非流动性与情绪如何影响股票定价：基于沪市A股的实证分析

本文《非流动性、投资者情绪与股票定价--基于面板数据的实证分析》由傅国荣和黄薇两位作者共同完成，他们专注于股票定价领域的研究，尤其是针对沪市A股在2007年1月至2014年12月期间的数据进行深入分析。研究的核心内容是构建了一系列关键指标，包括偏度（衡量价格变动的不对称性）、非流动性成本（反映市场流动性状况）和投资者情绪（评估市场情绪波动对股票价格的影响）。作者选取非流动性成本和换手率作为流动性的重要度量，这两个指标反映了市场的活跃程度和交易难度。 论文挑战了传统的资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）中的假设，即市场效率和理性投资者的存在。CAPM假设市场上的噪声交易者较少，且投资者能够完全反映所有公开信息。然而，通过对大量数据的实证研究，傅国荣和黄薇发现非流动性成本和投资者情绪对股票定价有显著影响，这表明市场并非完全有效，存在"非流动性补偿"现象，即市场会因流动性差异而调整价格，以反映投资者对于非流动性的额外成本预期。 此外，研究还揭示了系统风险系数和系统偏度在解释资产收益方面的能力有限，这与CAPM在中国股市的实际表现相悖。因此，论文得出结论，传统的CAPM模型并不完全适用于中国的股票市场，需要考虑更多的市场特性，如非流动性溢价和情绪驱动因素。 该研究的重要性在于它提供了对中国股市行为的新视角，强调了流动性、情绪等因素在资产定价中的不可忽视作用，并为进一步完善投资理论和实证研究提供了实证证据。这一发现对于投资者理解市场动态，制定投资策略，以及政策制定者优化市场环境具有实际价值。整个研究过程采用了面板数据回归模型，这种方法能更准确地处理时间序列数据中的异质性和动态关系，使得结论更具说服力。