传统的流动性资产定价模型大多是基于中国股市低频数据,从反映交易量的换手率为着手点构建流动性指标,来刻画股票流动性对资产定价的影响。中国股市的中小散户较多,投资者获知的信息偏差更加严重,交易的达成速度受到影响,即提供的流动性更加不足,仅根据月度、日度数据的建模结果来解释流动性的说服能力不强。而高频数据蕴含更加丰富的实时交易信息,可以解释一些低频数据无法解释的问题,比如造成价格波动和超额收益变化的驱动力等;同时也可以提高模型的预测能力。另外,由美国次贷问题引发的金融危机,导致全球各地市场流动性均表现出显而易见的不足现象,其中中国股市流动性共性问题又比较显著,却一直没有得到相应的重视。因此,基于以上情况,这篇文章侧重以两个角度为切入点展开研究探讨。1.就资产定价中流动性的影响作用展开了进一步探究。利用Kyle(1985)、Glosten与Harris(1988)、Foster与Viswanathan(1993)和Sadka(2006)四个模型,基于中国股市日内订单流构建了一系列价格冲击类非流动性度量指标,以2009年至2013年中证800部分成分股为样本,分别在投资组合时间序列和截面回归分析中检验了中国股票市场非流动性风险因子在资产定价中的影响作用。结果表明,利用Fama-MacBeth两阶段回归方法研究,对一些已知的影响因素进行限定后,在基于Fama-French三因子和Carhart四因子对超额回报率进行修正后,流动性影响因子的定价作用仍然显著,且非流动性的可预料和不可预料成分对超额回报的影响作用不同,后者的显著性比较大。2.对造成市场中流动性共性现象的原因深入探究。通过借助2015年4月以前证券市场的投资参与者数量这一桥梁创新性地将资金流动性与市场流动性联系起来,研究个股之间表现出流动性共性现象的主要因子作用程度;并利用共性理论模型揭示了2008年金融危机之后引起中国股市上市公司股票流动性共性表现的变化原因,以及在不同市场表现状况下不同的因素在流动性共性现象中的作用大小。结果发现,市场下降和市场波动会提高流动性共性,尤其在行情下行的市场,整个市场会表现出缺乏流动性的状态,单个不同的股票之间也会呈现出明显的流动性趋同性。引入新的变量测试供给因素与流动性共性的直接关系发现,新的投资者参与和流动性共性呈负相关,这与供给因素假说解释一致。