辽宁省上市公司流动性溢价的实证研究①

佟孟华,熊思觅

(1.东北财经大学 经济计量分析与预测研究中心,辽宁 大连 116025; 2.东北财经大学 研究生院,辽宁 大连 116025)

辽宁省上市公司流动性溢价的实证研究①

佟孟华1,熊思觅2

(1.东北财经大学 经济计量分析与预测研究中心,辽宁 大连 116025; 2.东北财经大学 研究生院,辽宁 大连 116025)

本文运用面板数据个体时点双固定效应模型对辽宁省 33家上市公司进行流动性溢价现象的存在性检验,并且考察东三省中的其他两个省份以及北京、上海和深圳三个资本市场相对发达地区股票市场的流动性溢价现象,与辽宁省做对比分析。结果表明,辽宁省上市公司存在显著的流动性溢价现象以及“规模效应”,并且流动性溢价现象不受流动性指标选取的影响。从流动性溢价的角度来看,东三省中辽宁省的股票市场最为成熟,成熟程度接近北京、上海和深圳。

流动性溢价;面板数据;上市公司;个体时点双固定效应模型

一、引 言

根据流动性指标的不同,国外的实证研究大致可以划分为三类:第一类是以价格法流动性度量指标来检验股票流动性溢价。最具代表性的是Amihud和Mendelson以相对价差为流动性指标,研究 1961—1980年 NYSE的流动性与预期收益的关系,实证结果支持流动性溢价理论。第二类是以交易量法流动性度量指标检验股票流动性溢价。Hu使用换手率作为流动性衡量指标和 TSE (东京股票交易所)1976—1993的数据,结果发现股票的换手率越高其预期收益率越低。第三类是以其他指标检验股票流动性溢价。Amihud利用价格和交易额构造新的非流动性指标 I LL I Q,并用 I LL I Q指标对NYSE的上市公司 1963—1997年的数据从横截面和时间序列上进行研究,实证结果表明在横截面上预期收益与非流动性指标显著正相关,在时间序列上,预期的市场非流动性对股票的超额收益产生正向作用,而股票的超额收益与当期的非预期的非流动性负相关。

国内最早对流动性与资产定价关系进行研究的是王春峰、韩冬和蒋祥林[1]。他们使用Amihud的非流动性指标 I LL I Q分别在横截面和时间序列上检验上海股市流动性与收益的关系,结果表明在横截面上,当排除政策影响后, I LL I Q与股票收益显著正相关,否则两者没有任何显著关系,在时间序列上也是类似的结果。李一红和吴世农[2]采用换手率和非流动性 I LL I Q两个指标,对上海股市的流动性与预期收益的关系进行了实证研究,研究结果表明:对于个股数据,换手率对预期收益具有负向作用,非流动性对预期收益具有正向作用,支持流动性溢价理论;在不同市场态势、有无政策或重大事件和基于组合数据分析的情况下,换手率与预期收益之间仍然保持显著负向关系,而 I LL I Q与预期收益之间的关系不稳定或呈现相反结果。苏冬蔚和麦元勋[3]从换手率的角度衡量流动性,发现我国股市存在显著的流动性溢价,并通过检验交易频率零假设和交易成本备择假设,进一步发现流动性溢价来自交易成本而不是交易频率,同时中国股市存在着规模效应和价值效应。谢赤和曾志坚[4]选取换手率与 Amivest流动比率作为股票流动性的衡量指标,发现我国上海股票市场存在显著的流动性溢价,很强的规模效应以及价值效应。谢赤、张太原和曾志坚[5]采用主成份分析方法构造了一种新的股票流动性度量方法,发现上海股市存在流动性溢价现象,同时具备很强的价值效应,但是不具备规模效应。

从上述文献回顾可以看出,国外关于成熟市场的大量研究都支持流动性溢价理论。目前我国对流动性溢价的实证研究主要集中在采取不同的流动性指标来考察流动性溢价现象,且都是以沪深股市A股 (全体A股、50指数成分股、综合指数或是随机 50股)作为研究对象,从而对我国的资本市场流动性溢价现象进行探讨,鲜有从区域经济角度考察一个地区股票市场的流动性溢价现象。鉴于此,本文选取辽宁省子资本市场作为研究对象,拟运用计量经济学中的模型和方法对辽宁省 33家上市公司的流动性溢价问题进行实证检验,考察辽宁省上市公司是否存在流动性溢价现象,以及选取不同的流动性指标是否会对结论产生影响。本文还将对辽宁省上市公司收益率的“规模效应”以及 “价值效应”进行实证检验,并且考察东三省中的其他两个省份以及北京、上海和深圳三个资本市场相对发达地区股票市场的流动性溢价现象,与辽宁省做对比分析,以便进一步考察辽宁省区域经济的发展状况。

二、实证检验结果及分析

(一)样本及指标的选取

2005年 9月 4日中国证监会发布《上市公司股权分置改革管理办法》,标志着我国的股权分置改革进入全面铺开阶段,为了更好地度量流动性,本文的研究时间为股权分置改革以后 (2005年 9月至 2009年 12月),本文的研究对象是 2005年 9月之前辽宁省在沪深二市上市的 33支 A股股票,①剔除 ST股、退市股以及三板市场的股票。采用的数据为股票的月度交易数据。文中所有数据来自于 RESSET金融研究数据库。

1.流动性指标的选取

本文选择使用换手率和 Amivest流动比率作为流动性的衡量方法。

选取换手率作为流动性的衡量指标,原因基于以下三点:第一,充足的理论依据。Amihud和Mendelson证明均衡时流动性与交易频率相关;Hu也证明换手率是预期收益的减函数。第二,良好的实证基础。苏冬蔚和麦元勋从换手率的角度衡量流动性,发现我国股市存在显著的流动性溢价[3];麦元勋 (2006)以换手率作为流动性指标进行实证研究,发现在我国股票市场上,预期和未预期流动性对股票收益都存在正面影响。第三,数据具有易获取性。换手率的计算公式如下:

其中,Turnovert表示股票在第 t月的换手率;Volt表示股票在第 t个月的成交量 (仅指二级市场的流通股成交量);Mt表示股票在第 t个月的流通股数量 (仅指二级市场的流通股数量)。换手率和流动性成正相关关系。

流动性指标的度量方法按维度可以分为一维和多维,换手率从单一维度上刻画了流动性,而多维流动性度量方法把不同的一维流动性度量方法的属性结合起来,较单一维度指标更为全面。因此本文选用多维指标 Amivest流动比率与换手率一同研究,意图考察流动性溢价是否受不同衡量指标的影响。Amivest流动比率把成交金额和收益率联系起来,被广泛用于衡量 NASDAQ的流动性,其计算公式如下:

其中,rt表示时间 t-1到 t的收益率,Vt表示单位时间内的成交金额。成交金额越高,可以吸收更多的价格变化。因此,流动比率的值越高说明流动性越高。当一段时间内的收益率为 0时,规定这段时间内的 Amivest流动比率的值为0。由于每个月的 Amivest流动比率的数值很大,因此取其自然对数来衡量流动性的大小。

2.其他指标的选取

国内外的相关研究表明,除了系统风险(β)以外,许多反映公司特性,如公司规模、账面/市值等因素对股票收益也具有显著影响。Fama等发现小规模公司获得的收益更高, Lakonishok等发现账面/市值与股票的平均收益率显著相关。鉴于经典模型 CAP M中的市场风险系数 (即β系数)对股票收益率的解释缺乏有效性,本文使用公司规模、账面/市值、收益/价格以及每股收益作为控制变量进行回归分析。其中公司规模用股票在 t月的收盘价与流通股数乘积 (即流通市值)的自然对数①由于每月的流通市值数值很大,为了提高估计的精确性,通常采取流通市值的自然对数。表示;账面 /市值 (BE/ME)用股票的账面净资产与流通市值的比值表示;收益/价格 (E/P)用股票当月的每股收益与收盘价的比值表示,每股收益(EPS)表示为股票税后净收入与总股本的比值。

(二)平稳性检验

在运用面板数据建立模型进行估计以前,首先需要检验时间序列数据的平稳性,平稳性检验分为相同根情形下的单位根检验和不同根情形下的单位根检验。本文采用相同根情形下的 LLC和不同根情形下的 Fisher-ADF两种单位根检验方法。表 1和表 2给出了利用面板数据进行单位根检验的检验结果。

表1 面板数据单位根检验表(换手率作为流动性指标)

表2 面板数据单位根检验表(Amivest流动比率作为流动性指标)

由表 1和表 2可知,无论是换手率还是Amivest流动比率作为流动性指标,面板数据的各截面成员在相同根和不同根情形下的单位根检验均拒绝原假设,即不含单位根,各截面成员序列是平稳的。

(三)流动性溢价现象的实证检验

1.模型形式设定检验

本文首先建立单因素模型,发现当采用个体时点双固定效应模型时回归方程的估计结果最好:选取换手率作为流动性指标时,方程R2=0.5947,DW=2.1693,F=27.0890,选用Amivest流动性比率作为流动性指标时,方程 R2=0.5903,DW=2.2821,F=27.8233。为了更确切地对模型形式进行设定,本文利用 F统计量对单因素模型和多因素模型进行检验,考察应该建立混合模型还是个体时点双固定效应模型。模型设定的检验结果如表 3所示。

表3 模型设定检验结果 (F统计量)

表3的检验结果表明,无论是单因素模型还是多因素模型,F统计量对应的 P值都小于0.05,所以推翻原假设 (混合模型),即应该建立个体时点双固定效应模型。

需要说明的是,由于采用随机效应模型估计出的回归方程拟合效果极差 (R2小于 0.01),因此本文不考虑建立相关随机效应模型。

2.模型构建

根据以上分析,本文选取面板数据回归分析中的个体时点双固定效应模型进行建模,模型形式如下:

(1)单因素面板数据的个体时点双固定效应模型:

其中,Rit+1是股票 i在 t+1月的收益率, α0,αi,γt是截距;β0是待估参数;xit是股票 i滞后一个月的流动性指标;εit是随机扰动项。

(2)多因素面板数据的个体时点双固定效应模型:

其中,Rit+1是股票 i在 t+1月的收益率; α0,αi,γt是截距;βi(i=0,1,…,4)是待估参数;xit是股票 i滞后一个月的流动性指标; (LNSIZE)it等为控制变量;εit是随机扰动项。

3实证结果及分析

表4和表 5分别给出了采用两个不同的流动性指标进行建模得出的回归方程结果。

表4 以换手率为流动性指标的实证检验结果

表5 以Amivest流动比率为流动性指标的实证检验结果

其中,模型 1仅仅将流动性指标 (分别是换手率和Amivest流动比率)作为解释变量,模型 2中除了流动性指标以外,还加入了公司规模作为控制变量,模型 3中新加入帐面/市值作为控制变量,模型 4新加入收益/价格作为控制变量,模型 5新加入每股收益作为控制变量。

由表 4和表 5的回归结果可以看出,在整个样本期:

(1)当选取换手率作为流动性指标时,无论控制变量如何选取,换手率和股票预期收益率都呈负相关关系,并且统计上显著,说明辽宁省上市公司存在显著的流动性溢价现象。

(2)无论流动性指标以及其他控制变量如何选取,股票预期收益率都和公司规模呈负相关关系,并且统计上显著,说明辽宁省上市公司存在明显的“规模效应”,即平均而言,小公司的股票与大公司相比具有更高的预期收益率。

(3)账面/市值、收益 /价格以及每股收益的系数均值在各个模型中统计上都不显著,表明辽宁省上市公司不存在“价值效应”。

(4)在加入控制变量之前,Amivest流动性比率与股票预期收益率表现出负相关关系,并且统计上显著,说明辽宁省上市公司的流动性溢价现象不受流动性指标选取的影响,股票流动性对股票预期收益率有很强的解释作用。加入控制变量之后,Amivest流动性比率系数均值统计上不显著。本文通过进一步研究发现,当控制变量中剔除公司规模时,回归方程结果都表现出显著的流动性溢价现象。针对这一现象,本文给出原因分析如下:

首先,由于Amivest流动性比率属于多维流动性指标,综合了不同一维流动性指标的属性,与换手率相比对流动性的度量更加全面和综合,因此更容易同控制变量产生多重共线性。其次,“规模效应”通常解释为对风险的补偿,但Amihud和 Mendelson (1981)及 Vayanos (2003)提出规模效应来自对小公司股票的流动性贴水,即相对大公司股票而言,由于小公司股票更难以交易同时具有更高的交易成本,因此必须提供更高额的资产回报率,Fernholz和 Karatzas (2006)通过实证研究进一步确定了 “规模效应”的流动性贴水解释。由此可见,公司规模与股票流动性存在相关关系,这一相关关系在使用综合性流动指标时表现得更为明显。

4.与其他地区的对比研究

为了更好的考察辽宁省的区域经济,本文选取了东三省中的其他两个省份 (吉林和黑龙江①吉林和黑龙江分别选取 22家和 19家上市公司。)以及我国资本市场相对发达的地区 (北京、上海和深圳②北京、上海和深圳分别选取 76家、117家和 56家上市公司。)的股票市场做对比研究,表6给出了建立多因素面板数据的个体时点双固定效应模型③选取换手率作为流动性指标,公司规模作为控制变量。的估计结果:

表6 六地区多因素面板数据双固定效应模型估计结果

由表 6的模型估计结果可以看出,六个地区的换手率和公司规模系数的估计值都显著为负,表明六个地区都存在显著的流动性溢价现象和“规模效应”,东三省中辽宁省的流动性溢价现象最显著 (换手率参数估计的 t检验值在 1%水平上统计显著),估计结果与资本市场较发达的北京、上海和深圳三地相似。说明在东北老工业基地振兴的过程中,辽宁省的确起到了领头羊的作用,相对于其他两个省份,辽宁省的资本市场更加成熟,可以更好地为实体经济输送血液。

三、结 论

本文运用单因素以及多因素的面板数据个体时点双固定效应模型,选取两个不同的流动性指标,对股权分置改革以来 (2005年 9月至 2009年 12月)辽宁省的 33家上市公司进行流动性溢价现象的存在性检验,并考察了股票预期收益率的“规模效应”以及 “价值效应”的存在性。同时采用多因素面板数据的双固定模型考察了东三省中的其他两个省份以及北京、上海和深圳三地的流动性溢价现象,与辽宁省做了比较分析。

研究表明,辽宁省上市公司存在着显著的流动性溢价现象,不同维度的流动性指标不影响对流动性溢价的度量。辽宁省上市公司存在显著的“规模效应”,考虑到 “规模效应”的流动性贴水解释,在采用多维度的流动性指标时,必须考虑流动性与公司规模之间的相关关系。

对比东三省中的其他两个省份,辽宁省的资本市场相对更为成熟。事实上,自从党的十六大报告中明确提出要 “支持东北地区等老工业基地加快调整与改造,支持以资源升集为主的城市和地区发展接续产业”以来,辽宁省政府一直在加快推进省内产业结构升级和优化,同时加大企业上市工作力度。流动性溢价现象显著表明辽宁省的股票市场发展态势健康,可以进一步加强辽宁省资本市场的建设工作,落实资本市场的融资功能,以促进整个区域经济的发展。

[1] 王春峰,韩冬,蒋祥林 .流动性与股票回报:基于上海股市的实证研究[J].经济管理,2002,(24).

[2] 李一红,吴世农 .中国股市流动性溢价的实证研究[J].金融管理,2003,(15).

[3] 苏冬蔚,麦元勋 .流动性与资产定价:基于我国股市资产换手率与预期收益的实证研究[J].经济研究,2004,(2).

[4] 谢赤,曾志坚 .股票市场流动性溢价的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2005,(9).

[5] 谢赤,张太原,曾志坚 .中国股票市场存在流动性溢价吗——股票市场流动性对预期收益率影响的实证分析[J].管理世界,2007,(11).

[6] 乔利利,王为,陈炜 .辽宁省企业社会责任披露现状调查研究[J].东北财经大学学报,2009,(2).

(责任编辑:王秀中)

book=37,ebook=158

F830.91

:A

:1008-4096(2010)05-0037-05

2010-06-03

辽宁省教育厅创新团队项目 (20097028);国家社会科学基金项目 (07BJY159)

佟孟华 (1965-),女,吉林白城人,教授,博士,主要从事数理金融与实证金融等方面的研究。E-mail:tongmenghua @yahoo.com.cn.