• 弹性指标RES构建原理[page::0][page::1]：

- 基于股价开盘后9:30-10:00和10:00-16:00两个时间段收益协方差，剔除波动率影响，刻画流动性冲击的短期价格变动及其恢复速度。
- RES为负值且绝对值越大说明股票弹性越差，反映流动性差，投资者需要求更高溢价。

• 研究数据与变量[page::1][page::2]：

- 样本涵盖1993-2014年美股NYSE、AMEX及纳斯达克普通股。
- 除RES外，选取ILLIQ、VRSPR、PS、HLSPR、ROLL等多种流动性指标，及BETA、LNME、LNBM、MOM、REV等基本面和其他相关变量。

• RES的统计特征与相关性[page::2]：

| 变量 | 月均值 | 标准差 | RES与流动性指标相关系数 |
|-------|-------|---------|-----------------------|
| RES | -0.028 | 0.14 | 与ILLIQ相关系数约-3% |
| ILLIQ | 0.308 | 13.01 | |
| VRSPR | 0.691% | 0.84 | |
- RES与其他流动性指标相关性较低，说明反映流动性维度不同。

• Fama-MacBeth回归及单变量投资组合分析[page::3][page::6]:

- RES与未来超额收益显著负相关，低弹性（RES值低）股票未来收益高。
- 单变量排序中，等权和价值加权策略收益差达33-50基点，风险调整后依旧显著。
- 控制公司规模等变量，非弹性溢价依旧存在。

• 双重排序控制流动性和公司特征变量[page::4][page::5]：

- RES在对ILLIQ、VRSPR、PS、ROLL等指标及BETA、LNME、LNBM等变量双重排序后，仍保持收益差异显著，溢价存在19~33基点。

• RES与其他流动性指标收益对比[page::6][page::7]:

- RES基于1993-2014年样本，Carhart四因子模型调整后，等权组合产生36-39基点超额收益，价值加权组合产生46-57基点超额收益。
- 其他流动性指标表现平平，无法显著产生正溢价。
- S&P500子样本复现该结论，表明大盘股同样存在非流动性溢价。

• 控制信息冲击和信息不对称影响[page::7][page::8]:

- 引入分析师覆盖率、机构持股比例、知情交易概率PIN、盈余公告虚拟变量等控制后，RES与收益的显著负相关关系依旧稳定。

• 交易量对RES溢价的影响[page::8][page::9]:

- 交易量（DTURN）与RES交互项显著，表明在高交易量时期，RES的溢价效应更强。
- 分解弹性正负部分，发现负弹性（弹性较差）时交易量与溢价互动显著，而正弹性部分不显著。

• 结论总结[page::9]:

- 弹性RES是衡量股票非流动性的有效指标，能够捕捉传统指标忽视的价格弹性与恢复特征。
- RES与股票收益显著负相关，存在稳定的非流动性溢价。
- 该发现挑战了部分近年文献对非流动性溢价的否定，提示非流动性是股票资产定价的重要因素。
- 建议关注A股市场是否存在类似盈利机会。

招商定量·琢璞系列 | 股价弹性作为非流动性指标在选股上的应用——详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《股价弹性作为非流动性指标在选股上的应用》（招商定量·琢璞系列第二十一篇）

- 作者与发布机构：招商定量任瞳团队，招商证券

• 发布日期：2020年08月12日

- 主题：基于最新学术文献《Resiliency and Stock Returns》，介绍弹性RES作为衡量股票非流动性的指标，探讨其与股票收益的实证关系，验证非流动性溢价的存在。

• 核心论点：报告推荐使用弹性RES指标作为流动性衡量的新工具，证明弹性较差（非流动性高）的股票在横截面上具有显著的溢价，即投资者对非流动性风险要求补偿，与传统流动性指标相比具有更强的解释力和预测能力。报告还说明这一非流动性溢价在控制其他流动性与信息变量后依然显著，表明非流动性在资产定价中不可忽视。

- 主要结论：构建基于RES的多头投资组合能产生显著超额收益，说明流动性弹性是股票资产定价的重要因素，非流动性溢价真实存在且持久。
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2. 逐章节深度解读

2.1 弹性指标构建方法

• 关键内容：该章节介绍弹性RES的定义及理论框架。

- 基于假设：股价等于内在价值（V0），存在两类冲击——流动性冲击和信息冲击。流动性冲击导致暂时性价格扰动，幅度与价格影响系数κ、价格波动率συ及订单规模ε₁相关。此价格冲击随时间以速度γ衰减。
- 弹性优良的股票表现为κ小且γ小，即价格冲击幅度小且恢复迅速。
- 价格受到信息冲击ηt影响，服从正态分布且为随机漫步，导致价格的永久性变化。
- 利用相邻价格收益的协方差来捕捉流动性冲击的“反弹”效应，定义了弹性指标RES为单位波动率下的收益协方差，数学表达为：

$$
RES = \frac{Cov(P2 - P0, PT - P2)}{\sigma_{\upsilon}^2} = -\kappa^2 \gamma^2
$$

• 逻辑与推理：

- RES数值为负，且绝对值越大，表明流动性冲击幅度大、持续时间长，即弹性差。
- 通过剔除波动率对收益的影响，RES能更准确衡量非流动性风险。
- 如果κ=0或γ=0，则流动性不足以影响价格恢复，RES为零。

• 重要假设：

- 价格完全反映内在价值，信息冲击随机漫步使价格永久移动。
- 时间段选择（从0到t捕获流动性冲击，从t到T允许价格恢复）可使协方差度量有效。
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2.2 数据来源与样本构成

• 数据描述：

- 研究时间跨度：1993年1月-2014年12月。
- 交易所涵盖：NYSE、AMEX、NASDAQ。
- 用到的数据包括股票收益、价差（TAQ数据库）、会计变量（CRSP/Compustat）、分析师盈利预测（I/B/E/S）。
- 弹性RES的计算：选取9:30-10:00为流动性冲击阶段，10:00-16:00为价格恢复阶段，每日收益协方差计算得弹性。
- 防止价差弹跳噪声，使用买卖中间价。

• 变量设置：

- 包含多类流动性变量（ILLIQ、VRSPR、PS、HLSPR、ROLL）、基本面变量（BETA、LNME、LNBM）和其他控制变量（动量MOM、反转REV、特异波动IVOL等）。

• 统计描述（表1）与相关性分析：

- RES月均为-0.028，数值为负且分散较大。
- 和传统流动性指标ILLIQ、VRSPR负相关但相关系数仅-3%~ -9%，表明独立性。
- 回归结果揭示小交易量、历史高收益股票具有较低弹性（RES绝对值大），提示非流动性较强。
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2.3 实证研究

2.3.1 单变量排序投资组合分析

• 设置：依据RES十分位将样本股分为10组，比较未来1个月收益。

- 关键发现：
- 等权组合中，从最高弹性（组10）至最低弹性（组1）月收益提升33个基点；价值加权组合差距为50个基点。
- 经过Carhart四因子及Hou, Xue和Zhang Q因子模型调整，依然保持较明显收益差异，且统计显著。
- 弹性影响大盘及小盘股，但小盘股可能噪声较大，测量可能稍偏低。
- 控制公司规模后，收益差异依然显著，排除规模因素影响。

• 逻辑解释：投资者因非流动性风险要求更高预期收益。

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2.3.2 双变量排序投资组合与回归

• 双变量排序：结合RES和其他流动性指标或公司特征，分组排序，依然发现RES对未来收益有显著预测力，且差异在19至33个基点范围。

- Fama-MacBeth回归（表5）：
- 控制多种变量后，RES对未来超额收益始终显著为负，系数区间约在-0.436至-0.654。
- 其他流动性指标，如ILLIQ、VRSPR、PS等在控制后对收益预测能力不足。
- 结合量化分析，RES变量解释了18至27个基点的收益差异，即使控制变量严苛，非流动性溢价依旧明显。

• 结论：RES指标捕捉的非流动性属性超越传统指标，有稳健的资产定价能力。

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2.4 RES与其他流动性指标的对比

• 比较指标：ILLIQ、VRSPR、HLSPR、ROLL。

- 关键数据：
- 在1993-2014年样本中，基于RES构建的等权组合4因子调整异常收益36-39个基点，价值加权组合46-57个基点显著。
- 其他指标对应的投资组合收益差异时常不显著或微弱。
- 在S&P500大公司子样本中，RES依旧显著，其他指标不明显。

• 解读：RES同时反映价格冲击幅度及持久性（κ和γ维度），而其他指标多侧重于价差、成交量等，无法充分捕捉流动性复杂特性。

- 蕴含意义：即使对于大盘股，非流动性的弹性特性仍带来溢价，投资者为此要求补偿。
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2.5 信息冲击与交易量的控制

• 问题：RES是否被信息冲击或信息不对称驱动？

- 方法：引入分析师覆盖度、机构持股比例、盈余公告等信息变量，通过扩展Fama-MacBeth回归模型控制信息不对称与信息冲击。

• 结果：RES的负系数在所有模型中持续显著，表明非流动性溢价并非由信息因素代替。

- 交易量分析：
- 增加交易量变量DTURN及其与RES的交互项，发现交互项显著，表明高交易量环境下RES与高预期收益的关系更强。
- 分解RES为正值部分（RES⁺）和负值部分（RES⁻），发现交易量主要增强了负RES（即流动性弹性差部分）与收益的负相关。
- 结论指出高交易量期流动性冲击致使交易成本增加，投资者因此要求更高风险补偿。
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2.6 文章总结与作者思考

• 主要结论回顾：

- 弹性RES指标作为流动性衡量工具，同时捕捉冲击幅度与持续性，优于传统流动性指标。
- RES与预期收益负相关，体现显著且持久的非流动性溢价。
- 该溢价在控制多种变量、信息冲击和样本剔除微型股后依然显著。
- 高交易量时期此关系更加明显。
- 传统流动性指标未能充分捕捉非流动性风险导致的溢价。

• 作者展望：提出中国A股市场是否存在类似的弹性指标及相关非流动性溢价，值得进一步研究。

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3. 图表与数据解读

表1（变量统计描述及相关性）

• 展示内容：统计摘要包括平均值、中位数、标准差、偏度峰度等，呈现了RES及多种流动性和基本面变量的分布特征。

- 解读亮点：RES均值为-0.028，分布带有负偏度和较高峰度，表明大部分股票价格弹性偏好较好，极端值较多。与ILLIQ负相关（-3%）与VRSPR负相关（-9%），相关性低，证明RES的新颖独立性。

• 对论点的支持：为后续实证分析提供变量基础，说明RES指标不简单重复传统指标信息。

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表2（Fama-MacBeth回归）

• 内容：以RES为被解释变量，分多模型控制交易量、规模、价差等多项变量，系数显著显示小市值、低流动性、历史表现等特征对应较低弹性（绝对RES较大）。

- 意义：验证RES与股票特征的关系，为后续预测收益回归提供控制变量。
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表3（单变量组合收益）

• 内容：依据RES分为十分位组合，展示不同组合下的未来月度收益：等权和价值加权均有从最高弹性组至最低弹性组明显增加。

- 趋势描述：RES越小（越负，弹性越差）对应未来收益越高，差异达数十个基点且统计显著。

• 重要性：直观且强力说明非流动性溢价的存在，且不被规模因素驱动。

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表4（双变量排序分析）

• 内容：控制其他流动性/基本面变量，依然根据RES分组显示未来收益差异。

- 特点：RES的影响在分组后不因其他变量而显著下降，仍维持20基点以上差异，表明其预测能力的独立性。
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表5（Fama-MacBeth横截面回归）

• 核心：实现多变量同时控制，RES始终负向显著，说明弹性强烈预测未来超额收益。

- 系数意义：RES系数表明每单位弹性变化对应0.4%-0.6%的预期收益差异，表明经济意义显著。

• 变量对比：其他流动性指标不具显著解释力，MOM、REV等行为因子控制，结果稳定。

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表6（不同流动性指标比较）

• 观察：RES相关投资组合收益显著，其他常用流动性指标无显著差异，尤其在S&P500（大盘）子样本中对比更明显。

- 解读：弹性维度是捕捉真正非流动性风险的关键特征，不容忽视。
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表7（信息冲击控制回归）

• 目的：排除信息因素对RES与收益关系的干扰。

- 结果：无论控制盈余公告、机构持股、分析师覆盖或隔夜收益，RES系数持续显著，否定了信息驱动假设。
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表8（交易量交互效应）

• 发现：高交易量放大了RES负面系数，即非流动性风险在活跃市场环境下溢价更高。

- 投资者行为解释：高交易量期间，后续订单带来更高交易成本，强化非流动性风险。
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4. 估值分析

本报告基于学术文献实证分析，无直接公司估值计算或预测，故不涉及DCF等传统估值模型。

然而，报告核心通过构建单因子及多因子回归及排序投资组合方式“估值”非流动性溢价，实质上对应于资产定价视角下的风险溢价估计，其关键输入假设包括：

• 流动性价格冲击的幅度和持久性参数（κ和γ）。

- 股票收益数据及其他控制特征变量。

• 时间划分精细化到日内阶段以捕获临时价格波动。

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5. 风险因素评估

• 模型适用性风险：基于美股历史样本，模型在其他市场（如A股）适用性存不确定性，存在模型失效风险。

- 数据与测量误差：特别是在小型股票或低交易活跃度股票中，RES计算可能受噪声影响，降低准确性。

• 变量遗漏风险：尽管控制多种变量，存在未捕获的潜在驱动因素可能影响结论稳健性。

- 市场环境变化：市场结构或监管变化可能影响流动性行为，模型参数时效性可能减弱。

• 信息冲击区分误差：虽然控制信息冲击，但无法囊括全部异动影响，仍有残余混杂风险。

报告未提供明确风险缓解策略，但强调采用高频数据与多因子回归控制，增强模型稳健性。
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6. 批判性视角与细微差别

• 偏见识别：报告较为客观，基于实证数据呈现结果。

- 潜在假设局限：
- 流动性冲击对价格的恢复假设简化，现实中市场复杂波动可能导致模糊识别。
- 以价格恢复协方差量度弹性，依赖时间窗口的合理设置，存在人为设定风险。

• 样本选择与普适性：论文数据基于美国大市场，扩展到其他市场需谨慎。

- 统计与经济显著性：虽然统计显著，收益差异集中在几十个基点，实际投资中需考虑交易成本。

• 多因子模型回归解释度略低：R²值不高，表明其他未知因素仍影响收益。

综合来看，报告结论基于扎实数据及分析，细节处理充分，唯一缺陷是围绕时间窗和冲击定义的模型假设本质上的简化。
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7. 结论性综合

本报告基于《Resiliency and Stock Returns》文献，系统介绍了如何通过新颖的弹性指标RES衡量股票非流动性风险，并验证了其对股票预期收益的显著预测能力。通过美国股市1993-2014年长时间、高频数据构建弹性RES，借助价格冲击及恢复的协方差特征，剥离波动性影响，形成独立衡量流动性的量度。

实证结果多维度印证：基于RES排序构建的多空投资组合产生显著正超额收益，表明投资者对非流动性风险要求有价补偿；RES与传统流动性指标关系弱，且在控制多样因子后依然稳定；高交易量环境下非流动性溢价尤为突出，确认市场动态互动效应。信息冲击控制回归排除信息变量对结果的混淆。

该研究填补了现有流动性测度的不足，提出了更直观和经济意义明确的资产定价风险因子，为量化投资者提供了新的择股指标和风险控制工具。未来值得关注该指标在中国等其他市场的适用性。

总体上，报告传递了流动性弹性作为非流动性风险度量工具的重要性及其实用性，确认流动性作为资产定价核心因素的地位，具备较强学术价值和实际投资指导意义。
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参考资料的图表标识

因原报告中表格及图形为html结构，缺乏图片实体，本分析全部数据直接援引报告正文及表格说明，不另附图片链接。

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结束语

本分析按照报告结构逐章深入剖析，详尽解读指标构建理念、数据来源、实证策略、关键结果及图表内容，剖析潜在风险及方法限制，确保覆盖研究核心点。为投资者理解非流动性风险并应用弹性指标提供专业、深入、系统的解析支持。

报告