謹(jǐn)防下一個(gè)流動(dòng)性黑洞

【摘 要】 文章在全球量化寬松貨幣政策的背景下引發(fā)了對(duì)下一輪流動(dòng)性黑洞爆發(fā)可能性的思考。首先，結(jié)合正反饋交易和多重均衡理論探究了證券價(jià)格不連續(xù)運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)以及流動(dòng)性黑洞形成的內(nèi)在機(jī)理;其次，構(gòu)建了包含價(jià)格變動(dòng)和交易頭寸的向量自回歸模型，并以中國(guó)上證A股市場(chǎng)為例進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果顯示自2008年以來(lái)，國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)存在明顯的正反饋效應(yīng)，這使流動(dòng)性黑洞的爆發(fā)成為可能。上述結(jié)論為預(yù)測(cè)及防范流動(dòng)性黑洞提供了理論支持。

【關(guān)鍵詞】 流動(dòng)性黑洞; 損失極限; 正反饋交易; 多重均衡

中圖分類(lèi)號(hào)：F830 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1004-5937（2015）02-0021-04

一、引言

流動(dòng)性是金融市場(chǎng)的靈魂，是金融市場(chǎng)的生命力所在。自20世紀(jì)80年代以來(lái)，全球金融市場(chǎng)經(jīng)歷了1987年美國(guó)股市大崩盤(pán)、1997年?yáng)|南亞金融危機(jī)以及2007年美國(guó)次債危機(jī)并引發(fā)全球金融風(fēng)暴。每一次金融危機(jī)的爆發(fā)都伴隨著長(zhǎng)期的流動(dòng)性過(guò)剩、資產(chǎn)價(jià)格的暴漲以及市場(chǎng)流動(dòng)性瞬間喪失的情形，仿佛一夜之間市場(chǎng)由流動(dòng)性過(guò)剩跌入流動(dòng)性黑洞。由此可見(jiàn)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)今金融市場(chǎng)面臨的最大風(fēng)險(xiǎn)之一，研究流動(dòng)性黑洞的產(chǎn)生原因和形成機(jī)理對(duì)應(yīng)對(duì)全球金融形勢(shì)起著至關(guān)重要的作用。

“流動(dòng)性黑洞”這一名詞最早由Persaud（2001）提出，是指流動(dòng)性在金融市場(chǎng)內(nèi)部驟然消失的一種極端情形。有關(guān)流動(dòng)性黑洞的定義，國(guó)外學(xué)者進(jìn)行了多種詮釋。一般來(lái)說(shuō)，由于風(fēng)險(xiǎn)控制手段的趨同化，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)某個(gè)外部沖擊時(shí)會(huì)出現(xiàn)投資者同時(shí)大量拋售金融產(chǎn)品的情形，整個(gè)市場(chǎng)只剩賣(mài)方，資產(chǎn)價(jià)格不斷下跌，金融市場(chǎng)和機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性迅速消失，這種現(xiàn)象被形象地稱(chēng)為“流動(dòng)性黑洞”。流動(dòng)性黑洞具有從市場(chǎng)參與者自身的內(nèi)在響應(yīng)吸收更多能量的特點(diǎn)，就像臺(tái)風(fēng)一樣將場(chǎng)內(nèi)的流動(dòng)性席卷而空。

在流動(dòng)性黑洞的理論研究方面，Persaud（2002）指出流動(dòng)性黑洞產(chǎn)生的根本原因在于市場(chǎng)多樣性的下降，與市場(chǎng)規(guī)模無(wú)關(guān)。而造成市場(chǎng)多樣性下降的主要因素包括：市場(chǎng)信息搜尋成本的下降、金融監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)控制手段的趨同以及市場(chǎng)的合并。Morris and Shin（2004）通過(guò)構(gòu)建包含兩類(lèi)投資者的微觀(guān)結(jié)構(gòu)模型，分析短線(xiàn)投資者的交易行為對(duì)市場(chǎng)下跌的影響，得出當(dāng)短線(xiàn)投資者的風(fēng)險(xiǎn)極限被觸及會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模的拋售從而引發(fā)流動(dòng)性黑洞。Bernardo and Welch（2004）在投資者風(fēng)險(xiǎn)中性的前提下構(gòu)建理論模型分析投資者行為對(duì)金融市場(chǎng)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，投資者的悲觀(guān)情緒引發(fā)的“羊群效應(yīng)”是促發(fā)流動(dòng)性黑洞的根源。國(guó)內(nèi)學(xué)者趙鵬舉和劉玉敏（2008）構(gòu)建了一個(gè)包含正反饋交易者和理性交易者的微觀(guān)市場(chǎng)交易模型，分析了證券市場(chǎng)價(jià)格收益的正自相關(guān)性。

在實(shí)證研究方面，Cohen and Shin（2003）運(yùn)用向量自回歸模型分析了美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)上2年期、5年期和10年期國(guó)債品種的價(jià)格變化與交易頭寸之間的關(guān)系，研究表明當(dāng)市場(chǎng)處于低靡狀態(tài)下，交易與價(jià)格變化呈現(xiàn)正反饋關(guān)系。Stephanie and Dieter（2013）采用日基金買(mǎi)賣(mài)數(shù)據(jù)對(duì)德國(guó)股票市場(chǎng)上機(jī)構(gòu)投資者的交易行為進(jìn)行實(shí)證研究，并進(jìn)一步分析了羊群效應(yīng)產(chǎn)生的原因以及后果。由于流動(dòng)性黑洞是因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)普遍使用類(lèi)似的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)而造成的，因此提出了針對(duì)當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)管理體系應(yīng)采取宏觀(guān)審慎監(jiān)管的方式。國(guó)內(nèi)學(xué)者陳燈塔和周穎剛（2006）構(gòu)建了一個(gè)微觀(guān)市場(chǎng)理論模型研究國(guó)有股減持造成股市跌入流動(dòng)性黑洞的深層次原因，并進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，得出中國(guó)股市非弱式有效的結(jié)論。李少平和顧廣彩（2007）、姚亞偉等（2012）利用國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)的日度交易數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了市場(chǎng)的非對(duì)稱(chēng)性和正反饋交易特征。然而，日度交易數(shù)據(jù)之間通常存在很強(qiáng)的一致性和自相關(guān)性，如果使用日度數(shù)據(jù)很可能獲得偽相關(guān)性，因此，并不是檢驗(yàn)市場(chǎng)正反饋交易的最佳樣本。

自2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)以來(lái)，美國(guó)、歐洲、日本及中國(guó)等世界主要經(jīng)濟(jì)體采取了一系列量化寬松貨幣政策以刺激經(jīng)濟(jì)恢復(fù)增長(zhǎng)。在極度寬松的金融市場(chǎng)環(huán)境下，資產(chǎn)價(jià)格再次攀升，表面的繁榮使得這種危機(jī)往往被忽視，一旦投資者信心發(fā)生轉(zhuǎn)變，很可能促發(fā)下一輪的流動(dòng)性黑洞。因此，本文在此背景下研究國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)爆發(fā)流動(dòng)性黑洞的可能性具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

在研究方法上，本文在Morris and Shin（2004）研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合多重均衡理論探究證券價(jià)格不連續(xù)運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)以及流動(dòng)性黑洞形成的內(nèi)在機(jī)理，同時(shí)構(gòu)建正反饋交易模型對(duì)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn);此外，本文選取的周頻數(shù)據(jù)在一定程度上規(guī)避并改善了日度數(shù)據(jù)，很可能產(chǎn)生變量間的偽相關(guān)性。本文內(nèi)容的具體安排如下：首先，從內(nèi)生響應(yīng)出發(fā)，基于正反饋交易和多重均衡理論分析流動(dòng)性黑洞形成的內(nèi)在機(jī)理;其次，基于正反饋交易構(gòu)建包含價(jià)格波動(dòng)和交易頭寸的微觀(guān)結(jié)構(gòu)模型，同時(shí)收集2008年1月至2014年2月上證A股市場(chǎng)的周頻數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)的交易特征，從而判斷流動(dòng)性黑洞爆發(fā)的可能性，并得到相應(yīng)的結(jié)論。

二、流動(dòng)性黑洞的形成機(jī)理

（一）正反饋交易

本文構(gòu)建一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和兩類(lèi)交易者的微觀(guān)結(jié)構(gòu)市場(chǎng)模型。首先，存在一類(lèi)同質(zhì)的風(fēng)險(xiǎn)中性的短期交易者，每一個(gè)交易者根據(jù)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)交易情形作出反應(yīng)，最優(yōu)化地調(diào)整其頭寸。其次，存在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的長(zhǎng)期投資者，為短期交易者提供剩余需求。

每個(gè)短期交易者i均有一個(gè)止損點(diǎn)位qi，稱(chēng)為損失極限，市場(chǎng)內(nèi)短期投資者的損失極限落在區(qū)間[q1，q2]內(nèi)。t時(shí)刻風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的價(jià)格為P（t），對(duì)短期投資者i而言，t時(shí)刻持有或賣(mài)出，關(guān)鍵在于資產(chǎn)價(jià)格P（t）與損失極限的比較：

情形一：當(dāng)P（t）≥q2時(shí)，市場(chǎng)內(nèi)的所有人均持有資產(chǎn)，因此投資者i也持有資產(chǎn);

情形二：當(dāng)P（t）

情形三：當(dāng)q1≤P（t）

“正反饋交易”（Positive-feedback Trading）導(dǎo)致了流動(dòng)性黑洞的產(chǎn)生。正反饋交易是指價(jià)格上升導(dǎo)致買(mǎi)方增多，價(jià)格下跌導(dǎo)致賣(mài)方增加的現(xiàn)象。當(dāng)價(jià)格快要沖破損失極限時(shí)，不利的價(jià)格運(yùn)動(dòng)可能促使交易者賣(mài)出資產(chǎn)。當(dāng)大量的市場(chǎng)參與者交易受到損失極限約束，并且還有其他交易者也處于類(lèi)似的處境時(shí)，將會(huì)出現(xiàn)溢出效應(yīng)，即每一輪交易者的變現(xiàn)行為都將推動(dòng)資產(chǎn)價(jià)格加速下跌，市場(chǎng)將對(duì)其他交易者更加不利。正反饋交易和損失極限的作用將使交易商們的決策時(shí)間提前（沈虹，2009）。圖1形象地描繪了正反饋交易傳導(dǎo)機(jī)制。

當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格處于下跌情形下，一些交易者會(huì)將接近他們損失極限的資產(chǎn)賣(mài)出，被拋售資產(chǎn)的價(jià)格急速下跌與賣(mài)盤(pán)持續(xù)增加并存，又會(huì)進(jìn)一步惡化流動(dòng)性狀況，流動(dòng)性危機(jī)可以迅速升級(jí)為償付危機(jī)。

（二）多重均衡

當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的價(jià)格P（t）落在情形三時(shí)，投資者將根據(jù)他人的信息選擇自己的行為，市場(chǎng)上投資者的行為彼此依賴(lài)和交織，從而導(dǎo)致多重均衡。產(chǎn)生多重均衡的根本原因是價(jià)格的協(xié)調(diào)作用，以及價(jià)格通過(guò)協(xié)調(diào)機(jī)制和收益存在的互補(bǔ)性：額外的補(bǔ)充收益，使得投資人愿意接受更高的價(jià)格，在此區(qū)域價(jià)格越高，需求越多。在這個(gè)區(qū)域之外，需求又恢復(fù)到向下傾斜，需求的自然法則又重新主導(dǎo)：價(jià)格越高需求越小，因此形成倒S需求曲線(xiàn)。圖2給出與之對(duì)應(yīng)的需求曲線(xiàn)，并分析多重均衡產(chǎn)生的原因。

在價(jià)格區(qū)間[P1，P2]內(nèi)由于正反饋機(jī)制產(chǎn)生向上傾斜的需求曲線(xiàn)，在該區(qū)間之外，需求曲線(xiàn)又恢復(fù)向下傾斜的典型狀態(tài)。為討論方便，本文用向上傾斜的直線(xiàn)代表供給曲線(xiàn)，該假設(shè)符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。由圖2中可以看出需求曲線(xiàn)與供給曲線(xiàn)共有三個(gè)交點(diǎn)，分別相交于點(diǎn)A、B和C，由此產(chǎn)生多重均衡。在這些均衡點(diǎn)中，點(diǎn)A和點(diǎn)C是穩(wěn)定均衡點(diǎn)，B是不穩(wěn)定的均衡點(diǎn)。資產(chǎn)價(jià)格大跌前，價(jià)格水平處于高位A點(diǎn)，當(dāng)價(jià)格向下運(yùn)動(dòng)時(shí)，由于正反饋機(jī)制的存在，在價(jià)格區(qū)間[P1，P2]內(nèi)，大量賣(mài)盤(pán)和價(jià)格下跌相互影響并強(qiáng)化，期間形成暫時(shí)的均衡點(diǎn)B點(diǎn)。然而，下跌在短暫停留后還將繼續(xù)，直到點(diǎn)C，此時(shí)才建立新的平衡，價(jià)格將在這一點(diǎn)位持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間。這一價(jià)格過(guò)程可以表示為：高點(diǎn)均衡→暫時(shí)均衡→低點(diǎn)均衡。點(diǎn)A、點(diǎn)B和點(diǎn)C的價(jià)格水平呈跳躍式，這與流動(dòng)性黑洞引發(fā)的價(jià)格不連續(xù)變化相一致。

圖3反映了在經(jīng)過(guò)一輪流動(dòng)性黑洞后，需求曲線(xiàn)和供給曲線(xiàn)在點(diǎn)E處建立新的均衡點(diǎn)，并且在這一點(diǎn)位將持續(xù)很長(zhǎng)一段時(shí)間。這一情形在現(xiàn)實(shí)的金融市場(chǎng)中可以找到許多類(lèi)似的事件，譬如當(dāng)證券市場(chǎng)進(jìn)入市場(chǎng)低迷期時(shí)一般會(huì)持續(xù)幾年的時(shí)間，直到有實(shí)質(zhì)性的政策出臺(tái)或基本面發(fā)生變化，市場(chǎng)才會(huì)再次回暖，與需求曲線(xiàn)建立新的價(jià)格均衡點(diǎn)，重新回到高位上來(lái)。圖2至圖3的變化過(guò)程揭示了資產(chǎn)價(jià)格的不連續(xù)變化特點(diǎn)以及流動(dòng)性黑洞的形成機(jī)理。

三、流動(dòng)性黑洞的度量及實(shí)證分析

（一）流動(dòng)性黑洞的度量模型

由流動(dòng)性黑洞的形成機(jī)理可知，正反饋交易是市場(chǎng)下行過(guò)程中引發(fā)價(jià)格暴跌產(chǎn)生流動(dòng)性黑洞的內(nèi)在動(dòng)因。在觀(guān)測(cè)市場(chǎng)是否會(huì)出現(xiàn)流動(dòng)性黑洞時(shí)，要著重分析價(jià)格波動(dòng)與交易頭寸之間因果鏈條的方向。在運(yùn)行良好的市場(chǎng)上會(huì)出現(xiàn)一種負(fù)向的因果關(guān)系，即價(jià)格上升時(shí)市場(chǎng)交易者賣(mài)出，價(jià)格下降時(shí)市場(chǎng)交易者買(mǎi)入。如果流動(dòng)性黑洞存在，則會(huì)出現(xiàn)正向的因果關(guān)系，即價(jià)格上升時(shí)導(dǎo)致更多的買(mǎi)入，價(jià)格下降時(shí)導(dǎo)致更多的賣(mài)出，即正反饋交易。只有當(dāng)正反饋現(xiàn)象存在時(shí)才有可能產(chǎn)生極端的價(jià)格波動(dòng)，促發(fā)流動(dòng)性黑洞。為了分析價(jià)格變化與交易行為之間的關(guān)系，本文建立市場(chǎng)頭寸和收益的雙變量自回歸模型進(jìn)行向量自回歸及格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。具體模型表達(dá)式如下：

其中：Rt表示t-1時(shí)刻到t時(shí)刻的收益;Tradet表示交易規(guī)模，如果買(mǎi)方在t時(shí)刻發(fā)出交易，則xt=1，如果在t時(shí)刻沒(méi)有交易，則xt=0，如果賣(mài)方在t時(shí)刻發(fā)出交易，則xt=-1。

（二）數(shù)據(jù)分析及實(shí)證結(jié)果

本文選取2008年1月2日至2014年2月27日上證指數(shù)周交易數(shù)據(jù)作為研究樣本，考察國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)是否存在正反饋效應(yīng)。由于日交易規(guī)模與日價(jià)格之間通常存在很強(qiáng)的一致性和自相關(guān)性，如果使用日度數(shù)據(jù)很可能獲得價(jià)格與交易的偽相關(guān)性，因此，本文選用周數(shù)據(jù)可以很好地規(guī)避上述問(wèn)題，使結(jié)論更加可靠。本文將上證指數(shù)的收益Rt定義為Rt=ln（Pt /Pt-1），其中Pt為上證指數(shù)第t周周末的收盤(pán)價(jià)格，交易規(guī)模Trade由上證指數(shù)的每周平均成交量表示，由此生成的收益時(shí)間序列{Rt}和交易規(guī)模時(shí)間序列{Tradet}如圖4、圖5所示。然而在實(shí)證檢驗(yàn)中，由于收益率和交易規(guī)模在數(shù)量級(jí)上存在很大差異，從而會(huì)降低推斷的有效性。因此，這里對(duì)交易規(guī)模取自然對(duì)數(shù)，令lnTrade=ln（Trade）。市場(chǎng)參與者的交易方向以上證A股每周資金的凈流量來(lái)衡量。若凈流量為負(fù)，即一周股票市場(chǎng)資金凈流出，表示該周交易賣(mài)方占優(yōu)，xt取值為-1;否則，為買(mǎi)方占優(yōu)，xt取值為1。在進(jìn)行雙變量格蘭杰因果分析之前要對(duì)樣本的穩(wěn)定性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，具體的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平下，上證指數(shù)的周收益和成交量時(shí)間序列均為平穩(wěn)序列，滿(mǎn)足格蘭杰因果關(guān)系的檢驗(yàn)要求。于是，將{Rt}和{lnTrade}代入模型（1），根據(jù)AIC最小值原則，本文采用的滯后階數(shù)為2，具體實(shí)證結(jié)果如表2和表3所示。

首先，格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)表明上證指數(shù)的周收益率與周交易頭寸互為因果關(guān)系，說(shuō)明上證A股市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)與交易規(guī)模之間的引導(dǎo)關(guān)系是存在的。其次，為進(jìn)一步判斷市場(chǎng)是否存在正反饋效應(yīng)，需要考察模型（1）的相關(guān)系數(shù)估計(jì)。由雙變量自回歸模型估計(jì)得到歷史交易信息對(duì)當(dāng)前收益和交易頭寸的影響。表3結(jié)果顯示，過(guò)去的收益與交易頭寸成正比，過(guò)去的交易頭寸與收益成正比。具體表現(xiàn)為：第一，上證指數(shù)的上漲會(huì)帶來(lái)更多的買(mǎi)單，引起交易規(guī)模的放量;上證指數(shù)的下跌會(huì)帶來(lái)更多的賣(mài)單，同樣引起交易規(guī)模的放量。第二，在市場(chǎng)資金凈流入情形下，上證交易規(guī)模的放大會(huì)引起上證指數(shù)的上漲;而在市場(chǎng)資金凈流出情形下，交易規(guī)模的放大會(huì)引起上證指數(shù)的下降。上述結(jié)論證明了自2008年1月以來(lái)，我國(guó)上證A股市場(chǎng)上存在顯著的正反饋交易，這為下一個(gè)流動(dòng)性黑洞的爆發(fā)埋下隱患。

四、總結(jié)

流動(dòng)性是金融市場(chǎng)有效運(yùn)行的基礎(chǔ)，2007年以來(lái)頻發(fā)的金融事件告訴我們流動(dòng)性是各大市場(chǎng)的生命力所在。流動(dòng)性黑洞是流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)中最隱蔽且最具殺傷力的風(fēng)險(xiǎn)，通常隨著流動(dòng)性過(guò)剩而來(lái)。在此輪全球量化寬松貨幣政策的背景下，本文對(duì)下一輪流動(dòng)性黑洞爆發(fā)的可能性進(jìn)行了深入分析。首先，理論分析表明正反饋交易和多重均衡是促發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)并爆發(fā)流動(dòng)性黑洞的內(nèi)在動(dòng)因。其次，在此基礎(chǔ)上，本文選取2008年1月2日至2014年2月27日上證指數(shù)周交易數(shù)據(jù)作為研究樣本，考察國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)與交易頭寸之間的因果關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明我國(guó)A股市場(chǎng)存在顯著的正反饋交易，這為下一個(gè)流動(dòng)性黑洞的爆發(fā)埋下隱患。

流動(dòng)性黑洞是一個(gè)新穎而深刻的話(huà)題，本文從定性與定量?jī)蓚€(gè)角度對(duì)流動(dòng)性黑洞的產(chǎn)生及判別進(jìn)行了全面的闡述。如何度量和防范流動(dòng)性黑洞將是本文進(jìn)一步研究的重要方向。

【參考文獻(xiàn)】

[1] Persaud A.D.Liquidity black holes[R]. State Street Global Insights.State Street Research Paper，2001.

[2] Persaud A.D.Liquidity black holes： what they are and how they are generated，understanding risk[R].Singapore foreign Exchange Market Committe's Biennial Report，2002.

[3] Morris S.，Shin H.S.Liquidity black holes[J].Review of Finance，2004（8）：1-18.

[4] Bernardo A.，Welch I.Liquidity and financial market runs[J].Quarterly Journal of Economics，2004，199：135-158.

[5] Persaud A.D.流動(dòng)性黑洞——理解、量化與管理金融流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[M].姜建清，譯，北京：中國(guó)金融出版社，2007.

[6] 趙鵬舉，劉玉敏.證券市場(chǎng)正反饋交易與收益自相關(guān)[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2008（3）：535-540.

[7] Cohen B.，Shin H.S.Positive-feedback trading under stress： evidence from the US treasury securities market[R].Working Paper，London School of Economics，2003.

[8] Stephanie K.，Dieter N. Short-term herding of institutional traders： new evidence from the German stock market[J].European Financial Management，2013，19（4）：730-746.

[9] 陳燈塔，周穎剛.理性恐慌、流動(dòng)性黑洞和國(guó)有股減持之謎[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)，2006（2）：379-402.

[10] 李少平，顧廣彩.中國(guó)證券市場(chǎng)正反饋交易的實(shí)證研究[J].系統(tǒng)工程，2007（9）：111-115.

[11] 姚亞偉，楊朝軍，黃峰.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)特征：基于中國(guó)證券市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析[J].上海金融，2012（4）：63-70.

[12] 姜建清，孫彬.重建市場(chǎng)信心是緩解流動(dòng)性危機(jī)的有效途徑[J].金融論壇，2009（1）：5-11.

[13] Scharfstein D.S.，Stein J.C.Herd behavior and investment[J].American Economic Review，1990，80（3）：465-479.

[14] 沈虹，何建敏，胡小平.流動(dòng)性異動(dòng)環(huán)境下短期投資者的交易行為及臨界條件[J].系統(tǒng)工程，2009（4）：108-111.

[15] Angeletos G.M.，Werning I.Crises and prices： information aggregation，multiplicity，and volatility[J].American Economic Review，2006，96（5）：1720-1736.

[16] Barlevy G.，Veronesi P.Rational panics and stock market crashes[J].Journal of Economic Theory，2003，110（2）：234-263.