融資融券交易對我國股市波動性影響的研究

龔玉霞++笪元元

【摘 要】 文章以滬深300指數(shù)為樣本數(shù)據(jù)研究2014年9月22日第四次擴(kuò)容前后，融資融券交易對我國股票市場波動性的影響。研究表明兩融標(biāo)的證券第四次擴(kuò)容對市場波動性有顯著的正向影響。進(jìn)一步對兩個分樣本估計結(jié)果顯示，隨著時間的推移，融資融券業(yè)務(wù)平抑股票市場波動的效果更加穩(wěn)定。最后將實證結(jié)果與我國融資融券發(fā)展現(xiàn)狀相結(jié)合提出相關(guān)對策建議。

【關(guān)鍵詞】 融資融券； 滬深300指數(shù)； VAR模型

【中圖分類號】 F832.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）02-0065-05

一、引言

融資融券交易起源于美國，是發(fā)達(dá)國家股票市場通行的交易制度，指的是證券投資者向證券公司繳納保證金，借入證券賣出獲得資金（融券交易）或者借入資金買入證券（融資交易）的行為。為了穩(wěn)定股價，結(jié)束我國的單邊市場制度，經(jīng)過近四年的積極籌備，中國證監(jiān)會于2010年3月2日宣布正式啟動融資融券業(yè)務(wù)試點。在接下來的三年里，隨著相關(guān)法律法規(guī)的逐步完善，融資融券經(jīng)歷了三次擴(kuò)容，標(biāo)的股票由試點階段的90只增加到第三次擴(kuò)容后的700只。2014年9月12日，深滬交易所分別發(fā)布《關(guān)于擴(kuò)大融資融券標(biāo)的證券范圍的通知》。2014年9月22日，深滬交易所正式實施融資融券業(yè)務(wù)標(biāo)的證券范圍第四次擴(kuò)容，標(biāo)的股票數(shù)量由700只增加到900只。

二、國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

國外學(xué)者關(guān)于融資融券對股市波動性影響問題的研究起步較早，且沒有得出一致結(jié)論。Figlewshki和Web研究認(rèn)為融券交易并不能降低市場泡沫量，更不能穩(wěn)定股票價格，即對股市波動性沒有影響[ 1 ]。James和Angel選取紐交所100多只個股研究了融券交易與股價下跌之間的關(guān)系，結(jié)果表明融券交易能起到穩(wěn)定證券市場的作用[ 2 ]。Bris等通過計算個股收益的標(biāo)準(zhǔn)差發(fā)現(xiàn)，可以進(jìn)行股票賣空的市場其股價波動性要低于禁止賣空的市場，即融券交易可以降低市場波動[ 3 ]。Charoenrook和Daouk等研究了賣空交易對股市波動性的影響，研究表明因為證券市場發(fā)展成熟度的差異，賣空機(jī)制會導(dǎo)致投機(jī)現(xiàn)象的發(fā)生，造成股票價格的大幅波動[ 4 ]。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于融資融券對股票市場波動影響問題的研究較晚，且大部分研究認(rèn)為融資融券交易能抑制股價波動性。前期主要以臺灣和香港市場為研究對象。廖士光和楊朝軍對臺灣股票市場股票價格與賣空機(jī)制進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)股價指數(shù)與賣空交易額之間存在協(xié)整關(guān)系，且股價是賣空交易額的Granger原因[ 5 ]。袁華濤對香港證券市場的研究表明，標(biāo)普香港大型股指數(shù)與融券賣空交易額之間存在因果關(guān)系，賣空機(jī)制有效地平抑了市場波動[ 6 ]。后期主要以A股市場為研究對象。李曉東等基于首批融資融券標(biāo)的股票數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，融資融券標(biāo)的股上市公司會計信息披露不完善一定程度上造成了股市的波動[ 7 ]。譚平以滬深300指數(shù)每日收盤價格為研究變量，運用GARCH模型和TARCH模型研究融資融券對股票價格波動性的影響，結(jié)果表明融資融券平抑了股市波動性但也帶來了杠桿風(fēng)險[ 8 ]。梁星韻和劉衛(wèi)東利用Granger因果檢驗研究融資融券業(yè)務(wù)的推出與股市波動性的關(guān)系，結(jié)果表明，融資融券能降低股市波動性，但試點階段的平抑效果并不顯著[ 9 ]。佟孟華和孟照康采用710個融資融券標(biāo)的股票數(shù)據(jù)，利用VAR模型，研究了不同類別股票融資融券交易對股市波動性的影響，研究表明高市盈率、高換手率股票的融資融券交易能顯著降低股市波動性[ 10 ]。吳國平和谷慎選取融資融券標(biāo)的股票重新編制指數(shù)，運用GARCH模型和VAR模型實證檢驗了融資融券業(yè)務(wù)推出前后股市波動性的變化，檢驗結(jié)果表明，融資融券業(yè)務(wù)加劇了股市波動[ 11 ]。吳瓊利用事件研究法對新納入融資融券標(biāo)的范圍的個股進(jìn)行參數(shù)檢驗，發(fā)現(xiàn)融資融券可以抑制個股的波動性[ 12 ]。劉燁等通過構(gòu)建TARCD-XM模型從動態(tài)視角考察融資融券余額變動對股市波動性的影響，研究發(fā)現(xiàn)融資融券余額變動不能顯著增加股市波動性[ 13 ]。宋釗等通過建立GARCH、VAR模型，選取上證180指數(shù)交易日數(shù)據(jù)為變量研究融資融券交易各自對股市波動性的影響，研究表明：融資交易能降低股市波動性，但融券交易對波動性的影響微弱[ 14 ]。

本文以滬深300指數(shù)交易日數(shù)據(jù)為研究樣本，采用2014年4月1日至2015年4月30日每日融資融券交易量為研究變量，使用VAR模型，對2014年9月22日第四次擴(kuò)容前后，融資融券交易對我國股市波動性的影響進(jìn)行實證研究。

三、基于Var模型的實證分析

（一）研究假設(shè)

2010年以前中國證券市場是單邊交易市場，單邊交易機(jī)制使得投資者只能先買后賣，且只有低買高賣才能獲取收益。這種機(jī)制容易使股市上漲時受趨利思想影響，助長股市泡沫，股市下跌時受恐懼心理影響，過度拋售，使股市大漲大跌，股市波動性過大，極端情況下可能引發(fā)金融動蕩和金融危機(jī)。融資融券交易制度改變了我國股票市場“單邊做市”格局，為市場提供了反向交易機(jī)制，有助于抑制股市波動性，保障證券市場穩(wěn)定性：當(dāng)股票市場價格被過度低估的時候，融資交易擴(kuò)大購買資金容量，促使股價回升；當(dāng)股票價格暴漲時，融券交易擴(kuò)大股票賣出數(shù)量，促使股票價格回歸正常，且標(biāo)的股票數(shù)量越多，效果越顯著。基于此本文假設(shè)融資融券第四次擴(kuò)容能夠有效抑制股市波動性。為驗證此假設(shè)，本文運用VAR模型進(jìn)行實證研究。

（二）變量選取

本文以滬深300指數(shù)代表大盤股市，因為滬深300指數(shù)樣本選自滬深兩個證券市場，覆蓋了大部分流通市值，能反映中國股票市場股票價格狀況[ 10 ]。選取2014年4月1日至2014年9月22日共264個有效交易日的數(shù)據(jù)，以每日融資買入額、每日融券賣出額為研究變量，以融資融券標(biāo)的股票第四次擴(kuò)容正式實施日2014年9月22日作為分界點，劃分兩個研究樣本：樣本一為融資融券第四次擴(kuò)容前的2014年4月1日至2014年9月22日，共121個交易日數(shù)據(jù)；樣本二為融資融券第四次擴(kuò)容之后的2014年9月23日至2015年4月30日的數(shù)據(jù)，共143個交易日數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于上海證券交易所網(wǎng)站，且采用日度數(shù)據(jù)。

每日融資買入額（MP），采用滬市每日融資買入額來代表買空交易，并對其取對數(shù)，得到LNMP的時間序列數(shù)據(jù)。

每日融券賣出額（SP），采用滬市每日融券賣出額來代表賣空交易，并對其取對數(shù)，得到LNSP的時間序列數(shù)據(jù)。

股票市場波動性指標(biāo)（VOL），PHt表示滬深300指數(shù)當(dāng)日最高價格指數(shù)，PLt表示滬深指數(shù)當(dāng)日最低價格指數(shù)。

（三）實證分析

1.各變量的平穩(wěn)性檢驗

序列的回歸模型往往存在“偽回歸”現(xiàn)象，為了保證回歸結(jié)果的有效性，需對其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。本文采用ADF檢驗法分別對兩個樣本的三個變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果見表1。樣本一和樣本二中代表每日融資買入額，每日融券賣出額和股票市場波動性的三個變量LNMP、LNSP、VOL的ADF值都大于5%的臨界值，即三個變量的原時間序列都是非平穩(wěn)的，存在單位根。但經(jīng)過一階差分后，三個變量的ADF值都小于5%的臨界值，即三個變量為一階平穩(wěn)時間序列。

2.協(xié)整關(guān)系檢驗

根據(jù)ADF檢驗的結(jié)果，樣本一和樣本二的變量LNMP、LNSP、VOL都是非平穩(wěn)的，因此在進(jìn)行回歸分析之前需要檢驗變量之間的協(xié)整關(guān)系。本文采用Johansen檢驗法，結(jié)果見表2。表2中第三行檢驗的是變量之間是否存在長期均衡關(guān)系，兩個分樣本的跡統(tǒng)計量大于5%的臨界值，說明三個變量之間具有協(xié)整關(guān)系。第四行檢驗的原假設(shè)最多存在一個協(xié)積向量，兩個分樣本的跡統(tǒng)計量均大于5%的臨界值，說明三個變量之間存在一個協(xié)積向量。因此，兩個分樣本均可以建立三個變量之間的誤差修正模型（VEC模型）。

3.Granger因果檢驗

為了進(jìn)一步確定變量之間的關(guān)系，對三個變量進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗，結(jié)果見表3。檢驗結(jié)果表明：對于樣本一，在5%的顯著水平下，每日融資額、每日融券額并不是股市波動性的原因，但股市波動性卻是導(dǎo)致每日融資額和融券量變化的原因。對于樣本二，在5%的顯著水平下，每日融資額是造成股市波動的原因，但股市波動性并不影響每日融資額變動；每日融券額不是造成股市波動的原因，但股市波動卻會造成融券額的變動。

4.建立誤差修正模型（VEC）

考慮到變量之間有協(xié)整關(guān)系，可以建立約束的VAR模型，即向量誤差修正（VEC）模型，將兩個樣本的三個變量VOL、LNMP、LNSP的時間序列數(shù)據(jù)分別代入Evievs，結(jié)果如下：

樣本一的VEC模型：

？駐VOLt=-0.6545*（VOLt-0.0059LNMPt+ 0.0109LNSPt -

0.0927）-0.2150*？駐VOLt-1-0.1817*？駐VOLt-2 -0.0056*？駐LNMPt-1-

0.00756*？駐LNMPt-2+ 0.0029*？駐LNSPt-1+0.0032*？駐LNSPt-2-

0.0323

R2=0.5074 F=16.0454

標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程為：VOLt = -0.0059*LNMPt +

0.0109*LNSPt

從方程中可以看出：對于樣本一，股市波動和融資交易之間存在反向的長期穩(wěn)定關(guān)系，且每日融資額對股市波動的長期彈性為-0.0059，即每日融資額每增加1%，股市波動性將降低0.0059%。此外，VEC模型的誤差修正系數(shù)為-0.6542，這表明當(dāng)股票價格波動偏離長期均衡狀態(tài)時，融資融券交易將以-0.6542的速度推動股票價格向均值調(diào)整。

樣本二的VEC模型：

？駐VOLt=-0.0925*（VOLt-0.1101LNMPt +0.1900LNSPt-

1.2581）-0.4647*？駐VOLt-1-0.0077*？駐VOLt-2 +0.0010*？駐LNMPt-1-

0.0009*？駐LNMPt-2+0.0092*？駐LNSPt-1 - 0.0005*？駐LNSPt-2-

0.0010

R2=0.2646 F=6.8383

標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程為：VOLt = -0.1101*LNMPt +

0.1900*LNSPt

由此可以看出：對于樣本二，每日融資額與股市波動性之間存在反向的長期穩(wěn)定關(guān)系，且每日融資額對股市波動性的長期彈性為-0.0925，即每日融資額每增加1%，股市波動性將降低0.1101%。VEC模型的誤差修正系數(shù)為-0.0925，這表明當(dāng)股票價格波動偏離長期均衡狀態(tài)時，融資融券交易將以-0.0925的速度推動偏離的股票價格向均值調(diào)整。

5.脈沖效應(yīng)分析

為了從長期角度觀察融資融券對股市波動性的影響，將樣本一和樣本二歸為一個總樣本，并建立脈沖效應(yīng)函數(shù)，分析圖如圖1、圖2。對比兩圖可以發(fā)現(xiàn)：相對于融券交易誤差擾動帶給股價波動反應(yīng)不明顯來說，融資交易誤差擾動帶給股價波動的影響要明顯得多。當(dāng)給本期融資買入額一個標(biāo)準(zhǔn)單位的正向沖擊，股市波動率在第一期沒有變化，但到了第二期開始表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，并且隨著時間的推移，影響效用越來越明顯。由此看出，融資交易可以有效地抑制股票市場價格的波動，并且隨著股票數(shù)量的增加，抑制效果越好。當(dāng)給本期融券買入額一個標(biāo)準(zhǔn)單位的正向沖擊時，股市波動性在第一期沒有什么變化，隨后呈現(xiàn)微弱的正相關(guān)，且隨著時間的推移這種沖擊作用日趨穩(wěn)定。

四、研究結(jié)論與對策建議

（一）研究結(jié)論

1.目前我國股市融資交易能降低股市波動性，且隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增加，作用越來越明顯。Granger因果檢驗表明融資買入額是股市波動的原因，誤差修正（VEC）模型進(jìn)一步表明，融資買入額與股市波動性之間存在穩(wěn)定的負(fù)相關(guān)關(guān)系，且隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增多，負(fù)相關(guān)系數(shù)由-0.0059變成-0.1101。脈沖效應(yīng)函數(shù)分析圖更直觀地表明，股市波動性對融資交易的反應(yīng)隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增多越來越大。由此可見，融資業(yè)務(wù)已經(jīng)成為平抑股市波動性的一個重要因素，一定程度上達(dá)到了融資業(yè)務(wù)的預(yù)期理想效果。

2.目前我國股市融券賣空交易不能有效地平抑股票價格的波動。Granger因果檢驗表明融券賣出額并不是股市波動的原因。脈沖效應(yīng)函數(shù)分析圖進(jìn)一步表明股市波動性對融券交易額變化的反應(yīng)很小，即使標(biāo)的股票數(shù)量不斷增加，股市波動性對融券交易的反應(yīng)也保持穩(wěn)定。出現(xiàn)這種結(jié)果的原因在于融資融券呈現(xiàn)非常嚴(yán)重的不平衡狀態(tài)。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年全年融資買入額9.5萬億元，占89.5%，而融券賣出額為1.1萬億元，僅占10.5%。事實上由于融券資源有限，經(jīng)常在股市向下波動時，投資者無法在融券市場上購買到足夠的證券，因此其抑制功能受到限制。

3.整體來說，融資融券標(biāo)的股票第四次擴(kuò)容使得融資融券交易平抑股市波動的效果更加顯著。這是因為標(biāo)的股票數(shù)量的增加，一定程度上活躍了市場上的證券交易，增強(qiáng)了市場流動性。融資融券交易的引入將更多的信息融入了證券價格中，有利于股票市場的價格發(fā)現(xiàn)，使得股票價格日趨合理。而且，融資融券交易提高了存量資金的使用效率，豐富了投資者的盈利方式，減少了短期化投資的發(fā)生頻率，有效避免了市場價格的劇烈波動。

（二）對策建議

1.穩(wěn)定發(fā)展融資交易。首先，可以嘗試逐步擴(kuò)大融資融券標(biāo)的股票范圍，因為實證分析表明隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增多，融資交易平抑市場波動性的效果愈發(fā)顯著。其次，嚴(yán)格控制杠桿效應(yīng)風(fēng)險。融資融券的杠桿效應(yīng)使得大量投資者證券資產(chǎn)得以盤活，提高了市場流動性，但也意味著其帶來的風(fēng)險問題需要重點關(guān)注。最后，完善投資者適當(dāng)性制度，降低其投資風(fēng)險，以保持融資交易頻率，進(jìn)一步增加其對股票市場波動性的影響。

2.多角度促進(jìn)融券交易發(fā)展。首先，支持專業(yè)機(jī)構(gòu)投資者參與融券交易，擴(kuò)大融券券源。其次，加大融券業(yè)務(wù)知識的普及，培育投資者做空的投資理念，學(xué)會在有效規(guī)避風(fēng)險的同時積極參與融券交易。再次，優(yōu)化融券賣出交易機(jī)制和完善交易渠道，為融券業(yè)務(wù)的開展提供基礎(chǔ)支撐，刺激市場融券量的穩(wěn)定增加。最后，完善相關(guān)法律法規(guī)和制度建設(shè)，為融券業(yè)務(wù)的開展提供法律保護(hù)。

3.推進(jìn)轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)的發(fā)展進(jìn)程。中國證券金融公司于2012年推出轉(zhuǎn)融資業(yè)務(wù)試點，隨著我國融資融券交易規(guī)模的不斷擴(kuò)大，融資融券機(jī)制真正發(fā)揮了其完善市場價格形成機(jī)制的作用。具體來說，轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)的發(fā)展擴(kuò)大了市場交易活躍度，加強(qiáng)了融資融券信用交易和現(xiàn)貨交易的配合，增加了證券供求的彈性。因此，繼續(xù)鼓勵推進(jìn)轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)，將盤活證券資產(chǎn)的流動性，是降低我國股票市場巨幅波動的重要舉措之一。

【參考文獻(xiàn)】

[1] FIGLEWSKI S， WEBB G P.Options， short sales， and market completeness[J]. Journal of Finance，1993，48（2）：761-777.

[2] ANGEL J J. Short selling on the NYSE[R].1997.

[3] BRIS A，GOTEZMANN W N， ZHU N. Efficiency and the bear： short sales and markets around the world[J].Nber Working Papers，2007，62（3）：1029-1079.

[4] DAOUK H， CHAROENROOK A. A study of market-wide short-selling restrictions[R].Working paper，Cornell University，2005.

[5] 廖士光，楊朝軍.賣空交易機(jī)制對股價的影響：來自臺灣股市的經(jīng)驗證據(jù)[J].金融研究，2005（10）：131-140.

[6] 袁華濤.我國證券市場引入融資融券交易研究[D].西南財經(jīng)大學(xué)，2007.

[7] 李曉東，王潔重，李占領(lǐng).賣空交易機(jī)制在我國具有會計信息的外部治理作用嗎：基于首批融資融券試點標(biāo)的股的檢驗[J].會計之友，2013（35）：32-35.

[8] 譚平.融資融券業(yè)務(wù)對股票價格波動性影響：基于滬深300指數(shù)[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息，2014（21）：308-309.

[9] 梁星韻，劉衛(wèi)民.我國融資融券與股票市場波動[J].會計之友，2015（18）：22-24.

[10] 佟孟華，孟照康.融資融券交易對我國股市波動性影響的實證研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2015（24）：96-107.

[11] 吳國平，谷慎.融資融券交易對我國股市波動性影響的實證研究[J].價格理論與實踐，2015（10）：105-107.

[12] 吳瓊.融資融券對上海證券市場影響的實證分析[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2011（5）：28-34.

[13] 劉燁，方立兵，李冬昕，等.融資融券交易與市場穩(wěn)定性：基于動態(tài)視角的證據(jù)[J].管理科學(xué)學(xué)報，2016，19（1）：102-116.

[14] 宋釗，陳昊，朱家明.融資融券業(yè)務(wù)對A股市場價格波動的影響：基于GARCH模型實證分析[J].天津商業(yè)大學(xué)學(xué)報，2016，36（2）：54-59.