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user: 5. 时间序列回归 时间序列回归分析通过分别采用Fama-French (FF)经典三因子模型和引入了特质流动性风险因子的调整四因子模型回归，比较回归结果，考察热质流动性风险因子在资产定价中的作用。Fama-French经典三因子模型和加入特质流动性风险因子的调整四因子模型分别为： (6) (7) 其中， 为第 个资产组合在 月的市值加权超额收益率， 是Fama-French三因子模型所采用的市场超额收益率，公司规模因子和账面市值比因子。 Table 7 Result of Fama-Macbeth regressio 模型编号 调整R 2 截距 特质流动性波动率 非流动性指标 换手率 规模 账面市值比 收益市值比 动量因子 1 0.041 1.573 0.571 −3.493 (1.014) (2.629) (−5.362) 2 0.085 −5.878 10.829 0.654 −2.748 (−3.157) (7.781) (2.978) (−4.693) 3 0.129 −4.644 0.076 5.856 1.279 −5.132 31.410 −0.105 (−3.200) (3.896) (11.220) (6.530) (−7.352) (3.701) (−8.802) 4 0.164 −10.107 9.923 0.027 5.260 1.151 −4.426 30.412 −0.115 (−5.559) (7.591) (1.426) (10.307) (5.837) (−6.727) (3.668) (−9.275) 表7. Fama-Macbeth横截面回归结果 是本文构造的特质流动性风险因子，因子构造参照Carhart (1997) [ 14 ] 对动量因子的处理方法，具体如下。分月度将所有股票分别按照市值和特质流动性波动率排列分组，按市值50%-50%分为两组，同时按特质流动性波动率30%-40%-30%分为三组，交叉共6个资产组合。挑选大市值最高特质流动性波动率组、大市值最低特质流动性波动率组、小市值最高特质流动性波动率组合、和小市值最低特质流动性波动率组这四个组合，分别计算四个资产组合的市值加权平均收益率(记为 )。定义第 月特质流动性风险因子 为： (8) 回归过程将样本数据根据市值和账面市值比交叉等分25组，分别应用上述三因子和四因子模型进行回归，并对回归结果进行以下两个方面比较分析。一方面比较两个模型的组内回归截距，截距项代表不能用模型中的风险因子解释的收益率，截距项越接近于零则模型的解释力越强。如果特质流动性风险因子能够改善模型定价效率，则调整四因子模型截距项无法拒绝其为零的个数应该有所增多，否则则不能显示新引入的风险因子的作用。另一方面比较CAPM、FF三因子模型、调整四因子模型回归的组间平均截距和平均调整 ，从整体分析特质流动性风险因子对模型定价效率的改进作用。 比较表8和表9，FF三因子模型和调整四因子模型分组回归截距可见，置信度90%时，三因子回归结果有5个截距项无法拒绝其等于零的假设；四因子回归结果有9个截距项无法拒绝其等于零的假设，数量增加了80%。当置信度设定为95%时，该数字为从7增加至9，增加了28.6%。两种置信度下模型在加入特质流动性风险因子后，其无法拒绝为零的截距项数量都大幅增加，说明特质流动性波动率因子的引入显著增强了模型对股票资产收益率的解释效率。 表10可见，比较CAPM和FF三因子模型平均调整 ，从0.724提高到0.925，变化幅度比较大。而四因子模型又将 提高到0.940，但相对三因子模型的改进幅度较小。另外比较三个模型的平均截距项，分别为3.705、1.791和1.648，也显示了逐级降低的趋势。从调整 和截距项的变化都可以看出，特质流动性风险因子对模型的定价效率和解释力有进一步改进作用，但相对于规模因子和账面市值比因子而言，改进作用相对较小。 另外，表10结果显示特质流动性波动率因子的系数0.137，意味着在时间序列上特质流动性波动率 Table 8 Result of FF mode 小市值 2 3 4 大市值 小账面市值比 0.906** 2.521** 2.879** 2.225** 0.545 (2.300) (5.187) (4.465) (3.747) (0.919) 2 1.535** 2.265** 1.512 ** 1.421** 0.295 (3.673) (5.196) (2.687) (2.478) (0.626) 3 0.828** 1.531** 1.131** 1.267** 0.318 (2.067) (3.176) (2.398) (2.453) (0.504) 4 0.685** 1.075** 1.139** 1.178** 0.552 (1.989) (2.704) (2.566) (2.556) (1.004) 大账面市值比 0.457 0.865** 0.720* 0.801* 1.114** (1.351) (2.263) (1.813) (1.935) (2.613) 表8. FF三因子模型的回归截距 Table 9 Result of the adjusted four-factor mode 小市值 2 3 4 大市值 小账面市值比 0.727 1.157** 1.224** 1.553** 2.324** (1.532) (3.068) (2.862) (3.821) (4.724) 2 1.070** 1.370** 1.737** 2.619** 4.149** (2.140) (2.788) (3.538) (4.745) (7.153) 3 0.867 0.806 1.920** 2.644** 4.583** (1.585) (1.574) (3.413) (4.422) (5.223) 4 0.685 0.788 1.603** 2.602** 3.842** (1.215) (1.491) (2.487) (3.947) (5.675) 大账面市值比 0.678 2.014** 0.086 0.574 −0.425 (1.337) (3.521) (0.196) (1.294) (−0.546) 表9. 调整四因子模型的回归截距 注：**表示95%置信度下显著不为零，*表示90%置信度下显著不为零。 Table 1 0 Results of three model 平均调整R 2 平均截距 市场超额收益 规模因子 账面市值比因子 特质流动性 风险因子 CAPM模型 0.724 3.705 0.963 FF三因子模型 0.925 1.791 0.942 −0.574 −0.273 四因子模型 0.940 1.648 0.890 −0.597 −0.176 0.137 表10. 三种模型回归结果 较高的股票具有较高的收益率水平。这一结果表明特质流动性风险并没有因为充分分散投资而被完全对冲，仍然影响着个股收益率水平。实际投资过程中，当理性风险厌恶的投资者面对市场冲击及变现需求时，他们并非总是首先变现那些特质流动性高的资产，因为这样将造成其剩余资产的特质流动性降低，从而面对将来可能更大的流动性成本，因此投资者会综合评估而选择变现资产。同时，由于特质流动性风险越高的股票，其将来的流动性风险水平越是难以预计，因此在受到市场冲击和急需变现的压力时投资人更有可能选择这样的股票提前出售，从而避免将来其流动性急剧恶化。这些特质流动性风险较高的股票，在选择对其变现时往往已经处于流动性较差的状态，为了弥补提前变现造成的损失投资者将要求更高的收益率。