基于la-capm模型的市场流动性溢价实证研究

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1、管理学硕士学位论文基于LA-CAPM模型的市场流动性溢价实证研究THEEMPIRTCALRESEARHOFLIQUIDITYPREMIUMBASEDONLA-CAPMMODEL孟凡国哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：F830.91学校代码：10213国际图书分类号：336密级：公开管理学硕士学位论文基于LA-CAPM模型的市场流动性溢价实证研究硕士研究生：孟凡国导师：刘琼副教授申请学位：管理学硕士学科：技术经济及管理所在单位：经济管理学院答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classif

2、iedIndex：F830.91U.D.C：336DissertationfortheMasterDegreeinManagementTHEEMPIRTCALRESEARHOFLIQUIDITYPREMIUMBASEDONLA-CAPMMODELCandidate：MengFanguoSupervisor：AssociateProf.LiuQiongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofManagementSpecialty：Tech-EconomicsandManagementAff

3、iliation：SchoolofEconomicsandManagementDateofDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文摘要由于传统资本资产定价理论存在局限性，流动性溢价理论的研究为近年来的一个热点研究问题。国外关于流动性溢价的理论研究主要针对做市商报价制度下的成熟市场，针对新兴市场的研究还很欠缺；国内关于流动性溢价理论的研究还处于初步阶段，多数研究是借鉴国外的理论

4、模型和方法针对我国证券市场流动性溢价的检验，并且多以主板市场为研究对象，对中小板市场的研究还较少。因此，构建适合的流动性测度指标研究我国证券市场流动性溢价现象就显得格外重要。本文研究旨在实证检验我国中小板市场的流动性溢价效应，实证研究从两个方向上展开，一个是构建适用的流动性因子测度指标，另一个是构建流动性溢价检验模型。首先，对流动性测度指标适用性进行分析，结合国内市场的情况，提出了流动性测度指标的构建原则和方法，并筛选出适合研究的具体指标，通过因子分析构建一个流动性综合因子指标。其次，在回顾流动性溢价理论相关理论

5、的基础上，借鉴检验模型的构建方法，将综合流动性指标因子纳入到基础资产定价模型中构建了修正的LA-CAPM模型。最后，选择中小板市场样本面板数据和计量回归方法，进行实证检验分析。通过研究发现，市场流动性对股票收益率具有显著的影响，我国中小板市场存在显著的流动性溢价效应；实证结果显示基于流动性综合因子修正的资本资产定价模型对中小板市场是有效的，模型能够解释股票的超额收益率。本文针对维护市场流动性的迫切需求，对证券市场的监管部门、管理者和投资者提出了相应的改善对策。关键词：流动性溢价；因子分析；资产定价模型-I-哈尔滨

6、工业大学管理学硕士学位论文AbstractBecauseofthelimitationstothetraditionaltheoryofcapitalassetpricing,theresearchonthetheoryofliquiditypremiumbecomesahotissueinrecentyears.Theforeignresearchonthetheoryofliquiditypremiumwasmainlyforthematuremarketofmarketmakerrule.Andtheres

7、earchaboutemergingmarketsisstilllacking.TheDomesticresearchonthetheoryofliquiditypremiumisstillinthepreliminarystage,mostresearchistolearnfromtheforeigntheoreticalmodelandmethods,testingfortheliquiditypremiumofChina'ssecuritiesmarket,Moreover,theresearchwasmo

8、stlyonthemainboardmarket,andrarelyonsmallandmedium-sizedboardmarket.Therefore,Buildingasuitableliquiditymeasureindextostudyliquiditypremiumphenomenonofoursecuritiesmarketisparticularlyimp