中國股市流動性風險測度研究

中國股市流動性風險測度研究

中國股市流動性風險測度研究

證券的流動性是指證券的變現能力。從證券流動性的概念來看，其本質是指在現在價位不變的情況下或在價位波動較小的情況下，能夠賣出證券的數量或金額，如果能夠賣出的數量或金融較大則該證券的流動性較好。從另外一個角度來看，流動性還指在現在價位不變或在價位波動較小的情況下，能夠買入證券的數量或金額，這也是證券市場比較普遍存在的流動性問題。個人投資者對流動性的要求較低，而機構投資者則異常關注流動性的風險問題。如封閉式基金分紅、開放式基金面臨巨額贖回時都會遇到資產變現的問題，尤其是后者。中國股票市場波動性較大，在市場上漲時，基金管理者希望提高倉位來獲取股市上揚帶來的收益；但市場下跌時經常出現交易量急劇減少的情況，如果這時出現較大數額的基金贖回申請，基金需要進行倉位調整，這就涉及到資產的變現問題，基金面臨的流動性風險將最終影響單位資產凈值。近期開放式基金擴容速度不斷加快，前期市場討論的封閉式基金轉開放的問題也已經浮出水面，基金銀豐契約中規定1年后由封閉轉開放，屆時封閉轉開放將會成為市場趨勢，這也對目前封閉式基金投資運作中的倉位控制提出了更高的要求。相應的流動性風險研究、測度就成為各基金管理公司進行風險管理的首要問題。另外，固定受益證券如國債、企業債相對于股票而言，市場的流動性較低，因此基金在買賣國債、企業債時，較難獲得合理的價格或者要付出更高的費用。
　　本文就是針對這種需求，利用金融工程的有關理論來對基金所面臨的流動性風險進行研究的。
　　　　文獻綜述
　　由于交易機制的不同導致流動性的成因也存在差異。在報價驅動市場（做市商）中，做市商負責提供買賣雙邊報價，投資者的買賣委托傳送至做市商并與之交易，因此做市商有責任維持價格穩定性和市場流動性。與之相反，在委托驅動市場（競價交易）中，投資者的買賣指令直接通過交易系統進行配對交易，買賣委托的流量是推動價格形成和流動性的根本動力。
　　早期歐美證券市場均以做市商制度為主，因此迄今為止的幾乎所有流動性研究都是圍繞做市商制度展開的。其中又分為兩個理論分支：以證券市場微觀結構理論為核心的理論認為，市場微觀結構的主要功能是價格發現，而價格是影響流動性問題的實質所在。Kraus和Stoll(1972)研究了紐約交易所市場上大宗交易對流動性的沖擊；Garmam(1976)研究了隨機庫存模型的價格影響；Garbade和Silber(1979)研究了市場出清價格與流動性的關系；Glosten和Milgrom(1985)將信息經濟學引入流動性研究，主要考慮了信息成本對流動性的影響。另一個分支的研究主要集中在交易量、價格與流動性的關系上；Hasbrouck和Seppi(2001)通過流動性指標分析得到指令流對收益的影響。
　　目前關于競價交易市場中流動性研究的文獻極為有限，Niemeyer(1993)、Hamao(1995)、Biais(1995)、Hedvall(1997)、Ahn(2000)等學者研究了競價交易下買賣價差和流動性的關系問題。
　　國內關于流動性的研究文獻更少，蔣濤(2001)在總結國外研究的基礎上提出了中國股票市場流動性的經驗模型，其核心思想是交易量與價格序列是相互影響的，交易量（主要是交易量增量）是通過收益率的波動來影響價格的，因此兩者共同決定了股票的流動性。經驗模型首先針對股價收益率序列構造自回歸模型，將模型中的殘差定義為收益率的波動指標，事實上該殘差通常具有異方差性；下一步是針對殘差絕對值建模，并將交易量增量引入模型中，其中交易量增量的回歸系數即為衡量該股票流動性好壞的指標，該指標越小，表明交易量引發價格的變動小，流動性就越好。事實上，經驗模型主要是建立兩部線性回歸方程，就每次回歸結果來看，由于自變量選擇問題，回歸模型雖然滿足了線性的假設條件，但是模型的擬合優度非常低，即建立模型時遺漏了許多重要的解釋變量，因此模型中交易量增量的系數很難準確反映交易量變化導致收益率波動的程度。
　　上述文獻研究的最終結果均是將目標定位在衡量證券流動性好與壞的比較過程中，并未針對具體證券在特定的買賣指令下由于流動性風險存在可能導致的損失情況。本文試圖將VaR思想引入中國股市的流動性風險研究中來，在分析各證券流動性強弱的同時給出一定置信度下完成特定的交易指令可能擔負的潛在流動性風險值，以便機構投資者清楚在特定交易環境與目標下所面臨的流動性風險值。另外，在一個投資組合中，由于某只證券的大幅波動可能導致其他證券價格也隨之波動，這樣在完成特定減持任務時可能存在證券間的互動，這樣會加劇流動性風險，即投資組合流動性風險的研究也非上述研究所涵蓋的。
　　　　流動性風險指標定義與測度
　　一、流動性風險指標設計
　　衡量流動性的指標主要是買賣報價差與成交量，價差越小表示立即執行交易的成本越低，市場流動性就越好，針對買賣價差的研究推動了微觀結構理論的發展。另外，成交量也是一個重要指標，其可以反映大額交易是否可以立即完成及其對價格產生的影響，在價差較小的情況下成交量越大流動性越好。這樣我們就可以定義流動性風險測度指標L=-P)/P]/V，其中，P代表日最高價格，P代表日最低價格，V為當日成交金額。該指標的分子為股價的日波動率，可理解為日價差；這樣L即可理解為一個交易日內單位成交金額所導致的價格變動率。該指標用于計算證券的變現損失率：證券（個股或組合）在一日內變現V的損失金額為LV。由于流動性風險指標L已經包括了價差與成交量兩個時間序列，因此我們的核心工作就在于擬合該指標的統計分布問題，在確定了L的分布后即可計算出在特定置信水平下L的取值，進而求出證券的流動性風險值。
　　二、流動性風險值定義
　　參照VaR的定義來定義證券的流動性風險值(L-VaR)：市場正常波動下，拋售一定數量的證券或證券組合所導致的最大可能損失。其更為確切的含義是，在一定概率水平（置信度）下，在未來特定時期內拋售一定數量的證券或證券組合所導致的最大可能損失（可以是絕對值，也可以是相對值）。例如，某投資者在未來24小時內、置信度為95%、證券市場正常波動的情況下，拋售一定數量證券的流動性風險值為800萬元。其含義是，該投資者在24小時之內拋售特定數量的證券時，因證券的流動性而導致的資產最大損失超過800萬元的概率為5%。5%的機率反映了投資者的風險厭惡程度，可根據不同的投資者對風險的偏好程度和承受能力來確定。用公式表示為：
Prob(ΔA＜L-VaR)=α

　　
　　其中，Prob：資產價值損失小于可能損失上限的概率；
　　ΔA：某一金融資產(Asset)在一定持有期Δt的流動性損失；
　　L-VaR：置信水平α下的流動性風險值——可能的損失上限；
　　α：給定的概率——置信水平。
　　利用L-VaR值可以明確給出在一定置信水平下、特定的時間內，由于特定的減持任務而導致的流動性成本。由于該結果更加直觀、量化，因而比較適宜與投資者溝通基金的風險狀況。

三、流動性風險值計算
　　通過上面的定義我們知道，對某一證券或證券組合的流動性風險進行測度時，先要擬合時間序列L的分布問題。從結構來看L為一個復合指標，即日最高最低振幅與成交金額之商。為處理上簡便，考慮對L取自然對數，這樣可將兩個指標的除法轉換為減法。重新定義Lt=1n(L)=L-P)/P]-1n(V)，這樣對L的分布擬合就轉化為對指標L的分布擬合了，然后依據其統計分布來計算各證券在一定置信水平下的流動性風險值(L-VaR)。
　　已知t時刻L的分布以及分布參數，根據L與L的函數關系可推導出L-VaR。具體推導過程如下：
P(ΔL＜L-VaR)=95%

　　
　　在L正態情況下可知P(L＞μ-1.65σ)=95%
　　由L與L之間的一一映射關系可知：P(In(L)＞μ-1.65σ)=95%
P(L＞e)=95%

　　
　　則相對于均值的L-VaR可定義為：
　　L-VaR=E(L)-L，其中E(L)為L的均值，L為置信度為α下的最低值。當α=95%時L=e；E(L)=e（具體推導過程略）。
∴L-VaR=e-e。

　　
　　四、流動性風險值含義
　　假設置信度為95%情況下，指數化投資組合每億元的流動性風險值為1.019%。該指標解釋為：當拋售價值為1億元市值的一攬子指數投資組合時，由于流動性風險造成的經濟損失超過0.01061%（或10612.47元）的概率僅為5%。這里測度出的流動性風險值是每減持1億元市值所導致的損失，將每億元的流動性風險絕對值定義為一個風險值基數。當減持金額為n億元時，其所導致的風險價值損失幅度會相應增加n倍（0.010612%×n），這時拋售市值為n億元指數組合的流動性風險絕對值為：0.010612%×n×n×100000000元。即此時的流動性風險值（絕對值）為基數的n倍。一旦流動性風險損失額度超過了要變現資產的10%時，則說明在目前實行漲跌停板限制的情況下無法在當日實現變現目標。
　　　　流動性風險值的計算
　　一、樣本選取與計算過程
　　從“分析家系統”提取2002年1月4日至2002年8月13日共143個交易日上證綜合指數、深證成份指數以及滬深兩市代碼分別為000001～000056、600600～600649區間的95只股票的每日開盤價、收盤價、最高價、最低價、成交量、成交金額。
　　關于流動性指標的具體計算過程如下：
　　1.填補缺失數據。對于因故停牌的股票我們采用SAS系統缺省的方法進行缺失數據填補，即將上一個交易日的數據默認為當日的數據。
　　2.分別計算各證券的1n-P)/P]-1n(V)，并對該指標序列進行描述性統計。
　　3.在上述指標正態性檢驗不成立的條件下，檢驗該時間序列的自相關性和異方差性。
　　4.在自相關性與異方差性存在的情況下，借鑒J.P Morgan的RiskMetrics模型來處理時間序列的異方差性，此時對處理后的時間序列進行正態性檢驗。
　　5.如果此時正態性成立，則可以計算其在某一置信水平下的VaR，如果正態性不成立則考慮其他分布的擬合與檢驗的問題。
　　6.針對投資組合流動性風險的計算，由于各證券之間的波動存在相互影響效應，這樣就需要引進一個協方差來處理組合流動性風險問題。

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