摘 要：本文采用流动性衡量股票活跃性，以2016年3月中证内地新能源指数29只成分股为样本，参照沪深300指数，以换手率度量流动性，采用多元统计分析对影响新能源概念股活跃性的因素进行研究。经实证，中证内地新能源指数换手率高于沪深300指数，活跃性高。公司规模、偿债能力、股票价值及表现对新能源概念股活跃性有显著影响。公司盈利能力影响不显著表明可能存在机构投资者短期投机行为。

關键词：市场活跃性 流动性 中证内地新能源指数

一、新能源股票活跃性分析

股票活跃性可由股票流动性度量。流动性是影响投资者投资决策的因素之一，投资者倾向于投资高流动性股票以规避流动性风险。中证内地新能源指数以中证800指数样本股为样本空间，筛选最近一个会计年度新能源相关业务收入达30%过去一年日均市值排名前50的股票，不足50则全部入选。以中证内地新能源指数为研究对象，以沪深300指数为基准，比较2014、2015年两个指数成分股平均月换手率。除2014年11、12月，新能源指数成分股平均月换手率均高于沪深300指数10%—20%。新能源指数成分股平均月换手率均值为53.3963%，沪深300指数为41.0445%；振幅分别为77.3271%、60.2865%。实证表明，新能源概念股流动性高于市场平均水平，活跃性高。这可能是由于国家出台相关政策将投资者注意力转移到新能源领域，从而增加了新能源概念股活跃性。

二、新能源概念股活跃性影响因素实证

1.股票活跃性影响因素。影响流动性的因素可粗略划分为宏观因素、市场微观结构因素和公司特性因素。本文研究公司特性因素对流动性的影响。

2.股票活跃度影响因素实证。

2.1研究样本选取.以新能源概念股为研究对象，采用2016年3月中证内地新能源指数所包含的全部成分股为样本。

2.2变量设定.衡量流动性可以采用Kyle提出的“四维理论”、交易股数、换手率等指标。换手率易于获取且可用于不同规模股票比较，因此以年换手率作为被解释变量，选择5个公司特性相关变量作为解释变量。

2.3建立多元回归模型

TOR_t=C1+C2TOR_z+C3SIZE+C4ROE+C5CR+C6NAPS+C7YR+u

2.4检验变量间多重共线性。由相关系数矩阵可知各变量间相关系数很小得出模型不存在多重共线性。

2.5回归分析。用最小二乘法对变量进行逐步回归，得到以下回归结果。

由R-squared值得解释变量可以解释84%被解释变量的变异，且大多数解释变量都是统计显著的。因此说明模型对股票流动性有一定说明能力。

3.回归结果分析。换手率滞后项是显著的且为正值，说明新能源概念股流动性具有一定惯性；公司规模是显著的，但符号与预测相反，说明公司规模越大其流动性越小，但公司规模的系数极小；净资产收益率不显著，公司盈利水平对新能源概念股流动性影响不大，说明活跃性高可能是由于机构投资者控盘进行短期投机引起的，因而不关注公司盈利能力；流动比率显著，但符号与预测相反，可能是由于流动资产比例高导致单位资产盈利能力相对降低，削减了投资吸引力；每股净资产和年收益率显著且为正值，说明股票价值越高市场表现越好，投资者越倾向于投资该股。

参考文献：

[1]高宏霞，顾梦蟾.低碳行业股票流动性影响因素分析：基于股价指数的实证 [J].社科纵横，2015，3，47-51.

[2]Kyle，A.“Continuous auctions and insider trading”， [J].Econometrica 1985，53，1315- 1335.

[3]北京大学中国经济研究中心宏观组. 流动性的度量及其与资产价格的关系 [J].金融研究，2008，9，44-55.

作者简介：于超（1995—），女，辽宁大连人，辽宁大学经济学院金融学（证券方向）专业。