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【摘要】流动性在资本市场中占据着重要地位。国内外学术界对流动性概念及其测度方法都进行了大量的探讨，但是由于流动性有着多维属性，所以直到目前还不存在一个被学术界普遍认可的、能够准确刻画市场流动性的指标。本文拟选择六个适用于我国交易所企业债券市场的流动性指标，运用主成分分析法构建出一个综合性的指标对市场流动性进行测度。
【关键词】企业债券 流动性测度 主成分分析法
企业债券市场作为一国资本市场的重要组成部分，在一国经济中占据着重要地位。对企业债券市场流动性进行研究有着深刻的理论和现实意义，故本文将对我国交易所企业债券市场流动性进行测度。
一、流动性测度指标的确定
流动性在市场中占据着重要地位，如何对流动性进行测度成为了金融研究的热点问题之一，国内外学者基于研究目的和研究角度的不同构建了大量的流动性测度指标。根据已有研究我们可以把流动性分为四个大类，分别是：买卖价格法、交易数量法、价格与数量结合法以及时间法。
在本文中，我们选择六个适用于集中竞价市场的流动性测度指标，并在此基础上构建出一个综合性指标。本文所构建的综合性指标测度的是市场的非流动性，所以我们对流动性指标做了以下处理：
1.交易天数倒数（Trads re），交易天数是指债券某月的交易天数，本文取其倒数值。
3.换手率倒数（Turnover re），具体公式为：Tit=Vit/Issuei。其中，Vit代表的是一定时间内债券i的成交金额；Issuei代表的是债券i的发行金额。由于其数值较大，在本文中取换手率倒数的自然对数值。
二、数据的选择与指标描述性统计
（一）数据的选择
文中样本数据来源于锐思（Resset）金融研究数据库。运用SPSS17.0进行分析研究。數据样本的观测区间段为2007年1月～2014年12月。
本文所研究的企业债券在沪、深债券交易所上市时间均在六个月以上、剩余年限一年以上、不可回购、不可转换且是固定利率的企业债券。其中，剔除月交易天数少于10天的债券数据，即每月交易天数在10天以上（包括10天）；本文所选债券信用评级为AAA债券；流动性测度指标均为月度指标。这样共有120支企业债券作为样本数据。
（二）流动性指标描述性统计
在数据分析的基础上，我们需要对选取的流动性指标进行描述性统计。Trads re的均值为0.0670，标准差为0.0072；Liu的均值为0.1124，标准差为0.0604；Turnover re的均值为2.7413，标准差为1.2026；Martin的均值为4.9050，标准差为1.1902；ILLIQ的均值为0.8457，标准差为0.5603；Amivest re的均值为3.3407，标准差为1.2247。在整个样本期间，各流动新指标波动较小。
三、流动性综合测度指标的构建
在前文分析的基础上本文采用主成分分析的方式构建一个综合性的测度指标。首先，我们需要对数据进行标准化的处理，并在此基础上进行KMO和Bartlett检验。通过分析可知，KMO的值为0.757（比较接近于1），Sig值为0.000（小于显著性水平0.05），说明选取的指标可以进行主成分分析。然后，我们需要对“各因子解释的总方差”进行分析。相关结论为：成分1的“初始统计值”为2.139，“方差的%”为35.653%；成分2的“初始统计值”为1.668，“方差的%”为27.806%；成分3的“初始统计值”为1.064，“方差的%”为17.736%；从成分4开始，成分的“初始统计值”开始小于1。因为前三个成分因子“初始统计值”大于1，且他们“方差的%”累计所占比例为81.195%，所以我们应该取前三个因素作为主因子。
在前面分析的基础上，我们还需要对各流动性变量“旋转成分矩阵”进行分析，以求得各流动性指标的特征值。在成分1中，ILLIQ、Amivest re、Trads re、Liu、Turnover re和Martin的值分别为：0.955、0.079、-0.250、0.204、0.003和0.947；在成分2中，ILLIQ、Amivest re、Trads re、Liu、Turnover re和Martin的值分别为：0.002、-0.716、0.718、0.814、-0.087和-0.091；在成分3中，ILLIQ、Amivest re、Trads re、Liu、Turnover re和Martin的值分别为：-0.007、0.454、-0.241、0.327、0.933和0.060。
在取得各流动性变量特征值的基础上，我们可以求取主成分因子的特征向量。并对原标准化后的流动性变量进行重新命名，分别为：x1，。。。，x6。此时，可以写出各主成分关于6个流动性指标的线性表达式。具体公式如下所述：
Z1=0.65*X1+0.05*X2-0.17*X3+0.14*X4+0.00*X5+0.65*X6
Z2=0.00*X1-0.55*X2+0.56*X3+0.63*X4-0.07*X5-0.07*X6
Z3=-0.01*X1+0.44*X2-0.23*X3+0.32*X4+0.90*X5+0.06*X6
我们再根据各个主成分因子的贡献率，得到所构造的综合性测度指标，其相应的函数为：
LZ=0.3565*Z1+0.2781*Z2+0.1774*Z3
四、结论
本文选取了6适用于我国交易所债券市场的流动性测度指标，并在此基础上选取主成分分析方法构建了综合性测度指标以测度我国交易所企业债市场的非流动性。由表1可知，综合性指标值总体上呈现出下降趋势，由此可知我国交易所债券市场流动性水平呈现上升趋势，市场的流动性趋于良好。
参考文献
[1]Liu W M.A liquidity-augmented capital asset pricing model[J].Journal of Financial Economics，2006，82（3）：631-671.
[2]Amihud Y，Mendelson H.Illiquidity and stock returns：cross-section and time-series effects[J].Journal of Financial Markets，2002，5：31-56.
[3]Dubofsy D.Exchange listing and stock liquidity[J].Journal of Financial research，1987，（7）：291-301.
[4]Martin.Analysis of the impact of competitive rates on the liquidity of NYSE stocks[J].Economic staff paper 75-3，Securities and exchange commission， july1975.
【关键词】企业债券 流动性测度 主成分分析法
企业债券市场作为一国资本市场的重要组成部分，在一国经济中占据着重要地位。对企业债券市场流动性进行研究有着深刻的理论和现实意义，故本文将对我国交易所企业债券市场流动性进行测度。
一、流动性测度指标的确定
流动性在市场中占据着重要地位，如何对流动性进行测度成为了金融研究的热点问题之一，国内外学者基于研究目的和研究角度的不同构建了大量的流动性测度指标。根据已有研究我们可以把流动性分为四个大类，分别是：买卖价格法、交易数量法、价格与数量结合法以及时间法。
在本文中，我们选择六个适用于集中竞价市场的流动性测度指标，并在此基础上构建出一个综合性指标。本文所构建的综合性指标测度的是市场的非流动性，所以我们对流动性指标做了以下处理：
1.交易天数倒数（Trads re），交易天数是指债券某月的交易天数，本文取其倒数值。
3.换手率倒数（Turnover re），具体公式为：Tit=Vit/Issuei。其中，Vit代表的是一定时间内债券i的成交金额；Issuei代表的是债券i的发行金额。由于其数值较大，在本文中取换手率倒数的自然对数值。
二、数据的选择与指标描述性统计
（一）数据的选择
文中样本数据来源于锐思（Resset）金融研究数据库。运用SPSS17.0进行分析研究。數据样本的观测区间段为2007年1月～2014年12月。
本文所研究的企业债券在沪、深债券交易所上市时间均在六个月以上、剩余年限一年以上、不可回购、不可转换且是固定利率的企业债券。其中，剔除月交易天数少于10天的债券数据，即每月交易天数在10天以上（包括10天）；本文所选债券信用评级为AAA债券；流动性测度指标均为月度指标。这样共有120支企业债券作为样本数据。
（二）流动性指标描述性统计
在数据分析的基础上，我们需要对选取的流动性指标进行描述性统计。Trads re的均值为0.0670，标准差为0.0072；Liu的均值为0.1124，标准差为0.0604；Turnover re的均值为2.7413，标准差为1.2026；Martin的均值为4.9050，标准差为1.1902；ILLIQ的均值为0.8457，标准差为0.5603；Amivest re的均值为3.3407，标准差为1.2247。在整个样本期间，各流动新指标波动较小。
三、流动性综合测度指标的构建
在前文分析的基础上本文采用主成分分析的方式构建一个综合性的测度指标。首先，我们需要对数据进行标准化的处理，并在此基础上进行KMO和Bartlett检验。通过分析可知，KMO的值为0.757（比较接近于1），Sig值为0.000（小于显著性水平0.05），说明选取的指标可以进行主成分分析。然后，我们需要对“各因子解释的总方差”进行分析。相关结论为：成分1的“初始统计值”为2.139，“方差的%”为35.653%；成分2的“初始统计值”为1.668，“方差的%”为27.806%；成分3的“初始统计值”为1.064，“方差的%”为17.736%；从成分4开始，成分的“初始统计值”开始小于1。因为前三个成分因子“初始统计值”大于1，且他们“方差的%”累计所占比例为81.195%，所以我们应该取前三个因素作为主因子。
在前面分析的基础上，我们还需要对各流动性变量“旋转成分矩阵”进行分析，以求得各流动性指标的特征值。在成分1中，ILLIQ、Amivest re、Trads re、Liu、Turnover re和Martin的值分别为：0.955、0.079、-0.250、0.204、0.003和0.947；在成分2中，ILLIQ、Amivest re、Trads re、Liu、Turnover re和Martin的值分别为：0.002、-0.716、0.718、0.814、-0.087和-0.091；在成分3中，ILLIQ、Amivest re、Trads re、Liu、Turnover re和Martin的值分别为：-0.007、0.454、-0.241、0.327、0.933和0.060。
在取得各流动性变量特征值的基础上，我们可以求取主成分因子的特征向量。并对原标准化后的流动性变量进行重新命名，分别为：x1，。。。，x6。此时，可以写出各主成分关于6个流动性指标的线性表达式。具体公式如下所述：
Z1=0.65*X1+0.05*X2-0.17*X3+0.14*X4+0.00*X5+0.65*X6
Z2=0.00*X1-0.55*X2+0.56*X3+0.63*X4-0.07*X5-0.07*X6
Z3=-0.01*X1+0.44*X2-0.23*X3+0.32*X4+0.90*X5+0.06*X6
我们再根据各个主成分因子的贡献率，得到所构造的综合性测度指标，其相应的函数为：
LZ=0.3565*Z1+0.2781*Z2+0.1774*Z3
四、结论
本文选取了6适用于我国交易所债券市场的流动性测度指标，并在此基础上选取主成分分析方法构建了综合性测度指标以测度我国交易所企业债市场的非流动性。由表1可知，综合性指标值总体上呈现出下降趋势，由此可知我国交易所债券市场流动性水平呈现上升趋势，市场的流动性趋于良好。
参考文献
[1]Liu W M.A liquidity-augmented capital asset pricing model[J].Journal of Financial Economics，2006，82（3）：631-671.
[2]Amihud Y，Mendelson H.Illiquidity and stock returns：cross-section and time-series effects[J].Journal of Financial Markets，2002，5：31-56.
[3]Dubofsy D.Exchange listing and stock liquidity[J].Journal of Financial research，1987，（7）：291-301.
[4]Martin.Analysis of the impact of competitive rates on the liquidity of NYSE stocks[J].Economic staff paper 75-3，Securities and exchange commission， july1975.