前言

证券市场的流动性与流动性风险是现代微观金融研究的重要内容。本书以中国证券市场的流动性风险为研究对象，在分析流动性风险内涵的同时，对两个重要概念流动性水平和流动性风险进行了区分，流动性水平指的是流动性的大小，而流动性风险指的是流动性水平未来变化的不可预期性，在学术研究中常用波动率来刻画这种不确定性。本书提出了基于条件方差理论的流动性风险测度方法，并结合我国金融市场的现状，探讨了我国股市流动性风险的影响因素与特征。流动性风险不同于其他的金融风险，它是一种交易风险，发生在资产买入或卖出的时候。本书以日间流动性风险研究为主线，并用少量篇幅研究了基于分时数据和逐笔成交数据的日内流动性风险。2008年席卷全球的金融危机，使广大投资者特别是基金管理者体会到了流动性风险管理的重要性。在资产价格上涨的过程中，投资者往往容易忽略流动性风险，在市场行情急剧下跌甚至令人恐慌时，基金管理人为应对投资者的赎回，需要对资产进行变卖，大额买卖势必对股票价格产生冲击，投资组合的流动性风险增加，此时准确地测度并管理资产或投资组合的流动性风险有着重要的指导意义。

本书的主要工作及研究结论如下。

首先，本书在区分流动性水平与流动性风险两个概念的基础上，对流动性风险的内涵进行分析，并基于其内涵与已有的流动性风险测度研究，探讨了适合中国指令驱动市场的流动性风险测度方法。时变的条件方差法在刻画金融时间序列的波动性特征方面具有优势，书中通过研究流动性测度指标的波动特性对日间流动性风险进行了量化，考察了我国股市流动性风险的特性。

其次，结合中国股票市场的特征，定性分析了影响我国市场流动性风险的主要因素，包括投资者结构与投资行为、政策性调节以及股市的波动三个方面。书中还通过构建适当的理论模型，实证分析了以上三个因素对市场流动性风险的影响。

再次，VaR方法是衡量和管理金融市场风险的有效办法。本书基于 Risk Metrics的移动平均模型和条件方差测度方法动态地测度了市场的流动性风险VaR值；结合极值理论的常用方法——分块样本最大法和超阈值模型考察了极端情况下，金融市场流动性风险VaR值，并进行了相应的有效性检验。

最后，基于日内高频数据的流动性反映了投资者的交易成本与主动性。书中从市场遭受冲击时投资者的策略博弈角度分析了流动性风险产生的原因；并基于分时数据和逐笔成交数据提出了适合中国指令驱动市场的日内流动性风险测度方法。

由于学术水平的局限，本书难免存在不妥和错误之处，真诚希望各位专家学者不吝赐教。

在编写本书的过程中，作者参阅了近年来该领域的一些新的研究成果，在此向相关文献的作者表示诚挚的谢意；本书是在上海交通大学杨朝军教授的指导下完成的，在此表示感谢！本书得到了国家社会科学基金资助成果（项目编号：12BGL088）、上海地方本科院校“十二五”内涵建设“现代综合交通智能化管理工程”（项目编号：0852011XKZY15）、国家自然科学基金（项目编号：70773075）的资助。

作者

2012年11月