中國證券投資基金交易與股票市場波動性關系實證研究

○熊康吉

（西南財經大學金融學院 四川 成都 611130）

一、引言

各國的證券監督管理層都試圖通過證券投資基金（以下簡稱“基金”）來抑制市場的過度投機，防范、化解市場風險，引導長期、理性的投資價值觀，完善證券市場機制以提高市場穩定性。然而，在實際運作中，基金的投資決策，不僅可能給基金持有人的利益帶來重大損失，而且可能帶來其他社會、經濟問題，觸發宏觀經濟的系統風險。

中國證券市場較西方發達國家而言，起步晚但發展快。由于各方面文化差異等原因，我國證券市場和西方資本市場相比有著自己獨特之處。基于我國的證券市場這30年的發展做研究，對于以后發展有著重要借鑒意義。1990年上海證券交易所成立，表明我國的股票市場進入了一段快速發展的新時期，而后基金興起。截至目前，中國的基金公司數量為97家，行業規模44877.63億元，基金數量已達2711個，成為中國證券市場最大的機構投資者，對證券市場的影響不容小覷。基金的種類繁多，創新快速而新穎。當前互聯網金融又邁入了新時期，各種基金融入互聯網思維，發展更是迅猛，對傳統銀行業務帶來一定程度的挑戰。2000—2014年中國股市經歷了一輪大起大落的經濟周期，大盤指數強勢上升后迅速跌回原地，股市波動對經濟也造成一定的損傷，在此背景下研究中國基金發展對于證券市場穩定確實意義不凡。

二、文獻綜述

目前國內外對于基金市場發展對證券市場影響的研究很多，行為金融理論研究表明基金具有兩個顯著的效應，即羊群效應和慣性反轉效應。目前對于基金與股市波動關系的研究沒有得出一致明確的結論，且各自研究的方法也很不一樣。劉月珍、李金昌（2001）研究中國最早上市的5家基金與股票市場的關系，認為我國證券投資基金大都在股市中進行短線操作，對股市的穩定起到了一定的負面作用。宋冬林、畢子男等（2007）研究了機構投資者參與度對市場波動性的影響，認為A股市場中，在市場整體下降或盤整時期，機構持股比例越高，市場波動率越低；而在市場快速拉升時期，機構持股比例越高，市場波動率也相應提高。不能得出現階段機構投資者加劇或減輕A股市場波動的結論。胡大春、金賽男（2007）研究基金對股票的持股比例與股票收益波動率之間的關系，發現基金偏好收益波動大的股票，隨著基金提高其持股比例，其對應股票收益的波動率減小，從而起到了穩定股市的作用。李錦成（2014）研究了美國對沖基金對股票市場的影響，利用標普500指數對數收益率和基金對數收益率進行研究，得出美國對沖基金對美國股市的影響并不顯著；引入監管因素，得出監管因素與美國股市的收益呈現負相關性，即每次SEC推出嚴格的新法規制度對股市都會帶來一定的沖擊與限制，從某種程度上抑制股市的正收益性。

對于成交量的影響國內外都有很多的研究，主要是成交量對股票市場波動率預測的研究，王鵬（2013）基于中國2001—2006年上海證券交易所上證綜指數據，結果表明，成交量不能明顯提高甚至降低波動率預測模型預測能力。國外研究表明波動率能夠提供精確預測，AndersenT G和BollerslevT.（1998）的研究表明波動率可以提供較好的預測，BrooksC.（1998）、LamoureuxC G和LastrapesW D.（1990）的研究表明成交量并不能提高預測精度，主要是因為引入的成交量會降低波動率的持續性，對原始成交量的處理保證了平穩性，但不能反映市場真實的情況。

從各方面的研究可以看出，關于基金市場發展對股票市場的影響已有很多研究方法，多數認為目前基金市場的發展并沒有很好地起到穩定股票市場的作用，少數則認為基金市場對股票市場有較弱或者不明確的影響，對于國內基金市場發展的研究都聚焦于基金波動、持股比例和股市波動之間的關系，忽略了其他影響基金市場發展的風險因素，本文將引入基金成交額因素，對該問題進行深入的研究，交易是基金對股票市場最直接的影響途徑，基于已有的關于成交量對于股市波動率預測的研究，本文將引入基金市場的成交額，對股票市場波動進行擬合。

三、因素分析

1、研究設計

本文通過銳思數據庫選取2000年5月到2014年8月的滬深兩市的股市大盤指數，共172個樣本：上證指數和深證成指；基金市場指數：上證基金和基金指數及兩市基金指數的日成交額。計算對數收益率及對數收益率標準差用于度量滬深兩市的基金市場和股票市場的風險、波動。通過E-views工具研究滬深兩市基金市場與股票市場的關系。

相關變量因素表示解釋：hfr表示上證基金對數收益率；hsr表示上證指數對數收益率；hft表示上證基金日成交額；hfstd表示上證基金對數收益率標準差；hsstd表示上證指數對數收益率標準差；sfr表示基金指數對數收益率；ssr表示深證成指對數收益率；sft表示基金指數日成交額；sfstd表示基金指數對數收益率標準差；ssstd表示深證成指對數收益率標準差。（本文取對數均為lnx。）

圖1 上證指數對數收益率與上證基金對數收益率

圖2 深證成指對數收益率與基金指數對數收益率

對數收益率=lnPt-lnPt-1

日成交額=ln（Tt/1000000）

日成交額增量=ln（Tt/1000000）-ln（Tt-1/1000000）

2、滬深兩市基金與股票收益與日成交額情況

從2000—2014年中國的股票市場經歷了一輪較大的經濟周期，在2007年達到繁榮階段，隨后2008年進入衰退階段，2009年后進入蕭條階段，之后一直處于較為穩定的復蘇階段。

從滬深兩市的基金與股票對數收益率的季度折現圖可以看出，兩市的基金對數收益率和股票對數收益率具有協同波動的關系，股市的波動幅度較基金市場更大一點。在上海市場中基金與股市的波動協同性最為明顯，幾乎是重合的；但在深圳市場股票對數收益率的波動比基金波動明顯提前一個月，股票對數收益率達到高點后一期基金市場對數收益率才達到高點，協同性相比上海市場較弱，股票市場的收益率對基金市場收益率具有一定的預測性，股票市場滯后于基金市場。這主要是由于上海證券交易所較深圳證券交易所更為成熟，基金對股票市場信息處理更為及時準確，而深圳證券交易所信息處理能力較弱，時間上滯后一期。

3、對滬深兩市收益率影響的檢驗

首先對變量進行單位根檢驗，這是因為經典單方程回歸的基本假設要求時間序列平穩，如果兩個變量序列存在單位根，即變量時間序列不平穩，就需要檢驗它的平穩性，本文利用了常用的ADF檢驗，檢驗結果表明，各變量無截距項、無趨勢項檢驗結果平穩。

從滬深兩市的單位根檢驗結果可以看出，各變量的P值都為0.0000，拒絕變量有單位根的原假設，接受各變量無單位根的備擇假設，各解釋變量為平穩變量。由于滬深兩市基金指數對數收益率為解釋變量，大盤指數為被解釋變量。

考慮建立一元線性回歸模型：Yi=α+β·Xi

對滬深兩市分別運用模型檢驗，其中Y為hsr和ssr；X為hfr和sfr。通過E-views數據處理工具得出回歸結果：

滬市：hsri=-0.007540+1.037656×hfri

從回歸方程可知，滬市上證基金每增長1%，則上證指數上升1.037656%；深市基金指數每增長1%，則深市深證成指上升0.852143%，這說明中國股市和基金有正的相關性，基金的盈利和股市盈利保持一致且相對穩定。對比滬深兩市的R-square，可以看出滬市的基金收益對股市收益的解釋更為充分，達到了0.81，而深圳市場則較弱，只有0.52，從這一方面來看，制度相對健全的上海股市和基金市場的收益的關系較深圳市場更為顯著。從回歸結果整體來看，由于基金的收益和股市收益呈現正向相關，中國基金市場的發展并沒有起到穩定股票市場的作用，而是隨股票市場的波動幾乎同向波動。與李錦成（2014）的研究結果（美國的對沖基金能夠起到穩定平緩股市波動的作用）不同，原因在于中國的證券市場起步晚，股市還存在著巨大的體制性缺陷，許多不合理的交易機制還未完善，還處于資本市場發展的早期階段。這樣就會造成基金市場在中國無法很好的履行其穩定市場的職責。

4、風險因素

滬深兩市的股票市場和基金市場都存在風險，其風險本文通過計算2000年5月到2014年8月每日的對數收益率，然后求其各季度的標準差，共172個樣本，作為衡量股票市場和基金市場的風險。

股票市場受到基金市場的影響，而基金市場自身的很多風險會間接作用于股票市場，在中國的基金市場主要有以下風險：不可抗力風險、市場風險、政策風險、經濟周期風險、上市公司經營風險、購買力風險、利率風險、流動性風險、管理風險、信用風險、合規性風險等等。經濟周期風險是指隨著經濟運行的周期性變化，證券市場的收益水平也呈周期性變化，基金投資的收益水平也會隨之變化，從而產生風險。經濟周期風險是不可避免的，股市和基金市場都會隨著經濟周期的輪回波動。其他的主要風險在于上市公司的經營風險和基金的管理風險，由于基金主要投資資本市場，如公司債券和股票等，上市公司的經營管理優劣直接影響其股票價格或債券價格，同時影響基金投資的收益；其次，基金由基金經理管理，基金經理的管理能力、基金的配置等都會作用于基金的收益，優秀的管理可以帶來更多的回報。這些風險都具有不確定性，都包含在樣本標準差作為的風險中。

通過圖3和圖4，觀測滬深兩市的大盤指數和基金指數對數收益率標準差趨勢，可以大概看出，股市風險和基金風險波動趨勢方向上大致相同，基金的波動略低于股市波動，表現出低風險的特征。從圖中還可以能看出其中具有趨勢項和截距項。圖3中基金和股市波動、風險幾乎是重合同步波動，特別是在2008年以后，基金和股市的波動、風險幾乎相同。而圖4中，2008年前基金表現出與股市反轉波動、滯后的特征，2008年后則是與股市同向波動，股市波動大，基金波動小，前后比較有明顯的反轉趨勢。

圖3 滬市上證指數和上證基金季度對數收益標準差

圖4 深市深證成指和基金指數季度對數收益標準差

四、實證分析

基于對滬深兩市基金和股票市場風險和監管相關因素的分析，本文建立新的模型對基金發展與股市關系進行實證探究。模型設定為：hsstdi=α0+β1·hfstdi+β2·hftzi+ui和ssstdi=α0+β1·sfstdi+β2·sftzi+ui。

1、變量的平穩性檢驗

首先對變量進行平穩性檢驗，避免出現偽回歸的情況。本文利用ADF檢驗方法，檢驗變量是否具有單位根，若有單位根則變量不平穩。通過E-views得出滬深兩市的相關變量的單位根檢驗結果。

由檢驗結果可以看出，在10%的顯著性水平下，滬深兩市基金和股票市場的對數收益率標準差及監管因素是平穩序列，而滬深兩市基金指數的季均日成交額則為非平穩序列，其一階差分序列為平穩序列。

2、模型估計

將滬深兩市各56個樣本數據錄入E-views，利用最小二乘法分別估計兩個模型的系數，估計結果統計如下。

滬市的模型估計結果為：

深市的模型估計結果為：

（注：hftz和sftz表示滬深兩市基金季均日成交額的一階差分，即日均交易額增量。）

回歸估計的結果看出，通過OLS估計得出的模型，滬市的擬合比較好，基金的波動和市場監管的影響均顯著，且3項因素的解釋水平也達到了0.85的較高水平；而深圳市場的模型擬合則較差，深圳市場的基金季均日成交額增量和基金市場波動對深圳市場股市波動風險的影響顯著，市場監管不顯著，3項因素的綜合解釋水平為0.55。綜合滬深兩市的回歸結果可以看出，股市的波動會受到基金波動、基金季均日成交額和市場監管的影響。

從回歸方程可知，滬市上證基金指數的標準差每增加1%，則股市的波動增加0.517329%，而基金季均日成交額增量每提高1%，則股票市場波動率減少0.014640%。深市基金指數的標準差每增加1%，則股市的波動增加0.530672%，而基金季均日成交額增量每提高1%，則股票市場波動率減少0.015259%。滬深兩市基金的交易量增量與股市波動風險有負相關關系，基金在股市的交易能夠有效平緩股市的波動，起到了基金作為機構投資者糾正股市錯誤、平緩股市的職責。

從滬深兩市的模型結果分析來看，盡管中國目前的基金市場和股票市場還存在制度等方面的不足，但在滬深兩市中，基金的交易量越大，對股市風險仍然有平緩作用。以往的研究有提到目前中國基金的交易策略存在羊群效應、頻繁交易、短線套利等問題，加劇股市波動，并沒有達到基金作為機構投資者通過專業的研究、資本定價有效消除股市中錯誤的目的，反而加劇股市波動，增加股市風險。但從基金季均日成交額來看，基金的交易量加大，并沒造成股市風險增加，而是平緩股市波動。因此，還不能否定基金作為機構投資者的正面作用，基金市場和股票市場的相關制度上的缺陷也應該加緊完善。

五、結論與建議

本文采用2000年5月到2014年8月滬深兩市的大盤和基金指數數據，通過實證研究發現，在長期角度來看，股市的波動和基金的波動具有一致性，兩者具有聯動性。而基金的交易對股市波動卻有逆向作用，交易越多，股市波動越低，風險越低，展現出機構投資者降低股市非理性波動的作用。

目前中國正處在經濟新常態，各項經濟面臨轉型挑戰，整體經濟要面臨軟著陸挑戰，經濟形式有太多的難題，建立在實體經濟之上資本市場、金融體系受到的影響可能更大。因此，中國還應該繼續加強投資者教育，避免出現投資者盲目跟風現象，防止羊群效應危害金融體系。同時要提高機構投資者的研究能力，鼓勵堅持長期價值投資理念，培養機構投資者為相對理性的投資者。提高機構投資者在股票市場中的比重，有利于維護市場穩定，降低股票市場的非理性波動。

針對基金市場，提供有效的激勵機制，改變目前中國基金經理不成熟的投資策略，借鑒美國較為完善的金融體系及投資策略。其次，對基金的監管也應該更加完善，目前基金監管還存在一些制度缺陷，應該努力完善相關制度，創造更有利于證券投資基金平緩股市波動的環境條件。

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