王珅琪
王珅琪/鄭州大學商學院在讀碩士(河南鄭州450001)。
融資融券業務于2010年3月31日正式開始交易。隨著融資融券業務的不斷發展,業界的觀點分為兩類,一類肯定了融資融券業務在平息股市波動中的作用,因為當投資者對股市持有悲觀預期時,賣空機制能夠使這一預期快速傳遞,增加股市信息的傳遞效率,減少時間差,為投資者對沖風險贏得了時間,降低股價暴跌的概率;另一類則認為融資融券業務不僅不能降低股市的波動,反而有可能成為操縱股價的人的一種手段,他們會趁著股價下跌時制造緊張氣氛,致使那些非理性人拋售股票,加劇股市波動。現就融資融券額對個股價格行為的影響進行實證研究。
本文的研究內容是融資融券對個股波動性和收益率的影響,樣本期間為2012年3月31日至2013年9月30日,時間跨度一年半,共378個交易日。依據2013年9月30日融資融券的94只標的股票,剔除不符合條件的股票,最終選取了73只股票作為研究對象。本文采用的數據來源于東方財富數據中心、RESSET金融研究數據庫、同花順數據中心。
1.收益率(Y),本文采用日收盤價的對數差分,Yt=ln(Pt/Pt-1),其中Pt表為當日收盤價,Pt-1為前日收盤價。
2.股價波動率(Va),本研究利用GARCH(1,1)過程來擬合個股的對數收益率,求出條件方差作為股價波動率。
3.凈融資額(N),凈融資額是融資買入額與融券賣出額的差額,表示投資者對個股市場表現的信心程度。
4.交易量變化率(Vr),其中 Vrt=(Vt-Vt-1)/Vt-1,其中 Vt表示個股當日交易量,Vt-1表示個股前日交易量。
基于融資融券對標的股票的波動性和收益率影響,設定Panel-Date回歸模型方程如下:

其中,i=1,2,……,N代表N個截面單位,本文中是指73只標的股票;t=1,2,……,T代表T個時期,本文中是指378個交易日;αit是截距項;εit為回歸方程的誤差項。
本文采用雙固定效應的面板回歸模型來研究融資融券log(Nz)對標的股票波動性影響;選用時期固定效應的面板回歸模型來研究融資融券log(Nz)對標的股票收益率的影響。對它們進行面板回歸分析,如表1和表2。
從表1和表2可以看出,正凈融資額的對數值對個股波動性和收益率的影響顯著為正。這是因為,當個股當日融資買入額大于融券賣出額時,其股價波動加大,投資者對個股需求量增加的行為會向市場傳遞一種利好的信號,從而其他觀望投資者選擇跟進,進一步推升個股的收益率及波動率。但是從影響系數值來看,單位log(Nz)帶來0.0002173單位波動率的變化和0.000672單位收益率的變化,影響程度極低。

表1 融資融券log(Nz)對標的股票波動率Va的影響的面板模型回歸分析結果

表2 融資融券log(Nz)對標的股票收益率Y的影響的面板模型回歸分析結果
可從兩方面來分析所得結果。一方面,融資融券業務開展的時間比較晚,在證券市場交易中所占的比重較低,價格影響力不強,且其交易主體較少,在一定程度上制約了融資融券市場的發展。數據顯示,滬深兩市目前的融資融券額僅占當日A股成交額的1.1%左右,占證券流通市值的0.21%左右。另一方面,融資與融券嚴重失衡,融券標的嚴重不足,且投資者按照慣有的做多投資理念,導致融券賣空機制未能得到充分發揮。
自我國推出融資融券業務以來,其規模和速度都在不斷增大,相關的法律制度也在不斷地完善。但是也暴露出一些問題,如價格的發現功能未能充分發揮,對價格的影響力不足,平抑股價的功能也未顯現等。因此,筆者嘗試針對以上問題提出自己的建議,以期推進融資融券業務的發展。
由于我國融資融券業務尚在試點階段,國家出于安全性考慮,加強了制度和法律監管,不允許機構投資者參與融資融券交易,導致目前融資融券的投資者都以散戶的身份進行交易。但由于散戶沒有專業知識,缺乏敏銳度,投資具有從眾心理,對信息的辨識度不高。相比個人投資者,機構投資者具有專業的團隊,并能獲得最新的信息,對待問題會更專業、更理性,因此目前要推進融資融券市場的發展,首要任務就是允許基金等機構投資者參與融資融券交易中。
目前我國融資融券的交易規模較小,要從根本上解決這一問題,需要打通資金和證券的轉融通渠道,其有效途徑是建立專業化的證券金融公司,可以由銀行及大型非金融機構共同建立,由監管機構進行統一監管,嚴格管控整個融資融券交易市場。
融資融券交易的關鍵是保證金,保證金的杠桿效應是在放大收益的同時也必然放大投資風險。因此,建立有效的保證金制度尤為重要。合理的保證金制度不僅可以在一定程度上靈活處理股市突發情況,而且當股市持續低迷時,可以通過適當降低保證金水平來激活市場。
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