我国证券市场的短期流动性实证分析

本文采用买卖价差和交易深度的日内模式对中国股票市场进行研究,以此来考察市场的短期流动性。研究结果表明：沪深股市日内相对价差与日内交易深度呈相反的变化趋势;相对价差与股票价格和交易量呈负相关,与波动性正相关;深度与交易量呈正相关,与波动性负相关。流动性受股票价格的影响最大,受波动性的影响次之,受交易量的影响较小。鉴于中国股票市场整体流动性水平相对不足的实情,我们认为中国股票市场有必要从交易制度层面进行变革,提高信息透明度,加强市场监管,适当的降低交易成本,提升市场流动性水平。     

市场微观结构对量价关系的影响研究

从实证的角度分析了我国证券市场交易量与回报之间的动态关系。以上交所200只股票在2003年1月4日到2006年5月31日期间的高频分笔交易数据为样本，分别考察了交易价差、公司规模和信息发布事件对我国股市量价关系的影响，实证结果表明市值大、价差小的股票，在大交易量的日子回报呈现持续性，而市值低、价差大的股票，在大交易量的日子回报呈现翻转性，这一结论与美国市场结论相反。     

机构投资者对股市流动性的影响研究——基于2012年沪市横截面数据的实证分析

选取2012年末上海股票交易所942个A股作为研究样本,运用Statal2、Excel软件,通过统计描述分析、截面数据多元回归法、虚拟变量回归法分析了机构投资者对股市流动性的影响。实证研究表明,以价格冲击指数、流动性指数、订单深度和买卖价差代表股市流动性,机构持股比例越高,股市流动性越差;个股流通市值越大,每股净资产越高,股市流动性越好;绩优股对股市流动性有明显的正面影响,而亏损股对流动性有明显的负面影响。     

投资者情绪对股票流动性影响效应与机理研究

投资者对未来股市行情的预期即情绪会影响其投资决策与行为,对市场流动性也产生影响。选取我国A股市场样本股票,从均值加权和市值加权两个角度构建市场流动性指标,分析投资者情绪与股票流动性间的影响关系和机理。实证结果表明:首先,在考虑市值规模差异后,投资者情绪对股票流动性存在显著的促进作用,而且情绪只能单向影响股票流动性,反向则不成立;其次,考虑市值规模的影响后,这种影响效应更突出,并且是通过推动市场交易量实现的,而价格作用并不显著;最后,卖空机制在投资者情绪对流动性的影响效应中起到反向抑制作用,卖空限制越大的股票,情绪对其流动性影响越小。     

上市企业社交媒体信息发布内容与其股票交易量的关系研究

对142家标普500成分企业在Twitter上发布的信息进行语义分析, 将其分为企业形象提升类信息与非形象提升类信息, 实证分析了两类信息与企业股票交易量之间的相关关系, 并检验了两类信息之间的交互作用, 研究发现: 企业形象提升类信息有效地提高了投资者的感知价值, 降低了信息不对称程度, 与股票交易量之间呈显著的正相关关系; 非企业形象提升类信息多为中立信息, 过多地占用了投资者处理企业形象提升类信息的注意力资源, 不利于降低信息不对称程度, 显著地削弱了企业形象提升类信息与股票交易量之间的正相关关系, 并且与股票交易量之间呈显著的负相关关系.     

流动性的"周内效应"和"日内效应" ——基于指令驱动市场的实证研究

根据金融市场微观结构理论,运用高频数据对上海股市流动性的日内和周内变动趋势 进行实证分析,结果表明,在上海股市中流动性存在着显著的"日内效应"和微弱的"周内 效 应",而且当控制波动性、交易量和股价等对流动性有重要影响的变量时,这种效应仍然存 在。在此基础上,深入分析了造成这一现象的原因,并且提出了相应的政策建议。     

新股上市首日交易的微观结构--流动性、深度与买卖价差

本文采用高频分笔交易数据研究了我国新股上市首日市场微观结构的流动性特征,得出了我国股市新股上市之后首日流动性的变化模式,并进行了具体分析。实证结果表明,我国证券市场中新股上市首日具有非常强的流动性,交易量和交易额等流动性指标都显著地高于日常交易;新股上市首日的买卖价差、深度、平均每笔成交量和平均每笔成交额都呈现“L”形变化模式,这是新股上市首日信息非对称的结果。     

沪深股市股票价格与交易量关系的实证研究

本文运用两个市场最新的大盘指数和交易量序列重新检验了沪深股市股票价格与交易量之间的因果关系.发现股票收益率和交易量序列均呈序列平稳,交易量与股票价格变化量以及交易量与股票价格变化幅度之间均成正相关,两个股市的交易量和收益率序列存在双向Granger因果关系.     

基于交易量模型的中国股市信息不对称研究

股票市场是典型的信息不对称市场,而交易量被认为是私人信息具体化的代理变量,对交易行为的研究,有助于分析交易者之间信息的差异。基于交易量模型的LMSW检验表明,中国股市的信息不对称程度随着股票资本规模的增加而增大,这与美国的实证研究结果正好相反,造成这一差异的原因就在于中国上市公司较低的信息披露质量。     

经济增长、股票收益率与股市流动性 之间的时变影响 ——基于TVP-SV-SVAR 模型的分析

中国股市流动性对提高股票收益率,促进经济发展的作用不容忽视,股票收益率与经济增长对 股市流动性的影响也在日益增强。将经济增长、股票收益率和股市流动性同时纳入TVP-SV-SVAR 分析 框架中,从时变视角分析三者之间的内在关系。实证结果表明,股票收益率是股市流动性和经济增长的 单向Granger 因果关系,股市流动性对股票收益率具有较强的时滞效应且时变性非常显著,经济增长对股 市流动性的冲击效应呈现“勺子”形态,而股市流动性对经济增长的冲击效应呈现“山谷”形态,不同时点 的股市流动性对经济增长的影响具有明显的不对称性和时变性。据此,建议从促进经济高质量增长、完 善股票市场制度、建立风险对冲机制等方面保持股市充足的流动性,以提高股票市场稳定性。     

我国农产品期货市场流动性对价格形成的影响研究

流动性是现代金融市场体系的生命力和期货市场资源配置的润滑剂.利用 ２０１６－２０１８年实时交易记录,以有效价差作为流动性的代理变量,发现农产品期货市场流 动性呈现日内(倒)UＧ型与周内(倒)VＧ型分布特征.基于此,分别构建了带有“日内效应”的 量价关系回归模型与带有“周内效应”的 FamaＧFrench三因素模型,从信息成本与风险溢价 视角实证探讨农产品期货市场流动性对价格形成的影响.研究发现:第一,在开盘/收盘期 间,农产品期货交易量对价格变化产生长期、不可逆的冲击,这是交易活动中的信息效应大 于流动性效应的结果,其中夜盘交易的价格效应小,因此具有平滑价差与分担风险的作用. 第二,农产品期货超额收益中包含对流动性的风险补偿,但呈现出显著的周期性特征,其中 “流动性溢价”现象与交易的“规模效应”同步出现于周一,这主要源于每周伊始的信息释放 与加仓需求.因此,通过增加规模交易占比、健全信息披露制度、扩大夜盘交易品系等途径 切实维护市场流动性的合理稳定,发挥农产品期货市场在资源配置与价格发现等方面的重 要作用.     

中国A股市场的指令差额与流动性研究

市场微观结构理论认为,以指令差额衡量的买卖双方的力量对比会影响价格形成。中国A股市场指令差额的日内模式基本呈倒“U”型,潜在流动性呈倒“L”型,实现的流动性呈“U”型。从差额的绝对值上看,指令差额的增加会减少价差;从差额的量和符号上看,指令差额越大会导致潜在流动性越小。这意味着正的指令差额(买方力量越强)导致更小的潜在流动性,而负的指令差额(卖方力量越强)导致更高的潜在流动性。     

股市流动性与我国上市公司的融资选择

根据流动性资产定价理论,股市流动性大小影响着股权融资的资本成本.由于影响公司股票流动性的因素同时也影响着债务的流动性,故股票流动性高的企业可能也会有相对较低的债务成本.基于Probit二元选择模型的实证结果表明,股市流动性对股权融资和债务融资的影响程度是不同的,即随流动性增加,上市公司以债务方式进行融资的概率是下降的,以股权进行融资的概率是上升的.     

上海股票市场收益日内效应的研究

本文通过对上海股市2000年和2001年中5分钟绝对值回报数据进行研究,得出上海股市收益U形的日内效应特征,并对此进行了相应的分析。在此基础上建立了估计中国股市日内回报周期性特征的FFF模型,并且具体估计出了模型,与历史的数据进行对比发现其拟合程度很好。     

上市公司股权结构、市场流动性与非对称信息

本文研究了上市公司股权结构对指令驱动的连续竞价市场中流动性和非对称信息的影响。研究表明,机构投资者对股票流动性有正的影响,随着其持股比例的增加,市场上买卖价差降低、深度增加,单位深度下的价差也将降低;机构投资者能够显著减少交易过程中的信息不对称程度,从而降低流动性成本;以国有股权和法人股权为代表的公司内部人对股票流动性没有显著影响,但也能够明显降低交易过程中的信息不对称程度,对降低流动性成本有一定的积极作用;上市公司的持股比例越分散,信息不对称程度越低,流动性成本越低;机构投资者对改善市场流动性有积极的作用。要提高市场效率,需要大力发展机构投资者,避免上市公司股权的过度集中。     

中国农产品期货市场流动性成本实证分析——基于日内高频数据的期货市场流动性算法

期货市场流动性状况直接影响期货市场价格发现和套期保值功能的发挥。根据Thompson-Waller模型,采用中国主要农产品期货合约日内高频逐笔数据,计算各期货品种的流动性成本,结果表明：各合约之间存在流动性成本差异,交易量和交割期是影响流动性成本的重要因素,交易量与流动性成本负相关,负相关程度因合约而异。研究还显示,萨缪尔森假说在中国农产品期货市场成立,但有学者主张的流动性合理区间概念对实际的流动性成本约束较弱。     

宏观信息对中国股票收益的影响

采用1996年1月至2002年8月之间的月宏观经济数据与股指为样本,运用VAR方法来研究中国股票市场受宏观经济信息影响的程度。研究表明中国股市的股票收益受宏观信息影响不超过30%,宏观经济变量对股票收益的影响不显著。     

用人工神经网络方法对股票收益率影响因素的实证分析

文章用人工神经网络方法对中国股市的股票收益率与有关因素进行了实证分析。用香港理工大学的中国股市数据库(CSMAR)1990-2000数据,采用BP型前馈人工神经网络方法研究了公司规模、交易量、(因子和年收益价格比等四个因素与股票收益率之间的关系。在扩展分析中运用扰动法,并提出影响因子的概念来衡量各参量对股票收益率的影响。计算结果表明,目前对于中国股票市场来说,公司规模对股票收益率具有较强的解释能力,交易量和(因子具有一定解释能力,年收益价格比的解释能力较弱。     

基于VAR模型的知情交易者信息性交易概率研究

选取CCER提供的上海证券交易所股票从2003年7月1日到2003年12月31日的分笔高频交易数据,构建了包含较全面信息的向量自回归(VAR)模型,得到了信息性交易概率代理变量,并在此基础上对变量进行相关性分析。研究结果表明,样本期间内信息性交易概率约为0.172713;信息不对称程度越大,价差越大;信息性交易在日内大约呈一个U型的走势;公告前的信息性交易概率最高,随着公司公告的发布,信息性交易概率减小,说明信息披露有利于市场增大透明度。     

非预期广义信息到达与流动性动态行为研究

在将信息定义拓展到更广泛内涵的基础上,结合日内跳跃识别方法,研究非预期广义信息冲击前后流动性的动态行为,深入分析信息的发生时间对流动性回复特性的影响。研究结果表明: 信息到达能引起流动性多个维度的变化,且各维度反应程度和回复特性不同;信息的方向和非预期程度是影响流动性动态行为的重要因素;另外,中国市场开盘、午间休盘这两个特殊信号也将改变流动性日内回复的路径。