证券市场的流动性是一个包含量、价、时的多属性概念,现有的度量方法只涵盖了流动性的部分属性。本文综合考虑股票交易数量、价格波动性和交易时间,提出用单位时间内价格波动一单位所能吸收的交易量来度量日内流动性的新方法。进而用这种方法研究中国股票市场的流动性日内模式,建立对数自回归条件流动性(LACL)模型对流动性建模,探寻拟合和预测流动性的最佳模型并分析流动性的特征。实证结果表明:流动性表现出与传统指标类似的显著的日内模式;残差项服从W eibu ll分布的LACL模型(W LACL)拟合日内流动性、买方流动性和卖方流动性序列的效果最理想;流动性过程是一个均值回复过程,当前时刻的流动性对未来期望流动性有影响,其影响呈W eibu ll形式衰减。最后,通过核平滑估计得出个股在不同时点的流动性分布,应用相对熵度量流动性分布的变化作为市场在交易中吸收的信息含量的代理变量,发现10∶30~11∶30市场吸收的信息含量最多。