摘要：我国经济发展的三驾马车为“投资、消费、出口”, 随着社会经济不断发展, 投资在我国经济发展中占据的地位越来越重要。证券投资基金与股票都属于投资的一种形式, 二者之间存在着一定的关系。本文主要选取2012—2017年A股市场的相关数据, 对证券投资基金与其流动性影响进行了探究, 发现证券基金投资的比例越高, 股票流动性越差。公司的规模越大, 股票的流动性越强, 证券基金投资注重的是基本面, 比较倾向资产负债率低的股票。

　　关键词：证券投资基金; 股票流动性; 面板数据;

　　股票等有价证券根据市场合理的价格与较低的交易成本迅速转化为现金的能力被称为股票与证券的流动性。流动性能够反映证券市场与股票市场的运行质量, 是股票市场与证券市场微观结构主要研究的课题之一。股票市场与证券市场的流动性主要受到多方面因素的影响, 主要包括:投资者对金融市场风险的规避程度、对金融市场发展方向的敏感度、投资者对金融市场的自信度等。针对内幕交易者, 相关学者认为知情交易者之间的竞争有效减少了信息不对称的问题, 增加了金融市场的流动性。部分学者认为, 股票预购买的经济人行为, 能够提高市场的流动性, 人们能够使用电子设备进行交易, 形成了公平的市场条件。针对金融市场的风险问题, Muranag与Shimizu认为[1], 投资者对金融市场存在厌恶并丧失信息时, 金融市场的流动性较小。投资者因为性格差异、文化差异对投资进行了不同的组合, 促进投资的多样化, 这种情况有利于市场流动性的增加。过度自信的投资者, 能够在一段时间内增加金融市场的流动性。证券投资基金是金融市场重要组成部分, 对其进行专业化的管理可以帮助证券投资市场健康稳定的发展。使用相关方式研究证券投资基金与股票市场流动性的影响, 对金融市场整体发展有着重要意义。

　　一、证券投资基金对股票市场流动性影响

　　1、选取变量

　　首先, 选取被解释变量。被解释变量是流动性重要的指标之一。但是目前对流动性的测度缺少一个能够被广泛接受的指标, 本文主要选取的测度为换手率即交易周转率, 表示流动性, 其具体的表现形式:

　　TURNOVER=成交股数/流通在外股数

　　换手率表示了在一段时间内, 证券市场的交易股数与总股数的比例, 能够反映股票交易市场的流动性。如果交易周转数较高, 表示股票交易次数较多, 完成交易时间较短, 这一时间内股票的流动性加大。换手率能够从整体角度出发对股票市场的流动性进行分析。使用换手率的优点是, 数据采集相对简单、可操作性较强、方法较为简单[2]。

　　其次, 进行解释变量的选取。解释变量的选取是前一年度证券投资基金的比例 (FHR) , 表示的是证券投资基金持股总量占总流通股数的比例。

　　最后, 选取合适的控制变量。控制变量的选取为公司规模, 因为公司规模的大小能够影响单个证券的流动性。本文选取的控制变量为证券在相应年度的日流动值与平均流动数值的自然数对数 (LN_MV) 。

　　2、选取样本与数据

　　本文选取的样本数据是2012—2017年间A股的股票。本次的数据来源, 来自《国泰民安研究服务中心网站》, 在数据选取的过程中, 进行了数据的筛选工作, 将异常数据与不完整个股, 从而得到了样本点6380个。

　　3、设计模型

　　为了更好地探究证券资金投资基金对股票市场的流动性影响, 因此需要建立面板数据模型, 主要有三种模型:混合估计模型、固定效应模型、随机模型。具体的模型如下[3]:

　　混合模型:TOi, t=α0+α1FHRi, t-1+α2LN_MVi, t+εi, t

　　其中, TOi, t是i个上市公司股票t年的换手率。εi, t表示的是随机误差。

　　固定效应模型:TOi, t=α0, i+α1FHRi, t-1+α2LN_MVi, t+εi, t

　　随机模型为:TOi, t=α0+α1FHRi, t-1+α2LN_MVi, t+εi, t, εi, t=μi+ωi, t

　　在这些公式中, TOi, t以及其他字母的含义与混合模型相同, 其中μi表示的是股票流动性在个体中的随机效应, 随机模型与固体效应模型都能够反映股票的流动性表现出的个体差异, εi, t与ωi, t都属于随机误差。

　　4、模型的估计效果

　　使用上述三种模型对数据进行研究, 对证券投资基金与股票市场的流动性进行分析, 使用三种模型, 需要对这三种模型进行评估与检验。两个模型为一组进行选择性检验。其中混合模型与固定效应模型间使用F进行检验。混合模型与随机效应模型之间使用LM进行检验。固定效应模型与随机模型之间使用Wald进行检验。使用已经采集到的2012—2017年间的样本数据, 通过stata9.0软件进行模型的评估, 得到数据如表1所示[4]:

　　表1 股票流动性与基金回归结果    

　　其中组内拟优度的相关数值为0.132、组间拟合度为0.029、总体拟合度为0.056。F (2, 5743) =427.2;Prob>F=0.00。

　　根据上表中的相关结果可以看出, 三个样本之间的拟合度较低, 这种情况是正常的。主要原因受到了公司异常应计利润的影响, 在进行分析的过程中, 使用的是时间序列与截面数据, 在分析的过程中受到干扰因素的影响较大, 导致了样本之间的拟合度较低。但是, 从检验模型总体角度看, 方程的分析效果较为明显。

　　从系数估计值角度分析, 解释变量有着明显的统计意义。证券投资基金的系数估计值为-0.156, 证明证券投资基金与股票流动性之间呈现出负相关的关系, 证券基金投资越多, 股票市场的流通性越差, 进一步证明证券投资基金的稳定性较高, 不会频繁地进行操作。控制变量为公司的规模, 从数据可以进一步分析, 公司的规模越大, 股票市场的流动性越强[5]。

　　二、证券投资基金流动性偏好

　　1、变量选取

　　解释变量, 前一年末证券投资基金为 (FHR) ;股票流动性的换手率为 (TO) ;基本面与投资价值 (ROE) 、营业收入增长率 (SGR) 、资产负债率 (ALR) 、平均流动数值的对数 (LN_MV) 、市盈率 (PE) 、账面价值/市值比 (BM) 这些为控制变量。

　　2、样本数据

　　样本数据选取与前文中样本数据选取方式一致, 不过在此过程中需要注意剔除样本数据中的净利润或股东权益为负值的股票。

　　3、数据模型设计

　　模型设置与上文中三种模型一样都是分为, 固定效应模型、随机效应模型、混合模型。

　　4、模型估计结果

　　经过取样的样本数据, 结合上文模型进行计算, 可以得出模型之间的拟合度较高, 有着较高的统计意义。在换手率的系数为负值, 大概估计值-0.61, p值为0.00, 可以得出基金厌恶流动性, 当股票流动性较差时, 基金证券投资比例较大。

　　在控制变量中在统计显著的变量:公司规模大小、公司的资产负债率以及公司的市盈率与账面价值/市值比等。其中对证券投资基金有着正面影响的因素是公司的规模。如果公司持有大量的股票则证券投资基金的比例较大。其他控制变量与证券基金投资呈现出负相关的关系, 证明基金更倾向于资产负债率较低的股票市场, 但是对市净率较低的股票市场不支持。其中净资产收益率与营业收入增长对证券投资基金并无显著影响, 究其原因是证券投资基金并不考虑当前的盈利能力以及成长性因素。

　　三、总结

　　随着经济逐渐发展, 金融行业在我国经济中比重越来越大, 证券投资基金与股票都属于投资的重要组成部分。二者之间存在着一定的关联性, 首先选取合适的样本数据, 其次选取影响二者之间关系的相关变量, 再次建立相关模型。本文选取了固定效应模型、混合模型与随机效应模型。最后, 根据模型进行计算, 得出各变量之间的拟合度, 最终分析二者之间关系。可以发现证券投资基金与股票市场的流动性呈现出负相关的关系。证券投资基金所占比重越大, 股票市场的流动性越差。从证券投资基金流动性偏向进行分析, 可以得出证券投资基金更倾向流动换手率较低的股票市场, 不倾向于低市盈率与低资产负债率股票。

　　参考文献
　　[1]翟新:我国证券投资基金持股变动对股价波动的影响研究[D].燕山大学, 2016.
　　[2]童元松:机构投资者行为对股市的影响研究[D].苏州大学, 2016.
　　[3]毕玉国:中国股票市场波动的影响因素研究[D].山东大学, 2014.
　　[4]田耕:基金申赎流量影响因素的实证研究[D].哈尔滨工业大学, 2013.
　　[5]黄倩:证券投资基金发展对我国金融体系的影响研究[D].河南理工大学, 2009.
　　[6]虞红霞:中国开放式基金流动性风险研究[D].厦门大学, 2009.

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