投稿领域： 金融学 中国股市在时间序列上是否存在“流动性溢价”现象？ ——以换手率为流动性测度 * 宋兆刚(山东大学经济研究中心) 内容摘要：与以往大多数从横截面数据出发的实证分析不同，本文以换手率为流动性测度，基于时间序列数据对我国股市是否存在“流动性溢价”现象进行了检验。结论为：从未预期到的流动性与当期未预期到的股票回报率的关系来说，我们的研究发现“流动性溢价”在我国是存在的；但无论从预期流动性与下期收益率的关系还是从按股票规模分组的检验来说，实证结果都不支持“流动性溢价”在我国股市中的存在性。我们认为，我国股市的复杂市场结构和特殊制度背景所造成的换手率不能正确反映股票流动性的问题，是我们实证结果的内在原因。 关键字： 流动性溢价 市场微观结构 换手率 时间序列分析 中图分类号： F210 G120 G150 Does “liquidity premium” exist in the Chinese stock market? ——an empirical test measuring liquidity by turnover rate Song Zhaogang (The Center for Economics Research, Shandong University) <Abstract>: Different from the former empirical studies based on analysis of cross-sectional data, this paper intends to analyze whether “liquidity premium” exists in the Chinese stock markets using time series data and measuring liquidity by turnover rate of a stock. Our conclusion is that the relationship between unexpected liquidity and the contemporary unexpected stock return supports the existence of “liquidity premium”. However, both the relationship between expected liquidity and the stock return in the next period and the empirical results based on the grouping of the stocks by the firm size do not substantiate the existence of “liquidity premium”. From our point of view, what leads to such empirical results is the complex market structure and special constitutional conditions of the Chinese stock market. <Key words>: liquidity premium market-microstructure turnover-rate time series analysis JEL Classification：F21 G12 G15 * 山东大学经济研究中心，联系方式：songzhaogang@。 1
一、问题的提出 市场微观结构理论（Market Microstructure Theory）可以说是近二十年来金融学发展最为迅速的分支之一，它主要是研究金融市场中“投资者的潜在需求最终转化为现实交易的交易过程”（Madhavan，2000）。对微观结构与交易的严密的理论分析及大量基于最新交易数据（尤其是高频数据）的实证检验使其成为了金融学中一个非常独特的领域，不仅如此，与其他理论领域如资产定价、公司金融和国际金融的融合更成为了近几年金融领域的热点研究方向。 在上述与市场微观结构理论交叉借鉴的领域之中，最为重要的当数处于金融理论核心地位的资产定价问题。O’Hara（2003）指出：“过去的资产定价理论忽略了资产价格是在市场中演化的事实，而这恰恰是市场微观结构理论的研究范畴”，进一步，她认为市场的两个功能——流动性与价格发现——都对资产定价有着重要的意义。这里我们重点关注第一个方面即流动性对资产定价或资产回报率的影响。最早对流动性与资产回报率的关系进行分析的是Amihud and Mendelson（1986），他们对NYSE在1961年到1980年间所有资产的收益率与价差（作为非流动性的代表）进行了实证分析。其结论是二者存在正向关系，这说明了市场对资产的非流动性从回报率上有一个补偿，后来的学者将其称之为流动性补偿（liquidity compensation）或“流动性溢价”（liquidity premium）。自Amihud and Mendelson（1986）之1后，经济学家们对流动性溢价问题在不同的市场，以不同的流动性测度指标，使用不同的计量方法进行了大量的实证检验。我们认为，这些文献根据采用的数据可以大体分为两类：一类是横截面分析，而另一类则是基于时间序列的分析。采用横截面数据对流动性溢价进行实证检验的文献占了较大的比例，具体来说，Amihud and Mendelson（1989）在Amihud and Mendelson（1986）的回归中加入了残余风险（用组合的标准方差代表）及资产规模等控制变量，结论仍旧支持价差与收益率的正相关性。但Eleswarapu and Reinganum（1993）使用美国股市1961－1990的数据则发现价差与收益率的正向关系仅在一月份显著，存在所谓的“一月效应”（January effect）。接下来，Brennan and Subrahmanyam(1996)使用Glosten and Harris（1988）及Hasbrouck（1991）的价差分解技术将价差（作为非流动性的代表）分解为固定成本与可变成本两部分，结果发现资产收益率对两者都作了补偿并且没有发现“一月效2应”的存在，很好的支持了Amihud and Mendelson（1986）的结论。 上述的横截面分析都是使用价差作为非流动性的代表，后来有许多经济学家采用了很多别的变量来测度资产的流动性，对流动性溢价问题进行了分析。有的使用了换手率（Turnover rate），比如Haugen and Baker（1996），Datar等（1998）及Jun et al（2003）等；有的使用了交易量（Trading volume）或交易额（Trading value），如Brennan等（1998）和Chordia et al（2001）；还有的则使用了资产收益率绝对值与成交额之比（ILLIQ），这是Amihud（2002）基于Kyle（1985）和Silber’s（1975）对流动性的概念提出并使用的。无论是采用了什么样的流动性测度变量，这些文献的实证结果大都证实了“流动性溢价”在不同市场中的的存在性。 前面阐述的都是基于横截面数据的分析，最近有些经济学家则基于对时间序列数据的分析证实了流动性溢价现象在时间序列中也是存在的，如Amihud（2002）和Jones（2002）。 1 对流动性与资产回报关系的研究并不只有对流动性溢价问题的分析，还包括对流动性风险（指流动性的变动性）和资产回报的关系的研究，如Acharya and Pederson（2004），Chordia等（2001），和Pastor and Stamburgh（2003）等；对流动性影响资产回报中的共同因子（commonality）问题的研究，如Chordia等（2001）及Hasbrouck and Seppi（1999）等。 2 当然，其发现资产回报率与固定成本之间存在凸性关系，与Amihud and Mendelson（1986）的结论不符。 2
前者使用ILLIQ衡量非流动性，样本为NYSE在1963－1997年间的数据；后者使用的则是价差与换手率，而样本为美国道琼斯股票市场上1900－2000年一百年的股票数据。 3综上所述，无论是基于横截面还是时间序列的分析，国外基于实证分析的大部分文献对流动性溢价的存在性持肯定的态度。那么，这种现象是否也存在于我国的股票市场中呢？我们发现，国内这方面的相关研究才刚刚起步，只有吴文锋等（2003）与苏东蔚和麦元勋（2004）分别使用Amihud（2002）的ILLIQ和换手率来衡量资产的非流动性，证实了流动性4溢价在我国股票市场上的存在性。并且他们的分析都仅仅是基于横截面数据的分析。那么，我国股票市场从时间序列上来说是否也存在流动性溢价现象呢？这就是本文要回答的问题。 总的来说，本文就是从时间序列的角度考察我国股票市场是否存在流动性溢价现象。文章其余部分安排如下：第二部分给出了本文流动性的测度指标，所要检验的基本假设、相关的计量模型及研究方法；计量结果在第三部分给出，并对结果进行了简单阐述；最后是小结并指出了国内进一步的研究方向。 二、非流动性的测度、研究假设及相关的计量模型和研究方法 （一）、时间序列分析中的非流动性测度 流动性是一个难以刻画的概念，既无法通过直接观察得到，亦难用一个简单的变量来测5度。简单来说，非流动性反映了指令流对价格的影响，可以认为它是投资者进行交易时所负担的一种税或交易成本（O’Hara，2003）。经济学家们对流动性采取了许多不同的度量方法，比如价差（Amihud and Mendelson，1986；Eleswarapu，1997）、有效价差（Chalmers and Kadlec，1998）、价差分解后的固定和可变成本（Brennan and Subrahmanyam，1996）等。这些测度虽然被广泛的应用于横截面分析但却很难在时间序列分析中使用它们，原因在于这些变量的计算需要的是基于交易和标价的高频（High Frequency）微观数据，而对这类数据的记录在世界上大多数股票市场中都才起步没多久，更不要说仅有十多年历史的中国股票市场了。于是，很多学者开始试图使用甚至是构造其他的非流动性度量方法以适应时间序列分析的需要。Amihud（2002）利用日间交易数据构造了ILLIQ作为非流动性的测度，并且发现ILLIQ与从市场微观结构高频数据给出的非流行定义是正相关的，从而其可以很好的度量非流动性；而Jones（2002）则使用了更容易获得的换手率（作为非流动性的测度早已被Amihud and Mendelson（1986）和Atkins and Dyl（1997）所验证过）。 为了分析的方便，更重要的是为了检验在新的非流动性测度指标下，流动性溢价现象从时间序列上来说在我国股市中是否存在，我们选取与Amihud（2002）的时间序列分析所采用的ILLIQ不同的换手率（实际上是使用换手率的倒数，因为换手率越高流动性越大）作为本文流动性的测度指标。 （二）、研究假设 本部分我们主要分析“流动性溢价”在时间序列上的表现，并研究如何检验流动性溢价 3当然，对流动性与资产回报的关系国外也已从理论模型方面给出了很多分析，比如Acharya and Pederson（2004），Huang（2002），Holmstrom and Tirole（1998），以及Eisfeldt（2004）等。 4 其实，吴文锋等（2003）并不像他们宣称的那样仅是从横截面上对“流动性溢价”的存在性进行检验。实际上，他们在文章的最后部分也利用Amihud（2002）的分析方法及相同的流动性测度对此问题进行了检验，其结论支持了“流动性溢价”从时间序列上来说在我国股市中的存在性。我们的分析采用了与其不同的换手率测度指标——换手率，并且得到了与之不同的结论。 5 Amihud and Mendelson（1991b）对流动性的测度问题进行了详细的讨论，可以参考之。 3
现象的存在性及提出本文要检验的三个关键假设。按照Amihud（2002），流动性溢价问题在时间序列中主要有两个表现：一是随着时间的推移，预期的市场非流动性应该是正向的影响期望的股票超额收益率（股票收益率超过无风险利率或当期国债利率的部分）。也就是说，如果投资者在某期预期到市场具有较高的非流动性，那么他们会对股票定一个期望回报较高的下期价格。这显然与横截面中股票收益与非流动性的关系是相符的，从而可以说明流动性溢价的存在。二是在同一时期未预期到的市场非流动性对未预期到的股票回报具有负向影响。直观来说，如果某年未预期到的非流动性大于零，则显然投资者将预期下一年的非流动性会增大，这必然会导致下一年的期望超额收益率增加从而当年年底的股票价格就会下跌。这就使得当年的收益率下降，即未预期到的收益率为负值。显然，这种负向关系的存在同样可说明投资者对流动性的考虑，从而可检验流动性溢价的存在性。我们以上述两种流动性溢价在时间序列中的表现为基础可以提出检验其存在性的两个关键假设： H-1：基于某一期信息的下一期期望市场非流动性与下期的期望股票超额收益是正向关系。 H-2：某一期未预期到的市场非流动性与当期未预期到的股票回报是负向关系。 显然如果我们的检验不能拒绝这两个假设，则可说明流动性溢价的存在性。 另外，Amihud（1990）在研究1987年10月美国股市崩盘时发现市场非流动性的提高对股票回报有两种效应：第一种是股票价格的下降及期望回报的上升，这对所有股票都存在；第二种被其称作“飞向流动性”（flight to liquidity）效应，即流动性较高的对较低的股票具有某种程度上的替代性。对于流动性较低的股票而言，这两种效应作用方向相同，都使得股票价格下跌从而期望回报上升；而对流动性较高的股票而言，其对流动性较低股票的替代性使得其期望回报下降，从而部分的抵消第一种效应的影响。综合来看，流动性较低的股票的流动性溢价问题要比流动性较好的股票程度更高，表现更明显。根据Amihud（2002），由于股票规模也可作为流动性大小的一个度量（规模越大流动性越高，反之越低），因此我们有如下说明流动性溢价存在性的假设： H-3：规模越小的股票，H-1所述的正向关系及H-2的负向关系越强；反之越弱。 （三）、计量模型及研究方法 得到了本文所要检验的三个关键假设后，我们现在就围绕如何对它们进行检验来阐述我6们的计量模型及研究方法，这里主要采用的是Amihud（2002）中时间序列分析部分的方法。 假设股票i第m月的第d日的收益率为R，D为m月的交易天数，因此记R为股imdimim票i第m月的月平均回报率我们有： Dim1R=R （1） ∑imimdDd=1im而m月的市场组合收益率RM则为： mNm1 RM=R （2） m∑iNi=1m其中，N为第m月市场上的股票数量。 m 6 Amihud（2002）还利用ILLIQ对流动性溢价的存在性进行了横截面分析。 4
与上面类似，我们以换手率的倒数RTO（Reciprocal of Turnover）度量资产的非流动性并记RTO为某只股票i第m月的第d日的换手率倒数，则股票i第m月的月平均非流动imd性RTO为： imDim1RTO=RTO （3） ∑imimdDd=1im其中D为m月的交易天数。进一步，市场在m月的非流动性RTO为： immNm1 RTO=RTO （4） m∑imNi=1m其中，N为第m月市场上的股票数量。 m这样我们可利用RTO构造基于月份的市场非流动性时间序列数据，之所以不以年为单m位进行分析主要是考虑到我国股市仅仅有十年多点的历史，基于年的样本过小。 假设市场的非流动性遵从一个AR(1)过程，即： lnRTO=c+clnRTO+v （5） m01m−1m其中c，c是系数，v是残差项。 01m并且，在m月初（或m−1月底）投资者根据上一月的非流动性信息决定本月的期望非流动E性RTO： mElnRTO=c+clnRTO （6） m01m−1结合（5）、（6）我们有： E lnRTO=lnRTO+v （7） mmm（7）式的经济意义在于市场m月的非流动性是m月的预期非流动性及残差项v之和，显mU然v代表了市场m月的未预期非流动性，我们记为RTO。因此，通过对（5）式进行回mmU归我们可得到以残差表示的未预期非流动性RTO。 m上面叙述的是各种非流动性概念之间的关系，现在我们来分析资产回报与非流动性之间的关系以考察如何检验我们的三个关键假设。我们知道，投资者是以自己预期到的非流动性对资产进行定价的，因此有： EEE[RM−Rf|lnRTO]=f+flnRTO （8） mmm0m 5
其中RM与Rf分别为m月的市场组合收益率及无风险利率。显然，（8）式可改写为一个mm计量模型： E RM−Rf=f+flnRTO+u （9） mm01mm将（6）代入上面有： RM−Rf=g+glnRTO+u （10） mm01m−1m由于股票超额回报率既与预期非流动性有关，又与未预期非流动性相关，结合（9）式UU我们知道u必然包含了后者即RTO。因此，我们将（10）中u所包含的RTO分离出mmmm来： URM−Rf=g+glnRTO+glnRTO+w （11） mm01m−12mm这里w是除去所有非流动性后的随机扰动项。最后，为了验证非流动性溢价是否存在“一m月效应”我们在（11）式中加入一个虚拟变量JANDUM有： mU RM−Rf=g+glnRTO+glnRTO+gJANDUM+w （12） mm01m−12m3mm上面的（12）式与（5）式是我们关键的计量模型，前式将某期资产收益率与上期非流动性及当期未预期非流动性联系了起来，而后式的残差部分则代表了未预期的非流动性。这样，前面的关键假设H-1及H-2用计量模型中的参数可以表示如下： H-1：g>0； 1H-2：g<0 2 那么如何将假设H-3也像上面一样参数化呢？我们以股票市值代表规模将整个市场的股票分为10组，组合1的规模最小，组合10的规模最大。对于不同的组合i对应于上面的（12）式我们有： iiiiUii RM−Rf=g+glnRTO+glnRTO+gJANDUM+w （13） mm01m−12m3mmi其中RM是组合i在第m月的收益率，计算方式类似于（1）及（2）式，只不过样本范围m变为了所有第i组的股票；其他除去参数和残差项外均不发生变化。这样，我们分别对组合7i=2,4,6,8和10按照（13）分别进行回归得到相关参数，非流动性影响在小规模股票中较显著的事实告诉我们H-3可表达如下： i246810H-3-1：（13）中的参数g为正且与组合规模是负向关系：g>g>g>g>g>0 111111 7 利用奇数组即第i=1,3,5,7和9组的数据来进行检验所得到的结论，我们发现，与偶数组的相同。 6
i246810H-3-1：（13）中的参数g为负且与组合规模是正向关系：g<g<g<g<g<0 222222 三、实证结果及解释 我们选取2000年1月1日前上市并且在2000年1月1日到2002年12月31日这36个月每月至少有一次交易的所有上市与深市的A股为研究样本，总样本容量为879。需要说明的是，我们没有像对我国股市分析的大部分文献那样将ST、PT剔除出样本，原因在于这样的股票投资者本来就了解其风险，其交易价格已对其有所反映了。 我们首先对方程（5）进行回归，结果如下： lnRTO=++vmm−1 （5A） 2(t=) () () = D-W=我们知道，回归结果（5A）的残差v就是未预期到的非流动性RTO。这样，我们接下来mm对方程（12）进行回归，结果见表的第二列。最后，如前所述我们对所有样本股票按规模分为10组，对每组重复上述对总体样本的回归步骤，所得结果列于表一的第3到12列。现在我们分别来讨论所要检验的三个假设，以对我国股市在时间序列上是否存在流动性溢价问题给出分析。 首先看假设H-1。从表一中我们可以看出，对于总体样本来说g=−是显著小1于了0的（t统计量等于是显著的），显然H-1假设不成立。就是说预期非流动性越高的股票，其收益率反而越低，这与高收益率对应着高非流动性的“流动性溢价”是截然相反的。即我们的实证结果不支持预期的市场非流动性与期望股票超额收益存在正向关系的假设，从这个角度讲我国股市不存在“流动性溢价”现象。 其次看假设H-2。表一告诉我们，对于总体样本来说g=−也是显著小于0的2（t统计量等于是显著的），显然我们的实证结果支持了H-2假设。即某一期未预期到的市场非流动性与当期未预期到的股票回报是负向关系，这说明从当期角度来讲我国股市存在“流动性溢价”现象。这与国外的研究结果，如Amihud（2002）等是一致的。 ii最后看假设H-3。我们首先把所有分组回归得到的参数g和g按照公司规模从小到大12的顺序进行排列，得到它们随规模的走势图如下： 7
ii 图1：g随规模的走势图 图2：g随规模的走势图 12ii显然，无论是g还是g都不随规模的增大而表现出单一的上升或下降趋势：在某些规模段12呈上升趋势，而在另一些规模段却又呈下降趋势，没有必然的规律。进一步，对于H-3假设8利用表一得到的数据我们有： 246810 g＝>g＝<g＝>g＝>g＝>0 1111246810g＝<g＝<g＝<g＝>g＝<0 2222ii很明显，参数g并没有随着股票规模的增大而越来越小，而g也没有随着股票规模的增大12而越来越大。总的来说，从按规模分组的角度来讲，我们的实证结果不支持“流动性溢价”在我国股市中的存在性。 显然，我们的实证结果出现了一个令人迷惑的现象：即对于“流动性溢价”在我国股市中的存在性，从预期流动性与下期收益率关系按从按股票规模分组的检验，与从未预期到的流动性与当期未预期到的股票回报率的关系出发得到了相反的结论。那么，是什么造成了这种状况呢？我国股市在时间序列上到底存在不存在“流动性溢价”呢？对此问题的回答显然需要更进一步的分析问题的本质。我们知道，我国股市具有复杂的市场结构和特殊的制度背景，它可以说是一个特殊时期，具有特殊目的的特殊产物。特殊时期是指改革开放发展到了一定程度，经济发展到了一定规模，国有企业与社会主义市场经济的矛盾激化到了一定程度。这样，现实迫切需要对国有企业进行一定程度的改革，尤其是在融资方面。而我国股市这个特殊产物，开始时作为为国有企业筹资的工具，伴随着这个特殊目的就诞生了。这样的股市从一开始就伴随着非常不规范的操作，其中与我们的研究比较相关的就是过度炒作和投机导致的换手率过高。这样，换手率并不能正确反映股票的流动性，从而我们的实证结果也就不难理解了。以我们得到的与“流动性溢价”相反的预期非流动性与下期股票收益率的反向关系来说，本期的高换手率使得对下期的非流动性的预期降低，在一个成熟的市场上这意味着投资者持有该种股票的流动性成本降低，从而下期的股票收益率应该降低，这便是“流动性溢价”。然而在我国股票市场上，本期较高的换手率一般被认为是股票“庄家”入货，由于“庄家”的违规拉高这当然会使得下期收益率提高，从而便出现了与“流动性溢价”相反的预期非流动性与下期股票收益率的反向关系。总的来说，我国股市的复杂市场结构和特殊制度背景所造成的换手率不能正确反映股票流动性的问题，是导致我们实证结论的内在原因。 8 下面的两个式子不等号的意义为相邻两个参数值大小的比较，这样安排式子是为了便于观察参数是否具有随规模递增或递减的趋势。 8
表一：“流动性溢价”实证检验结果表 基于规模组合的差额收益率 RM−Rf mm12345678910RM−RfRM−RfRM−RfRM−RfRM−RfRM−RfRM−RfRM−RfRM−RfRM−Rfmmmmmmmmmmmmmmmmmmmm 常数项 () () () () () () () () () () () lnRTO m−1() () () () () (-2,827) () () () () () UlnRTO m() () () () () () () () () () () JANDUMm() () () () () () ()() () () () R 注：此表包含两部分：一部分是利用总体样本的回归结果；另一部分是分组的回归结果。同时，表中的数据也包括两部分：上面是系数，系数下面括号中的数字为显著性检验的t值。 9
当然，还有很多其他的原因可能是我们分析结果的原因，比如金融市场中的“羊群效应”，股权分置导致的国有股一股独大，上市公司监督不力，以及管理层以权谋私甚至作假欺诈等等。但总的来说，这些问题都是跟我国股市复杂的市场结构和特殊的制度背景相关的。 另外，由于我们在回归中加入了虚拟变量JANDUM，因此回归结果还可以用来分析m市场异象（market anomalies）中的“一月效应”。所谓一月效应是指股票价格在每年的1月份通常存在一个急剧上涨的趋势，从而造成了股票的收益率相对于其他月份要高出许多的现9象。观察下表，显然无论从总体样本还是分组的样本来看，JANDUM的参数都显著为负，m这说明我国股市是不存在所谓的“一月效应”的，反而一月份的收益率相对于其他月份而言是较低的。这与汪炜、周宇（2002）等人的分析结果是比较一致的。 四、小结与进一步的研究方向 总的来说，“流动性溢价”问题作为市场微观结构理论与资产定价两大金融领域交叉研究的核心部分，近年来受到了广泛的关注。对其在我国股票市场中存在性的检验，也逐步成为了我国金融研究领域的一个热点。本文与以往大多数从横截面数据出发的实证分析不同，从换手率为流动性测度基于时间序列数据对我国股市是否存在“流动性溢价”现象进行了检验。本文发现了一个比较矛盾的结论：从未预期到的流动性与当期未预期到的股票回报率的关系来说，我们的研究支持了流行性溢价在我国股市中的存在性；然而，无论从预期流动性与下期收益率的关系还是从按股票规模分组的检验来说，实证结果都不支持此论断。 显然我们的实证结果是比较令人迷惑的。尽管本文最后提出了我国股市的复杂市场结构和特殊制度背景所造成的换手率不能正确反映股票流动性的问题，是导致我们实证结论的内在原因。但是我们认为，还是应该从实证的角度出发进一步详细的分析造成这些问题的根本原因，这会是此领域最近一段时间的一个重要方向。 参考文献： Acharya, Vrial V., Pedersen, Lasse Heje., 2004, “Asset pricing with liquidity risk.” Working paper, London: London Bus. School, 2002. Amihud, Y., Mendelson H., 1980. “Dealership market: market making with inventory.” Journal of Financial Economics 8, 311-353. Amihud, Y., 2002. “Illiquidity and stock returns: cross-section and time series effects.” Journal of Financial Markets 5, 31-56. Amihud, Y., Mendelson H., 1986. “Asset pricing and the bid-ask spread.” Journal of Financial Economics 17, 223-249. Amihud, Y., Mendelson H., 1989, “ The effect of beta, bid-ask spread, residual risk and size on stock returns.” Journal of Finance 44, 479-486. Atkins, ., Dyl ., 1997, “Transaction costs and holding periods for common stocks.” Journal of Finance 52, 309-325. Brennan, ., Cordia, T., Subrahmanyam, A. 1998, “Alternative factor specifications, security characteristics, and the cross-section of expected stock returns.” Journal of Financial Economics 49, 345-373. 9 “一月效应”最早是由Banz（1981）提出来的，后来由Keim and Reinganum（1983）等人进行了拓展分析，具体的可参考他们的研究。 10
Brennan, ., Subrahmanyam, A. 1996, “Market microstructure and asset pricing: on the compensation for illiquidity in stock returns.” Journal of Financial Economics 41, 441-464. Chalmers, ., Kadlec, ., 1998, “An empirical examination of the amortized spread.” Journal of Financial Economics 48, 159-188. Chordia, T. Subrahmanyam, A., Anshuman, ., 2001, “Trading activity and expected returns.” Journal of Financial Economics 59, 3-32. Datar, ., Naik, ., Radclife, R., 1998, “Liquidity and stock return: an alternative test.” Journal of Financial Markets 1, 205-219. Eisfeldt, ., 2004, “Endogenous liquidity in asset makets.” Journal of Finance 59, 1-30 Eleswarapu, ., Reinganum, M., 1993, “The seasonal behavior of liquidity premium in asset pricing.” Journal of Financial Economics 34, 373-386. Eleswarapu, ., 1997, “Cost of transacting and expected returns in the NASDAQ market.” Journal of Finance 52, 2113-2127. Glosten, L., Harris, L., 1988, “Estimating the components of the bid-ask spread.” Journal of Financial Economics21, 123-142. Hasbrouck, J., 1991, “Measuring the information contents of stock trades” Journal of Finance 46, 179-207. Haugen, ., Baker, ., 1996, “Commonality in the determinants of expected stock returns.” Journal of Financial Economics 41, 401-439. Holmstrom, B., J. Tirole, 1998, “LAPM: a liquidity-based model asset pricing model.” Journal of Finance 56, 1837-1867. Huang, M., 2002, “Liquidity shocks and equilibrium liquidity premia.” Journal of Economic Theory. Madhavan, A., 2000, “Market microstructure: a survey.” Journal of Financial Markets 3 205-208 O’hara , M., 1995, Market Microstructure Theory. Blackwell publishers. 苏东蔚、麦元勋，“流动性与资产定价：基于我国股市资产换手率与预期收益的实证研究。”《经济研究》2004年第二期。 吴文锋、芮萌,陈工孟（2003）“中国股票收益的非流动性补偿。”《世界经济》2003年第七期。 Does “liquidity premium” exist in the Chinese stock market? ——an empirical test measuring liquidity by turnover rate <Abstract>: Different from the former empirical studies based on analysis of cross-sectional data, this paper intends to analyze whether “liquidity premium” exists in the Chinese stock markets using time series data and measuring liquidity by turnover rate of a stock. Our conclusion is that the relationship between unexpected liquidity and the contemporary unexpected stock return supports the existence of “liquidity premium”. However, both the relationship between expected liquidity and the stock return in the next period and the empirical results based on the grouping of 11
the stocks by the firm size do not substantiate the existence of “liquidity premium”. From our point of view, what leads to such empirical results is the complex market structure and special constitutional conditions of the Chinese stock market. <Key words>: liquidity premium market-microstructure turnover-rate time series analysis 作者联系方式： 地址：山东大学新校经济研究中心 邮编：250100 电子邮件： songzhaogang@ 联系电话：0531－88364000 12
