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证券市场的流动性是评估一国证券市场是否健康运转的重要指标.关于流动性的各种学术研究也是金融市场微观结构理论中的热点问题.本文主要考察宏观经济因素对时变的股市流动性的影响,选取度量股票流动性的指标以及宏观经济变量,针对行业分类的面板数据提出三个动态因子模型,并引入跨行业的能够捕捉风险聚集现象的潜在因子进行建模,利用状态空间模型与Kalman滤波进行分析和样本外流动性风险预测.我们提出的新颖的带回归效应的高斯面板数据时间序列模型,结合了用主成分的方法从大量宏观经济协变量中提取出来的因子,用来分析和预测股市的流动性风险,具有较强的信息挖掘作用.在对上证A股的实证研究中,我们发现动态的潜在因子的引入对于防止流动性估计的偏差是需要的.