股票流动性与资产流动性的相关性理论与实证分析Word文件下载.docx

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若存在，其作用机理是什么、程度有多大?

对这些问题的回答，既是本文的主要工作，同时也是本文的创新和贡献所在．

通常，企业的总资产由现有资产（或称为在位资产，asset—in．place）和成长性机会价值（valueofgrowth

opportunities）两部分构成．在这两部分资产中，公司的现有资产，如现金、厂房、设备、原材料、存货等，事项

清晰、价值波动小；

相反公司的成长性机会价值如公司的拟投资项目，极大地依赖于项目未来的现金流和市

场环境．Jacquier等人[3】的研究表明：

相对于公司的现有资产，成长性机会价值具有更大的不确定性和波动

性．进一步，若将现有资产再细分为流动性资产和非流动性资产（或称为固定资产），而以资产负债表中的现金作为资产流动性的度量，那么，资产的流动性与股票流动性之间的关系是不确定的．一方面，较高的现金比例会降低公司现有资产的不确定性，从而提高股票的流动性；

另一方面，如果投资资金源于公司存留的现金，那么，由于其较低的融资成本而具有较高的投资回报，因此，较高的现金比例也意味着更大的投资机会．其结果是增大资产和未来现金流的不确定性，从而降低股票的流动性．

关于资产的流动性与资本结构间的相关性，虽有大量的研究，但并未有一致的结果．Shleifer和Vishny[4]认为，流动性差的资产变现成本高，当公司面临资产清算或破产时，其成本较大．因此，出于违约成本的考虑，公司的管理者会选用更多的权益融资，以降低公司的财务杠杆．即资产的流动性与公司的财务杠杆正相关．但

Morellec[5】，Myers和Rajan[6】却认为，较低的资产流动性会增加管理者剥夺债权人利益的成本．因此，较低

的资产流动性能减少债务成本，从而促使公司采用更多的债务融资．即资产的流动性与公司的财务杠杆负相

关．

虽然股票的流动性及其影响因素一直是市场微观结构的重要研究内容，但近年来也有研究表明，股票的流动性在一定程度上也与公司的资本结构相关．Lipson和Mortal[7】的研究发现，股票流动性越高的公司，由

于其权益融资成本较低（如Hennessy和Whited[8|，Butler等人【9】），公司会更多地采用权益融资，因而其财

务杠杆比率也低．顾乃康和陈辉[10】基于我国证券市场的实证分析，也得到了相同的结果．

上面的分析表明，资产的流动性和股票的流动性均与资本结构有关，但到目前为止，直接探讨股票流动

性与资产流动性间的相关性的工作很少．仅有的工作是Gopalan等[11]基于美国证券市场，从做市商的视角

探讨股票流动性与资产流动性的相关关系．结果发现，在美国证券市场中股票流动性与资产流动性显著正相关．这一结论是否在美国以外的市场（如中国证券市场）仍然成立，是值得关注的问题．与美国证券市场截然不同的是，中国证券市场无论是市场结构、市场环境，还是投资者和上市公司的构成均存在较大的差异．在

中国证券市场中，一方面，在股票交易过程中没有做市商的参与，且绝大部分参与者为个体投资者；

另一方面，在上市公司中，大部分仍为国有控股（特别是早期上市公司），其资本结构、投融资条件和市场竞争环境均存在差异．为此，本文以我国证券市场为研究对象，构建不含做市商的理论模型，探讨资产流动性对股票流动性的影响机理；

通过A股市场数据，实证分析股票流动性与资产流动性的相关性，及其程度大小．这些研究结果对准确理解我国证券市场，正确评价公司的投融资决策、资产定价和流动性风险均具有一定的参考价值．

文章结构如下：

首先通过构建一个简单的理论模型来说明公司的投融资决策是如何通过将流动资产转换为非流动资产而影响到股票的流动性；

其次基于A股市场实证检验股票流动性与资产流动性间的相关性；

并

对不同类型的公司进一步验证结果的有效性；

最后是结论．

2模型与假设

在这一部分将构建一个简单的理论模型来阐明资产流动性、未来投资与股票流动性间的关系．模型的核一5-思想是股票流动性会受到企业当前的资产结构和未来投资预期的影响．

与Gopalan等人【11】的基本假设相同，假设有三个时期：

0、1和2．在时期0，企业有1万元的现有资产

（asset—in-place），其中包括o（0<

a<

1）万元的现金（流动资产）和价值1一a万元的非现金（记为非流动资

产，如厂房、设备、原材料等）．此外，企业利用这些非流动资产从事生产，在时期2将会获得矛万元的回报，

其中童满足：

叠=pz+f。

，葶z—lv（o，盯：

）．

在时期1，公司有一个新的投资项目，于是公司管理者需决定如何将现有的现金在中期红利发放与新增

项目投资之间进行分配．记7（，y>

0）代表投资于新项目的现金比例，1一，y则为公司发放的红利比例．若7>

1，表明公司用于新增项目的投资超出了公司在时期0所拥有的现金，此时公司将通过部分外部融资来弥补资金的不足．

设新项目的产出为：

雪=南o^（7）（1+gy）．其中，g。

一N（O，q2，）代表产出的波动，k（k>

0）为产出参数，大的七值代表高的边际产出，同时也代表企业有好的成长机会；

九（．）为产出函数，满足危，（．）>

0，^”（．）<

0．即新增项目的产出是资金投入量的凹函数，新项目的边际回报依赖于投资资金的来源．如果公司拥有大量的现金并用其中很少的一部分投资于新项目（即7很小，那么边际回报会较高；

若公司通过外部融资而投资f：

新项目（即7很大），自f二外部融资成本大于内部融资，因而其边际回报较低，满足优序融资理论的一般特性．后面的实证分析，也验证了这一假设．新增项目的预期产出为kah（'

y）．

新增项目后，公司的总价值为：

V=a（1一，y）+（1一o）比+惫n尼（，y）．记：

A=a（1～，y）+（1一n）儿，G=kah（7），则A和G分别代表公司的现有资产和公司的成长性价值，即V=A+G．

记p月、pG分别为公司的现有资产和成长价值，则公司总资产p可分解为现有资产pA和成长价值pG的加权平均（Bernardo等【12】，朱宏泉等[131）：

卢=钞+罟pG

（1）

若记股票的不流动性为A，依据Kyle[14]的市场模型，A=1／（2p）．将表达式

（1）代入A=1／（2Z）中可

得：

A=V／[2（A卢月+GpG）]．

由于公司的现有资产pA和成长价值pG的取值分别与公司的现有资产和成长性价值在总资产中所占比重相关，而现有资产A和成长性价值G在总资产中所占比重又与，y相关．因此，股票的流动性是，y的函数．A关于7的一阶导数为：

由于^，（．）>

0，因此，oA／O，）,的正负，完全取决于现有资产卢^和成长价值卢G．7越大，表明管理者将公司现有现金中的较大部分（甚至通过外部融资）用于新增项目的投资，因而公司现有资产的不确定性增加、流动性减小、卢A增大；

同时，随着投资的增加，公司未来现金流的不确定性增大，导致pG增大．相反，7越小，表明管理者较少地将公司的现金用于新增项目的投资，因而公司现有资产的不确定性减小、流动性增大、卢A减小；

同时，公司未来现金流的不确定性也会因投资的减少而降低，带来pG值减小．因此，虽然理论上7值

的改变，会带来萨和pA大小的改变，但公司自身的内在特性和其所在的行业等市场外部环境，也会显著地

影响到pG和pA的取值．朱宏泉等的研究发现：

在中国证券市场中，绝大部分行业的股票其pG显著大于∥A，仅传播与文化产业和建筑业，股票的pG显著小于卢A．即在中国证券市场中，对绝大部分行业的股票，都有oa／07<

0．为此，本文的基本假设是：

假设一股票流动性与资产流动性间呈正相关的关系．

由于公司的成长性价值G（=kah（，、／））既与公司的现金a和投资比重，y相关，还与投资的边际产出k相关，有更大成长机会的公司其投资回报更高．因而，对给定的a，管理者会将公司现有现金中的更大部分用于新增项目的投资（即较高的7），此时现有资产的流动性降低，现有资产流动性对股票流动性的正向影响减弱．同时，公司未来现金流的不确定性增大，未来资产对股票流动性的负向影响增强，从而股票流动性变得更差．得出的第二个假设为：

假设二有更大成长机会（大的k值）的公司，资产流动性与股票流动性间的关系更弱．

企业在生产过程中，常常需要持有大量的现金（如Bates等人【15】）．究其目的：

一方面，企业为了降低生产成本，会减少库存和应收帐款，从而增大公司未来现金流的不确定性；

另一方面，出于偿还债务等因素考虑，公司也会预防性地增加现金储蓄．因而，对那些外部融资越难的公司，其现金持有比例越高、资产的流动性也会越好．同时，公司每增加一个单位现金收入，用于新增项目的投资比重也会减少．因此，如果两家公司拥有相同的成长机会（即相同的k）和资产流动性，A公司外部融资较B公司容易，那么，A公司的投资水平将高于B公司的投资水平．本文的第三个假设是：

假设三外部融资越难的公司，股票流动性与资产流动性间的相关性更强．下面将利用中国证券市场数据来验证这些假设的有效性．

3数据及变量定义

3．1样本选取中国证券市场受政策等外部因素的影响较大，证券价格走势的持续期仅有三个月左右，远低于美国等证

券市场（如Wang[16]）．因此，实证分析中以季度为时间单位（若以年为时间单位，结果没有质的差异），以2002年至2009年为时间区间（因从2002年开始，上市公司才对外公布季度财务报告），以A股市场为研究对象．同时考虑到数据的稳定性，选取2006年底之前上市的公司，保证每只股票上市后至少有3年数据．另外，考虑到财务数据的可比性，剔除了金融类上市公司股票，筛选后有效样本共1403只股票．为了避免各变量极端值对结果的潜在影响，将各变量的最大和最小1％范围内的数据分别用99％和1％处的值替代，即抹平了数据中的极值．

3．2变量定义

1）被解释变量股票流动性．关于股票流动性的测度一直是市场微观结构研究的热点和难点，但到目前为止人们对流动性的测度仍没有一个统一的指标．基于高频数据的报价价差及有效价差等直接测度法，适用于相对较短的时间区间；

而基于日交易数据的流动性测度指标，如换手率、Amihud[17]的不流动性测度（ILLIQ）等间接测度指标，则可用于对相对较长的样本进行分析．另外，现有的实证分析结果也表明，Amihud[17】的基于价格冲击的不流动性指标（ILLIQ）能较好地测度股票的流动性（Goyenko等（18J，朱宏泉等【19】，梁丽珍和孔东民[20]）．因此，在本文中我们以ILLIQ作为股票流动性的度量．

依据Amihud[17】的定义，股票i在第k日的不流动性ILLIQ铀为：

ILLIQ油=÷

等苎，其中Ti舢voli，％

分别为股票i在第k日的收益率和成交金额（单