中国股市流动性风险测度研究的论文

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1、中国股市流动性风险测度研究的论文证券的流动性是指证券的变现能力。从证券流动性的概念来看,其本质是指在现在价位不变的情况下或在价位波动较小的情况下,能够卖出证券的数量或金额,如果能够卖出的数量或金融较大则该证券的流动性较好。从另外一个角度来看,流动性还指在现在价位不变或在价位波动较小的情况下,能够买入证券的数量或金额,这也是证券市场比较普遍存在的流动性问题。个人投资者对流动性的要求较低,而机构投资者则异常关注流动性的风险问题。如封闭式基金分红、开放式基金面临巨额赎回时都会遇到资产变现的问题,尤其是后者。中国股票市场波动性较大,在市场上涨时,基金

2、管理者希望提高仓位来获取股市上扬带来的收益;但市场下跌时经常出现交易量急剧减少的情况,如果这时出现较大数额的基金赎回申请,基金需要进行仓位调整,这就涉及到资产的变现问题,基金面临的流动性风险将最终影响单位资产净值。近期开放式基金扩容速度不断加快,前期市场讨论的封闭式基金转开放的问题也已经浮出水面,基金银丰契约中规定1年后由封闭转开放,届时封闭转开放将会成为市场趋势,这也对目前封闭式基金投资运作中的仓位控制提出了更高的要求。相应的流动性风险研究、测度就成为各基金管理公司进行风险管理的首要问题。另外,固定受益证券如国债、企业债相对于股票而言,市场

3、的流动性较低,因此基金在买卖国债、企业债时,较难获得合理的价格或者要付出更高的费用。  本文就是针对这种需求,利用金融工程的有关理论来对基金所面临的流动性风险进行研究的。    文献综述  由于交易机制的不同导致流动性的成因也存在差异。.在报价驱动市场(做市商)中,做市商负责提供买卖双边报价,投资者的买卖委托传送至做市商并与之交易,因此做市商有责任维持价格稳定性和市场流动性。与之相反,在委托驱动市场(竞价交易)中,投资者的买卖指令直接通过交易系统进行配对交易,买卖委托的流量是推动价格形成和流动性的根本动力。  早期欧美证券市场均以做市商制度为

4、主,因此迄今为止的几乎所有流动性研究都是围绕做市商制度展开的。其中又分为两个理论分支:以证券市场微观结构理论为核心的理论认为,市场微观结构的主要功能是价格发现,而价格是影响流动性问题的实质所在。kraus和stoll(1972)研究了纽约交易所市场上大宗交易对流动性的冲击;garmam(1976)研究了随机库存模型的价格影响;garbade和silber(1979)研究了市场出清价格与流动性的关系;glosten和milgrom(1985)将信息经济学引入流动性研究,主要考虑了信息成本对流动性的影响。另一个分支的研究主要集中在交易量、价格与流

5、动性的关系上;hasbrouck和seppi(2001)通过流动性指标分析得到指令流对收益的影响。  目前关于竞价交易市场中流动性研究的文献极为有限,niemeyer(1993)、hamao(1995)、biais(1995)、hedvall(1997)、ahn(2000)等学者研究了竞价交易下买卖价差和流动性的关系问题。  国内关于流动性的研究文献更少,蒋涛(2001)在总结国外研究的基础上提出了中国股票市场流动性的经验模型,其核心思想是交易量与价格序列是相互影响的,交易量(主要是交易量增量)是通过收益率的波动来影响价格的,因此两者共同决定

6、了股票的流动性。经验模型首先针对股价收益率序列构造自回归模型,将模型中的残差定义为收益率的波动指标,事实上该残差通常具有异方差性;下一步是针对残差绝对值建模,并将交易量增量引入模型中,其中交易量增量的回归系数即为衡量该股票流动性好坏的指标,该指标越小,表明交易量引发价格的变动小,流动性就越好。事实上,经验模型主要是建立两部线性回归方程,就每次回归结果来看,由于自变量选择问题,回归模型虽然满足了线性的假设条件,但是模型的拟合优度非常低,即建立模型时遗漏了许多重要的解释变量,因此模型中交易量增量的系数很难准确反映交易量变化导致收益率波动的程度。 

7、 上述文献研究的最终结果均是将目标定位在衡量证券流动性好与坏的比较过程中,并未针对具体证券在特定的买卖指令下由于流动性风险存在可能导致的损失情况。本文试图将var思想引入中国股市的流动性风险研究中来,在分析各证券流动性强弱的同时给出一定置信度下完成特定的交易指令可能担负的潜在流动性风险值,以便机构投资者清楚在特定交易环境与目标下所面临的流动性风险值。另外,在一个投资组合中,由于某只证券的大幅波动可能导致其他证券价格也随之波动,这样在完成特定减持任务时可能存在证券间的互动,这样会加剧流动性风险,即投资组合流动性风险的研究也非上述研究所涵盖的。 

8、   流动性风险指标定义与测度  一、流动性风险指标设计  衡量流动性的指标主要是买卖报价差与成交量,价差越小表示立即执行交易的成本越低,市场流动性就越好,针对买卖

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