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1、证券研究报告 | 金融工程专题报告2021 年 5 月 19 日流动性如何影响ETF收益、风险和跟踪误差？“琢璞”系列报告之三十五任瞳rentong S1090519080004研究助理孙诗雨sunshiyu近几年来被动投资逐渐兴起，国内 ETF 规模自 2018 年开始迅速增长，2019年发行总份额超过 1700 亿份，2020 年新成立数量达到 100 只。2021 年 ETF 持续受到市场关注，截至 5 月 17 日，今年已新成立 ETF 88 只，发行总份额超过 600 亿份。ETF 有透明度高、费率低等优势，越来越受到投资者的青睐。但是，投资者在选择 ETF 时，应当重视流动性的问题
2、。ETF 的流动性将如何对收益、风险和跟踪产生影响？本篇报告分享的文章有助于增进对这一问题的理解。 Kyounghun Bae 和 Daejin Kim 于 2020 年在 Journal of Financial and Economics 上发表了文章Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，基于美国市场研究了 ETF 二级市场流动性对 ETF 收益、波动率和跟踪误差的影响。 文章得出的主要结论有： 流动性对 ETF 跟踪误差的影响：当 ETF 在市场上交易不活跃时，跟踪误
3、差较大。投资 ETF 的一个优势，在于能够以较低的交易成本投资于市场难以进入或跟踪难度较大的资产。但是由于较高的跟踪误差，投资于流动性差的 ETF 可能比直接投资标的资产的风险更高，这在一定程度上抵消了投资 ETF 的好处。ETF 的流动性和标的资产的流动性都对跟踪误差有影响，但前者是更为关键的因素。同时，标的资产的流动性越差，ETF流动性对跟踪误差的影响越大。 流动性对 ETF 收益的影响：流动性是影响 ETF 收益的重要风险因子，且流动性风险是不可分散的系统性风险，ETF 投资者应当为承担流动性风险得到相应的补偿。和 LCAPM 模型一致，美国市场上 ETF 的流动性风险被定价。 流动性对
4、 ETF 波动率的影响：拓展 Lo 和 MacKinlay（1990）的模型，ETF 收益方差和 NAV 收益方差之间的差异受到无交易概率和指数收益序列自相关性的影响。当 ETF 在市场上的交易不活跃，ETF 收益方差相对于其 NAV 的收益方差将增加。也就是说，由于交易不频繁，流动性的缺乏导致 ETF 投资的风险有所增加。风险提示：本文内容基于原作者对美国市场历史数据进行的实证研究，当市场环境发生变化时，存在模型失效的风险。敬请阅读末页的重要说明金融工程正文目录一、简介4二、样本数据与变量定义72.1 ETF 数据72.2 流动性测度72.3 跟踪误差测度8三、ETF 流动性对跟踪误差的影响
5、83.1 授权参与者的套利行为83.2 流动性不足与跟踪误差93.3 面板回归分析123.4 产品特征、标的资产流动性与跟踪误差14四、ETF 流动性对收益的影响164.1 流动性调整的资本资产定价模型（LCAPM）164.2 组合构建174.3 流动性风险174.4 流动性风险溢价19五、ETF 流动性对波动率的影响215.1 无交易概率与 ETF 方差215.2 实证检验22六、总结24图表目录图 1：国内 ETF 发行情况4图 2：国内 ETF 数量和规模增长4图 3：美国 ETF 市值分布5图 4：美国 ETF 交易量分布5图 5：ETF 与 NAV/标的指数的收益差异9图 6：SPD
6、R 标普 500 指数 ETF 与其 NAV/标的指数的收益差异10图 7：iShares MSCI 新兴市场指数 ETF 与其 NAV/标的指数的收益差异10图 8：流动性测度和跟踪误差时间序列11表 1：ETF 市场趋势7表 2：ETF 跟踪误差的描述性统计与相关系数矩阵8表 3：ETF 流动性测度与跟踪误差的面板回归结果13敬请阅读末页的重要说明Page 2金融工程表 4：ETF 流动性不足与跟踪误差-考虑 ETF 产品特征14表 5：ETF 流动性不足与跟踪误差-考虑标的资产流动性15表 6：ETF 流动性组合&跟踪误差组合分组特征18表 7：组合 beta 的回归结果20表 8：不同
7、类别 ETF 收益方差和 NAV 收益方差的比较22表 9：无交易概率分组的方差差异23表 10：ETF 收益方差和 NAV 收益方差差异的回归结果23敬请阅读末页的重要说明Page 3rMtPpNxPvNaQ9R8OnPoOpNoPkPmMqNjMoPxObRmNoRuOoOrOuOnQzQ金融工程近几年来被动投资逐渐兴起，国内 ETF 发展迅速。图 1-2 统计了 2010 年以来 ETF 存续和新发的情况，可以发现，ETF 自 2018 年开始出现较快增长，2019 年发行总份额超过 1700 亿份，2020 年新成立数量达到 100 只。2021 年 ETF 持续受到市场关注，截至 5
8、 月 17 日，今年已新成立 ETF 88 只，发行总份额超过 600 亿份；当前 ETF 存续规模约 1.2 万亿元。图 1：国内 ETF 发行情况发行总份额(亿份)ETF成立数量(只，右)2000120150010080100060500402000年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021图 2：国内 ETF 数量和规模增长基金规模合计(亿元)基金数量(只，右)140005001200040010000300800060002004000100200000年2010年2011年2012年2013年2014年20
9、15年2016年2017年2018年2019年2020年2021注：2021 年截至 5 月 17 日注：2021 年截至 5 月 17 日资料来源：Wind，招商证券资料来源：Wind，招商证券ETF 有透明度高、费率低等优势，越来越受到投资者的青睐。但是，投资者在选择 ETF时，应当重视流动性的问题。Kyounghun Bae 和 Daejin Kim 于 2020 年在 Journal of Financial and Economics 上发表了文章Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and track
10、ing errors，基于美国市场研究了 ETF 二级市场流动性对ETF 收益、波动率和跟踪误差的影响。实证研究结果表明，流动性不足的 ETF 跟踪误差更大，投资者可能因此承担额外的风险，影响 ETF 的投资效果。本文尝试对这篇文章的研究思路、实证过程以及研究成果进行梳理和总结，为国内 ETF 投资者提供参考。一、简介美国第一只 ETF 发行于 1993 年，近年来发展迅速。2016 年底，美国 ETF 市场规模约 3 万亿美元，交易量约占美国股票市场交易量的 23%。尽管规模增长迅速，大部分流向 ETF 的资金集中于少数最受欢迎的 ETF 产品。例如，2012 年底，资金流入量最大的三只 E
11、TF，其资金流入总量占 ETF 资金流入总量的 46.7%；前十只资金流入量最大的 ETF，这一占比为 61.5%。同时，规模最大的十只 ETF，规模合计占美国 ETF 市场规模的 36%。由于缺乏流动性，做市商对于不受欢迎的 ETF 的交易可能受到影响，最终导致 ETF 投资者交易成本的增加。文章主要研究 ETF 的二级市场流动性，探究 ETF 流动性如何影响 ETF 的价格形成，尤其是相对于标的指数及其资产净值（NAVs）的偏离。敬请阅读末页的重要说明Page 4金融工程图 3：美国 ETF 市值分布资料来源：Liquidity risk and exchange-traded fund
12、returns, variances, and tracking errors，招商证券图 4：美国 ETF 交易量分布资料来源：Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券ETF 通过复制代表性指数提供特定市场、国家或行业的间接性投资机会，使得投资者能够以较低的交易成本进入海外市场或买入一篮子资产。ETF 的主要风险来自于标的指数的市场风险，同时还存在由于 ETF 跟踪标的指数存在偏差所导致的风险。换句话说，相较于直接投资基础资产，ETF 和指数以及资产净值之间的收益偏
13、差对于 ETF 投资者来说是一种额外的风险。ETF 在股票交易所进行交易，但 ETF 份额的创造和赎回在一级市场中进行。在这种独特的机制下，单一资产存在两种价格：一种是二级市场决定的 ETF 的市场价格，另一种是根据基础资产计算的资产净值（NAV）。在无套利的条件下， ETF 的日收益率和 NAV 的日收益率必定相同；然而，事实上存在许多因素会扩大两者之间的差距。授权参与者（Authorized participants，以下简称 AP）连接了 ETF 的一级市场和二级市场，以一篮子基础证券交换 ETF 份额，并在交易所进行买卖。当 ETF 的市场价格和 NAV 出现偏离时，存在套利机会，AP
14、 会作出反应，保证 ETF 的有效定价。但如果 ETF或基础资产缺乏流动性，这一套利机制将会受限。敬请阅读末页的重要说明Page 5金融工程当 ETF 流动性较差，AP 在设定套利头寸或通过平仓实现利润时，可能会发现难以按照预期的价格进行交易。在这种情况下，AP 可能不愿意积极参与低流动性 ETF 的套利交易；或者即使能够进行，AP 也会要求额外的回报，等待更大的买卖价差。如此会导致投资者付出更高的交易成本，并拉长了跟踪误差消除所需要的时间。因此，对于 ETF市场来说，流动性和跟踪误差是关键问题，研究两者之间的关系也是至关重要的。以往许多学者都研究了流动性对资产收益的影响，认为系统性流动性风险
15、在资产价格中被定价。Acharya 和 Pedersen（2005）提出了流动性调整的资本资产定价模型（LCAPM），发现流动性风险显著影响单个资产的收益。Pastor 和 Stambaugh（2003）研究发现市场整体流动性对单只股票的收益有影响。除了研究美国股票市场资产收益与流动性之间的关系，许多学者对其他市场或资产类别进行了研究，如新兴市场（Bekaert 等，2007）、全球市场（Lee，2011）、对冲基金（Getmansky 等，2004；Sadka，2010）、IPO（Eckbo和 Norli，2005）和封闭式基金（Cherkes 等，2009）。尽管研究 ETF 的文献（Ma
16、dhavm，2014；Ben-David 等，2017）不断增加，仅有少数分析了流动性对 ETF 的影响。现有研究主要集中于 2010 年 5 月 6 日美股闪电崩盘事件中 ETF 的定价问题（Borkovec 等，2010；Madhavan，2012），ETF 市场和基础资产市场之间的关系（Cespa 和 Foucault，2014；Bhattacharya 和 OHara，2017；Dannhauser，2017；Israeli 等，2017；Ben-David 等，2018；Da 和 Shive，2018）， ETF 相对于资产净值或指数是否被有效定价（Elton 等，2002；Engl
17、e 和 Sarkar, 2006）， ETF 与传统基金的关系（Huang 和 Guedj，2009；Barnhart 和 Rosenstein，2010），以及 ETF 投资者行为（Clifford 等，2014；Wermers 和 Xue，2015；Bhattacharya 等，2017）。少数研究分析了 ETF 流动性的影响，如 Borkovec 等（2010）发现买卖价差的急剧增加在闪电崩盘事件中 ETF 的价格发现机制失效；Cespa 和 Foucault（2014）构建的理论模型表明 ETF 缺乏流动性会导致基础证券的不确定性增加，从而导致相应 ETF 的流动性下降。该论文是第一个
18、就流动性对 ETF 收益和跟踪误差的影响做出全面性实证研究的文章，主要内容如下：文章首先研究了 ETF 流动性和跟踪误差之间的关系，采用面板回归模型，发现流动性越差，跟踪误差越大。分别采用年度和日度的样本进行回归分析，选取工具变量进一步检验，实证结果稳健。考虑 ETF 申赎方式和复制方法，研究发现实物申赎 ETF 的跟踪误差对流动性不足的敏感性最低。标的资产的流动性对 ETF 跟踪误差也有影响，对于流动性较差的资产，ETF 跟踪误差对流动性不足的影响的敏感性更高。其次，基于 LCAPM 模型研究 ETF 的流动性风险是否被定价。根据 ETF 流动性和跟踪误差分别构建 10 个投资组合，发现 E
19、TF 流动性越差，跟踪误差越大。估计 LCAPM 模型中的 beta，发现流动性不足的 ETF 与流动性相关的 beta 值更大，有正的流动性风险溢价。这说明对于流动性不足的 ETF，其收益对市场流动性和市场回报的变化更为敏感。此外，基于广义矩估计法（GMM）对流动性风险溢价进行估计，流动性风险的年化回报约为 0.14%，表明 ETF 市场存在正的流动性风险溢价。最后，检验 ETF 二级市场流动性对波动性的影响。文章拓展了 Lo 和 MacKinlay（1990）的模型，推导出 ETF 收益方差和 NAV 收益方差之间的关系，两个方差之间的差异受到无交易概率（non-trading proba
20、bility）和指数收益序列自相关系数的影响。实证结果表明，当 ETF 在市场上的交易不活跃，ETF 收益方差相对于其 NAV 的收益方差将增加。也就是说，由于交易不频繁，流动性的缺乏导致 ETF 投资的风险增加。敬请阅读末页的重要说明Page 6金融工程二、样本数据与变量定义2.1 ETF 数据研究采用 ETF 样本包括 1993-2012 年在美国主要证券交易所上市交易的所有 ETF，且 ETF 成立时的注册地仅限于美国；初始数据包括在样本期内退市的 ETF。在此基础上先剔除主动管理型 ETF，因为主动型基金的跟踪误差可能是由管理风格导致的，而不是流动性。最终样本中包含 1307 只美国上
21、市的被动型 ETF。文章的样本数据从 2002 年开始，原因有二：一是为了保证样本量，2001 年底有 101 只上市 ETF，因此在后续的分组研究中，2001 年以后十个小组中的每个组每年都有 10 只以上的样本 ETF；二是在 2001 年，买卖价差的最小变动单位从 1/16 减小至 1/100。同时，从表 1 可看出，2002 年 ETF 市场交易量较之前有明显的提升。表 1：ETF 市场趋势资料来源：Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券2.2 流动性测度使
22、用 NYSE Trade and Quote（TAQ）数据库的日相对有效价差（relative effective half-spread）来测度 ETF 的流动性，具体计算方法如下：1| |（1） , , = =1 , 其中， , 是每次交易的交易价格， , 是每次交易的报价中位数， 是每只 ETF 在交易日 的交易次数。考察流动性对 ETF 跟踪误差的影响最好使用日度数据，因为授权参与者通过套利活动影响 ETF 每日的跟踪误差。此外，日流动性测度适用于杠杆或反向ETF，月频数据会导致实现收益率和持有收益率之间存在差异（Cheng 和 Madhavan，2009；Tang 和 Xu，2013
23、）。敬请阅读末页的重要说明Page 7金融工程2.3 跟踪误差测度为了检验 ETF 流动性对跟踪误差的影响，文章分别计算了 ETF 和净值（NAV），净值和标的指数以及 ETF 和标的指数之间收益差异，并利用收益差异的绝对值计算日跟踪误差指标。年度跟踪误差有两种计算方式：一是回归分析法，跟踪误差可以表示为两个收益序列的回归系数和 1 之间的绝对值差异；二是计算两个收益序列差异的标准差。表 2 展示了两种 ETF 跟踪误差的描述性统计和相关系数矩阵。从 Panel A 可以看出， NAV 与标的指数之间的跟踪误差比 ETF 与 NAV、ETF 与标的指数之间的跟踪误差都要小。这说明由于存在基金经
24、理无法控制的市场因素，ETF 收益更容易偏离标的指数和 NAV 收益。此外，ETF-标的指数跟踪误差和 ETF-NAV 跟踪误差的相关性较高，说明前者可能被后者所解释。Panel B 显示，回归计算的跟踪误差和标准差计算的跟踪误差高度相关，说明计算跟踪误差的两种方法是一致且稳健的。ETF-NAV 和 NAV-指数跟踪误差之间的相关系数最小（回归跟踪误差和标准差跟踪误差分别为 0.093 和 0.319），说明可能有一些因素（如 ETF 市场条件）影响了 ETF-NAV 跟踪误差，而对 NAV-指数跟踪误差没有影响。表 2：ETF 跟踪误差的描述性统计与相关系数矩阵资料来源：Liquidity
25、risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券三、ETF 流动性对跟踪误差的影响根据无套利理论，在无摩擦市场中由于套利活动的存在，ETF、NAV 与标的指数的日收益序列必定相同；但三个收益序列之间实际上存在差异（图 5）。这种差异可能由多种因素导致，如交易行为、产品结构、基础资产市场情况、ETF 市场情况等。而造成收益差异的潜在的传导机制，可能是 ETF 市场的流动性。ETF 流动性的缺乏会增加授权参与者（AP）套利的交易成本，导致即使 ETF 市场价格偏离 NAV，AP 也不愿意进行套利交易
26、。本章利用面板回归分析，考察流动性是否会影响 ETF 的跟踪误差。3.1 授权参与者的套利行为ETF 市场中，授权参与者（AP）在保持 ETF、NAV 与标的指数收益的一致性上起到重要作用，三者之间的收益差异一般可以被 AP 的套利活动消除。如果 ETF 市场价格低于（高于）NAV，则 AP 可以买入（卖出）ETF 和卖出（买入）一篮子证券。具体来说，敬请阅读末页的重要说明Page 8金融工程当 ETF 市场价格高于 NAV，AP 买入基础证券来构建申购单位，并将其交付给 ETF 提供商；在从 ETF 发行人处获得 ETF 份额后，再将这些 ETF 份额出售给市场。当 AP 可以及时、无摩擦地
27、交易 ETF 和基础证券时，套利活动将成为可能。而如果 ETF或基础证券缺乏流动性，AP 在构建一篮子证券和交易 ETF 时就会受到限制。一般来说，有两种申购赎回的方式，即实物申赎和现金申赎，或两者相结合。同时，AP 还可以通过借入证券或利用衍生工具构建一篮子基础资产组合。但如果 ETF 市场缺乏流动性或成交量偏低，交易行为可能导致较大的价格冲击或者存在价格滞后，AP 在借入基础资产或利用现货交易时会承担不必要的成本，由此导致了 ETF 和 NAV 之间的价差。也就是说，二级市场流动性的缺乏会导致交易成本和 ETF 跟踪误差的增加。3.2 流动性不足与跟踪误差图 5 为 ETF 和 NAV 收
28、益（Panel A）以及 NAV 和指数收益（Panel B）的横截面回归结果，图中的点代表每个 ETF 自成立日至 2012 年底或退市日的时间序列平均日收益率。在 Panel B 中，大多数美国 ETF 能够较好地跟踪标的指数，NAV-标的指数截面回归的系数为 0.95，接近 1。而在 Panel A 中，ETF 市场价格与 NAV 之间存在较大的跟踪误差，回归系数为 1.35，表明 ETF 收益偏离 NAV 收益的频率高于 NAV 收益偏离指数收益的频率。因此，即使 ETF 投资组合能够较准确地跟踪标的指数，ETF 回报也可能偏离 NAV 回报。图 5：ETF 与 NAV/标的指数的收益
29、差异注：红色实线为拟合线，绿色虚线为 45 度线资料来源：Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券敬请阅读末页的重要说明Page 9金融工程基于同样的方法，图 6 和图 7 分别展示了由 State Street Global Advisors 发行的 SPDR标普 500 指数 ETF（SPY）和 iShares 发行的 iShares MSCI 新兴市场指数 ETF（EEM）的收益分布。这两只 ETF 在美国市场的流动性都非常高。图 6：SPDR 标普 500 指
30、数 ETF 与其 NAV/标的指数的收益差异注：红色实线为拟合线，绿色虚线为 45 度线资料来源： Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券图 7：iShares MSCI 新兴市场指数 ETF 与其 NAV/标的指数的收益差异注：红色实线为拟合线，绿色虚线为 45 度线资料来源： Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券SPY 发行于 19
31、93 年，是美国成立时间最长、规模最大的 ETF，跟踪标普 500 指数表现。根据图 6，ETF-NAV 的回归系数为 0.96，R 方为 91.84%；NAV-指数的回归系数为 1，R 方为 96.34%。这一结果表明，SPY 不仅很好地跟踪了标普 500 指数，其市场价格和 NAV 也十分接近。敬请阅读末页的重要说明Page 10金融工程EEM 是美国最受欢迎的全球 ETF 之一，旨在跟踪 MSC 新兴市场指数。由于 EEM 组合持有新兴市场股票，其市场价格可能无法及时反映标的指数的变化。虽然 ETF 组合较好地跟踪了标的指数（NAV-指数回归系数为 1.01，R 方为 84.11%），其
32、市场价格和 NAV 之间仍存在一定的偏离（ETF-NAV 回归系数为 1.18，R 方为 70.51%），跟踪误差相较于 SPY 更大。总的来说，不管是对于 ETF 样本整体还是流动性较好的单个 ETF，ETF-NAV 的跟踪误差明显大于 NAV-指数的跟踪误差。收益差异和流动性之间的时间序列关系如图 8。图中的红色实线为本文构造的流动性测度，即每日相对买卖价差的平均值（指标值越大，说明 ETF 流动性越差）；紫色点线和绿色虚线分别为 NAV-指数和 ETF-NAV 之间日收益率差异的绝对值的平均。可以发现，两个跟踪误差和流动性测度均有随时间共同变化的趋势，说明存在影响流动性和跟踪误差的共同因
33、素。同时，ETF-NAV 误差整体上高于 NAV-指数误差。2008 年金融危机发生后，ETF 市场流动性不足加剧，跟踪误差增加，表明流动性测度指标较好地反映了短期内的流动性危机。图 8：流动性测度和跟踪误差时间序列资料来源：Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券敬请阅读末页的重要说明Page 11金融工程3.3 面板回归分析通过图 8 我们可以大致看出 ETF 流动性测度（解释变量）和跟踪误差（被解释变量）之间存在一定的关系，本节将通过面板回归分析进行检验。流动性
34、测度如 2.2 节中的定义（相对有效价差），指标越大，表明 ETF 的流动性越差。跟踪误差包含 ETF-NAV、ETF-指数和 NAV-指数三种，每种有回归和标准差两种测度（如 2.3）。尽管 ETF 投资组合的构建是为了复制跟踪的标的指数，但 ETF 的二级市场价格受到产品结构和市场条件等因素的影响。例如，复制美国市场指数的 ETF 的跟踪误差，相比于投资于其他国家的 ETF 更小。此外，复制的方式可能会影响 NAV-指数跟踪误差，比如直接持有标的证券和使用衍生品工具。因此，需要在模型中引入市场条件和基金特征的控制变量： ETF 市场控制变量资产管理规模（AUM）、美元交易量、标的指数收益波
35、动率、ETF 流通份额和份额增长波动率。对于标的指数波动率，如果标的指数的波动过大，ETF 价格可能无法迅速反映相应的变化。对于美元交易量，过大的交易量可能造成额外的价格压力，导致 ETF 跟踪误差变大。流通份额和 AUM 刻画了 ETF 的规模和资金流入量，份额增长的波动率代表 ETF 在市场上的交易活跃程度，流通份额的频繁变化意味着授权参与者需要更积极地交易来减少跟踪误差。 ETF 特征控制变量是否投资于美国市场、是否使用衍生品、是否使用掉期、是否使用期货、是否使用期权、是否杠杆或反向 ETF、费率、是否实物申赎、是否采用优化策略。下面展示采用年度数据的面板回归分析结果，如表 3。被解释变
36、量为跟踪误差（回归方法计算），解释变量为流动性测度。由于在市场陷入动荡时市场流动性会受到严重影响，表 3 的 4-6 列给出了排除金融危机时期的回归结果。从列 1-2 可以看出，流动性测度的系数显著为正，说明流动性差的 ETF 更有可能偏离其 NAV 和标的指数的收益。系数 13.038 表明，如果一只 ETF 的平均相对价差增加 1%，ETF-指数跟踪误差将增加约 13%（其他条件不变的情况下）；对于 ETF-NAV 跟踪误差也类似。这两个系数大小相近（13.038 和 12.938），说明大部分的跟踪误差可能发生在 ETF 和 NAV 之间。而列 3 和列 6 的结果表明，ETF 流动性不
37、足对 NAV-指数跟踪误差没有显著的影响。文章将被解释变量改为标准差计算的跟踪误差后，主要结论保持不变。敬请阅读末页的重要说明Page 12金融工程表 3：ETF 流动性测度与跟踪误差的面板回归结果资料来源：Liquidity risk and exchange-traded fund returns, variances, and tracking errors，招商证券总之，当 ETF 在市场上交易不活跃时，跟踪误差较大。投资 ETF 的一个优势，在于能够以较低的交易成本投资于市场难以进入或跟踪难度较大的资产。但是由于较高的跟踪误差，投资于流动性差的 ETF 可能比直接投资标的资产的风险更
38、高，这在一定程度上抵消了投资 ETF 的好处。考虑到流动性对跟踪误差的影响可能在很短的时间内发生，文章用日度数据样本再次进行了面板回归分析，更精确地检验了 ETF 流动性对跟踪误差的影响。结果表明，年度面板数据研究的主要结论同样适用于日度数据，即 ETF 流动性越差，跟踪误差越大。另外，为了解决潜在的内生性问题，文章还利用与流动性相关但外生于跟踪误差的工具变量来检验两者之间的关系。实证结果显示，上文得出的主要结论依然保持不变，具体过程和结果此处不再展示。敬请阅读末页的重要说明Page 13金融工程3.4 产品特征、标的资产流动性与跟踪误差本节考察了不同申赎方式和复制策略下，ETF 流动性不足对跟踪误差的影响程度。彭博根据申赎方式的不同将 ETF 分为实物申赎、现金申赎、实物+现金申赎三类；根据复制策略的不同将 ETF 分为完全复制、优化复制、衍生品复制三类。申赎方式和复制策略的不同可能会改变 ETF 流动性对跟踪误差的影响。一方面，对于实物申赎、完全复制的 ETF，流动性不足对跟踪误差的影响应当更大，因为在