资产定价是现代金融学的核心,各种资产定价模型试图找出影响资产价格、解释收益率差异的各种因素,以指导投资者的决策。资产流动性的高低是否影响资产的价格一直是资本市场理论研究的热点,也是投资者进行投资决策时所考虑的重要因素之一。在证券市场上许多金融异象影响着资产定价理论的发展,如规模效应现象、价值效应现象、非流动性溢价现象广泛存在于现代国际资本市场中,直接影响经典资本资产定价模型的解释效果,因此寻找新的影响资产价格的因素就显得十分必要。在证券市场微观结构的研究中,关于流动性的研究占据很重要的地位,因为流动性是证券市场生命力所在。证券的流动性是指在基本不改变当前资产价格的前提下,以较低的成本迅速完成大量交易的可能性。流动性对于整个证券市场的发展是十分重要的,流动性好的市场通常被认为是能够提供即时性交易但对价格影响较小的市场；良好的流动性为投资者提供了转让和买卖证券的机会,为证券发行者筹资提供了必要的二级市场支持；流动性也会影响上市公司的最佳股权结构。自从1964年以来,资本资产定价模型(CAPM)就成为人们在研究与实践中主流的资本资产定价工具。Ross提出了套利定价理论(APT),试图找到更适合实际的定价模型。APT认为证券收益为K个因素(风险溢价)的线性函数,这些因素为描述经济体系变量的基本因子,但APT并未明确指出因素的具体数目和内容。但是,进入80年代以后,在许多研究中发现了传统CAPM所解释不了的现象,被称为市场异象,其中较为典型、也是能够被广泛承认的异常现象有所谓的规模效应、账面市值比效应、长期价格反转效应、短期动量效应等。Fama & French考察了公司规模、账面市值比以及beta对股票收益率的解释能力,发现在控制了公司规模以及账面市值比这两个因素之后,beta并不能解释股票收益率。依据这一检验结果,Fama & French将规模因素与账面市值比因素加以分离,极为精巧地引入了规模因子、账面市值比因子,与市场组合因子一起构建了三因子模型。他们的实证研究表明,三因子模型对股票收益率的解释作用较强,缺陷是很难从经济学上解释模型中变量的含义。经典的资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论中都假定“交易者的交易行为不会对资产价格产生影响”,从而忽略了流动性和流动性风险的存在。但现实的股票市场并非是完美的市场,存在着各种交易费用,投资者之间也存在非对称信息,即现实市场并非是一个完全流动的市场。所以在传统的资产定价模型中引入流动性因素就具有十分现实的意义。本论文共分为四个部分,具体内容如下：第一章,该部分提出了本文的研究背景和研究意义,在章节最后说明了本文的创新点和文章结构安排。第二章,文献综述和理论背景部分,说明了流动性的定义,针对流动性国内相关的研究文献进行了较为全面的梳理和评述；其次阐述了经典的资产定价模型的假设以及理论知识内容。第三章,是本论文的实证部分和主体部分,分别研究了横截面上不同因素对股票收益率的解释力度和引入流动性的四因素模型中不同流动性度量指标对股票超额收益率的解释力度。在第一部分中的研究选用了公司规模、交易金额、流通股比例、账面市值比、换手率、Amihud非流动性指标、PS流动性指标来研究他们同时以及分别对截面上月度收益率的影响情况,运用了Fama-Mecbeth截面回归方法来检验截面回归系数的显著性；其次分别计算了Fama-French三因子以及基于流动性扩展的Fama-French四因子,并且对不同的流动性度量指标进行横向对比；验证了Fama-French三因子模型对我国正确市场的解释力度要远远好于经典的CAPM模型,在我国证券市场确实存在规模效应、账面市值比效应和非流动性溢价效应；引入流动性因子的Fama-French模型的解释力度要优于传统的Fama-French三因子模型,CAPM模型尤其对低流动性分组的股票组合收益率的解释力度明显降低。第四章,该部分对全文的研究结果进行了总结概括与分析,提出了一些基于本文研究的政策建议和投资建议,指出了本文研究的不足并对未来研究的方向进行了展望。本文基于中国A、B股市场上2000年1月至2009年6月间的数据从横截面上对流动性与资产定价的关系进行了实证研究,然后对引入流动性因子的Fama-French模型进行的实证研究。在横截面上的研究引入了公司规模、交易金额、流通股比例、换手率、账面市值比、Amihud非流动性指标、P-S流动性指标这些因素进行多因素截面回归,通过回归结果研究哪些因素在对股票收益率的影响是显著的,分析结果表明这些指标大概可以解释股票截面上收益率的20%-30%,可以发现这部分还是有很大的发掘研究空间；随后在Fama-French三因素模型的基础上引入了流动性因子,并且分别用交易金额、Amihud非流动性指标、换手率来度量股票的流动性,流动性因子的构造方法仿照之前Fama-French三因素模型中规模因子和价值因子的构造方法,研究了流动性水平与股票收益率之间的关系。通过实证研究结果发现,引入流动性的定价模型优于传统的Fama-French三因素模型,三因素模型又优于经典的CAPM模型,对于不同度量流动性的指标对比结果观察可以发现三种度量指标都能够较为合理的度量市场上的流动性并解释流动性风险溢价现象,但是不同指标时间对流动性溢价现象刻画的程度有所差异,其中流动性因子与规模因子之间存在较大的正相关关系,研究结果发现在近年的中国证券市场上确实存在市场风险溢价、规模溢价、账面市值比溢价、流动性风险溢价现象。Fama-French模型在我国证券市场上的应用确实可以更好的运用量化规模效应和账面市值比效应来解释组合的收益率；而引入流动性因子的Fama-French模型的解释力度最好,流动性因子的t检验值大多数都比较显著,其中采用交易金额来度量流动性的模型解释力度相对最高,但是与其他两种流动性FF模型的差异并不大。证券市场的流动性本身是一个难以捉摸,很难定义的概念,而刻画流动性的指标繁多,这样就造成了流动性指标选取的问题。虽然可能有些指标能更好地描述流动性的特征,但是限于数据的可获得性,本文仅选取了有限的几个指标进行实证研究,更全面更深入的研究还有待于更多数据的获取以及理论的发展和深入。本文在进行截面上的回归研究中对收益率的解释力度还不够高,最好的检验阶段大概解释了收益率的50%左右,有些低的只有15%左右,所以在这方面可以发掘更多的影响因素引入到定价模型中来,用以获得更好的解释效果。在第二部分的实证研究中,本文建立的是引入流动性的Fama-French四因素模型,并没有考虑广泛存在于我国证券市场上的动量效应现象,这本身也是Fama-French模型所不能解释的一种金融异象之一,初步推测引入流动性的Fama-French四因素模型也不能较好的解释这一异象,所以还需要进一步加入动量因子来验证是否能够更好的解释股票的收益率；其次在引入流动性的Fama-French四因素模型因子的计算过程中,存在一个依据规模、账面市值比、流动性指标分组的过程,分组依据的过去时期的对应指标；在计算月度因子过程中,分组依据指标的更新时间频率的不同会对规模效应、账面市值比效应、非流动性溢价现象产生不同效果的影响,这部分关于排序期不同对资产定价模型解释力度产生的差异也是未来可以研究的一个方面。