金仁旻,邓 浩
(1.安徽经管学院 国际教育系,安徽 合肥 230059;2.上海财经大学,上海 200433)
柜台市场流动性影响因素实证研究
——来自台湾地区的数据经验
金仁旻1,邓浩2
(1.安徽经管学院 国际教育系,安徽 合肥230059;2.上海财经大学,上海200433)
摘要:柜台市场,又称场外交易市场,为中小企业成长筹集初始资本起着重要作用。选取了三种不同的柜台市场流动性度量指标,以台湾公司债柜台交易数据为样本,实证研究了柜台市场流动性影响因素。结果发现净资产收益率对柜台交易市场流动性影响表现出很强的稳健性,而其他因素在不同模型下表现有差异。
关键词:柜台市场;流动性;流动性指标;影响因素
一引言
资本市场在经济发展中的地位和作用日益显著,已经成为国民经济发展的重要推动力量。然而,我国目前的资本市场还存在结构性缺陷。据统计,截止2014年末,我国登记注册的私营企业已达1200多万户,而沪、深两证交所上市公司总数只有2500左右,也就是说只有极少的企业能够进入资本市场筹资,大部分中小企业无法通过这种方式为自己融资。为了在制度上为众多的中小企业以提供融资渠道,我国逐步形成了以主办市场为主,创业板和一些区域性的产权、股权交易市场为辅的多层次资本市场。其中,柜台市场发展势头最猛,容量很大,但问题也很多。无论在规模大小、交易额度、流动性水平上都与主板市场有很大差距。主要原因在于我国柜台市场在发展过程中还存在一些不足,比如信息披露不完整、市场投资主体构成和市场投资者行为不合理,制度监管缺失等等。由此导致的直接后果就是市场流动性较差,价格发现机制无法正常运转,资本配置得不到优化,资本市场效率水平低下。其中流动性是关键,因为它不仅关系到金融市场正常秩序的运行,而且关系到资源的有效配置和优化,直接决定了市场运行质量的优劣。鉴于此,本文针对柜台市场进行流动性实证研究,为改善我国柜台市场交易效率提供参考。
二文献综述
1.流动性的度量。
对流动性的度量是从流动性的不同维度来描述流动性水平的高低。一般来说,流动性的度量方法可以分为四类:(1)基于交易成本的流动性指标。(Harris,1990;Huang&Stoll,1996))交易成本可由做市商或限价指令表的买卖价差直接衡量,包括金融资产交易的直接成本(如佣金、印花税等)和间接成本(即其他市场摩擦引起的成本),又称为市场宽度;(2)基于委托量的流动性指标(Black,1971)。委托量是指在一个给定的报价下可以交易的股票数量,又称为市场深度。不同交易制度下的市场深度含义有所不同,在报价驱动市场中,市场深度一般是指做市商在买入(或卖出)报价下愿意买入(卖出)的股票数量;在指令驱动市场中,市场深度是指限价指令表各价位上的委托数量,委托数量越大,市场越有深度;(3)基于均衡价格的流动性指。(Hasbrouck&Schwartz,1988; Kyle,1985; Hasbro uck&Sofianos,1993)以均衡价格衡量流动性,目的是捕捉大额交易引起的均衡价格偏离后,市场回到均衡状态的速度;(4)基于市场冲击的流动性指标。(Hui&Heubel,1984)市场冲击指标来自对市场冲击计量模型的分解。将其中流动性因素与其他因素进行区分后,可以分解出流动性造成的市场冲击,该指标也可以衡量流动性价格弹性或价格发现的速度。
国内也有学者把流动性的度量指标分成了价格法、交易量法、量价结合法、时间法及其他方法五类,并指出流动性的各个维度之间不是独立的。例如深度和广度通常就是矛盾的,深度越大则广度(买卖价差)越小,宽度越大则深度越小;即时性和价格也是一对矛盾,为了耐心等待更优的价格无疑将牺牲即时性。(刘逖,2002)
需要强调的是,这些流动性衡量方法都只描述了流动性的一个或几个方面,目前还没有一个指标能涵盖流动性的所有特征。本文根据文献,选取Amivest流动性比率、Amihud流动性比率两种方法,并尝试运用最新的度量模型衡量柜台市场的流动性——基于价格离散度的流动性指标,并将三者运用在本研究的实证分析中,以验证影响因素的稳健性。前两个指标比较常用,在此不再赘述,下面重点介绍基于价格离散度的流动性指标。
此方法由Rainer Jankowitsch et al.(2011)提出。这是一种基于价格离散度测量流动性的方法。该方法建立在一个价格离散模型基础上,通过交易价格相对市场估值的价格离散程度来衡量流动性。该方法描述如下:对债券i来说,在每一天t,观察得到Ki,t的交易价格pi,k,t(k=1…Ki,t),一个市场整体估值mi,t,每一成交价下的成交量Vi,k,t,基于这些信息得到新的流动性度量指标di,t,记作dispersion。
根据现有研究发现市场流动性的影响因素按照相关因素来分,大致有以下几类:(1)与交易成本相关的流动性影响因素。与交易成本相关的流动性影响因素研究主要集中在做市商市场和交易成本对价差形成的解释。Demsetz(1968)首先提出这一问题,将买卖价差作为交易者即时性交易的成本来看待,并在一个静态的供给和需求框架下进行了分析,对市场流动性的研究起到了推动性作用。(2)与市场参与者相关的流动性影响因素研究。这一部分的研究主要是基于信息经济学和博弈论,研究做市商和投资者的行为研究以及交易价格的确定。根据市商的最佳行为以及投资者的种类,可将他们分为知情的投资者、不知情的投资者和信息不对称的做市商三类,通过他们的市场参与行为对流动性的影响因素进行研究。结果表明交易价格、交易信息和投资者决策都与流动性有关。(Kyle,1989;Muranaga et al.,1999)(3)与市场微观结构相关的流动性影响因素研究。这方面的因素主要从交易机制方面展开。有研究发现,证券价格在一定程度上会受到市场微观结构的影响,市场交易机制、委托机制、大宗交易机制、存在做市商的报价驱动制、限价指令制度、开盘及收盘机制、最小报价单位、涨跌幅限制等以及市场透明度等都会对流动性产生影响。(Maureen,1995;Scalia&Vacca1999)(4)与宏观经济相关的流动性影响因素研究。这方面的研究主要集中于宏观政策,比如货币政策与市场流动性之间的相关关系及影响机理。(瞿强,2001;张蕊等,2010)(5)与证券特征相关的流动性影响因素研究。影响市场流动性的证券特征主要指交易特征,包括交易价格、每笔交易规模、交易量、价格波动等。比如债券规模与流动性之间的正向关系。(Alexander et al.,2000)
综合以上文献分析,结合本研究对象的特征,本研究将以下影响流动性的因素:发行总额、票面利率、债券年龄、剩余期限、债券评级、交易规模、总资产、净资产收益率和资本结构作为解释变量。
三数据处理与分析
1.数据收集。
考虑到国内大陆地区柜台交易市场的数据不易获得,本研究选择台湾柜台买卖中心固定收益平台交易的公司债作为研究样本。本文的市场交易数据来自台湾柜台买卖中心公司债固定收益平台,公司财务指标来自公开咨询观测站,公债利率及其他相关信息来自钜亨网。以2010年1月至2012年12月为样本观测区间。本文中公司债样本筛选标准如下:剔除了交易次数太少的月份的债券,本文以每月交易日小于10为准;剔除了观测区间内交易月份不足六个月的债券;剔除了Amivest和Amihud极端数值样本。在信用价差的处理过程中,计算信用价差所用的无风险收益率取自钜亨网公布的公债参考殖利率,由于公债期限与公司债样本期限并不完全匹配,本文对此采用线性插值法进行了处理。经过多次审核修改,本文最终得到的研究样本为30支公司债。其中债券期限为5年的有22只,7年的有6只,10年的2只。分布于钢铁、电力、橡胶、塑胶、航运、油汽燃气等行业。
2.模型设定及结果分析。
本文采用如下的回归模型检验所选取的因素对流动性的影响。
Liquidityit=β0+β1Issuancei+β2Couponi+β3Ageit+β4Maturityit+β5D1+β6D2+β7Tradesit+β8Asset+β9ROE+β10Lev+εit
上式中,i代表债券,t代表月份,β0为常数项,βi为Xi的回归系数,Xi为自变量,ε为随机干扰项。D1、D2分别是两个用来表示债券评级的虚拟变量,评级依次为AA-,AA,AAA。虚拟变量D1、D2分别定义为:
实证过程通过前面所述三种不同的流动性代理指标来验证影响台湾柜台交易市场流动性的影响因素。具体的实证回归结果见表1、表2、表3所示。
(1)amivest回归结果。
表1 以amivest为代理变量的回归结果
当以amivest流动性比率作为代理变量时,交易规模在1%显著水平下对流动性有显著正向影响,即交易规模增加,流动性水平上升;债券年龄对amivest产生负向的影响,债券已发年限越长,流动性水平越差;资本结构在5%的显著性水平下对amivest有负向影响,即发债企业的所有负债与总资产之比越大,流动性指标amivest越小,流动性水平越差;净资产收益率在10%的显著性水平下对amivest有负向影响,净资产收益率越高,流动性指标amivest越小,流动性水平越差。回归模型中,除以上变量之外,其他变量对流动性指标amivest均无显著影响。
(2)illiquid回归结果。
表2 以illiquid为代理变量的回归结果
由illiquid的回归结果可知,资本结构、净资产收益率和票面利率是对流动性有显著的影响的变量,而且资本结构和净资产收益率的显著性水平在1%以下。资本结构对illiquid产生正向的影响,即发债公司所有债务与总资产之比越大,非流动性指标illiquid越大,流动性水平越低;净资产收益率对illiquid也有正向的影响,净资产收益率越大,非流动性指标illiquid越大,流动性水平越低。票面利率对illiquid同样是负向的影响,票面利率越大,非流动性指标illiquid越大,流动性水平越低。回归模型中,除资本结构、净资产收益率、票面利率之外,其他变量对非流动性指标illiquid均无显著影响。
(3)dispersion回归结果如下表所示。
表3 以dispersion为代理变量的回归结果
由dispersion的回归结果可以看出,债券年龄和剩余期限对流动性有显著的影响。且剩余期限的显著性水平在1%以下。债券年龄对dispersion是正向的影响,债券年龄越大,流动性指标dispersion越大,流动性水平越低;剩余期限对dispersion有正向的影响,剩余期限越长,流动性指标dispersion越大,流动性水平越低。交易规模和净资产收益率在5%的显著性水平下对流动性有影响。交易规模与dispersion呈负相关,交易规模越大,流动性代理指标dispersion越小,流动性越好;净资产收益率也与dispersion呈负相关,净资产收益率越高,流动性指标dispersion越小,流动性越好。回归模型中,除债券年龄、剩余期限、交易规模和净资产收益率之外,其他变量对流动性指标dispersion均无显著影响。
从表1-3中可以发现:(1)净资产收益率对流动性的影响在三个不同指标模型种均有显著影响,其中amivest和illiquid模型中两者呈正向关系,而在dispersion模型中得出相反,但在0.05的水平上才显著;(2)资本结构在amivest和illiquid模型中显示对公司债柜台交易市场流动性的影响呈负相关;(3)交易规模作为交投活跃程度的表现,在以illiquid和dispersion模型中显示对公司债流动性有正向影响,,但在illiquid模型中,这种关系没能得到证实,原因可能是amivest流动性比率侧重表示成交量引起的价格变动程度,而交易规模无法体现成交量的情况;(4)债券年龄和剩余期限在dispersion模型中显示对流动性正向影响显著。这与已有研究结论一致,即债券年龄越长,流动性越差;剩余期限越长,流动性越差;(5)票面利率仅illiquid模型中表现出对流动性有一定影响,且呈正相关关系。这与部分学者得出的票面利率越大,流动性水平越高的结论相一致。(6)而发行总额、债券评级和公司规模在三个模型中都没有得到验证,这需要进一步研究分析。
四结论及不足
本文首先对国内外有关流动性指标及其影响因素文献进行全面的梳理,最终选取Amivest流动性比率、Amihud非流动性测度illiquid和基于价格离散度的dispersion作为流动性代理指标,从影响流动性的债券特征和企业特征两方面的因素选择了发行总额、票面利率、债券年龄、剩余期限、债券评级、交易规模、总资产、净资产收益率和资本结构共9个潜在影响因素作为解释变量构建分析模型。然后选取了台湾公司债柜台交易市场进行实证研究。研究发现不论选取何种流动性指标,在台湾公司债柜台交易市场上,发债公司的盈利性对流动性有显著影响。此外,在illiquid和dispersion两个流动性指标下,可以证实债券特征如债券年龄和交易笔数对流动性有显著影响;在amivest和illiquid两个流动性指标下,企业特征中的资本结构也是影响流动性的重要因素。
本文以台湾公司债柜台交易数据为样本对柜台交易市场的流动性影响因素做了研究,揭示了柜台交易市场流动性与上市企业和交易品种之间的某些联系。但是,本文也存在一些不足和需要进一步研究的问题:(1)由于内地柜台市场的交易数据较难获得,本文选定台湾的柜台交易市场数据作为样本。今后随着国内有关资料的开放以及数据统计技术的进步,在广泛的数据基础上对我国大陆的柜台交易市场进行实证分析和研究将是丰富和完善本文研究的方向。(2)鉴于台湾柜台交易市场活跃程度依然不高,本文最终只选择了部分公司债作为研究对象。在样本选择过程中,根据本文所选的流动性指标计算的需求,剔除交易过于贫乏的债券后致使样本数量有限。(3)由于样本数量的局限性,本文没能采用面板数据分析的方法。数据处理时也没有对时间趋势及稳定性做严格的分析检验,但是初步的单位根检验表明除了债券年龄,其余变量均无时间趋势,取一阶差分后债券年龄也是平稳的。因此回归结果可能存在偏差但是理论上很小。
参考文献
[1]Harris, Lawrence. Liquidity, trading rules and electronic trading systems, 1990.
[2]Huang, Roger D., and Hans R. Stoll. Dealer versus auction markets A paired comparison of execution costs on NASDAQ and the NYSE. Journal of Financial economics, 1996:313~357.
[3]Black F., Toward a Fully Automated Stock Exchange: Part 1. [J]. Financial Analysis Journal, 1971,(27):28-35.
[4]Hasbrouck, Joel, and Robert A. Schwartz. Liquidity and execution costs in equity markets. The journal of portfolio management, 1988:10-16.
[5]Kyle, Albert S. Informed speculation with imperfect competition. The Review of Economic Studies, 1989:317-355.
[6]Hasbrouck, Joel, and George Sofianos. The trades of market makers An empirical analysis of NYSE specialists. The Journal of Finance, 1993: 1565-1593.
[7]Hui, Baldwin, and Barbara Heubel. Comparative liquidity advantages among major US stock markets. Data Resources Incorporated, 1984.
[8]刘逖. 如何衡量流动性理论与文献综述[R]. 上证联合研究计划课题报告,2002.
[9]Amihud, Yakov. Illiquidity and stock returns cross-section and time-series effects. Journal of financial markets, 2002.:31-56.
[10]Amihud, Yakov, and Haim Mendelson. Asset pricing and the bid-ask spread. Journal of financial Economics, 1986:223-249.
[11]Amihud, Yakov, and Haim Mendelson. Liquidity, maturity, and the yields on US Treasury securities. The Journal of Finance, 1991:1411-1425.
[12]Jankowitsch, Rainer, Amrut Nashikkar, and Marti G. Subrahmanyam. Price dispersion in OTC markets A new measure of liquidity. Journal of Banking & Finance, 2011:343~357.
[13]Demsetz, Harold. The cost of transacting. The Quarterly Journal of Economics, 1968:33~53.
[14]Muranaga, Jun, and Tokiko Shimizu. Expectations and market microstructure when liquidity is lost. Vol. 99. Institute for Monetary and Economic Studies, Bank of Japan, 1999.
[15]O’hara, Maureen. Market microstructure theory. Vol. 108. Cambridge, MA Blackwell, 1995.
[16]Scalia, Antonio, and Valerio Vacca. Does market transparency matter. A Case Study, BIS Papers, 1999:113-144.
[17]翟强. 国债市场流动性研究——一个比较分析框架[J]. 金融研究,2001(06).
[18]张蕊,王春峰,房振明,梁葳. 中国银行间债券市场公司债交易成本研究[J]. 管理学报,2010,7(2).
[19]Alexander, Gordon J., Amy K. Edwards, and Michael G. Ferri. The determinants of trading volume of high-yield corporate bonds. Journal of Financial Markets, 2000:177-204.
Class No.:F832.51Document Mark:A
(责任编辑:蔡雪岚)
Empirical Study of Factors Influencing Liquidity of OTC Market
Jin Renmin1, Deng Hao2
(1.Department of International Education, Anhui Economic Management Institute, Hefei,Anhui 230059,China;2.Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China)
Abstract:The Over-the-counter (OTC) market plays an important role in funding for small and new enterprises. This essay uses three indicators to measure the liquidity of OTC market and do an empirical research on factors of liquidity by using the data of Taiwan OTC market. Results show that equity has a significant effect on the liquidity of OTC market no matter what indicators are used. However, other factors do not.
Key words:OTC Market; liquidity; liquidity indictor; influencing factors
中图分类号:F832.51
文献标识码:A
文章编号:1672-6758(2016)04-0087-5
基金项目:国家社科基金项目“公益创投的契约机制及生态构建研究”(15BGL166);上海财经大学研究生创新基金项目“新常态下上海市制造业创新驱动发展研究”(CXJJ-2015-327)。
作者简介:金仁旻,讲师,安徽经济管理学院。
邓浩,在读博士,上海财经大学。