流动性溢价与投资期限

我们直接从每日股票订单流估计Kyle（1985）的价格冲击系数$\lambda$，并检验其预测后续股票收益横截面的能力。使用2020年至2025年的CRSP数据，我们构建了公司-月度级别的带符号订单流和两个$\hat\lambda_{it}$的估计量：月内价格冲击回归和Amihud式比率。带符号订单流强烈预测同期和未来一个月的收益，而成交量波动率预测较低的后续收益，这与价格冲击扩大降低价格发现一致。Fama-MacBeth回归证实，在Newey-West调整后，我们的订单流信号携带显著的横截面收益信息。理论上，我们通过逆向选择机制解决了Constantinides（1986）的流动性溢价之谜：低订单流扩大$\lambda$并压低当前价格；随后的正常化恢复价格，产生非风险补偿的流动性溢价。