導(dǎo)語：股市流動性風(fēng)險測度研究論文一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

引言

證券的流動性是指證券的變現(xiàn)能力。從證券流動性的概念來看，其本質(zhì)是指在現(xiàn)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(shù)量或金額，如果能夠賣出的數(shù)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(xiàn)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(shù)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(jī)構(gòu)投資者則異常關(guān)注流動性的風(fēng)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(chǎn)變現(xiàn)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(yáng)帶來的收益；但市場下跌時經(jīng)常出現(xiàn)交易量急劇減少的情況，如果這時出現(xiàn)較大數(shù)額的基金贖回申請，基金需要進(jìn)行倉位調(diào)整，這就涉及到資產(chǎn)的變現(xiàn)問題，基金面臨的流動性風(fēng)險將最終影響單位資產(chǎn)凈值。近期開放式基金擴(kuò)容速度不斷加快，前期市場討論的封閉式基金轉(zhuǎn)開放的問題也已經(jīng)浮出水面，基金銀豐契約中規(guī)定1年后由封閉轉(zhuǎn)開放，屆時封閉轉(zhuǎn)開放將會成為市場趨勢，這也對目前封閉式基金投資運(yùn)作中的倉位控制提出了更高的要求。相應(yīng)的流動性風(fēng)險研究、測度就成為各基金管理公司進(jìn)行風(fēng)險管理的首要問題。另外，固定受益證券如國債、企業(yè)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(yè)債時，較難獲得合理的價格或者要付出更高的費(fèi)用。

本文就是針對這種需求，利用金融工程的有關(guān)理論來對基金所面臨的流動性風(fēng)險進(jìn)行研究的。

文獻(xiàn)綜述

由于交易機(jī)制的不同導(dǎo)致流動性的成因也存在差異。在報價驅(qū)動市場（做市商）中，做市商負(fù)責(zé)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(zé)任維持價格穩(wěn)定性和市場流動性。與之相反，在委托驅(qū)動市場（競價交易）中，投資者的買賣指令直接通過交易系統(tǒng)進(jìn)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(jié)構(gòu)理論為核心的理論認(rèn)為，市場微觀結(jié)構(gòu)的主要功能是價格發(fā)現(xiàn)，而價格是影響流動性問題的實質(zhì)所在。Kraus和Stoll研究了紐約交易所市場上大宗交易對流動性的沖擊；Garmam研究了隨機(jī)庫存模型的價格影響；Garbade和Silber研究了市場出清價格與流動性的關(guān)系；Glosten和Milgrom將信息經(jīng)濟(jì)學(xué)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(guān)系上；Hasbrouck和Seppi通過流動性指標(biāo)分析得到指令流對收益的影響。

目前關(guān)于競價交易市場中流動性研究的文獻(xiàn)極為有限，Niemeyer、Hamao、Biais、Hedvall、Ahn等學(xué)者研究了競價交易下買賣價差和流動性的關(guān)系問題。

國內(nèi)關(guān)于流動性的研究文獻(xiàn)更少，蔣濤在總結(jié)國外研究的基礎(chǔ)上提出了中國股票市場流動性的經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，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(jīng)驗?zāi)Ｐ褪紫柔槍蓛r收益率序列構(gòu)造自回歸模型，將模型中的殘差定義為收益率的波動指標(biāo)，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(shù)即為衡量該股票流動性好壞的指標(biāo)，該指標(biāo)越小，表明交易量引發(fā)價格的變動小，流動性就越好。事實上，經(jīng)驗?zāi)Ｐ椭饕墙刹烤€性回歸方程，就每次回歸結(jié)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(shè)條件，但是模型的擬合優(yōu)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(shù)很難準(zhǔn)確反映交易量變化導(dǎo)致收益率波動的程度。

上述文獻(xiàn)研究的最終結(jié)果均是將目標(biāo)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(fēng)險存在可能導(dǎo)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(fēng)險研究中來，在分析各證券流動性強(qiáng)弱的同時給出一定置信度下完成特定的交易指令可能擔(dān)負(fù)的潛在流動性風(fēng)險值，以便機(jī)構(gòu)投資者清楚在特定交易環(huán)境與目標(biāo)下所面臨的流動性風(fēng)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(dǎo)致其他證券價格也隨之波動，這樣在完成特定減持任務(wù)時可能存在證券間的互動，這樣會加劇流動性風(fēng)險，即投資組合流動性風(fēng)險的研究也非上述研究所涵蓋的。

流動性風(fēng)險指標(biāo)定義與測度

一、流動性風(fēng)險指標(biāo)設(shè)計

衡量流動性的指標(biāo)主要是買賣報價差與成交量，價差越小表示立即執(zhí)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(jié)構(gòu)理論的發(fā)展。另外，成交量也是一個重要指標(biāo)，其可以反映大額交易是否可以立即完成及其對價格產(chǎn)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(fēng)險測度指標(biāo)L[,t]=[/P[,min]]/V，其中，P[,max]代表日最高價格，P[,min]代表日最低價格，V為當(dāng)日成交金額。該指標(biāo)的分子為股價的日波動率，可理解為日價差；這樣L[,t]即可理解為一個交易日內(nèi)單位成交金額所導(dǎo)致的價格變動率。該指標(biāo)用于計算證券的變現(xiàn)損失率：證券（個股或組合）在一日內(nèi)變現(xiàn)V[,0]的損失金額為LV[,0]。由于流動性風(fēng)險指標(biāo)L[,t]已經(jīng)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(biāo)的統(tǒng)計分布問題，在確定了L[,t]的分布后即可計算出在特定置信水平下L[,t]的取值，進(jìn)而求出證券的流動性風(fēng)險值。

二、流動性風(fēng)險值定義

參照VaR的定義來定義證券的流動性風(fēng)險值：市場正常波動下，拋售一定數(shù)量的證券或證券組合所導(dǎo)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(nèi)拋售一定數(shù)量的證券或證券組合所導(dǎo)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(nèi)、置信度為95%、證券市場正常波動的情況下，拋售一定數(shù)量證券的流動性風(fēng)險值為800萬元。其含義是，該投資者在24小時之內(nèi)拋售特定數(shù)量的證券時，因證券的流動性而導(dǎo)致的資產(chǎn)最大損失超過800萬元的概率為5%。5%的機(jī)率反映了投資者的風(fēng)險厭惡程度，可根據(jù)不同的投資者對風(fēng)險的偏好程度和承受能力來確定。用公式表示為：

Prob=α

其中，Prob：資產(chǎn)價值損失小于可能損失上限的概率；

ΔA：某一金融資產(chǎn)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(fēng)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(nèi)，由于特定的減持任務(wù)而導(dǎo)致的流動性成本。由于該結(jié)果更加直觀、量化，因而比較適宜與投資者溝通基金的風(fēng)險狀況。

三、流動性風(fēng)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(fēng)險進(jìn)行測度時，先要擬合時間序列L[,t]的分布問題。從結(jié)構(gòu)來看L[,t]為一個復(fù)合指標(biāo)，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[,t]取自然對數(shù)，這樣可將兩個指標(biāo)的除法轉(zhuǎn)換為減法。重新定義L[*]t=1n=L[,n][/P[,min]]-1n，這樣對L[,t]的分布擬合就轉(zhuǎn)化為對指標(biāo)L[*]的分布擬合了，然后依據(jù)其統(tǒng)計分布來計算各證券在一定置信水平下的流動性風(fēng)險值。

已知t時刻L[*,t]的分布以及分布參數(shù)，根據(jù)L[,t]與L[*,t]的函數(shù)關(guān)系可推導(dǎo)出L-VaR。具體推導(dǎo)過程如下：

P=95%

在L[*]正態(tài)情況下可知P=95%

由L[*]與L之間的一一映射關(guān)系可知：P＞μ-1.65σ)=95%

P=95%

則相對于均值的L-VaR可定義為：

L-VaR=E-L[,α]，其中E為L的均值，L[,α]為置信度為α下的最低值。當(dāng)α=95%時L[,α]=e[μ-1.65σ]；E=e[μ+1/2σ2]（具體推導(dǎo)過程略）。

∴L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]。

四、流動性風(fēng)險值含義

假設(shè)置信度為95%情況下，指數(shù)化投資組合每億元的流動性風(fēng)險值為1.019%。該指標(biāo)解釋為：當(dāng)拋售價值為1億元市值的一攬子指數(shù)投資組合時，由于流動性風(fēng)險造成的經(jīng)濟(jì)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(fēng)險值是每減持1億元市值所導(dǎo)致的損失，將每億元的流動性風(fēng)險絕對值定義為一個風(fēng)險值基數(shù)。當(dāng)減持金額為n億元時，其所導(dǎo)致的風(fēng)險價值損失幅度會相應(yīng)增加n倍（0.010612%×n），這時拋售市值為n億元指數(shù)組合的流動性風(fēng)險絕對值為：0.010612%×n×n×100000000元。即此時的流動性風(fēng)險值（絕對值）為基數(shù)的n[2]倍。一旦流動性風(fēng)險損失額度超過了要變現(xiàn)資產(chǎn)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(dāng)日實現(xiàn)變現(xiàn)目標(biāo)。

流動性風(fēng)險值的計算

一、樣本選取與計算過程

從“分析家系統(tǒng)”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(shù)、深證成份指數(shù)以及滬深兩市代碼分別為000001～000056、600600～600649區(qū)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(guān)于流動性指標(biāo)的具體計算過程如下：

1.填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。對于因故停牌的股票我們采用SAS系統(tǒng)缺省的方法進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)，即將上一個交易日的數(shù)據(jù)默認(rèn)為當(dāng)日的數(shù)據(jù)。

2.分別計算各證券的1n[/P[,min]]-1n，并對該指標(biāo)序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計。

3.在上述指標(biāo)正態(tài)性檢驗不成立的條件下，檢驗該時間序列的自相關(guān)性和異方差性。

4.在自相關(guān)性與異方差性存在的情況下，借鑒J.PMorgan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(jìn)行正態(tài)性檢驗。

5.如果此時正態(tài)性成立，則可以計算其在某一置信水平下的VaR，如果正態(tài)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(fēng)險的計算，由于各證券之間的波動存在相互影響效應(yīng)，這樣就需要引進(jìn)一個協(xié)方差來處理組合流動性風(fēng)險問題。

二、數(shù)據(jù)分析與檢驗。

首先以上證綜合指數(shù)為例來計算指數(shù)流動性風(fēng)險值，計算過程中涉及到檢驗的置信度均取95%。

針對1n[/P[,min]]-1n進(jìn)行描述性統(tǒng)計。利用SAS中UNIVARIATE過程對上證指數(shù)的L[*]序列進(jìn)行分析，結(jié)果如表1（成交金額單位：億元）。

通過T檢驗我們發(fā)現(xiàn)該時間序列的均值不為零；W檢驗表明在置信度為95%的情況下無法接受其為正態(tài)分布。

對數(shù)據(jù)作進(jìn)一步檢驗，利用SAS的AUTOREG過程對其進(jìn)行自相關(guān)性與異方差性檢驗，檢驗結(jié)果（略）表明，L[*]序列存在較強(qiáng)的自相關(guān)性與異方差性，在后面的計算中需要對其進(jìn)行相關(guān)修正。

三、異方差性的處理。

借鑒J.PMorgan計算VaR的RiskMetrics模型處理異方差性的方法，構(gòu)建時間序列的標(biāo)準(zhǔn)差。因為指數(shù)L[*]序列的均值不為零，所以先對其進(jìn)行“均值標(biāo)準(zhǔn)化”，即將每個時點的數(shù)據(jù)均減去時間序列的均值，然后計算“均值化”的時間序列的標(biāo)準(zhǔn)差，定義為：σ[2,t+1｜t]=λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，這里最優(yōu)衰減因子仍舊取0.94。這樣我們對上述時間序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（減均值除以標(biāo)準(zhǔn)差），得到一個新的時間序列。

由于標(biāo)準(zhǔn)差遞推公式為σ[2,t]+1=λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，通常初始值賦予為當(dāng)期數(shù)值的平方，這樣我們對以后各期標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行遞推時，需要過幾期后數(shù)據(jù)方能平穩(wěn)。所以在處理新得到的時間序列（標(biāo)準(zhǔn)化后的時間序列）時需要對其進(jìn)行異常值剔除（主要是剔除前10期標(biāo)準(zhǔn)差不穩(wěn)定的數(shù)值），然后再進(jìn)行正態(tài)性檢驗，檢驗結(jié)果（略）表明標(biāo)準(zhǔn)化后的時間序列均值為零，標(biāo)準(zhǔn)差非常接近于1，且正態(tài)性檢驗表明我們有95%的把握保證其分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

表1對上證指數(shù)L[*]序列統(tǒng)計結(jié)果

附圖

表2其他L-VaR值

上證綜指1.019%深證綜指1.477%

青島啤酒0.274%深發(fā)展A0.025%

方正科技0.069%深萬科A0.062%

永生數(shù)據(jù)1.318%北大高科0.624%

膠帶股份1.076%世紀(jì)星源0.085%

四、L-VaR的計算

上文已表明：/σ[,L,t]～N，由此可知t時刻L[*,t]的分布也為正態(tài)分布，其均值為L[-]*，標(biāo)準(zhǔn)差σ[,L,t]。所以L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]=1.019%每億元。即當(dāng)拋售價值為1億元市值的一攬子指數(shù)投資組合時，由于流動性風(fēng)險造成的經(jīng)濟(jì)損失超過1.019%（或101.9萬元）的概率僅為5%。由此類推拋售2億元的流動性損失則為101.9×2×2=407.6萬元；拋售1000萬元的流動性損失則為25.475萬元。

五、其他指數(shù)或股票的情況L-VaR值

由于樣本股數(shù)量過多，故表2僅列示了上證綜合指數(shù)及上海市場的4只股票、深證成份指數(shù)及上深圳市場的4只股票（指數(shù)單位為：%億元，股票單位為：%萬元）。

通過對比發(fā)現(xiàn)，上海市場的流動性要好于深圳市場的流動性。同樣變現(xiàn)1億元資產(chǎn)的組合，按照上證綜合指數(shù)構(gòu)建投資組合的流動性風(fēng)險要比按照深證綜合指數(shù)構(gòu)建的投資組合的流動性風(fēng)險低45.8萬元，而且該差值隨著變現(xiàn)資產(chǎn)數(shù)額的增加呈幾何級數(shù)增長。

同樣就股票來看，所選取的股票中深發(fā)展A的流動性風(fēng)險最小，其次為深萬科A、方正科技、世紀(jì)星源；流動性最差的為永生數(shù)據(jù)、膠帶股份，這基本上符合市場的實際情況。所有樣本股的流動性指標(biāo)結(jié)果及L-VaR方法有效性檢驗略。

相關(guān)分析的實際結(jié)果表明，L-VaR與Exchange（換手率均值）基本上負(fù)相關(guān)，但相關(guān)性較弱；與價差標(biāo)準(zhǔn)差呈較顯著的正相關(guān)；與成交金額也呈較顯著的負(fù)相關(guān)。但是L-VaR與蔣濤定義的風(fēng)險指標(biāo)之間的關(guān)系與理論相背離；同樣蔣濤定義流動性風(fēng)險指標(biāo)與換手率、成交金額的關(guān)系也與理論關(guān)系相悖，其與價差標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系符合理論，但相關(guān)性也比較弱。這主要是因為前面分析的蔣濤所定義的流動性指標(biāo)因模型選取時存在信息漏出效應(yīng)，即無法找到足夠充分的自變量而使得流動性指標(biāo)（波動性方程中成交金額的系數(shù)）不能精確反映證券的流動性。事實上，L-VaR涵蓋了成交金額以及價差兩個方面的信息，因此其在衡量證券的流動性時相對其他方法更為有效。從表2的排序結(jié)果來看，即直觀上L-VaR反映的流動性問題基本上符合實際情況。如排名前20位的股票均為大盤股，且?guī)缀醵际巧钲?、上海本地股，就行業(yè)分布來看這些股票又多半屬于金融、地產(chǎn)、能源等，事實上這20只股票均屬于2002年上半年的熱點板塊，自然流動性比較好，流動性風(fēng)險就比較低。排名靠后的多半是小盤莊股，偏離市場熱點，尤其是"6.24"行情中這些股票基本上得不到現(xiàn)在市場的認(rèn)可。

組合流動性風(fēng)險值測度探討

一、組合流動性風(fēng)險值計算

針對投資組合的流動性風(fēng)險測度，我們可以先計算組合中各證券的流動性風(fēng)險值，然后根據(jù)其在組合中的配置權(quán)重來計算組合的整體流動性風(fēng)險值。但是在這樣的計算過程中，我們忽視了證券之間波動的相互影響作用。例如當(dāng)大量的變現(xiàn)（買入）某一證券A時，導(dǎo)致A價格的大幅波動，這樣與其聯(lián)動性強(qiáng)的證券（假設(shè)為B）必然會受到影響。按照上述方法計算組合流動性風(fēng)險值時，只考慮了變現(xiàn)A所導(dǎo)致的流動性風(fēng)險損失，而沒有計算A對B的影響所導(dǎo)致B證券的損失問題。為此，我們引入組合流動性風(fēng)險測度方法。

組合流動性風(fēng)險值的具體算法如下：我們認(rèn)為組合流動性風(fēng)險指標(biāo)L[*]仍為正態(tài)分布，則組合L-VaR=EXP-EXP；其中μ為組合各股票L[*]均值的線性組合，σ[2,t]=ω''''∑ω為組合L[*]的方差，ω為組合各股票的權(quán)重，∑為各股票L[*]序列的協(xié)方差矩陣。之所以將組合的L[*]也假設(shè)為正態(tài)分布，主要是借鑒了指數(shù)L[*]的統(tǒng)計分布特性。就指數(shù)而言其實際就是一系列股票的線性組合，其在某個時點t上為正態(tài)分布。而事實上我們通過檢驗個股在時點t也為正態(tài)分布，故可認(rèn)為指數(shù)組合的L[*]就是個股L[*]的線性組合。由于個股的L[*]在t時刻為正態(tài)分布，其線性組合在t時刻則也為正態(tài)分布。所以我們假設(shè)組合的L[*]為正態(tài)分布，且為組合各股票L[*]的按一定權(quán)重的線性組合。

二、組合流動性風(fēng)險的優(yōu)化模型

由于組合中各證券之間的相互作用，所以當(dāng)組合需要完成一定的減持任務(wù)時，就需要考慮減持成本的問題，即按照何種比例進(jìn)行減持。先減持流動性風(fēng)險小的股票未必是明智的，因為價格波動會通過一定的傳導(dǎo)模式來影響其余股票的波動。這里就涉及一個組合的減持優(yōu)化問題。其核心目標(biāo)是使組合的流動性風(fēng)險值L-VaR=EXP-EXP最小。由于組合的L[*]仍為正態(tài)分布且為所含有股票L[*]的線性組合，這樣計算組合風(fēng)險價值所用到的兩個指標(biāo)μ、σ[,t]即可通過組合股票按照某一特定的減持比例=來唯一確定。因此我們所說的優(yōu)化問題就是要在若干p中尋求一個特定p使得組合的流動性風(fēng)險值最小。為此構(gòu)建模型如下：

目標(biāo)函數(shù)：

Minf=e[μ+1/2σ]-e[μ-1.65σ]。

約束條件：μ=p·u''''

σ[2]=p·∑·p''''

p·1''''=1

pi≥0

V·pi≤Vi

其中p為各股票的減持比例；u''''為各股票L[*]的均值向量；1''''為單位列向量；V[,i]為第i只股票的市值；V為變現(xiàn)資產(chǎn)目標(biāo)。

三、實證分析

我們以華夏成長公布的2002年二季度投資組合10只重倉股為例來分析其核心組合的流動性風(fēng)險值。數(shù)據(jù)來源：分析家；數(shù)據(jù)區(qū)間：2002年1月4日至2002年8月13日。另外我們假設(shè)在6月30日至8月13日區(qū)間華夏成長核心組合的股票與相應(yīng)權(quán)重沒有發(fā)生變化。

1.核心組合中證券的基本情況與L-VaR見表3。

從表3可以看出，華夏成長重倉股的流動性均比較好，其中招商銀行因上市時間不長且一直是"6.24"行情以來的市場熱點，因此該股票的流動性最好；其次為上海汽車、清華同方。相對來說流動性較弱的有中體產(chǎn)業(yè)、中集集團(tuán)。

表3核心組合證券及其L-VaR

代碼名稱市值（萬元）比例L-VaR%每萬元排序

600036招商銀行13860.0024.93%0.0104%1

600519貴州茅臺7406.0013.32%0.0888%6

000839中信國安5081.339.14%0.0501%4

600832東方明珠4752.568.55%0.1351%8

600104上海汽車4712.958.48%0.0360%2

000089深圳機(jī)場4457.708.02%0.1303%7

600009上海機(jī)場4267.477.68%0.0887%5

600100清華同方3746.506.74%0.0458%3

000039中集集團(tuán)3717.006.69%0.1885%9

600158中體產(chǎn)業(yè)3593.806.46%0.2487%10

合計55595.30100.00%

2.減持情況對比分析

假設(shè)華夏成長為某種目的需要在下一個交易日變現(xiàn)1000萬元核心組合的市值，但招商銀行減持的額度不得超過500萬元，其他股票的減持額度不得超過該股票市值的10%，則通過上面的分析存在一種優(yōu)化方案。將優(yōu)化減持方案與等額減持方案進(jìn)行對比分析，結(jié)果如下：

優(yōu)化減持方案的流動性風(fēng)險值為0.017%每萬元，減持方案為招商銀行500萬元、上海汽車212.52萬元、中信國安199.60萬元、清華同方87.88萬元；該方案的減持成本明顯低于等額減持（每只股票減持100萬元）流動性風(fēng)險值0.0474%。

結(jié)論與建議

本文針對目前市場所普遍關(guān)注的流動性問題進(jìn)行了深層次的統(tǒng)計分析，利用VaR的思想來測度中國證券市場的流動性風(fēng)險。在分析檢驗過程中我們發(fā)現(xiàn)，指數(shù)以及成交比較活躍的各股的流動性指標(biāo)一般具有很強(qiáng)的自相關(guān)性和異方差性，在對其進(jìn)行異方差處理后均能夠通過正態(tài)性檢驗。這樣我們即可得到L[*]的統(tǒng)計分布，根據(jù)L與L[*]的一一對應(yīng)關(guān)系來推導(dǎo)證券的流動性風(fēng)險值。就該指標(biāo)的準(zhǔn)確性來看，因其涵蓋了價格、價差以及成交量等信息，因此其較換手率、價差標(biāo)準(zhǔn)差、回歸方程中成交金額系數(shù)等更具有現(xiàn)實意義。另外，流動性風(fēng)險值不僅可以準(zhǔn)確地對各證券的流動性進(jìn)行排序，而且其更具現(xiàn)實意義的作用在于其可以直接度量在特定市場環(huán)境下要變現(xiàn)特定數(shù)額的資產(chǎn)所需要承擔(dān)的流動性風(fēng)險，即由于流動性風(fēng)險的存在所導(dǎo)致的價值損失。

另外，針對組合流動性風(fēng)險值的問題，我們并沒有就組合中各證券的流動性風(fēng)險值與變現(xiàn)權(quán)重進(jìn)行簡單的線性組合，而是考慮到某一個證券的波動可能會對其他證券產(chǎn)生影響。這樣，處理證券之間波動的“協(xié)同”效應(yīng)即成為組合流動性風(fēng)險值計算的關(guān)鍵。本文通過風(fēng)險適度放大等近似方法推導(dǎo)了組合流動性風(fēng)險值的計算過程。

事實上，隨著市場的發(fā)展，尤其是投資者隊伍結(jié)構(gòu)的改善，以基金為主導(dǎo)的投資者隊伍結(jié)構(gòu)逐漸形成，這樣關(guān)于市場流動性問題研究就變得越發(fā)重要了。本文主要是借鑒了VaR思想來測度證券的流動性風(fēng)險，但其中也存在許多需要完善的地方。如在分布擬合時，我們考慮到了流動性指標(biāo)L[*]的異方差問題，但是對于均值只是考慮了對樣本區(qū)間內(nèi)的L[*]進(jìn)行簡單平均，事實上L[*]的均值也在一定程度上存在時變性，即近期的均值也可以比較好地預(yù)測下一期的L[*]指標(biāo)，因此選擇長期內(nèi)的簡單均值來衡量L[*]均值也存在一定的誤差。我們可以針對L[*]進(jìn)行單位根過程檢驗，如果成立則可以考慮重新定義流動性風(fēng)險值。另外，組合流動性風(fēng)險值的計算，實際上就是證券之間波動“協(xié)同”效應(yīng)如何精確地擬合，也有待于進(jìn)一步探討。盡管L-VaR是一個直觀、量化的風(fēng)險測度手段，但其僅是流動性風(fēng)險管理的一個必要手段，而非充分手段。在對基金進(jìn)行流動性風(fēng)險管理時還需要結(jié)合其他指標(biāo)、方法，只有這樣才能形成一個完整的流動性風(fēng)險管理體系。

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