摘要：基于跨期資本資產(chǎn)定價(jià)理論，從考察因子模型對(duì)未來投資機(jī)會(huì)的預(yù)測(cè)能力視角評(píng)估了經(jīng)典的流動(dòng)性因子及因子模型在資產(chǎn)定價(jià)中的重要角色.實(shí)證分析選取3個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、以及芝加哥聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行國(guó)家活動(dòng)指數(shù)作為美國(guó)未來投資機(jī)會(huì)的代理變量，通過建立時(shí)間序列回歸模型考察流動(dòng)性因子模型對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)效果.結(jié)果表明，基于不同維度構(gòu)建的流動(dòng)性因子以及相關(guān)的因子模型對(duì)經(jīng)濟(jì)變量具有不一致的預(yù)測(cè)能力.從資產(chǎn)定價(jià)理論角度證實(shí)了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是定價(jià)資產(chǎn)收益的狀態(tài)變量.

關(guān)鍵詞：流動(dòng)性因子模型；投資機(jī)會(huì)；預(yù)測(cè)能力

中圖分類號(hào)：O212 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Evaluation of Predictive Ability of Liquidity Asset Pricing Models

MA Xiu-li， ZHAO yu-jie

（Department of Mathematics， Jinzhong University， Jinzhong 030619， Shanxi， China;

School of International Trade， Shanxi University of Finance and Economics， Taiyuan 030006， China）

Abstract：Based on the theory of Intertemporal Capital Asset Pricing， this paper evaluates the important role of classic liquidity factors and factor models in pricing asset returns from the perspective of examining the predictive ability of factor models to future investment opportunities. In empirical analysis， three macroeconomic indicators： GDP growth rate， industrial production index and Chicago Federal Reserve Bank national activity index are selected as proxy variables of future investment opportunities in the United States， and the prediction effect of liquidity factor model on macroeconomic variables is examined through establishing time-series regression models. The results show that the liquidity factors and related factor models constructed based on different dimensions have inconsistent prediction effects on different economic variables. This paper confirms that liquidity risk is a state variable of pricing asset returns from the perspective of asset pricing theory.

Key words：liquidity factor model; investment opportunity; predictive ability

0 引言

資產(chǎn)定價(jià)研究作為金融學(xué)的重要分支，主要考察資產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)及其影響因素.Sharpe[1]和Lintner[2]提出的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）為資產(chǎn)定價(jià)的研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ).在市場(chǎng)充分流動(dòng)的假設(shè)條件下，CAPM指出市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是影響資產(chǎn)價(jià)格的唯一因素.然而，隨著金融研究的發(fā)展，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)隨著資產(chǎn)的非流動(dòng)性增加，投資者要求具有更高的資產(chǎn)收益以補(bǔ)償所承擔(dān)的非流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn).為此，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)定價(jià)問題成為現(xiàn)代金融學(xué)的重要議題.關(guān)于流動(dòng)性對(duì)資產(chǎn)價(jià)格影響的研究，已有文獻(xiàn)通常從兩個(gè)角度進(jìn)行考察.一是考察流動(dòng)性的水平效應(yīng)，即流動(dòng)性差的股票是否比流動(dòng)性好的股票獲得更高的平均收益率[3-5].另一個(gè)角度是考察流動(dòng)性的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，即在市場(chǎng)中承擔(dān)高流動(dòng)性沖擊的股票是否需要得到風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)[6-7].與已有研究不同，本文基于Merton[8]提出的跨期資本資產(chǎn)定價(jià)理論（ICAPM），考察流動(dòng)性因子及相關(guān)的因子模型對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)能力.由于流動(dòng)性具有多個(gè)維度，基于不同維度構(gòu)建的流動(dòng)性因子及模型具有不同的表現(xiàn)，本文實(shí)證測(cè)試了資產(chǎn)定價(jià)中流行的3個(gè)流動(dòng)性因子模型的預(yù)測(cè)能力，從不同的角度驗(yàn)證流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在資產(chǎn)定價(jià)中的重要角色.

1 資產(chǎn)定價(jià)模型選取

本節(jié)介紹實(shí)證分析中使用的因子以及相關(guān)的資產(chǎn)定價(jià)模型.主要測(cè)試對(duì)象是3個(gè)流行的流動(dòng)性因子模型.第一個(gè)是Pastor-Stambaugh[9]提出的流動(dòng)性因子模型，此模型是在Fama-French[10]3因子模型的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)基于價(jià)格影響維度構(gòu)建的可交易（traded）型流動(dòng)性因子.第二個(gè)是Liu[11]提出的流動(dòng)性擴(kuò)展的資本資產(chǎn)定價(jià)模型，此模型在CAPM模型的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)基于交易的不流動(dòng)性構(gòu)建的因子.第三個(gè)因子模型是Sadka[12]提出的流動(dòng)性模型，其中包含了一個(gè)市場(chǎng)因子以及一個(gè)基于價(jià)格影響的可變部分構(gòu)建的非交易型（non-traded）流動(dòng)性因子.此外，作為比較，還考察了近年來資產(chǎn)定價(jià)文獻(xiàn)中常用于基準(zhǔn)的因子模型，具體包括：CAPM模型、Fama-French[10]3因子模型、Carhart[13]4因子模型、Fama-French[14]5因子模型、Hou-Xue-Zhang[15]4因子模型.以下給出因子模型的時(shí)間序列形式.

流動(dòng)性因子模型：

2 實(shí)證測(cè)試

2.1 因子的描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 對(duì)未來投資機(jī)會(huì)的預(yù)測(cè)

2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.3.1 擴(kuò)展非流動(dòng)性因子的回歸結(jié)果

2.3.2 加入其他控制變量的回歸結(jié)果

3 結(jié)論

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是資產(chǎn)定價(jià)研究中的重要議題，本文依據(jù)Merton的ICAPM理論[8]考察了流動(dòng)性模型對(duì)未來投資機(jī)會(huì)的預(yù)測(cè)能力.實(shí)證測(cè)試中主要考察3個(gè)流行的流動(dòng)性因子模型，同時(shí)也選[HJ47x]取了文獻(xiàn)中常用的資產(chǎn)定價(jià)模型作為比較.測(cè)試選用3個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量（GDP，IDP和CFNA）作為美國(guó)未來投資機(jī)會(huì)的代理變量，通過構(gòu)建時(shí)間序列預(yù)測(cè)回歸模型驗(yàn)證流動(dòng)性因子及因子模型對(duì)未來投資機(jī)會(huì)的預(yù)測(cè)效果.結(jié)果表明，3個(gè)基于不同維度構(gòu)建的流動(dòng)性因子對(duì)未來的投資機(jī)會(huì)具有不一致的預(yù)測(cè)力.一般來說，Liu[11]的流動(dòng)性因子正向預(yù)測(cè)3個(gè)經(jīng)濟(jì)變量；Sadka[12]的流動(dòng)性因子負(fù)向預(yù)測(cè)GDP和CFNA；Pastor-Stambaugh[9]在IDP回歸中產(chǎn)生顯著的負(fù)斜率.對(duì)于其他的因子模型，發(fā)現(xiàn)只有Hou-Xue-Zhang[15]4因子模型的投資因子IA對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)具有顯著為正的預(yù)測(cè)效果.本文基于ICAPM理論證實(shí)了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要來源，同時(shí)預(yù)測(cè)能力的差異也反映了3個(gè)流動(dòng)性因子從不同的角度捕獲了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn).

參考文獻(xiàn)：

[1] SHARPE W F.Capital asset prices：A theory of market equilibrium under conditions of risk [J].Journal of Finance，1964，19（3）：425-442.

[2] LINTNER J.Security Prices，Risk，and Maximal Gains From Diversification [J].Journal of Finance，1965，20（4）：587-615.

[3] 周愛民，葛琛，遙遠(yuǎn).驚弓之鳥：流動(dòng)性恐慌與股票價(jià)格[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2019（4）：105-122.

[4] 劉維奇，衛(wèi)飛揚(yáng).貨幣政策、流動(dòng)性溢價(jià)與股票市場(chǎng)波動(dòng)[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2020（2）：14-23.

[5] 王冠英，韓璐，蘇暢.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)公司債收益率的影響研究[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022，24（5）：410-419.

[6] 陳金鑫，朱元倩.基于非對(duì)稱Copula函數(shù)的系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2019，35（3）：162-166.

[7] 歐陽紅兵，喻靜瓊.基于因子模型的流動(dòng)性對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響研究[J].金融發(fā)展研究，2020（7）：13-22.

[8] MERTON R. An intertemporal asset pricing model [J]. Econometrica，1973，41（5），867-877.

[9] PASTOR L，STAMBAUGH R F.Liquidity risk and expected stock returns [J].Journal of Political Economy，2003，111（3）：642-685.

[10]FAMA E F，F(xiàn)RENCH K R.Common risk factors in the returns on stocks and bonds [J].Journal of Financial Economics，1993，33（1）：3-56.

[11] LIU W.A liquidity-augmented capital asset pricing model [J].Journal of Financial Economics， 2006，82（3）：631-671.

[12] SADKA R.Momentum and post-earnings-announcement drift anomalies：The role of liquidity risk [J].Journal of Financial Economics，2006，80（2）：309-349.

[13] CARHART M M.On persistence in mutual fund performance [J].Journal of Finance，1997，52（1）， 57-82.

[14] FAMA E F，F(xiàn)rench K R.A five-factor asset pricing model [J].Journal of Financial Economics，2015，116（1）：1-22.

[15] HOU K，XUE C，ZHANG L.Digesting anomalies：An investment approach [J].Review of Financial Studies，2015，28（3）：650-705.

[16] NEWEY W，WEST K.A simple，positive semi-definite，heteroskedasticity and autocorrelation consis-tent covariance matrix [J].Econometrica，1987，55，703-708 .

［責(zé)任編輯：趙慧霞］