研究的意义与创新

1.4.1 流动性价值角度

对股票价格的形成及其影响因素的讨论，目前主要有两种理论体系——以上市公司内在价值评估为核心的估值(Valuation)理论、市场通过买卖行为而最终决定股票收益的定价(Pricing)理论，为从不同角度为人们探讨这一问题提供了分析框架和参照基准。但实践中的股票价格则受市场诸多因素的综合影响，并且由众多时空过程的叠加决定。其中，作为金融资产基本属性之一的“流动性”对股票价格水平产生的影响就不容忽视。实践表明，流动性价值的存在使得忽略流动性因素的定价理论与估值理论无法正确解释现实市场中的某些问题。越来越多的实证研究发现与流动性相关的异常现象，流动性价值已经成为资产定价中一个无法回避的问题。在估值领域，如果股票合理的未来收益增长预期仍无法解释过高的股票价格，我们就将之称为过度投机或泡沫。但实际上，即使股票缺乏未来的收益增长机会，投资者也会为其具有的流动性付出一定的代价。流动性价值至少在一定程度上可以解释为什么股票价格会高于由其未来收益所反映的价值。诸多因素下，进行股票流动性价值的研究，无疑具有较高的理论价值和现实意义。

事实上，不论是流动性溢价现象的存在，还是流动性对资产交易价格产生影响，基于实际数据，均从不同侧面表明了股票资产的流动性是具有价值的，这种价值通过资产价格得以体现，但关于流动性价值的理论研究与定性分析方面已有的研究中尚未展开，顺承流动性与资产投资价值关系的研究方向，本书将流动性价值反映在证券资产交易价格层面的研究拓展至二级市场中的流通股票，因为流动性价值反映在资产价格中并成为资产价格的有效组成部分的现象并非仅仅局限于限售股票、IPO前后的公司股票与多重上市股票等特殊事例中，而是广泛地存在于进入流通领域与交易过程的股票资产。更广义地讲，对于金融资产而言，一旦进入流通领域，其流动性价值便内化为金融资产投资价值的重要组成部分。因此，如何对这部分流动性价值进行衡量与定量的测算便成为无法回避的问题。尤其在当前经济金融化、金融证券化的背景之下，面对经济运行体系中的资产流动性不断被创造和增强的现象，测度资产交易价格中流动性价值的大小并分析其背后的影响因素，无疑具有较强的现实意义。对于这一关键问题，借鉴期权定价原理进行流动性价值理论模型的构建是本书的切入点。在投资实践中，通过分析金融资产或实物资产投资项目所具有的期权属性，并对其蕴含的期权性价值进行定量测算，是对于传统投资决策理念与方法的改进与完善，是一条更加接近资产真实价值的评估路径。

本书基于选择权思想，首次通过对股票流动性价值的来源分析与期权属性的总结，阐明了股票流动性价值的含义:股票资产的流动属性带来的交易便利，赋予资产持有者一种不确定性条件下、未来时间的选择权，使其能够相机抉择出售资产以把握潜在的获利时机，并且具有出售资产的权利而没有出售的义务。这种因流动性而提供给资产持有者的能够产生预期收益的选择权具有相应的价值，可以称之为流动性价值(研究对象创新)。资产的流动性价值也可以视为流通中股票资产本身所蕴含的一种转售期权的价值，这种转售期权的价值内化为资产价格的有效组成部分。进而，借鉴期权定价的原理与方法进行股票流动性价值的定量研究。同时本书对Scheinkman和Xiong(2003)模型进行扩展，国内首次构建出股票市场流动性价值定量测度模型(研究方法创新)，分别研究两种市场情形下的交易均衡与相应转售期权的价值。当不确定性出现“有利”的一面时，在市场上涨的情形中，投资者过度自信系数大于1，资产持有者可以通过行使获利期权而获取收益；而当不确定性出现“坏”的一面时，在市场下跌的情形中，投资者往往信心不足，信心系数大于零小于1，资产持有者可以通过行使止损期权而限制损失。通过对信心系数的扩展，给出统一的均衡期权价值函数，并进一步地求解出流动性价值水平即转售期权价值。

1.4.2 流动性风险及流动性黑洞角度

1987年的股市危机、美国长期资本管理公司(LTCM)的破产、巴林银行倒闭以及2008年席卷全球的金融危机都使我们充分认识到流动性风险研究的必要性。流动性风险在1987年的股灾中扮演了重要的角色，而流动性提供机制的丧失给投资者造成了巨大的损失。当时在市场上有许多基金经理人使用投资组合保险(Portfolio Insurance)策略以防止股票重挫而遭受极大的损失，但该策略在面对资产价格下跌时，需要卖出更多的标的物。若市场波动率剧增、卖方需求大幅超过市场买方的情景下，市场流动性可能出现严重短缺，基金经理将无法及时完成这项交易以达到避险的需要。流动性风险以剧变的形式出现时将会带来无法估量的损失，因此，忽略流动性风险对于风险管理是非常危险的。以美国长期资本管理公司(LTCM)为例，该公司由多位金融领域耀眼的理论界和实务界明星于1994年创立，该公司通过连续而精密的计算发现金融市场偏离历史正常水平的利差，将资金杠杆放大进行套利。具体操作中始终遵循“市场中性”原则，即不从事任何单方向交易，仅以寻找市场或商品间效率落差而形成的套利空间为主，通过对冲机制规避风险，使市场风险最小。从具体操作来看，事实上LTCM在为整个金融市场特别是其最终亏损最大的两个市场——利率互换市场和期权市场提供市场流动性，这种看似没有风险的策略最终却使得LTCM濒临破产，问题的根源就在于LTCM对风险的错估，即忽略了流动性风险。

2005年7月21日，我国开启第一轮汇率改革后，境外套利资本不断涌入我国，我国资本市场流动性泛滥，催生了一轮资产泡沫，房地产价格与股票价格节节高攀，CPI指数持续上涨，中央政府为控制过剩的流动性不断加息和提高准备金率。但伴随着2007年8月美国的次贷危机爆发，外国投资机构纷纷撤资回国保驾，次贷危机不断蔓延，最演变成了一场全球金融风暴。全球股市暴跌，美国的大投资银行贝尔斯登、美林证券与雷曼兄弟纷纷被收购或破产引发了全球投资者的恐慌情绪，我国股指在2008年最高跌幅达68%，成为全球之最大跌幅。个人投资者对流动性的要求较低，而机构投资者则异常关注资产的流动性，如开放式基金在分红或者遭遇巨额赎回时都会遇到资产变现问题。在市场下跌时投资者的恐慌情绪与羊群效应，会导致较大份额的基金赎回，基金需要进行仓位调整，这就涉及资产变现的问题，基金面临的流动性风险将最终影响资产的净值。在极端情况下基金面对巨额赎回要求时如果遇到基金资产的变现困难，就会产生赎回危机，甚至导致基金的清盘。随着新兴金融市场的快速发展，迅速扩张的交易活动和不断发生的金融危机引起各界对流动性风险管理和控制的重视。

本书系统地研究了日间流动性风险的测度与控制。通过对流动性风险的内涵进行深入分析，认为流动性水平未来不可预期的波动形成流动性风险，条件方差法可以很好地反映波动特征的时变性与条件依赖性，本书采用时变方差法对流动性风险进行了动态测度并结合Va R方法对流动性风险进行了动态的控制。更进一步，本书首次利用极值理论的方法研究了极端情况下流动性风险的Va R测度。金融市场处于极端情况下，金融时间序列具有较厚的尾部，流动性风险会显著增加，普通的测度方法会低估投资者所承受的流动性风险，基于Kupiec失败率检验的结果表明，极值分布计算的流动性风险Va R较其他研究方法更为有效。在对流动性风险认识的基础上，本书利用面板回归和双重差分系统地对流动性黑洞的生成机制、预警，以及流动性黑洞的影响因素进行了详细剖析和实证，结合融资融券交易数据，探讨了信用交易机制对流动性黑洞的影响。