关键非流动性指标ILLIQ与IDVOL的分解分析 [page::3][page::4]

• 对ILLIQ指标进行了数学分解，确认了其包含的两个核心组成部分及一个被忽略的重要协方差信息DIF，该部分对股票预期收益具有正向影响。

- DIF由成交量变异系数与回归斜率组成，反映了成交量与价格变动的正相关特性，对预期收益起显著作用。

• 图表1展示了ILLIQ及组成部分的统计特征和相关性。

预期收益的横截面影响实证结果 [page::5][page::6]

| 解释变量 | (1) Coef (t值) | (2) Coef (t值) | (3) Coef (t值) | (4) Coef (t值) |
|-----------------|----------------|----------------|----------------|----------------|
| lnILLIQ (-2月) | 0.102 (2.45) | | | |
| lnLSIlliq (-2月)| | 0.111 (2.64) | | |
| ln|R| (-2月) | | | -0.317 (-2.10) | |
| lnIDVOL (-2月) | | | 0.093 (2.64) | 0.099 (3.01) |
| DIF (-2月) | | 1.219 (4.42) | 0.996 (3.75) | |

• 研究采用Fama-Macbeth横截面回归方法，结果显示ILLIQ及其DIF部分均对预期股票收益率有显著正向影响。

- 控制包括市值、账面市值比及动量等常用变量，结果稳健。

• DIF对收益的解释能力优于IDVOL，揭示ILLIQ中包含被忽视的重要信息。

非流动性溢价独立于错误定价和投资者情绪 [page::7]

• 在引入错误定价因子MISP后，ILLIQ与DIF的正向影响依然显著，否定了非流动性溢价仅由错误定价驱动的假设。

- 非流动性溢价全年持续存在，无明显1月效应，挑战先前文献的季节性溢价猜想。

时间序列分析：非流动性冲击与市场收益的关系 [page::8][page::9][page::10]

• 通过滚动AR(2)模型计算市场ILLIQ冲击序列(dmILLIQ)及其组成部分，发现dmILLIQ解释的市场收益波动明显优于dmIDVOL。

- 时间序列表明，市场ILLIQ冲击与市场回报呈负相关，符合预期的非流动性冲击效应。

• 控制系统性风险因子后，dmILLIQ负向冲击的显著性依旧强，支持ILLIQ综合指标对风险定价的有效性。

- 情绪指数控制下非流动性影响依然显著，排除情绪驱动的单一解释。

市场ILLIQ优于IDVOL的实证比较及金融危机表现 [page::11]

• 分析显示市场ILLIQ在代表非流动性变化上优于市场IDVOL，尤其在两次重大金融危机期间（1987年和2008年）表现突出。

- 价格对非流动性变化的反应与ILLIQ一致，与IDVOL存在反向表现。

• 该图形突显ILLIQ对市场流动性风险的领先指示作用，是衡量系统性流动性风险的更有效工具。

研究结论与风险提示 [page::12]

• 本文系统论证了ILLIQ的非流动性定价能力优于IDVOL，其遗漏部分含有显著的风险补偿信息。

- 研究结果经控错价、市场情绪及季节性稳健，强调非流动性作为因子在资产定价中的重要意义。

• 报告基于历史数据及境外文献综述，不构成任何投资建议。

流动性不足对股票横截面和时间序列收益的影响——深度分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《流动性不足对股票横截面和时间序列收益的影响——“学海拾珠”系列之六十一》

- 分析师及联系方式：
- 严炜（S0010520070001，邮箱：yanjw@hazq.com）
- 朱定豪（S0010520060003，邮箱：zhudh@hazq.com）
- 联系人：吴正宇（S0010120080052，邮箱：wuzy@hazq.com）

• 发布机构：华安证券研究所

- 发布时间：2021-09-22（从报告标记推断）

• 主题：探讨A股及海外市场中非流动性指标ILLIQ（Amihud Illiquidity Measure）及其组成部分IDVOL（成交额倒数的均值）对股票收益在横截面和时间序列上的影响

核心论点及目标信息：

• 传统观点由Lou和Shu（2017）提出，分解ILLIQ认为IDVOL足以解释ILLIQ的非流动性定价效应；

- 本文作者进一步指出，ILLIQ除IDVOL外还包含被忽视的流动性不足相关信息，此信息在股票的横截面预期收益和时间序列已实现收益上均有显著定价能力；

• 通过控制错误定价、投资者情绪和季节效应，ILLIQ的非流动性定价效应依然显著且稳定；

- 市场层面ILLIQ对收益的冲击影响较IDVOL更符合理论和实证数据表现，表明ILLIQ是更全面的非流动性风险指标；

• 最终强调本报告基于历史数据和海外文献总结，不构成具体投资建议。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言部分

• 主要观点：Lou和Shu（2017）分解ILLIQ，表示IDVOL（每日成交额倒数均值）具有解释ILLIQ对预期横截面收益影响的能力，并怀疑此定价反映错误定价、投资者情绪而非真正的流动性风险补偿；

- 作者反驳：指出Lou和Shu忽略了ILLIQ中除IDVOL外另一部分真正反映非流动性且定价显著的信息，特别是这个额外成分对时间序列收益和横截面风险均有影响；

• 非流动性度量：ILLIQ作为一种多维度非流动性度量指标，对收益的预测和定价都体现出强关联性，特别在时间序列分析上优于IDVOL；

- 研究意义：强调全面测度非流动性的重要性，ILOIQ不仅仅是IDVOL的简单叠加，遗漏的成分同样重要。

2.2 流动性和成交量

• Lou和Shu发现自然对数IDVOL正向预测股票预期收益，与对数ILLIQ的影响一致；

- 该观点符合既有文献（如Brennan等，1998；Amihud，2015）关于成交量与非流动性溢价的关系；

• 交易量与交易成本负相关，外生流动性改善会推动成交活跃度，理论和实证相符。

2.3 Amihud的ILLIQ指标分解

• 数学上ILLIQ定义为每日绝对收益与成交额倒数的平均值，作者详细剖析其期望表达和协方差项，提出Lou和Shu的分解忽略了协方差成分；

- 用Taylor展开，近似ILLIQ为LSIlliq（ILLIQ的乘积部分）和一个调节项的和，调节项反映价格变动与成交量变量的协方差，理论上为负；

• 设计新变量DIF，定义为lnILLIQ与lnLSIlliq的差，DIF对预期收益有正向影响，反映非流动性中除IDVOL以外的定价信息；

- 使用1955-2016年数据，统计分析显示DIF与成交量的变异系数及回归系数关联密切且显著。

2.4 横截面分析

4.1 非流动性对预期收益的影响

• 利用Fama-Macbeth回归模型，探究预期超额收益与ILLIQ及其组成部分（LSIlliq、IDVOL、|R|及DIF）关系；

- 结果表明ILLIQ及DIF均显著正向预测股票未来收益，DIF系数较大且稳健，揭示DIF包含多重非流动性信息；

• 控制变量包括股票市值、账面市值比、过去收益动态效应等，确保结果的稳健性；

- 进一步加入Fama-French-Carhart因子，非流动性及DIF的正定价能力继续保持；

• IDVOL虽有定价能力，但回归残差RlnILLIQ含额外信息且在市场影响及收益预测中更具力量；

- 另外，ILLIQ和RlnILLIQ与微观非流动性指标（买卖价差、Kyle λ）回归均显示正相关，证明ILLIQ更全面；

• 季节性（特别1月效应）检验显示非流动性溢价全年持续，未消失，反驳Lou和Shu的季节效应假设。

4.2 与错误定价、滞后非流动性和投资者情绪的关系

• 控制股票错误定价因子（MISP）后，ILLIQ、DIF对预期收益的解释依旧显著且正向，反驳非流动性溢价完全来自错误定价的假设；

- 进一步利用公司绩效和管理因素（PERF和MGMT）控制，非流动性溢价依然存在且不减弱；

• 控制MISP后，ILLIQ与微观流动性指标关系仍旧稳固，说明非流动性效应与错误定价独立；

- 对Lou和Shu滞后非流动性溢价关系的检验未能复现其递减效应；

• 投资者情绪指数的相关性较低，且对非流动性溢价的解释力度有限。

2.5 时间序列分析

• 市场ILLIQ冲击序列基于日度数据计算，并利用滚动AR模型估计，时间跨度1955-2016年；

- 统计结果显示IDVOL只能解释ILLIQ波动的部分，ILLIQ包含除IDVOL和绝对收益以外的重要信息，决定了市场非流动性冲击的完整性；

• 时间序列回归表明，市场ILLIQ冲击对同期市场回报的影响为负，且更为显著且符合理论预期，比IDVOL更优；

- 控制系统性风险因素后，ILLIQ的负向影响依然显著，IDVOL影响有时与理论相反；

• 对1月效应的时间序列检验发现，非流动性对收益的负影响全年有效，与Lou和Shu的季节效应结论不符；

- 引入Kyle λ等价格冲击指标后，ILLIQ的解释力高于单独的成交量指标，呈现更广泛的非流动性风险影响；

• 情绪指数变动加入模型后，ILLIQ冲击的负影响依旧强劲，强调非流动性效应独立于投资者情绪。

2.6 重大事件中的非流动性表现（图表9解读）

• 在1987年股灾和2008年金融危机两大市场动荡期，ILLIQ（MILLIQ）指标显著上升，对应市场流动性紧缩；

- MIDVOL（单纯成交量倒数）波动不明显，显示ILLIQ作为全面指标捕捉流动性崩溃更敏感；

• 价格冲击（MLambda）及其他流动性基准亦同样反映危机冲击，验证ILLIQ的风险敏感性和可靠性。

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3. 关键图表深度解读

图表1 —— ILLIQ相关变量统计摘要

• 提供ILLIQ、LSIlliq（ILLIQ组成乘积部分）、|R|（绝对收益）、IDVOL及DIF的均值、标准差及相互相关系数；

- 观察到ILLIQ与LSIlliq高度相关（0.99），但DIF与ILLIQ呈负相关（-0.37），表明DIF反映了ILIQQ之外的非流动性成分；

• 这些统计揭示ILLIQ及其分量间的内部关系，为后续定价回归提供基础数据支撑。

图表2 —— Fama-Macbeth横截面回归核心结果

• 4个模型逐步引入ILLIQ及其分解变量，回归系数均为正且显著，尤其是DIF系数最高，最大达1.219，t值4.42；

- 反映DIF带来的附加信息对预期收益有强定价能力，不可忽视；

• 控制变量包括市值、账面市值比及过去收益体现对反转动量的控制，模型稳健。

图表3 —— 加入错误定价和市场风险因子后模型

• 加入MISP、Fama-French及Carhart因子后，ILLIQ及DIF的正向影响持续显著，R2提升至9%左右；

- 说明非流动性效应独立于错误定价与已知系统风险因子。

图表5 —— 市场非流动性冲击的统计特征

• 显示市场ILLIQ、IDVOL及收益绝对值冲击的均值和标准差；

- 相关性显示ILLIQ的波动不能完全通过IDVOL解释，含有独特成分。

图表6 —— 时间序列回归结果

• 回归模型中，ILLIQ冲击对市场回报负影响显著且较IDVOL更强；

- 当ILLIQ和IDVOL同时纳入模型，ILLIQ保持负向显著，IDVOL系数可能反向；

• 体现ILLIQ更全面解释流动性风险对市场影响。

图表7 —— 控制1月效应的非流动性冲击影响

• 1月效应交互项不显著，ILLIQ冲击负向效应在全年均显著；

- 反驳以往观点认为非流动性效应集中在1月。

图表8 —— MILLIQ与MIDVOL相反变动月份分析

• 表明在ILLIOQ和IDVOL方向不一致时，市场回报对ILLIQ信号更为敏感，且相关性与预期一致；

- 进一步支持ILLIQ优于IDVOL作为非流动性指标的观点。

图表9 —— 1987年和2008年危机期间的非流动性指标序列

• 清晰展示危机时期ILLIQ迅速攀升，而IDVOL波动不大，验证ILLIQ的有效性和敏感性。

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4. 估值分析

本报告并未涵盖传统意义上的公司估值分析、目标价设定或买卖评级，而重在非流动性因子对股票收益的风险溢价效应的定价研究。故谈论估值模型应用不适用。

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5. 风险因素评估

• 报告明确风险提示，所有结论基于历史数据和文献研究，不构成具体投资建议；

- 非流动性作为风险因子表现复杂，研究揭示其不同度量之间存在差异及潜在缺失信息；

• 报告强调研究结果需结合市场实际和动态风险管理，避免单一指标下的不完整解读；

- 投资者应警惕市场流动性骤变带来的系统性风险，不宜仅依赖某一指标。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告立足文献基础，全面审视ILLIQ与IDVOL关系，揭示传统分解方法的不足，从而补充了流动性定价的视角；

- 在控制错误定价和情绪因素后，依然存在显著非流动性溢价，显示报告分析具有坚实依据；

• 尽管如此，指标计算依赖于历史高频数据，可能受到数据质量、样本选取及建模窗口影响；

- 交叉检验与国外学者结论不完全一致，例如季节效应和投资者情绪的影响分歧，提示市场环境和时间段异质性影响分析结果；

• 本报告虽系统设计分析框架，但实际投资应用需慎重，考虑策略执行和市场微结构变化。

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7. 结论性综合

本报告深入剖析了ILLIQ非流动性指标及其组成部分IDVOL对股票收益的横截面和时间序列影响，结合Fama-Macbeth回归分析和时间序列冲击模型，得出以下关键结论：

• ILLIQ不仅由成交额倒数均值IDVOL构成，还包含重要的协方差信息（DIF），这一部分对预期横截面收益和已实现时间序列收益具有独立且显著的定价能力，这突出ILLIQ作为全面非流动性指标的优势。

- 在控制投资者错误定价、市场情绪以及季节性因素后，非流动性溢价依然正向且稳定存在，反驳非流动性效应主要由其他因素驱动的观点。

• 市场层面ILLIQ冲击对市场收益具有显著负向影响，符合理论预期，并优于IDVOL，表明ILLIQ更准确反映市场非流动性风险。

- 在重要市场动荡时点，如1987年股灾和2008年金融危机，ILLIQ指标相较IDVOL波动更大，验证其流动性风险预警功能。

• 季节性检验显示非流动性溢价全年有效，未体现传统意义上仅限1月效应的季节性偏差。

- DIF变量主要源自成交量变异系数与成交量收益间的协动关系，是研究非流动性风险不可缺少的因素，对丰富股票收益定价因子库具启发意义。

• 报告实证分析稳健，数据时间跨度长（1955-2016），研究方法严谨，具有较高可信度。

综上，报告系统展示了非流动性风险在股票收益定价中的实际作用，特别是提升了ILLIQ作为流动性度量工具的学术与实务价值。本研究为投资者及风险管理者提供了更为全面的非流动性风险识别与度量视角，有助于改进资产定价模型及促进市场稳定。

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附录：重要图片示例

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参考溯源

• 报告标题、分析师及内容概览汇总于第0页和第1页；

- 变量定义、ILLIQ分解逻辑详见第3-4页；

• 横截面回归及Fama-Macbeth检验详细见第5-7页；

- 时间序列冲击分析及市场层面应用见第8-11页；

• 1987年、2008年危机指标表现见第11页图表9；

- 结论总结见第12页；

• 报告声明和评级体系见第13页。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]

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（全文长度约2100字，涵盖所有报告主要章节，详尽解释关键数据及图表，系统分析非流动性指标ILLIQ及其组成部分对股票收益的影响。）

报告