我國銀行理財產品發行量與股市成交量相關性分析

山東工商學院金融學院 郝芳靜

山東工商學院工商管理學院 張春陽

1 理財產品對股票市場的影響機制

個人理財產品在大規模發行時，市場中的理性投資者，或者那些歷來以銀行理財為主股市投資為輔的投資者，基于對股票和個人理財產品未來收益率和風險進行比較分析，他們通過數學計算買入收益率較高、風險低的投資工具。由于我國商業銀行的理財產品發行量和發行規模的連年增長，理財產品發行對于股票市場成交量的下降有著巨大的影響。

另一方面，個人理財產品，特別是結構性理財產品，其投資標的很大一部分是股票。在很多理財產品設計中，它們從社會上吸納大量的閑置資金，然后交由專業的基金管理人，通過組合投資和集合理財的方式，投資于藍籌股和收益基金，在整個過程中商業銀行充當擔保人和托管人的角色。

因此，從理論上來看，理財產品發行量對于股票市場成交量影響具有不確定性，但現實中理財產品發行量對于股票市場成交量是正相關還是負相關，需要進行實證分析，揭示它們的內在關聯，對未來決策的制定提供幫助。

2 我國銀行理財產品發行量與股市成交量相關性實證分析

2.1 樣本選取

本文分析了商業銀行理財產品對股市的成交量影響，其中以滬深成交量對理財產品發行量作回歸分析，主要運用OLS回歸、F檢驗、T檢驗等方法，進而得出結論，并進行實證結果解釋。

本文所選擇的理財產品發行量樣本數據為從2010年1月至2014年4月共計52個月，具體為中國五家國有商業銀行：工商銀行、農業銀行、交通銀行、中國銀行、建設銀行，以及招商銀行、浦發銀行、民生銀行、光大銀行、平安銀行、廣發銀行、中信銀行、興業銀行、華夏銀行、渤海銀行、北京銀行、南京銀行、上海銀行、寧波銀行、江蘇銀行、杭州銀行、上海農商行等17家股份制商業銀行理財產品發行量。滬深股市成交量數據主要來自招商證券智遠理財服務平臺，商業個人理財產品發行量數據主要來自金牛理財網。數據的分析使用的是EViews5.0軟件。

2.2 模型設計

本文涉及到的變量主要是代表商業銀行理財產品發行量和上海證券交易所成交量、深圳證券交易所成交量3個變量，商業理財產品發行量為每月發行量，滬深成交量均為滬深兩市的當月交易數據。本文選用這22家商業銀行理財產品月發行量的原因是：這22家銀行發行商業銀行理財發行量達全國銀行理財產品發行量的98.3%，而且理財產品發行多以月為發行時間單位。本文所選數據可以涵蓋中國理財產品發行量與實際情況相吻合，滬深成交量所選股票涵蓋滬深所有A股。公式如下：

所以設定因變量 Yt，自變量X1和X2。

它們所表示的經濟意義如下：

Y：商業銀行個人理財產品發行量(款)；

X1：滬市當月成交量(億手)；

X2：深市當月成交量(億手)；

圖1 滬深成交量與理財產品發行量相關圖

3 計算結果

在假設其他變量不變的情況下，當月滬市成交量上升1點時，平均來說商業銀行理財產品發行量會下降1.8點；當深市成交量上升1個點時，平均來說商業銀行理財產品發行量會上升2.9個點。這說明，商業銀行個人理財產品對于滬市資金具有擠出效應，即商業銀行的理財產品發行會使滬市資金流出，使其成交量下降。對于深市來說恰恰相反，理財產品集合的資金會流入深市，理財公司會將理財計劃吸納的資金投資于高成長的深市A股，擴大其成交量。

4 模型統計檢驗

(1)擬合優度；右表中的數據=0.803611，修正可決系數為=0.795596，這說明模型對樣本擬合很好。

(4)模型修正多重共線性檢驗，本文采用逐步回歸的辦法，去檢驗和解決滬深股市的多重共線性問題。分別對X1、X2作一元回歸。(注：在回歸分析中，美國經濟學家法馬股票價格隨機游走理論，對于上述滬深成交量適用，因此不對其進行自相關檢驗。)

計算發現對X1、X2分別回歸對于Y的可決系數明顯變小，這說明回歸模型擬合性變差，說明滬深兩市成交量對商業銀行理財產品發行量的影響是整體的，并不是割裂的。兩市股票成交量整體對商業銀行理財產品是顯著的，其兩者相關性對于商業銀行理財產品發行量影響不大。

表1 我國銀行理財產品發行量與股市成交量相關性計算表

表2 滬市成交量回歸計算結果

表3 深市成交量回歸計算結果

5 模型結論

對上述本文可以得出幾點結論，滬市股票成交量與銀行理財產品發行量是負相關，深市股票成交量與銀行理財產品發行量是正相關的；滬深兩市股票成交量對于銀行理財產品發行量影響是顯著的，但單個市場對于理財產品影響不顯著。

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