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[邵宇，经济周期，流动性经济学]流动性经济学｜流动性冲击、交易结构与经济周期( 二 )


流动性溢价与流动性的关系是非线性的 。 整体而言 ， 流动性溢价与流动性（流动性贝塔）呈负（正）相关 ， 即流动性越高（流动性贝塔越低） ， 流动性溢价越低（图1） ， 但在遭受流动性冲击时 ， 表现较差的资产会要求更高的流动性风险溢价 。 经验规律显示 ， 长期收益较高的资产在差的年份损失也更严重（图2） 。 所谓差的年份指的就是指遭受系统性的流动性冲击的年份 ， 如1974年的石油冲击 ， 1981年的“沃尔克冲击” ， 或2008年的金融危机 。 而在同一时期 ， 以国债为代表的安全资产却能够获得正的收益 。
【[邵宇，经济周期，流动性经济学]流动性经济学｜流动性冲击、交易结构与经济周期】
[邵宇，经济周期，流动性经济学]流动性经济学｜流动性冲击、交易结构与经济周期
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图1：流动性与大类资产收益 。 数据来源：Ilmanen ， 2011；东方证券
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图2：不同类型资产长期平均和流动性冲击年份的真实收益率 。 数据来源：Ilmanen ， 2011；东方证券
表面上看 ， 高流动性贝塔值的资产提供了更高的溢价和夏普比率 ， 因此也更有投资价值 。 例如Pastor-Stambaugh（2003）发现具有高流动性贝塔值的股票年收益率比低流动性贝塔值的股票高7.5% 。 但是 ， 由于高流动性贝塔资产的交易频率不高 ， 高频数据缺乏 ， 此类资产或组合的夏普比率可能被大大高估了 。 因为 ， 分子上的收益涵盖了尾部风险溢价 ， 而分母却并未包含尾部风险 ， 这也是主流的宏观经济学模型和金融定价模型常被诟病的原因 。
上世纪90年代末以来 ， 尾部风险交易策略——做空波动率、出售股指期权、利差交易、买多空策略（买入高流动性贝塔股/卖空低流动性贝塔股）、量化对冲——开始受市场追捧 ， 它们也确实获得了可观的收益 。 但是 ， 随着黑天鹅事件发生的频率提高 ， 此类交易策略的表现越难令人满意（图3、6） ， 尤其是2008年之后 ， 流动性冲击事件更加频繁 ， 高流动性贝塔组合长时间内跑输低流动性贝塔组合 。 本次新冠肺炎疫情和石油冲击所引发的股市崩盘的始作俑者正是对冲基金 ， 当然 ， 它们也首当其冲 。
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图3：不同流动性贝塔组合的收益率 。 数据来源：芝加哥大学教授Lubos Pastor个人主页
流动性冲击、流动性溢价与交易行为
决定资产价格的除了宏观经济和微观企业的基本面 ， 还有投资者结构和交易行为 ， 以及市场结构与流动性状况 。 基本面往往决定的是价格的一阶矩 ， 即价格的中枢 ， 从长期来讲就是价格的趋势 。 投资者是交易行为和资产的流动性状况决定了价格的二阶矩 ， 即波动率 。 任何一次“黑天鹅”事件都会对基本面形成冲击 ， 从而影响投资者做出买和卖的行为 ， 但在不同的投资者结构和市场的流动性状态下 ， 价格波动的幅度是不一样的 。 资产价格的大幅震荡更多时候是由流动性的短缺和交易结构的失衡造成的 。
在一个实行做市商制度的市场中 ， 流动性可由做市商的买卖价差来表示 。 在流动性较高的市场 ， 买卖价差较低 ， 相反 ， 在流动性差的市场 ， 价差就会比较高 。 这是因为 ， 做市商的基本职能就是创造流动性 ， 而为了创造流动性 ， 其自身就需要承担价格波动的风险 。 买卖价差就是对做市商承担风险的一种补偿 ， 它取决于三个要素：资产的总交易规模、价格的波动性和买卖力量对比 。 流动性风险与资产交易总规模成反比 ， 与价格的波动性成正比 ， 与买卖力量的非对称性也成正比 。 对于交易总规模较小、价格波动性较高和买卖力量不对称的资产 ， 做市商需要等更长的时间和承担更大的价格风险 ， 故买卖价差也会比较更高 。 另外 ， 对于同一种资产 ， 随着单笔交易量的增加 ， 其占交易总规模的比例就会越高 ， 买卖价差也会越大 。 总而言之 ， 在一个流动性风险更高的市场创造更多的流动性 ， 做市商所要求的回报也会越高 ， 从投资者角度来说 ， 资产价值的折损率也越高 。


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