《表4 各个模型样本外预测误差 (%)》

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《基于状态空间模型的宏观经济因素对股市流动性的建模分析》

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流动性是证券市场的效率所在，较低的流动性会增加交易成本，延长成交所需要的时间，本文主要研究影响宏观因素对股票流动性的建模，试图发现这些因素对于股票流动性有何影响。我们提出的这个新颖的带回归效应的高斯面板数据时间序列模型用来分析和预测股市的流动性风险。这个动态模型结合了用主成分的方法从大量宏观经济协变量中提取出来的因子。在实证研究中，我们发现即使控制了超过80%的宏观经济金融协变量的方差后，引入动态的潜在因子仍有着很重要以及显著的作用。所以，这个潜在因子对于防止流动性估计的偏差是需要的。我们的结果表明，这个潜在因子的存在可能不是由一些遗漏的宏观经济协变量所决定的，而似乎可以捕捉到不同时期不同的遗漏的效应。样本外预测也表明了同时包含宏观因子和潜在因子的动态模型具有良好的表现。