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    流動(dòng)性供給與日內(nèi)價(jià)格效率
    ——基于中國股票市場的實(shí)證研究

    2020-08-17 10:37:58王春峰房振明
    中國管理科學(xué) 2020年7期
    關(guān)鍵詞:流動(dòng)性波動(dòng)供給

    馬 丹,王春峰,,房振明

    (1.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072;2.天津大學(xué)金融工程研究中心,天津 300072)

    1 引言

    近年來金融市場頻頻發(fā)生危機(jī)事件,美國股市2010年5月6日出現(xiàn)閃崩,中國股市2015年6月發(fā)生“股災(zāi)”,這些極端事件的出現(xiàn)都與市場流動(dòng)性枯竭有關(guān)。充足穩(wěn)定的流動(dòng)性供給可以保證市場價(jià)格發(fā)現(xiàn)過程的可持續(xù)性,而流動(dòng)性供給的不足則會阻礙市場交易的達(dá)成,從而導(dǎo)致市場價(jià)格的偏離甚至引起異常波動(dòng)。本文基于高頻交易數(shù)據(jù),從市場微觀結(jié)構(gòu)層面剖析流動(dòng)性供給對股票市場價(jià)格效率的作用機(jī)理,從流動(dòng)性供給角度探究改善股票市場運(yùn)行效率的途徑。

    在一個(gè)成熟高效的市場中,持續(xù)且穩(wěn)定的流動(dòng)性供給保證了投資者能夠通過及時(shí)地交易滿足各自的需求[1]。價(jià)格發(fā)現(xiàn)過程是市場投資者進(jìn)行交易博弈從而達(dá)到價(jià)格出清的過程,而流動(dòng)性是交易達(dá)成的必要條件。具體而言,在報(bào)價(jià)驅(qū)動(dòng)市場中,做市商通過設(shè)置合理的買賣價(jià)差來控制交易成本,進(jìn)而調(diào)節(jié)市場的流動(dòng)性水平,影響市場的信息融入和價(jià)格效率[2]。而在沒有做市商的訂單驅(qū)動(dòng)市場中,不同檔位的限價(jià)訂單為市場出清提供了流動(dòng)性支持[3]。策略性的限價(jià)訂單能夠降低市場的有效價(jià)差和逆向選擇成本,解決流動(dòng)性跨期不平衡的問題,從而保證了市場的流動(dòng)性供給。

    然而,限價(jià)訂單作為訂單驅(qū)動(dòng)市場中流動(dòng)性供給的主要來源,其供給能力和意愿都包含有很強(qiáng)的不確定性。借鑒Grossman和Miller[1]對做市商市場的分析框架,Brunnermeier[4]建立了適用于限價(jià)訂單市場的均衡模型,并指出流動(dòng)性提供者出于融資約束和風(fēng)險(xiǎn)控制的考慮,會在市場發(fā)生危機(jī)時(shí)從市場撤出,從而加劇市場的流動(dòng)性缺失,不利于價(jià)格效率的提升和市場的穩(wěn)定。Huang和Wang[5]也指出,在訂單驅(qū)動(dòng)市場中,即使沒有外部事件的沖擊,內(nèi)生的流動(dòng)性需求也會引起買賣雙方的不平衡,此時(shí)流動(dòng)性供給的不足會導(dǎo)致價(jià)格極端變化,甚至引發(fā)市場崩潰。

    中國股票市場是典型的訂單驅(qū)動(dòng)市場,對中國股市流動(dòng)性和價(jià)格效率相關(guān)的研究也不在少數(shù)。Jiang Lei[6]基于GARCH模型研究了中國股市的價(jià)格收斂特征,并指出中國股市收斂到弱有效狀態(tài)所需要的時(shí)間大約是15-30分鐘,且價(jià)格的收斂過程顯著受到市場流動(dòng)性的影響。孔東民等[7]重點(diǎn)研究了機(jī)構(gòu)持股對市場信息效率的影響,并分析了流動(dòng)性在其中所扮演的角色。研究表明,雖然流動(dòng)性和機(jī)構(gòu)持股都能正向促進(jìn)信息效率,但二者同時(shí)較高時(shí)反而會減弱信息效率。Wan Die和Yang Xiaoguang[8]研究了中國股市的高頻日內(nèi)正反饋效應(yīng),并指出高頻交易能夠提高市場的流動(dòng)性但同時(shí)會降低價(jià)格效率,不利于市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)。韋立堅(jiān)等[9]立足于股市異常波動(dòng)研究由于流動(dòng)性缺失導(dǎo)致的恐慌性踩踏現(xiàn)象,并提出保持低融資杠桿,引入臨時(shí)做市商提供流動(dòng)性等應(yīng)對措施?,F(xiàn)有的研究雖有指出流動(dòng)性與市場價(jià)格效率之間的關(guān)聯(lián)性以及流動(dòng)性不足對市場的不利影響,但未直面流動(dòng)性供給是否能夠切實(shí)提高價(jià)格效率的問題。與本文所探討的問題最為相似的是Jiang Jing[10]對美國股市價(jià)格效率的研究,但關(guān)注的側(cè)重點(diǎn)有所不同。Jiang Jing[10]從橫截面角度對比分析了NYSE和NASDAQ市場的價(jià)格效率及其影響因素。雖然指出流動(dòng)性供給和市場交易狀態(tài)都是影響價(jià)格效率的因素,但并未研究信息交易和市場狀態(tài)在流動(dòng)性供給與價(jià)格效率關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。

    本文從流動(dòng)性供給的角度分析了提高市場價(jià)格效率的途徑,認(rèn)為充足的流動(dòng)性供給是保證市場高效運(yùn)行和價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能實(shí)現(xiàn)的重要因素,同時(shí)提高機(jī)構(gòu)交易比例、降低市場波動(dòng)性能夠增強(qiáng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率。本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:在數(shù)據(jù)選擇上,本文基于中國A股全樣本股票的日內(nèi)分筆交易數(shù)據(jù),具有樣本多樣性和交易數(shù)據(jù)完整性方面的優(yōu)勢,增強(qiáng)了研究結(jié)論的可信度;在研究方法上,本文創(chuàng)新性地利用日內(nèi)逆勢交易比例作為流動(dòng)性供給的衡量指標(biāo),能夠更為準(zhǔn)確地刻畫其日內(nèi)動(dòng)態(tài)變化;在計(jì)量方法上,本文以日內(nèi)分時(shí)數(shù)據(jù)建立面板回歸模型,并控制了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng),同時(shí)考慮投資者結(jié)構(gòu)和市場交易狀態(tài)的調(diào)節(jié)作用,多角度全方位地分析了流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系。

    2 假設(shè)提出

    流動(dòng)性和價(jià)格效率都是衡量市場交易能力和運(yùn)行質(zhì)量的指標(biāo),二者之間的關(guān)系一直是學(xué)術(shù)界研究的重點(diǎn)。市場的流動(dòng)性供給能力與價(jià)格效率水平有著密切的聯(lián)系,這不僅有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ),還有豐富的實(shí)證支持。在理論研究中,Amihud和Mendelson[2]和Foucault[3]分別對報(bào)價(jià)驅(qū)動(dòng)市場和訂單驅(qū)動(dòng)市場的交易過程進(jìn)行建模,指出做市商和限價(jià)訂單簿的流動(dòng)性供給能力是影響市場的交易成本和價(jià)格形成過程的關(guān)鍵。Parlour和Seppi[11]建立理論模型分析不同市場設(shè)定下的訂單流模式,并指出不同的市場機(jī)制沒有孰優(yōu)孰劣之分,流動(dòng)性供給能力才是一個(gè)市場的核心競爭力。Huang和Wang[5]建立跨期均衡模型探究引起市場崩潰的理論根源。研究表明,即使在沒有外部事件沖擊的情況下,內(nèi)生的流動(dòng)性需求也會引起買賣雙方的不平衡,此時(shí)有限的流動(dòng)性供給是導(dǎo)致價(jià)格極端變化、市場發(fā)生崩潰的主要原因。Han Bing等[12]基于理性預(yù)期模型研究了流動(dòng)性水平與市場效率之間的關(guān)系,并指出在信息融入市場的過程中,市場流動(dòng)性水平通過調(diào)節(jié)投資者的交易成本進(jìn)而影響市場的信息效率。在實(shí)證研究中,Chordia等[13]利用最小報(bào)價(jià)單元變化的自然實(shí)驗(yàn),檢驗(yàn)了提高流動(dòng)性所引起的市場價(jià)格效率水平的變化,成為流動(dòng)性供給能夠提高市場價(jià)格效率的直接證據(jù)。隨后,Chung和Hrazdil[14]將流動(dòng)性水平與價(jià)格效率之間的關(guān)系研究在時(shí)間長度和樣本寬度上進(jìn)行拓展,Jiang Lei[6]檢驗(yàn)了流動(dòng)性對價(jià)格效率的影響作用在中國股票市場的適用性。除此之外,Jarnecic和Snape[15]和Foley和Putni?[16]分別研究了高頻交易和暗池交易對市場質(zhì)量的影響,并指出,雖然這兩種交易備受詬病,但二者都能夠補(bǔ)充限價(jià)訂單市場的流動(dòng)性供給,從而降低買賣價(jià)差的交易成本,提高市場的價(jià)格效率。綜上所述,流動(dòng)性供給能夠正向促進(jìn)價(jià)格效率的改善,可用示意圖1中線a所示,二者之間存在正相關(guān)關(guān)系,斜率為正。由此提出假設(shè)一:流動(dòng)性供給與日內(nèi)價(jià)格效率正相關(guān)。

    H1:流動(dòng)性供給與日內(nèi)價(jià)格效率正相關(guān)。

    圖1 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間的關(guān)系示意圖

    在信息融入市場并反映到資產(chǎn)價(jià)格的過程中,知情投資者的信息交易是促使資產(chǎn)價(jià)格均衡狀態(tài)轉(zhuǎn)移的主要推動(dòng)力量。信息交易不僅能夠直接促進(jìn)市場價(jià)格效率的提升,而且還可以通過調(diào)節(jié)市場的流動(dòng)性間接影響價(jià)格效率?;谥榻灰准僬f,知情交易者利用其私有信息進(jìn)行交易獲利,同時(shí)也將其所掌握的信息反映到了價(jià)格中[17]。隨后一些具有更高的技術(shù)優(yōu)勢和市場嗅覺的投資者從市場價(jià)格的變化中識別出信息從而進(jìn)一步推動(dòng)了市場的價(jià)格效率[18-19]。機(jī)構(gòu)交易者是典型的策略型知情交易者,他們在信息處理能力和資金流動(dòng)性方面有明顯優(yōu)勢,能夠優(yōu)先察覺并利用價(jià)格的偏離進(jìn)行套利。劉燕和朱洪泉[20]從異質(zhì)信念角度對機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者的交易行為進(jìn)行了研究,指出機(jī)構(gòu)投資者具有信息增量提供能力,機(jī)構(gòu)投資者的交易行為能夠促進(jìn)價(jià)格的信息融入。Henry等[21]研究了業(yè)績預(yù)告發(fā)布之前機(jī)構(gòu)投資者能夠提前獲取信息并進(jìn)行交易獲利的現(xiàn)象,驗(yàn)證了上述觀點(diǎn)。此外,Anand等[22]研究了金融危機(jī)期間機(jī)構(gòu)投資者的交易特征對股票市場的恢復(fù)作用,并指出有機(jī)構(gòu)投資者提供流動(dòng)性的股票往往能夠更快地?cái)[脫危機(jī)。Raman等[23]的研究表明日內(nèi)機(jī)構(gòu)交易對市場的流動(dòng)性和價(jià)格效率都有正向促進(jìn)作用,鼓勵(lì)機(jī)構(gòu)交易是提高市場質(zhì)量的有效途徑。Breugem和Buss[24]建立理論模型論證了機(jī)構(gòu)投資者的信息獲取和信息交易策略對市場價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和信息效率的正向作用。因此,機(jī)構(gòu)交易有助于日內(nèi)價(jià)格效率的改善,且這種促進(jìn)作用在市場流動(dòng)性供給水平較高時(shí)會增強(qiáng)。也就是說,機(jī)構(gòu)交易能夠正向促進(jìn)流動(dòng)性供給對日內(nèi)價(jià)格效率的提升,如示意圖1中線b所示。由此提出假設(shè)二。

    H2:機(jī)構(gòu)交易能夠正向促進(jìn)流動(dòng)性供給對日內(nèi)價(jià)格效率的提升。

    日內(nèi)價(jià)格效率的動(dòng)態(tài)變化離不開市場交易狀態(tài)的影響,股價(jià)波動(dòng)作為衡量市場狀態(tài)的代表性指標(biāo),在流動(dòng)性和價(jià)格效率的研究中起著不可忽略的重要作用。一方面,市場波動(dòng)性對價(jià)格與交易量之間的關(guān)系具有顯著影響。市場在大幅波動(dòng)期間量價(jià)關(guān)系極弱,容易出現(xiàn)單邊暴漲暴跌現(xiàn)象,不利于市場的有效運(yùn)行[25]。另一方面,價(jià)格波動(dòng)是一種不確定性風(fēng)險(xiǎn),流動(dòng)性提供者在面對較高的價(jià)格波動(dòng)時(shí)會要求更高的收益補(bǔ)償。知情交易者傾向于在市場波動(dòng)較高時(shí)進(jìn)行交易,進(jìn)一步增加其他投資者的交易成本,在一定程度上阻礙價(jià)格效率的提升和市場的穩(wěn)定[26]。因此,價(jià)格波動(dòng)能夠調(diào)節(jié)流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間的關(guān)系,價(jià)格波動(dòng)較高時(shí)不利于市場日內(nèi)價(jià)格效率的改善。如示意圖1中線c所示,價(jià)格波動(dòng)阻礙流動(dòng)性供給對日內(nèi)價(jià)格效率的提升。由此提出假設(shè)三。

    H3:價(jià)格波動(dòng)對流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間的關(guān)系有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

    3 實(shí)證設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

    3.1 流動(dòng)性供給水平的度量

    流動(dòng)性供給與流動(dòng)性需求是流動(dòng)性均衡的兩個(gè)方面,對流動(dòng)性提供者的界定是研究流動(dòng)性供給的關(guān)鍵。現(xiàn)有研究認(rèn)為流動(dòng)性供給的來源主要有以下幾種:做市商,噪音交易者,限價(jià)訂單提交者,機(jī)構(gòu)投資者,逆勢交易者??紤]到投資者類型的多樣性以及其流動(dòng)性供給能力的不確定性,本文基于市場微觀結(jié)構(gòu)視角將逆勢交易者定義為流動(dòng)性提供者,這種分類方法不僅在限價(jià)訂單市場具有更高的實(shí)用性,而且能夠契合中國股市以散戶居多的投資者結(jié)構(gòu)特征。因此,本文借鑒Chang等[27]關(guān)于日內(nèi)知情交易概率(DPIN)的設(shè)計(jì)思路(如公式1和公式2所示)來定義逆勢交易比例,即當(dāng)市場價(jià)格處于上升階段時(shí),主動(dòng)賣出交易者為流動(dòng)性提供者,當(dāng)市場價(jià)格處于下降階段時(shí),主動(dòng)買入交易者為流動(dòng)性提供者。由此計(jì)算日內(nèi)流動(dòng)性供給水平的衡量指標(biāo),記為LP(liquidity provision)。

    (1)

    (2)

    3.2 市場價(jià)格效率水平的度量

    衡量價(jià)格效率的指標(biāo)有很多,在高頻交易的研究中,Hasbrouck[28]從隨機(jī)游走偏離的角度用價(jià)格偏差來衡量價(jià)格效率;Bessembinder[29]基于價(jià)格波動(dòng)用方差比率來衡量價(jià)格效率;Chordia等[30]則根據(jù)隨機(jī)游走理論從短期價(jià)格可預(yù)測程度出發(fā),用訂單流不平衡對短期收益的解釋程度來衡量價(jià)格效率。Rosch等[31]比較了以上衡量日內(nèi)價(jià)格效率的指標(biāo),研究了其對市場進(jìn)化的解釋效果和指標(biāo)之間的聯(lián)動(dòng)性。

    在對比分析各個(gè)衡量指標(biāo)的定義和計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,本文認(rèn)為Chordia等[30]提出的方法完全基于市場的訂單流和價(jià)格變化,無需估計(jì)復(fù)雜的計(jì)量模型,因而更能反映日內(nèi)市場變化的真實(shí)特征。因此本文用短期收益的可預(yù)測程度作為價(jià)格效率的反向衡量指標(biāo)。短期收益的可預(yù)測程度能夠反映價(jià)格效率水平的理論依據(jù)是:如果市場進(jìn)化足夠快,價(jià)格效率足夠高,那么日內(nèi)價(jià)格應(yīng)滿足隨機(jī)游走,收益將不具有可預(yù)測性。因此,當(dāng)某種采樣頻率下訂單流不平衡程度對收益具有顯著的解釋能力時(shí),說明在此時(shí)間頻率下價(jià)格還沒有完全反映信息,市場還沒有收斂到均衡狀態(tài)。通過公式(3),公式(4)計(jì)算短期收益的可預(yù)測程度并以此衡量價(jià)格效率PE(price efficiency)。

    Rt=β0+β1OIBt-1+εt

    (3)

    (4)

    其中Rt=ln(pt/pt-1),pt為t時(shí)期末的成交價(jià);OIBt是基于成交額的相對訂單流不平衡指標(biāo)(如公式(4)所示),Bt為t時(shí)期末主動(dòng)買入訂單的總成交額,St為t時(shí)期末主動(dòng)賣出訂單的總成交額?;貧w模型(3)的調(diào)整R2(adjustedR2)衡量了訂單流不平衡對短期收益的預(yù)測程度,記為PE,本文以此作為衡量價(jià)格效率水平的反向指標(biāo)。PE的值越大,訂單流不平衡對短期收益的預(yù)測程度越強(qiáng),市場價(jià)格效率水平越低;PE的值越小,訂單流不平衡對短期收益的預(yù)測程度越弱,市場價(jià)格效率水平越高。

    3.3 回歸模型設(shè)計(jì)

    首先,在控制個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的影響下構(gòu)建面板回歸模型,以價(jià)格效率水平PE為因變量,以流動(dòng)性供給水平LP為自變量。在控制變量的選擇上,從信息交易層面考慮機(jī)構(gòu)交易比例的影響,從市場交易狀態(tài)層面考慮到波動(dòng)性和交易量的影響。如公式(5)所示。其中PEi,t是指第i只股票在日內(nèi)第t個(gè)時(shí)間段的價(jià)格效率;LPi,j是流動(dòng)性供給;控制變量包括機(jī)構(gòu)交易比例,價(jià)格波動(dòng)和交易量。其中,機(jī)構(gòu)交易比例(bigTi,t)用第i只股票當(dāng)天第t個(gè)時(shí)段內(nèi)交易額超過100萬的訂單筆數(shù)所占的比例來衡量;股價(jià)波動(dòng)(volai,t)是第i只股票當(dāng)天第t個(gè)時(shí)段內(nèi)的成交價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差;交易量(volumei,t)是第i只股票當(dāng)天第t個(gè)時(shí)段內(nèi)的總成交量。

    其次,本文將控制變量按照高低分為三個(gè)分位組,并分別對應(yīng)高分位組和低分位組構(gòu)建虛擬變量,以此建立其與流動(dòng)性供給水平指標(biāo)的交互項(xiàng),進(jìn)而探究不同層面、不同高低分位的控制變量在流動(dòng)性與價(jià)格效率之間關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。面板回歸模型如公式(6)所示。其中,Xh與Xl是虛擬變量,用來衡量指標(biāo)值所處分位的高低。當(dāng)該時(shí)間段內(nèi)指標(biāo)處于高分位(前25%分位)時(shí),Xh為1,否則為0;當(dāng)該時(shí)間段內(nèi)指標(biāo)處于低分位(后25%分位)時(shí),Xl為1,否則為0,這種虛擬變量分類法在對比分析指標(biāo)高低的影響時(shí)更加直觀和全面。

    最后,在控制了信息交易和市場狀態(tài)兩個(gè)層面影響的基礎(chǔ)上,同時(shí)加入控制變量的虛擬變量與流動(dòng)性供給指標(biāo)的交叉項(xiàng),以分析流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間關(guān)系的穩(wěn)健性。

    PEi,t=β0+β1×LPi,j+∑β×X+εi,t

    (5)

    PEi,t=β0+β1×LPi,j+∑β×LP×Xh+∑β×LP×Xl+εi,t

    (6)

    3.4 數(shù)據(jù)來源

    本文選取2014-2016年中國A股滬深兩市的分筆交易數(shù)據(jù)為研究樣本,剔除以下數(shù)據(jù):(1)日內(nèi)停牌和漲跌停的交易日,(2)一天的交易記錄不足100筆的交易日,(3)處于S、ST或*ST期間的交易日,(4)樣本期間內(nèi)不足200個(gè)交易日的股票。日內(nèi)高頻交易數(shù)據(jù)記錄了市場的交易狀態(tài)和訂單簿的動(dòng)態(tài)變化,可以更精確地呈現(xiàn)出市場的本質(zhì)特征。選用全市場樣本能夠全面地反映研究問題的多角度特征,并盡可能地保證研究結(jié)論的普遍實(shí)用性。本文使用所有數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

    首先對價(jià)格效率的日內(nèi)特征進(jìn)行二維描述性統(tǒng)計(jì),如圖2所示。四個(gè)小圖分別從橫截面的角度描述了價(jià)格效率在日內(nèi)不同分時(shí)下的變化。橫坐標(biāo)是時(shí)間間隔,縱坐標(biāo)是價(jià)格效率,圖中兩條線分別代表價(jià)格效率PE的變化及其2階滯后多項(xiàng)式擬合趨勢線。結(jié)合圖1結(jié)論以及價(jià)格效率PE的定義可知,價(jià)格效率在日內(nèi)呈現(xiàn)倒U型的變化特征,在開收盤階段價(jià)格效率較低,日內(nèi)連續(xù)交易時(shí)段價(jià)格效率較高。同時(shí),下午開盤的第一個(gè)樣本點(diǎn)偏離趨勢線明顯,這說明午市休盤對價(jià)格效率日內(nèi)變化的連續(xù)性有顯著沖擊,這也說明了投資者對午市信息進(jìn)行消化吸收并進(jìn)一步調(diào)整交易決策。

    圖2 2014-2016日內(nèi)分時(shí)價(jià)格效率

    為進(jìn)一步探究影響日內(nèi)價(jià)格效率的因素,本文對日內(nèi)15分鐘分時(shí)下的價(jià)格效率(PE),流動(dòng)性供給(LP),以及股價(jià)波動(dòng)(vola),交易量(volume)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),并從橫截面的角度列出了相應(yīng)交易時(shí)段的均值和方差(如表1所示)。其中PE(m)和PE(s)分別指價(jià)格效率的均值和方差,其他指標(biāo)的定義類似。

    表1 日內(nèi)分時(shí)描述性統(tǒng)計(jì)

    4 實(shí)證結(jié)果與分析

    4.1 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率

    首先基于公式5,本文從流動(dòng)性供給的角度分析提高市場價(jià)格效率的途徑,結(jié)合樣本數(shù)據(jù)的特征建立面板回歸模型分析流動(dòng)性供給對日內(nèi)價(jià)格效率的影響。在控制變量的選擇上,從市場信息交易層面,加入機(jī)構(gòu)交易比例(bigT)變量;從市場狀態(tài)層面,加入波動(dòng)性(vola)和交易量(volume)指標(biāo)。

    表2中呈現(xiàn)了公式5的回歸結(jié)果。從表2中(1)的結(jié)果可以看出,流動(dòng)性供給水平LP對價(jià)格效率(PE)有顯著正向影響(由于PE是價(jià)格效率的反向指標(biāo),因此回歸系數(shù)顯示為顯著負(fù)效應(yīng)),提高市場的流動(dòng)性供給水平能夠顯著提高市場的價(jià)格效率。同時(shí)表2中(2)-(6)的結(jié)果顯示,機(jī)構(gòu)交易比例和交易量對價(jià)格效率的提高有顯著正效應(yīng),股價(jià)波動(dòng)則對價(jià)格效率有顯著的負(fù)向影響。表4中(6)交易量的系數(shù)不顯著可能是由于機(jī)構(gòu)交易比例與交易量的線性相關(guān)性引起的。

    表2的結(jié)果揭示了流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系,并從市場結(jié)構(gòu)信息和交易狀態(tài)的角度初步探究了機(jī)構(gòu)交易比例和價(jià)格波動(dòng)等因素對價(jià)格效率的影響。結(jié)論表明流動(dòng)性供給是影響價(jià)格效率的重要因素,在同時(shí)控制時(shí)間效應(yīng)和個(gè)體效應(yīng)的情況下,流動(dòng)性供給對價(jià)格效率變化的解釋程度高達(dá)35.9%,因此充足的流動(dòng)性供給是提高市場價(jià)格效率,完善其價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的重要途徑。驗(yàn)證了假設(shè)一:流動(dòng)性供給與日內(nèi)價(jià)格效率正相關(guān)。

    表2 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系

    此外,從信息交易的角度來看,較高的機(jī)構(gòu)交易比例是市場日漸成熟的表現(xiàn),對市場價(jià)格效率的提高有正向促進(jìn)的作用;從市場狀態(tài)的角度來看,較大的市場價(jià)格波動(dòng)不利于價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)現(xiàn)和價(jià)格效率的提高,因此在提高價(jià)格效率的時(shí)候穩(wěn)定市場、降低波動(dòng)顯得尤其重要。為進(jìn)一步探究市場結(jié)構(gòu)信息和交易狀態(tài)對流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用,本文基于公式(6),采用面板數(shù)據(jù)雙固定效應(yīng)分析方法,研究機(jī)構(gòu)交易比例以及股價(jià)波動(dòng)和交易量與流動(dòng)性供給的交互作用(結(jié)果如表3)。

    表3(1)研究了機(jī)構(gòu)交易在流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間的關(guān)系中有調(diào)節(jié)作用,較高比例的機(jī)構(gòu)交易能夠正向調(diào)節(jié)流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(LP×bigTh的系數(shù)與LP的系數(shù)正負(fù)號方向一致且顯著)。相應(yīng)地,表3(2-3)從市場狀態(tài)的視角分別研究股價(jià)波動(dòng)和交易量與流動(dòng)性供給的交互作用,可以看出,LP×volal和LP×volumeh的系數(shù)與LP的系數(shù)正負(fù)號方向一致且顯著,由此說明較低的股價(jià)波動(dòng)和較高的交易量都會增強(qiáng)流動(dòng)性供給對價(jià)格效率的正向促進(jìn)作用。由此驗(yàn)證了假設(shè)二和假設(shè)三。

    表3 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(交互項(xiàng))[注]本文所有回歸均采用面板數(shù)據(jù)雙固定效應(yīng)回歸方法。限于篇幅,表3以及下文表中只列示部分重要的回歸結(jié)果。

    最后,本文按照年份分組對模型(6)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),對比分析2015年前后流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間關(guān)系(結(jié)果如表4所示)。同時(shí),本文還對2015年5-7月異常波動(dòng)時(shí)期進(jìn)行驗(yàn)證(結(jié)果如表5所示),以此來增強(qiáng)研究結(jié)論的實(shí)用性以及實(shí)證檢驗(yàn)的完整性。在Huang等[32]對價(jià)格波動(dòng)不同強(qiáng)度時(shí)期的市場效率水平研究中強(qiáng)調(diào)了價(jià)格異常波動(dòng)在對于訂單流不平衡與短期價(jià)格收益中的重要性,本文與上述研究具有一致的結(jié)論。

    表4 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(按年分組)

    從表4的結(jié)果可以看出,2014年和2016年的回歸結(jié)果是一致的,流動(dòng)性供給與價(jià)格效率顯著正相關(guān);提高機(jī)構(gòu)交易比例、降低股價(jià)波動(dòng)能夠增強(qiáng)流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間正向作用。相比而言,2015年的回歸結(jié)果卻出現(xiàn)了不一致的結(jié)論,不僅流動(dòng)性供給和股價(jià)波動(dòng)指標(biāo)的系數(shù)正負(fù)號不同,而且股價(jià)波動(dòng)高低與流動(dòng)性供給交互項(xiàng)也沒有了區(qū)分能力,由此說明了異常波動(dòng)會降低市場投資者的信息,造成市場流動(dòng)性供給的單邊異常偏離,不利于價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)現(xiàn)和市場的穩(wěn)定。

    進(jìn)一步地,本文將2015年的樣本數(shù)據(jù)分為泡沫膨脹期(1-4月),泡沫破裂前后(5-7月)以及泡沫破裂后(8-12月)三個(gè)階段,對比分析市場異常波動(dòng)情況下流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間的關(guān)系,結(jié)果如表5所示。可以看出,高機(jī)構(gòu)交易比例與流動(dòng)性供給的交互項(xiàng)(LP×bigTh)在三個(gè)階段的t值分別為-0.83,-1.56,-2.14,回歸系數(shù)逐漸顯著,說明在2015年股市泡沫變化的不同時(shí)期,機(jī)構(gòu)交易在流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用逐漸增強(qiáng)。同時(shí),對比不同泡沫時(shí)期的高股價(jià)波動(dòng)與低股價(jià)波動(dòng)對流動(dòng)性供給的調(diào)節(jié)作用,可以看出,高股價(jià)波動(dòng)總是負(fù)向調(diào)節(jié)流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(LP×volah的系數(shù)與LP的系數(shù)正負(fù)號相反且顯著),低股價(jià)波動(dòng)能夠正向調(diào)節(jié)流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(LP×volal的系數(shù)與LP的系數(shù)正負(fù)號一致且顯著)。根據(jù)以上研究結(jié)論,在股市流動(dòng)性崩潰期間,為了促進(jìn)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的恢復(fù),在保證市場流動(dòng)性供給的同時(shí)還需提高機(jī)構(gòu)交易比例,降低市場波動(dòng)性。

    表5 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(2015年)

    4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本文從兩個(gè)方面檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性:一,替換本文所使用的價(jià)格效率指標(biāo);二,從股票特質(zhì)性的角度出發(fā),按照市值和股價(jià)分組進(jìn)行驗(yàn)證(結(jié)果分別如表6和表7)。

    表6 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(替換價(jià)格效率指標(biāo))

    表7 流動(dòng)性供給與價(jià)格效率的關(guān)系(考慮個(gè)股特征)

    首先,參考Chang等[33]中對價(jià)格效率指標(biāo)的定義,本文分別用股價(jià)一階自相關(guān)回歸R2和β作為價(jià)格效率的衡量指標(biāo),驗(yàn)證本文的研究假設(shè),表6中Panel A和Panel B是相應(yīng)的回歸結(jié)果??梢钥闯觯谶x用股價(jià)一階自相關(guān)回歸R2和回歸β作為日內(nèi)分時(shí)價(jià)格效率的衡量指標(biāo)之后,流動(dòng)性供給與價(jià)格效率仍然存在顯著正相關(guān)關(guān)系,提高流動(dòng)性供給水平能夠促進(jìn)市場價(jià)格效率水平的改善,驗(yàn)證了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

    其次,從股票特質(zhì)性因素的角度,本文將所研究樣本按照市值和股價(jià)的分位進(jìn)行分組,研究個(gè)股特征對流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間關(guān)系的影響,相應(yīng)的結(jié)果如表7的Panel A和Panel B??梢钥闯?,在股價(jià)和市值分組下,流動(dòng)性供給對價(jià)格效率的正向促進(jìn)作用依舊顯著,而且高機(jī)構(gòu)交易比例和低價(jià)格波動(dòng)的正向調(diào)節(jié)作用也顯著存在。

    5 結(jié)語

    流動(dòng)性是證券市場的生命力的體現(xiàn),股票市場的暴漲暴跌、崩盤甚至“股災(zāi)”等市場功能失靈的現(xiàn)象都與市場流動(dòng)性水平有關(guān)。本文從日內(nèi)交易視角,剖析了流動(dòng)性供給與市場價(jià)格效率的關(guān)系,從微觀結(jié)構(gòu)的角度補(bǔ)充了對市場運(yùn)行機(jī)制的解釋。

    研究表明,流動(dòng)性供給是影響日內(nèi)價(jià)格效率的重要因素,較高的流動(dòng)性供給能夠顯著的提高價(jià)格效率。在信息交易方面,機(jī)構(gòu)是策略型知情交易者,提高機(jī)構(gòu)交易比例能夠正向促進(jìn)流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間的關(guān)系;在市場狀態(tài)方面,股價(jià)波動(dòng)在一定程度上衡量了市場的異質(zhì)信念,波動(dòng)較大時(shí)不利于市場信息的融入和價(jià)格的有效回復(fù),因此較低的價(jià)格波動(dòng)對流動(dòng)性供給與價(jià)格效率之間的關(guān)系具有正向促進(jìn)作用。

    本文的研究結(jié)論具有一定的政策參考價(jià)值,對于穩(wěn)定市場,提高價(jià)格效率具有啟示作用。在市場危機(jī)時(shí)期,及時(shí)補(bǔ)充流動(dòng)性供給,控制單邊極端流動(dòng)性需求和市場波動(dòng),能夠有效地穩(wěn)定市場。且當(dāng)市場失衡時(shí),機(jī)構(gòu)投資者的流動(dòng)性供給不僅能夠降低市場的訂單不平衡程度,還能夠引導(dǎo)其他投資者的交易,改善市場的投資環(huán)境,降低極端事件發(fā)生的可能性。

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