)典辦資產(chǎn)定價模型相按同的結(jié)論，即市澳場綜合指數(shù)對個安股具有顯著的影擺響。版5、模型驗證了吧第一節(jié)關(guān)于流動埃性信息通過波動昂性將信息非線性阿傳導(dǎo)給投資者的扒假設(shè)，伴隨著流扮動性信息的時變白性，投資者所得瓣到的風(fēng)險補償也罷具備時變性，但芭由于市場不夠透半明、信息不對稱版，流動性信息并安不能全部傳導(dǎo)給霸投資者，或者在叭之前

54、由于信息的瓣外漏，原本的流懊動性信息傳導(dǎo)路癌徑也可能會被誤藹導(dǎo)。愛6、從模型的角骯度，通過實際數(shù)拜據(jù)的驗證，我們氨所建立的變系數(shù)皚部分線性模型能按夠較好的解釋流壩動性信息的傳遞唉，也為我們以后靶的實證研究提供跋了一個估計和檢挨驗流動性信息傳背導(dǎo)和時變型風(fēng)險案補償?shù)男路椒?。搬從以上的結(jié)論中叭可以體會到，我邦國股票市場的發(fā)搬展還很不健全，版噪音偏多，各種愛各樣非市場的因疤素往往左右著市拜場的整個走勢，敖這在一個成熟市白場是不應(yīng)該出現(xiàn)佰的，從而充分地斑說明了我國股市絆還存在很多弊端阿，要走上健康規(guī)懊范的軌道還有一盎段很長的道路，頒因此迫切需要社唉會各界人士的共矮同努力。對政府稗而言，仍要大力唉加強法

55、制法規(guī)的擺建設(shè)，加強市場奧監(jiān)管，按照市場扮經(jīng)濟的規(guī)律扶植百培育股票市場；拜對廣大投資者而芭言，要努力提高扮自身素質(zhì)，減少霸對股票的盲目僥把幸認識，培養(yǎng)起頒應(yīng)有的投資意識襖；對股市的研究邦人員，應(yīng)該敞開俺門路，積極吸收柏西方發(fā)達國家成笆熟股市的先進經(jīng)凹驗和理論，運用鞍于我國股票市場把，以起到理論帶百動實踐發(fā)展的作矮用。參考文獻凹1疤Amihud,跋 Y., & 敖Mendels癌on, H. 拔(1986),凹 Asset 骯pricing熬 and th捌e bida隘sk spre愛ad. Jou辦rnal of邦 Financ鞍ial Eco跋nomics,昂 17, 21霸0-249板2

56、八Datar,V澳.T.,奧Naik伴,伴N.Y.拌,Radcli拌ffeR.: 扮Liquidi胺ty and 凹stock r扮eturns:暗 An alt礙ernativ罷e test.隘 J Fina暗nc Mark白 1, 205皚-219(19啊98)跋 扮3扳唉Brennan擺, M.J.,埃 Subrah瓣manyam,矮 A.: Ma翱rket mi矮crostru傲cture a邦nd asse芭t prici昂ng: On 拔the com鞍pensati霸on for 稗illiqui凹dity in奧 stock 傲returns扒. J Fin扳anc Eco暗n

57、 41, 4翱41-464 板(1996)瓣懊4拔百Bekaert礙,G.,C.H俺arveyan捌d C.Lun班dblad,2按003,“Li拜quidity稗 and Ex頒pected 扳Returns耙: Lesso捌ns from爸 Emergi哎ng Mark拌ets,” D爸uke Uni罷versity懊 Workin傲g Paper捌.跋Loderer凹, C., R邦oth, L.壩: The p笆ricing 胺discoun絆t for l癌imited 拌liquidi阿ty: evi半dence f拌rom SWX瓣 Swiss 懊Exchang骯e and t艾

58、he Nasd般aq. J E把mpir Fi骯nance 1挨2, 239稗268 (20叭05)盎般5澳跋Rouwenh壩orst,K.扮G.,1999瓣,“Local捌 Return埃 Factor阿s and T隘urnover罷 in Eme扳rging M按arkets,安”Journa白l of Fi敖nance 5把4:1439-岸1464.拌把6瓣半Back K,懊 Peders叭on H. L伴ong-liv跋ed info澳rmation瓣 and in鞍traday 板pattern暗s, Jour熬nal of 拌Financi安al Mark扳et, 199板8,

59、1(3)伴, 385-4翱02(1998骯) 拔版7昂芭Francis八co J1 G佰oerlich敖 Gisber鞍t ,Weig埃hted sa霸mples, 斑kernel 唉density白 estima盎tors an安d conve邦rgence八J, Emp拌irical 扮Economi敗cs,28:3拜35-3511扒(2003) 耙扳8奧俺Fan,Jia笆nquing,壩Yao氨,Qiwei,翱 Nonlin阿ear Tim扮e Serie跋s. Nonp哀aM,14背8-155(2班003)搬敗9絆拌Korajcz阿yk,R.,&胺Sadka,R芭. Prici傲ng

60、the 白commona艾lity ac擺ross al疤ternati斑ve meas矮ures of藹 liquid愛ity. Jo瓣urnal o艾f Finan伴cial Ec白onomics伴, 87, 4邦572.(2愛008)霸1擺0襖稗Fan, J.把 and Gi拜jbels, 隘I. Loca巴l Polyn鞍omial M安odeling巴 and it疤s Appli挨cations矮M.Lon扳don：Cha絆pman an霸d Hall，昂1996.辦1埃1靶愛Fan, J奧, 霸et a1伴.Genera傲lized l辦ikeliho哎od test俺 stat