長記憶性數(shù)據(jù)特征視角下流動性測度對超額收益預(yù)測研究綜述

謝軍 胡楠

摘要：流動性是評價股票市場運(yùn)行狀況的關(guān)鍵因子之一，常用于對股票市場超額收益的預(yù)測研究中，但其長記憶性的數(shù)據(jù)特征可能會對預(yù)測精度造成影響，因此有必要對該影響所造成斜率偏差進(jìn)行評估及調(diào)整。本文從流動性的內(nèi)涵出發(fā)，梳理了長記憶性對流動性指標(biāo)預(yù)測能力的影響，介紹評估以及緩解該誤差的方法。此外，鑒于市場流動性水平在不同狀態(tài)之間遷移，有必要在超額收益預(yù)測模型中應(yīng)用馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，以改善預(yù)測精度。

關(guān)鍵詞：長記憶性;狀態(tài)轉(zhuǎn)移;流動性;市場超額收益

一、流動性的基本概念

凱恩斯（1936）在《就業(yè)、利息和貨幣通論》一書中提出，流動性就是資產(chǎn)在短期內(nèi)能夠變現(xiàn)而不遭受損失的能力。毋庸置疑，流動性是一個重要卻同時內(nèi)涵豐富的概念。在不同的文獻(xiàn)中，可以總結(jié)出各個不同類型的衡量流動性的指標(biāo)，如從價格角度表示的流動性指標(biāo)、從交易量角度表示的流動性指標(biāo)、將價格和交易量結(jié)合表示的流動性指標(biāo)以及時間角度表示的流動性指標(biāo)。鑒于流動性豐富的內(nèi)涵，因此可以嘗試從其他角度對流動性進(jìn)行解讀和定義。除此之外，考慮到股票市場流動性指標(biāo)與股價的強(qiáng)相關(guān)性，流動性指標(biāo)可以被用于預(yù)測未來的股票收益。事實(shí)上，在Amihud（2002）的研究中，就發(fā)現(xiàn)了流動性可以捕捉股票收益的變化，而后閆東鵬等人（2006）采用滾動分析方法，構(gòu)造了一個類似Amihud（2002）的非流動性度量，在Fama-French的5x5投資組合空間下，從隨機(jī)貼現(xiàn)因子框架出發(fā)，運(yùn)用第一階段GMM對以市場流動性為中介的條件資本資產(chǎn)定價模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，并發(fā)現(xiàn)流動性指標(biāo)的預(yù)測性是來源于其捕捉股票收益時間變化的能力。陸靜和唐小我（2004）也對股票流動性與其期望收益的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)兩者存在負(fù)相關(guān)性。既然流動性指標(biāo)可以用于對未來股票收益的預(yù)測，那么，是否其他的流動性度量指標(biāo)也可以用于預(yù)測未來股票市場收益、各類指標(biāo)當(dāng)中對預(yù)測能力產(chǎn)生作用的因素又是什么？這些都可能成為新的論題。

二、非流動性測度

有流動性，即有“非流動性”。作為“流動性”的一個相反的概念，非流動性則指資產(chǎn)在短期內(nèi)能夠變現(xiàn)的能力較弱——比方說，當(dāng)某只股票的買人報價遠(yuǎn)低于其賣出報價時，這只股票的流動性能力是較弱的，即可以定義為非流動性。雖然，各類研究中已經(jīng)以Amihud（2002）研究中的指標(biāo)命名為“非流動性指標(biāo)”。但事實(shí)上，亦有許多其他的指標(biāo)可以用于體現(xiàn)“非流動性”。

1.Cs指標(biāo)

Corwins和 Schultz（2012）使用股票的最高報價和最低報價來以估算買賣價差，因?yàn)樽罡邎髢r通常由買方提出，最低報價通常由賣方提出，因此價差越大表明了該股票的非流動性越高。

2.Roll指標(biāo)

由Roll（1984）提出，使用股票前后兩天收益率的協(xié)方差所得，同樣可以估算股票的有效買賣價差。有很強(qiáng)的相關(guān)性，因此，可以用于對股票市場未來回報的預(yù)測研究。并且，不同的非流動性指標(biāo)當(dāng)中，可能存在相同的影響因子。由此，亦可以研究當(dāng)非流動性指標(biāo)對未來的股票超額市場回報有預(yù)測性時，究竟是指標(biāo)當(dāng)中的哪一個因子產(chǎn)生了預(yù)測性。

三、非流動性測度在市場超額回報預(yù)測的應(yīng)用

（一）ARFIMA模型與長記憶性

由于流動性指標(biāo)、非流動性指標(biāo)的特殊性質(zhì)，可以研究其與股票市場回報的相關(guān)關(guān)系。事實(shí)上，在Amihud（2002）的研究中，就發(fā)現(xiàn)了流動性可以捕捉股票收益的可預(yù)測變化，而后閆東鵬等人（2006）亦于中國市場印證了這一點(diǎn)，在Yong Chen（2018）等的研究當(dāng)中，發(fā)現(xiàn)可以表達(dá)市場非流動性的指標(biāo)——即Cs、Zeros、Fht等指標(biāo)，對未來的股票市場超額回報有預(yù)測能力。在過程中，由于其發(fā)現(xiàn)其研究的樣本——美股市場的波動性等指標(biāo)具有長記憶性等性質(zhì)。因而，通過一系列處理，以去除股票市場長記憶性對非流動性指標(biāo)預(yù)測股票市場超額回報所造成的影響。

（二）市場波動與流動性跳躍

在Chen等人（2018）的研究當(dāng)中，他們發(fā)現(xiàn)了在其樣本（即標(biāo)普500）當(dāng)中，股票市場的收益波動性會對非流動性指標(biāo)預(yù)測未來股市超額回報的能力產(chǎn)生影響。另外，在Chen等人（2018）的研究當(dāng)中，亦提出：由于美國市場曾經(jīng)出現(xiàn)過幾次大幅度的變動——即由于1997年和2001年的最小報價單位的變化而導(dǎo)致流動性突變，因而美國股市有兩次斷層式的變化，即跳躍性的變化，這也對非流動性指標(biāo)預(yù)測未來股市的超額回報造成了一定的變數(shù)。

那么，中國股市是否有相應(yīng)的影響因素呢？事實(shí)上，在楊科等人（2012）的研究發(fā)現(xiàn)股市高頻波動率存在聚集、時變的跳躍;針對這一特性，陳浪南等人（2013）的研究中指出中國股市高頻波動率同時具有長記憶性、結(jié)構(gòu)突變、不對稱比和周內(nèi)效應(yīng)等特征，結(jié)構(gòu)突變只能部分解釋其長記憶性，高頻波動率的連續(xù)性成分的長記憶性很強(qiáng)，而跳躍比成分的長記憶性非常弱。由于中國股市特點(diǎn)與Chen等人（2018）所研究的標(biāo)普500樣本特性有相似亦有不同，可以通過使用Chen（2018）研究當(dāng)中相應(yīng)的方法來研究非流動性指標(biāo)是否對中國股市的未來超額回報具有預(yù)測性，并且可以針對中國股票市場當(dāng)中的特點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的修正。例如，使用中國股票市場數(shù)據(jù)獲得非流動性變量和超額收益率，檢測其是否存在長記憶性，并且構(gòu)建蒙特卡洛模擬以評估長記憶性對超額收益率預(yù)測的影響程度。

（三）狀態(tài)轉(zhuǎn)移

金融市場中的諸多變量處于不斷的變化中，流動性也不例外。在經(jīng)濟(jì)形勢不利、金融業(yè)面臨壓力的時候，金融中介機(jī)構(gòu)的資本會變得更加有限。在這一時期，相同規(guī)模的流動性沖擊會對資產(chǎn)價格產(chǎn)生更大的影響，因此有必要應(yīng)用馬爾可夫鏈以描述變量的狀態(tài)轉(zhuǎn)移。事實(shí)上，目前已經(jīng)有相應(yīng)以馬爾可夫鏈為工具進(jìn)行的金融市場研究。Acharya等人（2013）以1973-2007年期間的美國公司債券為樣本，允許債券收益率模型的截距和斜率系數(shù)在兩種狀態(tài)之間變化，發(fā)現(xiàn)債券收益率對市場流動性沖擊的敏感程度在兩種狀態(tài)之間切換。在一種狀態(tài)下，流動性震蕩對債券價格的影響大多不顯著，而在另一種狀態(tài)下，非流動性的增加對債券價格產(chǎn)生了重大但相互矛盾的影響，投資級債券價格上漲，而投機(jī)級債券價格大幅下跌。將這些情況發(fā)生的時間段與宏觀經(jīng)濟(jì)條件聯(lián)系起來以后，發(fā)現(xiàn)流動性沖擊影響較大的狀態(tài)往往伴隨著宏觀經(jīng)濟(jì)條件的惡化。因此，可以把這種宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)稱為有“壓力”特征的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)。這種效應(yīng)在控制了其他系統(tǒng)性風(fēng)險——例如期限風(fēng)險和違約風(fēng)險后尤為明顯，表明公司債券回報率存在隨時間變化的流動性風(fēng)險，而這種風(fēng)險的觸發(fā)條件為投資者將注意力轉(zhuǎn)向流動性。當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在壓力的狀態(tài)下，投資者傾向于注意債券的流動性，這一條件即被成功觸發(fā)。一旦流動性下跌，投資級債券價格自然上漲，而投機(jī)級債券價格大幅下跌。將所得的帶有“壓力”特征經(jīng)濟(jì)時期與一些宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，也可以部分檢驗(yàn)“壓力”狀態(tài)的穩(wěn)健性。

四、結(jié)語

總的來說，流動性與非流動性指標(biāo)由于展現(xiàn)了股市的大量的信息，可以被用于預(yù)測未來股市的超額收益，而非流動性指標(biāo)自身可能擁有的波動性、跳躍性、長期自相關(guān)性給預(yù)測帶來的偏差則可以通過一系列方法，如蒙特卡洛模擬方法、波動性調(diào)整和bootstrap方法加以修正。由于股票市場諸多變量的時間序列特性可以描述為由一個狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪粋€狀態(tài)（上漲、下跌、不變），因此也可以應(yīng)用馬爾可夫鏈用于預(yù)測未來時期的股票的價格或者未來時期的股票市場超額收益。雖然國外有較多的文章已經(jīng)就以上各個點(diǎn)展開了不同方面的研究，但國內(nèi)的研究還是比較少;而將以上所述的幾個關(guān)鍵點(diǎn)相結(jié)合的研究暫時還沒有出現(xiàn)。除此以外，如果可以測算出非流動性指標(biāo)對于未來股票市場超額收益的預(yù)測性，那么，是非流動性指標(biāo)當(dāng)中的那些因素導(dǎo)致了它的預(yù)測能力？亦是一個值得研究的問題。

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作者簡介：

謝軍，胡楠，廣西大學(xué)商學(xué)院，廣西南寧。