股市极端波动中流动性螺旋的微观机制与治理研究

Analysis of rational investors’ response in crash of the stock market and liquidity shortage in theory and practice is not enough to explain the cycle of the market’s large price change and uncertainty effects. Our project aims at the problem of liquidity spiral in the extreme fluctuation of the market; we develop the studies from the unique micro-mechanism of ‘generation-magnification-circulation’ and the perspective of governance. Based on the extreme tail risk, we study the generative mechanism and typical characteristics of the stock market’s liquidity spiral from the aspects of the co-movement between the stock liquidity and the market liquidity. On the basis of improving the theoretical models of noise trading and mortgage cycle, we combine transaction leverage and market sentiment, and then consider two special price limit systems, we use theoretical models and empirical tests to explain the generation - magnification mechanism of liquidity spiral. The circulation mechanism of liquidity spiral is studied from two aspects: the asymmetric liquidity shock in the extreme upside or downside market and the uncertainty shock, and then refine the uncertainty to ‘expected signal’, ‘loss management’, ‘crowding trade’ and so on. We adapt machine learning algorithm to construct the liquidity monitoring and governing system from multiple levels, and discuss the effects of the governance mechanism, such as government liquidity assistance and intervention. With innovative research perspective and novel research contents, this project refines and enriches the liquidity circulation mechanism in the extreme fluctuation, and provides useful reference value for the governance and stability of the stock market.

理论与实践中仅仅分析股灾时理性投资者反应、流动性枯竭等不足以解释其暴涨暴跌和各种不确定性效果。本项目针对股市极端波动中的流动性螺旋问题，从独特的“生成-放大-循环”微观机制和治理角度展开研究。在极端尾部风险度量的基础上，用个股流动性与市场流动性的协动研究流动性螺旋的生成机制和典型特征。通过改进噪声交易和资产抵押等理论模型，结合交易杠杆和市场情绪，考虑股权质押和涨跌停等价格限制制度，采用理论分析和经验检验来解释流动性螺旋的生成-放大机制。从股市极端上涨、下跌中非对称流动性冲击和不确定性冲击两个角度研究流动性螺旋的循环机制，将不确定性细化为“预期信号”、“损失管理”、“拥挤交易”等。采用机器学习算法从多个层面构建流动性监测体系，并探讨政府流动性救助、进行干预等治理机制的作用。本项目以创新的研究视角和新颖的研究内容细化将丰富股市极端波动中的流动性循环机制，为股市稳定和治理提供有价值的参考。

金融危机与股灾的发生促使理论与实践都关注流动性、杠杆与市场情绪等因素的作用，其中流动性枯竭及其多米诺效应一直受到重点关注。然而，如何深入研究股灾中杠杆、流动性、情绪等因素的传导过程是学术中的难点。在当前维护金融市场稳定、防范系统性金融风险的背景下，本项目针对股市极端波动中的流动性螺旋问题，从独特的“生成-放大-循环”微观机制和治理角度展开研究。.（1）用个股流动性与市场流动性的协动研究流动性螺旋的生成机制和典型特征。从流动性需求视角出发，基金的羊群行为和面临的资金流冲击导致基金产生相关交易需求，并通过“相关流动性冲击”渠道而非“共有所有权”渠道引发市场流动性共变。.（2）通过改进噪声交易等理论模型，结合交易杠杆和市场情绪，解释流动性螺旋的生成-放大机制。同时，考虑停牌交易等价格限制制度的流动性冲击，改进流动性指标并考察其适用性和定价作用。改进后的流动性指标能够体现停牌交易和涨跌停限制的影响，包含更多维度的市场流动性信息，有显著的风险溢价。.（3）从股市极端上涨、下跌中非对称流动性冲击和不确定性冲击两个角度研究流动性螺旋的循环机制，将不确定性细化为“损失管理”、“拥挤交易”等。研究发现，个股下尾系数具有时变性，能够刻画市场的极端崩溃事件。基于高频数据，可以发现我国A股市场存在较强的低贝塔异象，其主要是日内收益跳跃部分引起的。.（4）基于拥挤交易研究其循环机制。通过构建基金和因子拥挤交易指标，发现中国基金拥挤交易程度处于平均上升的趋势，因子拥挤可以一定程度解释因子收益率的时变性。拥挤交易的风险能被市场所定价。.（5）采用机器学习算法从多个层面构建流动性监测体系，并探讨政府流动性救助、进行干预等治理机制的作用。宽松财政政策在短期内会降低股票市场流动性、提高股票市场换手率。投资者对货币政策的意见分歧较少，对财政政策的意见分歧较大，宏观政策对股票流动性的影响具有时变特征。