股灾等极端风险的刻画与应对是股票市场投资中的重要内容。《极端风险与流动性螺旋的机制研究》聚焦股票市场的极端情形，着重研究对极端风险不同角度的度量及其对预期收益的影响，从流动性螺旋的角度解释极端风险的形成机制，并以流动性共变为特征考察极端情形的影响因素。通过构建尾部贝塔、Copula灾难敏感性等低频极端风险以及高频数据下的跳跃贝塔，在改进股市极端风险衡量方法的同时，从资产组合的角度实证检验极端风险对预期收益的影响。针对涨跌停和停牌等极端情形对流动性测度进行新的改进，验证流动性新测度在资产定价中的有效性，进一步从流动性共变的角度检验我国股市流动性螺旋这种极端情形的特征及影响机制。*后，结合机器学习方法，分析财政货币政策对流动性冲击的时变影响，验证政策对极端市场变化的稳定作用。

本书着重研究极端市场中的组合风险和流动性风险，从因子组合管理和流动性螺旋两个方面考察极端市场的特征与影响，构建极端市场下的投资策略和流动性监测指标。

第1章 绪 论
　　证券市场中投资者更为关注市场出现的极端变化，如金融危机、股灾等黑天鹅事件。这些极端事件的发生往往给投资者带来极大的损失，甚至导致金融机构倒闭，风险厌恶的投资者必然不愿承担较为严重的损失。例如，2008年的全球金融危机和2015年的中国股灾中股市出现较大下跌，给投资者造成严重损失。因此，理论与实践中对极端市场都极为重视，不断尝试采用新的方法对极端市场的风险进行测度与管理。
　　在应对极端风险时，金融理论中有一些办法，如组合分散、风险对冲和购买保险等。如何从资产定价的角度研究极端风险的影响及其管理则是近年来比较重要和前沿的问题。首先，在衡量极端风险时，通常采用极值统计等相关方法，那么，如何改进极端风险的衡量方法？其次，如何在资产定价中引入极端风险因子？*后，如何在高频数据中考察极端风险？本书对极端风险的资产定价研究则从这些角度进行深入分析。
　　相关研究一方面关注极端风险的定价影响，另一方面关注市场出现极端风险的影响机制，其中，流动性是关键因素。与以美国为代表的发达资本市场不同，中国股票市场由于存在涨跌停和较为频繁的停牌，非正常交易时间较多，尤其是在市场下行阶段。A股市场不但存在千股涨停、千股跌停的现象，而且很多公司采用停牌避险，这给市场流动性和投资者交易造成不良的影响。因此，在衡量中国股市流动性的时候需要考虑涨跌停和停牌等极端情形。
　　经验研究认为流动性不但是单个资产的影响因素，而且是所有资产的影响因素，具有系统性风险的作用。尤其是在极端波动的市场中，流动性被认为是系统性风险因素。Chordia等（2000）*早发现个股的流动性之间存在共同变动，即流动性共变（commonality in liquidity），尤其是当市场波动较大时（R?sch and Kaserer，2013；Moshirian et al.，2017）。Brunnermeier和Pedersen（2009）专门研究了个股流动性与市场流动性互动造成的“流动性螺旋”（liquidity spirals），国内对此问题涉及较少。投资者对极端风险的关注和2015年中国股灾的发生进一步促使研究关注流动性螺旋，因此，根据中国股市个股的流动性和市场的流动性共变来考察股市流动性螺旋的特征事实及机制具有重要的理论与现实意义。与国外成熟市场不同，中国股市属于典型的新兴市场，中国股市同涨同跌现象更为严重，这意味着中国股市的流动性共变要比国外更为严重。对于这样一个新兴市场，流动性共变在不同的市场条件下会表现出什么样的特性也是一个值得关注的问题。此外，中国股市属于订单驱动市场，在制度、交易方式等多方面存在差异，所以国内外学者对发达国家流动性共变研究的一些结论并非完全适合中国股票市场的流动性共变问题。因此，为了应对极端市场下的流动性螺旋，确保投资者在投资决策过程中以及监管部门在制定监管和治理措施时能够更深刻地认识流动性问题产生的影响，对中国股票市场流动性共变的存在特征和影响因素等问题进行研究具有重要的现实意义。
　　此外，2015年股灾以后，中国股市中很多股票处于流动性较低的状态，股市多次表现出成交量持续偏低和股票流动性明显分化的现象，这意味着股市出现严重的流动性风险。中国股票市场历来明显受到宏观政策的影响，宏观政策的变化也是股市出现股票流动性分化甚至流动性严重不足问题的一个重要原因。宏观政策不仅包括货币政策还包括财政政策，但是中国现有研究对股票流动性受到宏观政策影响的综合分析较少。因此，尝试从市场整体和个股两个层面验证股票流动性的宏观政策影响因素并进一步分析宏观政策的时变冲击，一方面可以更好地认识到宏观政策工具对股市及个股的影响；另一方面有助于更好地使用宏观政策工具防范和化解股票市场流动性风险，提高投资者的风险管理能力。
　　本书研究极端风险与流动性螺旋问题，从不同角度研究极端风险测度与定价，考虑极端情形构建新的高频流动性指标，以流动性共变及其影响因素的视角丰富股市极端波动中的流动性循环机制研究，为股市治理和稳定提供有价值的参考。
　　第一，对极端尾部风险的测度与定价检验不但在理论上拓展了极端风险的资产定价检验，而且为投资者防范灾难风险和组合管理提供决策参考。
　　投资者一般对资产价格下降的关注程度大于对其上升的关注程度，对下跌风险较大的股票要求更高的风险补偿，这就需要积极关注极端尾部风险。首先，采用条件极值分析极端市场中的风险与收益的关系；其次，采用尾部数据进一步验证下尾风险（left tail risk）的时变灾难敏感性；再次，采用高频数据对日内跳跃这种极端情形进行在贝塔（Beta）视角下的风险与收益关系检验，验证我国股市低贝塔异象的存在及其成因；*后，考虑涨跌停等极端情形，改进日内数据的流动性风险测度。这些研究为提高组合业绩和防范极端风险提供参考。
　　基于条件极值构造时变左侧尾部贝塔，区分极端市场与正常市场，考察尾部贝塔是不是组合收益的系统性风险并得到风险补偿。研究发现，尾部风险与股票未来收益率显著正相关，相对尾部贝塔对组合收益更有影响；尾部风险得到显著正的风险溢价，可以用于投资组合决策。
　　利用二元混合Copula模型考察下尾风险的时变性与市场崩溃的关联，进一步分析个股的灾难敏感性。结果发现，下尾风险能够刻画市场的极端崩溃，可以为防范灾难风险提供帮助；下尾风险对个股预期收益率具有显著正向影响，但随着时间推移不断衰减。因此，采用尾部数据估计下尾风险，积极预防市场可能出现的灾难崩溃；在市场下跌时选择具有较大灾难敏感性的股票。应该注意下尾风险影响的时变性，对下尾风险进行动态管理。
　　基于高频日内数据的研究发现，中国股票市场存在低贝塔异象，该异象主要是由日内收益跳跃部分引起的。中国股票市场跳跃贝塔造成的低贝塔异象在一定程度上可以用流动性异象和换手率异象解释。这种关系与股票市场交易过程中的价量同步表现是一致的。投资者在构造组合时应积极关注高频日内数据中的股价跳跃，充分考虑个股与市场在日内同步发生的极端跳跃，关注低贝塔异象并积极使用低贝塔的组合，分析其流动性和换手率，这样有助于在极端的日内交易中提升投资业绩。
　　涨跌停和频繁停牌是中国股市特殊的制度和现象，它们的出现体现了个股的极端情形。基于这两个特殊的市场特征，采用高频日内数据改进流动性指标的测度，通过对比验证发现新的指标在体现市场流动性和公司及市场特征的同时，很好地体现了两个特殊的交易制度，这对于监测市场流动性变化并防范流动性风险具有重要的实践价值。在组合定价方面，分析发现新的流动性指标能显著地影响组合收益，是不同于原始非流动性指标（ILLIQ）的，这有助于投资者制定投资策略，在更好防范流动性风险的同时提高组合业绩。
　　第二，基于流动性共变研究流动性螺旋的特征，详细刻画了中国股市流动性共变的变化与影响因素，不但对投资决策和风险管理有参考，而且有助于加强对市场流动性危机的监测与治理。
　　已有研究对流动性共变的成因与渠道分析较少，研究流动性共变的存在特征、演变规律等，有助于投资者加深对股票市场极端情形的理解，进而有效地防范和管控风险，以及对风险进行定价。本书从流动性需求视角，以中国基金对A股上市公司的持股数据为研究样本，检验相关交易需求是否会引发流动性共变及其影响原因与渠道。实证发现，基金的相关交易需求导致流动性共变，基金的“羊群行为”和面临的资金流冲击是导致其产生相关交易需求的重要原因。基金是通过“相关流动性冲击”（correlated liquidity shocks）渠道，而非“共有所有权”（common ownership）渠道引发流动性共变。研究不但揭示了中国基金在流动性共变形成中的重要作用，而且明确了基金稳定市场的渠道，有助于促进股市稳定。同时，监管机构在制定政策和措施时必须考虑到流动性共变这一问题。
　　第三，研究货币政策和财政政策对市场整体及个股流动性的时变影响，有助于验证政策调整对市场的冲击，也为防范政策变化带来的流动性风险提供参考。
　　本书讨论多种宏观政策工具对股市流动性的影响，不但考虑货币政策而且考虑财政政策，其中分析了货币供应量（money supply，MS）、利率（interest rate，IR）和汇率（exchange rate，EXR）及财政支出和政府债务等多个变量，证实这些政策变量的影响存在差异，这使得政策分析更为全面、更贴近实际，也提醒政策制定者应该更为全面地分析宏观政策对市场可能造成的影响。实证分析中区分了市场总体和个股两个角度的流动性，这不但有助于解释宏观政策影响在市场整体与个股两个层面的差异以及政策宽松下的市场流动性不足和分化现象，而且有助于投资者深刻认识到个股之间流动性分化的成因，为流动性风险防范提供参考。提醒各个市场参与者，部分小公司股票出现流动性风险与公司基本面和投资者避险心理有关。同时，对宏观政策的时变分析发现不同政策工具的影响效果发生了变化，这不仅与中国的金融开放政策有关，而且与中国宏观政策的透明度有关，这为应对政策冲击及其带来的流动性风险提供了重要依据，同时也证实了中国宏观政策的具体效果，为提高中国宏观政策透明度提供了经验证据，建议投资者关注金融开放及相关政策变化带来的流动性冲击，积极防范相关风险。另外，证实了非流动性和换手率在衡量流动性方面的差异，这不但提醒投资者要全面地对待市场流动性变化，而且注意投资者分歧在流动性变化中的作用。
　　本书各章的研究内容如下。
　　第1章，绪论，介绍本书的选题背景与意义、研究内容与框架、研究方法与创新。
　　第2章，研究极端市场中的尾部贝塔与系统性尾部风险的定价问题。极端风险主要是尾部风险，经验研究表明尾部风险是与下行风险（downside risk）不同的风险因子，也应该得到系统性风险补偿。考虑到现有研究对此问题存在较大争议，国内对此问题研究较少，该章基于条件极值构造时变左侧尾部贝塔，在比较绝对尾部贝塔和相对尾部贝塔及其持续性的基础上，区分极端市场与正常市场，考察尾部贝塔是不是组合收益的系统性风险并得到风险补偿。经验结果发现：尾部风险是不同于市场下行风险的风险因子，考虑市场贝塔的相对尾部贝塔比绝对尾部贝塔对组合收益更有影响；尾部贝塔在1个月时期上持续性较强，更长时期上持续性较差。无论市场是在极端下行区间还是正常区间，尾部风险与股票未来收益率均呈正相关关系，高尾部风险股票收益率显著大于低尾部风险股票收益率，在市场极端下行时，收益率差异会更加显著。在控制了特质波动、协偏度、协峰度及下行风险后，高尾部风险股票收益率仍保持较高水平，说明尾部风险是一种有别于高阶矩风险、下行风险的非对称系统性风险，得到显著正的风险溢价。
　　第3章，基于混合Copula模型实证检验下尾风险与预期收益率的灾难敏感性。利用二元混合Copula模型刻画个股与市场的尾部相依结构，以估计出的下尾系数作为个股下尾风险，考察下尾风险的时变性与市场崩溃的关联，通过检验下尾风险与预期收益率的关系分析个股的灾难敏感性。结果发现：下尾系数具有时变性，能够刻画市场的极端崩溃事件；下尾风险对个股预期收益率具有显著正向影响，这种关系在较长的观测期间内都存在，但随着时间推移不断衰减；在控制上尾风险、协偏度、协峰度和下行风险等特征后，下尾风险与预期收益率正相关关系依然稳健。这证实预期收益具有时变的灾难敏感性，下尾风险在预期收益率中得到溢价补偿，可以为防范灾难风险提供帮助。
　　第4章，基于高频数据研究连续贝塔、跳跃贝塔与低贝塔异象。基于二次变差和二次幂变差的方法，将股票价格按平滑程度划分为交易日内连续部分、交易日内跳跃部分和非交易时间隔夜部分，采用中国A股市场2001年1月至2016年7月的高频数据，分别估计个股的日内连续、日内跳跃和隔夜跳跃等三个类型的贝塔，考察不同类型贝塔的风险溢价情况。经验分析发现，当采用单因素和双因素排序分组时，中国A股市场存在较强的低贝塔异象，低贝塔异象主要是由日内收益跳跃部分引起的，控制反转异象、特质

目录
第1章 绪论 1
第2章 极端市场中的尾部贝塔与系统性尾部风险 9
2.1 极端尾部贝塔与收益的关系 9
2.2 计算方法与样本数据 11
2.3 实证结果与分析 12
第3章 极端市场中的下尾风险与预期收益率灾难敏感性 29
3.1 尾部风险与预期收益的关系 29
3.2 研究设计 31
3.3 实证分析结果 34
第4章 极端市场中的贝塔分解与低贝塔异象：基于高频跳跃贝塔 47
4.1 低贝塔异象 47
4.2 连续和跳跃贝塔构造与估计 49
4.3 数据与方法设计 52
4.4 连续贝塔、跳跃贝塔与横截面收益 55
第5章 考虑极端市场的流动性指标改进测度与定价 65
5.1 流动性测度与中国市场的特征 65
5.2 流动性测度方法及其适用性评述 67
5.3 考虑特殊交易制度的新流动性Liquid构造方法 69
5.4 新流动性指标Liquid在中国市场的改进效果分析 74
5.5 新流动性指标Liquid在组合定价中的有效性检验 82
第6章 中国股市流动性螺旋的典型特征：基于流动性共变的视角 88
6.1 流动性共变 88
6.2 中国股市的波动特征与流动性共变 89
6.3 中国股市流动性共变的存在性检验 93
6.4 中国股市流动性共变的特征分析 100
6.5 流动性共变与股票流动性的关联性分析 109
第7章 基金持股对流动性共变的影响：需求侧视角下原因及渠道分析 113
7.1 流动性共变及其影响因素 113
7.2 文献回顾与研究假设 115
7.3 变量与样本数据 117
7.4 流动性共变 119
7.5 基金持股对流动性共变的影响：成因及渠道分析 123
第8章 货币政策、财政政策与股票流动性的时变冲击 136
8.1 股票流动性的政策影响 136
8.2 相关文献综述 137
8.3 样本数据与研究模型 138
8.4 实证检验结果及分析 141
参考文献 155
后记 165