融資融券對股市流動性的影響研究

栗美藝

摘? ?要：我國融資融券制度自2010年正式推行以來，對其在證券市場是否發揮了預期作用，學者們進行了諸多研究探討，結論不一。本文以2013年3月16日—2018年6月30日滬深兩市交易數據為研究對象，通過構建VAR模型、Granger因果檢驗、脈沖響應分析以及方差分解的方法，分三個階段分析兩融交易對我國股市流動性的實際作用。經過實證研究，本文得出以下結論：在三個階段中，融資均是股市流動性的Granger原因，對股市流動性提高有積極作用;融券不是股市流動性的Granger原因，對股市流動性沒有明顯作用。同時發現，在第二階段和第三階段，融資融券互為Granger因果關系，融券可通過影響融資進而影響股市流動性。在第三階段，股市流動性是融券的Granger原因，股市流動性會影響融券交易額。

關鍵詞：股票市場;融資融券;流動性;VAR模型

一、引言與文獻綜述

融資融券又稱證券信用交易，是指投資者向具有融資融券資質的證券公司提供擔保物，借入資金買入證券或借入證券并賣出的交易方式，故融資融券交易也是一種保證金交易。流動性是金融市場各種功能得以發揮的前提，融資融券交易既可能提高股市的流動性，也可能對股市流動性產生消極影響。一方面，融資融券的保證金交易帶來的杠桿效應會增加證券市場的資金供給和股票需求，通過放大總供給和總需求提高證券市場的流動性。同時，由于樂觀投資者的行為和悲觀投資者的行為都能通過融資融券行為在股價上得以體現，理論上也能優化市場流動性。另一方面，融資融券允許賣空交易引發的不利信息會影響其他投資，融券交易可能抑制股市流動性。褚劍和方軍雄（2016）從股價崩盤風險角度研究，發現融資融券的實施可能會加劇股市崩盤，這說明融資融券可能會惡化證券市場的流動性。融資融券制度帶來的市場操縱效應使機構投資者可通過融資融券進行市場操縱，進而也會導致流動性惡化。

目前，學者們在研究融資融券對股市流動性影響得出的結論呈現兩級分化，究其原因融資融券市場的成熟度、股市的發展程度、研究的時間、變量的選取、研究的方法和模型等都是導致結論不一致的因素。一部分學者認為融資融券對促進股市流動性有積極影響。在研究融資融券對股價的作用關系時，Randall和Dickinsion Amy（1994）發現融券使投資者可以在股價被市場高估時進行融券交易，進而增加股票供給，提高股市流動性，得出融券能增加股市流動性的結論。Gao（2006）認為融資融券制度降低了相關交易的成本，進而能提高市場流動性。楊德勇和吳瓊（2011）通過指標測算，認為短期內融資融券交易能減少股票波動性，提高流動性。黃薇薇（2018）利用雙重差分模型和固定效應回歸模型對滬深A股市場研究，發現由于賣空限制的存在，融資交易相比于融券交易對股市流動性的提高有明顯的作用。

另一部分研究者認為融資融券對促進股市流動性的積極影響并不明顯。Scheinkaman和Xiong（2003）通過研究賣空機制與股市成交量的關系，得出市場中部分過度樂觀的投資者會被賣空交易擠出，進而惡化市場流動性的結論。王旻和廖士光（2008）通過具體分析臺灣股市兩融機制得出，融資交易能促進股市流動性，而融券交易對股市流動性的作用效果不明顯。谷文林和孔祥忠（2010）運用單因素方差分析法對我國股市分析發現，短期內融資融券交易對于股票流動性的影響并不明顯。于孝建（2012）通過非流動性指標的研究結論顯示，就長期而言，融資融券對整個市場流動性的影響并不明顯。

二、研究設計

（一）樣本選取

本文選取2013年9月16日（第三次擴容）—2018年6月30日共1166個交易日的數據，以滬深兩市融資融券對股市流動性的影響作為研究對象，選用滬深300指數反應滬深股市狀況。考慮數據的可得性和分析可靠性，將樣本期按股市行情劃分為三個階段：第一階段是股市上行階段，2013年9月16日-2015年6月14日;第二階段是股災導致的股市下行階段，2015年6月15日-2016年3月31日;第三階段是股市波動調整階段，2016年4月1日-2018年6月30日。

（二）指標選取

1.流動性指標

不同的學者對流動性指標的刻畫維度不同，有學者通過交易量刻畫流動性，采用換手率作為流動性指標，但該指標僅考慮了資產變現能力，沒有證券自身價格波動。流動性是證券資產與現金資產之間的相互轉換能力的體現，既包括證券資產轉換成現金資產的能力（變現能力），又包括現金資產轉換成證券資產的能力（變券能力）。本文在考慮度量流動性指標維度時，認為應從成交量、價格和時間三方面刻畫股票流動性，故借鑒王旻。廖士光（2008）的指標：

代表滬深300指數在第t日的成交額。一般認為市場流動性與成交額成正比，與收益率成反比。但由于日收益率可能極小，甚至會出現收盤價等于開盤價的情況，故取倒數，即本文選取的非流動性指標。

2.融資融券指標

為使各變量平穩，通過對原始數據的簡單處理得到所選取的指標，即通過取對數方式處理數據，得到如下融資融券指標：（1）融資交易（LNMR）：滬深兩市的日融資買入額（億元）取對數;（2）融券交易（LNSS）：滬深兩市的日融券賣出量（億股）取對數。

（三）模型構建

分析各變量間相互作用關系可以采用多種方式，但證券市場流動性的影響因素很多且復雜，融資融券對其作用只是眾多因素中一個方面。故本文采用VAR模型，通過建立多個方程，內生變量對模型中全部內生變量的滯后值進行回歸，再估計內生變量之間的動態關系。

建立VAR（P）模型如下：

其中，其一個結構為n×n的待定內生系數矩陣，B是n×k的外生待定系數矩陣，足零均值、同方差、無自相關且不與解釋變量相關。

三、實證研究

（一）描述性統計

（二）單位根檢驗

為防止出現“偽回歸”，利用VAR模型在對時間序列數據進行協整分析之前，需要對各變量進行單位根檢驗，檢驗變量是否平穩。本文采用ADF單位根檢驗，通過多種形式檢驗并結合信息準則判斷，檢驗結果如表2所示。檢驗形式中C表示有常數項，T表示有時間趨勢項，K表示滯后階數。

（三）VAR模型構建

為建立正確的VAR模型，本文利用信息準則來確定最優滯后項。根據表3結果所示，第一階段應建立VAR（2）模型;根據表4結果所示，第二階段應建立VAR（3）模型;根據表5結果所示，第三階段應建立VAR（6）模型。

在確定VAR模型的最優滯后期之后，還需要檢驗模型是否穩定，如果VAR模型平穩，將繼續做Granger因果檢驗、脈沖響應函數分析和方差分解來研究模型各變量之間的相互關系。本文通過特征根對VAR模型的穩定性進行檢驗，如果特征根點都在單位圓內，就說明此模型是穩定的。根據圖1-3所示，三階段融資融券交易對股市流動性影響的VAR模型中的特征根點全部位于單位圓內，所以這三個模型都是穩定的。

（四）Granger因果檢驗

利用Granger因果檢驗來分析各變量之間的相互關系得到表6所示結論。

（五）脈沖響應

如圖4所示，第一階段分析可知，給融資指標一個正向沖擊，股市流動性指標一開始呈現負值下降趨勢，在第三期的時候下降到最低，之后影響程度幾乎沒有變化，最后趨于負值。給融券賣出量一個正向沖擊，股市流動性指標一開始上升，并在第二期上升到最大值，在第三期的時候下降到最低，之后流動性指標逐漸上升，在第四期后影響程度幾乎為零。即在正向沖擊的融券賣出量的影響下，股市流動性會先增加后減少，之后輕微增加，在第四期后融券賣出量對股市流動性基本沒有影響。

如圖5所示，第二階段分析可知，在正向沖擊下的融資買入額一開始增加股市流動性且增加幅度逐漸變大，在第二期的時候達到最大，之后幅度減小，在第四期之后一直保持對股市流動性的増加狀態，但其影響程度很小。在正向沖擊的融券賣出量的影響下，股市流動性會先減少后增加，幅度都很小，在第四期后融券賣出量對股市流動性基本沒有影響。

如圖6所示，第二階段分析可知，在正向沖擊下的融資買入額一開始增加股市流動性且第二期幅度最大，之后幅度減小，在第七期之后一直保持對股市流動性的影響狀態，但是影響程度很小。在正向沖擊的融券賣出量的影響下，股市流動性會先減少后增加，幅度都很小，在第八期后融券賣出量對股市流動性基本沒有影響。

（六）方差分解

根據圖7-9，分析發現三個階段存在共性：股市的流動性被自身解釋的貢獻度最大。融資交易對股市流動性的影響起初并沒有表現出來，它的解釋比例隨時間呈現上升的趨勢，貢獻度逐步增加。融券交易對股市波動性的貢獻度很小，隨著時間推移它的貢獻度慢慢逐步展現，三階段相比，第三階段融券對股市流動性的影響程度最高，但對流動性的影響程度整體都很小。

四、實證結論

根據Granger因果檢驗可知，融資交易一直是股市流動性的Granger原因，對股市流動性提高有積極作用;而融券交易不是股市流動性的Granger原因，對股市流動性沒用明顯作用。同時發現，在第二階段和第三階段，融資融券互為Granger因果關系，融券可通過影響融資進而影響股市流動性。在第三階段，股市流動性是融券的Granger原因，股市流動性會影響融券交易額。但根據方差分解結果可知，融資融券對滬深股市流動性的整體影響較少。從實證分析結論可以看出，我國融資融券交易對股市的影響隨著交易額的增加而增加，由于我國融券制度對融券的種類和規模存在限制，投資者對做空交易缺乏認識，融券供需不匹配等原因限制了融券交易額的擴大，使得融券交易額和融資交易額相差較大，融資交易對股市流動性有積極作用，而融券交易對股市流動性沒有明顯作用。

參考文獻

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Research on the Impact of? Margin Trading on the Liquidity of Stock Market

：An Empirical Analysis Based on Shanghai and Shenzhen A-share Market

LI Meiyi

（Xinjiang University of Finance and Economics，Urumuqi Xinjiang， 830012）

Abstract：Since China's margin trading system was formally implemented in 2010， scholars have made a lot of research and discussion on its expected role in the stock market， but the answers are different. Taking the trading data of Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges from March 16， 2013 to June 30， 2018 as the research object， the paper conducts an empirical study in three stages： the upstream， downward and forward of stock market volatility， and then analyzes the actual effect of the two financial transactions on the liquidity of China's stock market by VAR model， Granger causality test， impulse response analysis and variance decomposition method. Through empirical research in this article come to the following conclusions. In the three stages， financing is the Granger cause of stock market liquidity， which has a positive effect on the improvement of stock market liquidity， and securities loan is not the Granger cause of stock market liquidity， which has little effect on stock market liquidity. At the same time， we find that in the second and third stages， financing and securities loan are the interrelationship of Granger cause， and securities loan can affect stock market liquidity by influencing financing. In the third stage， stock market liquidity is the Granger cause of securities loan， and stock market liquidity will affect the volume of securities loan.

Keywords： Shanghai and Shenzhen Stock Markets; liquidity; The model of VAR

責任編輯、校對：羅慧媛