融資融券股容量對股票波動性的影響研究

依布拉音·巴斯提

（新疆財經大學金融學院，新疆 烏魯木齊830012）

一、引言

自2010 年3 月31 日融資融券業務在我國正式啟動以來，已經過去接近8年的時間。在此期間，融資融券業務無論是在監管還是各項相關制度方面都在不斷完善中。融資融券業務的啟動無疑給中國市場增添了活力，多項研究顯示目前融資融券業務已經成為國內許多證券公司的主要收入增長點，同時它也為各類投資者提供了新的交易方式。同時，加強融資融券業務是為了幫助我國股票市場更快步入國際化領域。為了進一步接軌和發展融資融券業務，截至2016年12月12日，我國已經對標的股進行了五次擴容，標的股的數量也已達到了950支。基于對國外文獻的研究發現，在融資融券對股票市場波動的影響方面，國外學者之間一直存在分歧。另一方面，我國股票市場融資融券交易在2010 年才真正啟動，比國外大部分資本主義國家晚了許多年，在融資融券業務的研究方面，可供研究的數據年限少，比較匱乏，使國內學者對融資融券的進一步研究受到阻礙。為此，文章將立足于理論基礎，結合我國如今具有融資融券資格的股票數據進行實證研究，探討增加融資融券股票數量對于整個股票市場的波動性的影響，最后總結出如何利用融資融券業務更好地促進我國股票發展的相關對策。

通過閱讀大量國外關于融資融券業務的研究文獻之后發現，國外許多學者已經開始將融資融券業務的開通和做空做多機制與證券市場的波動性相結合進行關聯性分析。Bogen（1960）等利用“Pyramiding and Anti-pyramiding”效應解釋了信用交易制度的實行會有效加劇股價的波動。Allen 等（1991）通過建立有效的模型，提出了缺乏做空機制的股票市場最后會演化成為“買賣可以自由出入的完全競爭市場”的猜想。相反，他們也認為，做空機制的存在是為了保證股價乃至于股票市場的穩定性。與前人的研究不相同，他們認為做空機制的存在有利于保持股票市場的穩定。Wooldridge 等（1994）總結了前人的相關研究觀點，認為做空機制不會引起股票價格的大幅下跌，反而能夠在一定時期內保證股票價格處于相對穩定的水平。Charoen?rook等（2009）采用了30多年間國際上多個國家的股票數據進行結合分析，結果表明股票市場具有做空機制的國家與不具有做空機制的國家相比，前者國家可以更加有效地保持股票市場的穩定性。Battalio等（2006）通過研究網絡股這一概念的股票，發現做空機制整體上并沒有對這一概念股票的價格波動產生明顯的影響。

總之，國外許多學者在這一領域已經取得了一定的成果。相比國外股票市場起步早，融資融券發展較早，標的股容量也大，我國相關政策的制定和實施與國外大不相同，真正可以借鑒的結論的效用也大打折扣。因此，只有從中國國情切入才能更好地研究融資融券標的股容量對股票市場波動性的影響。

回顧國內的相關研究，在融資融券與股價波動方面的研究上，國內學者還沒有取得突破性的成果。馮玉梅、陳璇、張玲（2015）以轉融通政策的實施時間為界限，分別探討融資和融券兩種交易對股價波動的影響，VAR模型分析表明政策的實施有助于穩定股票市場。廖士光、楊朝軍（2005）將中國臺灣6年內的股票做空數據作為研究對象，最后得出結論為賣空機制與股票的價格之間存在一定的關聯。但在這個研究中，這兩位學者并沒指出具體的關聯類型。施文雅（2007）研究后發現股票的做空機制與股價的波動性存在有一定關系，做空次數越多，股價越不穩定，并認為融券賣空機制的存在是導致股票市場波動性加劇的一個重大原因。肖浩、孔愛國（2014）等研究發現在試點初期融資融券規模小，標的股容量對我國股票市場的波動有一定的影響。鄭曉亞等（2015）側重考察了融資融券對我國股票市場長期波動性的影響，采用了事件研究法但最后得出的結果并不顯著。

縱觀國內學者文章，大多數學者更愿意從描述性也就是定性角度研究相關問題。在定量上對融資融券交易和股市波動性之間進行數據化分析的文章不是很多，跨時期研究的文章更少，這些方面研究的匱乏，讓本文的研究有了更多可以突破的地方。

二、中國融資融券概況

1.發展歷程

（1）融資融券的含義

融資融券是基于保證金以及股票的一種杠桿交易。具體而言就是指客戶為了借到更多資金進行股票交易，會先向證券公司繳納一定額度的保證金或者股票，相當于將保證金或者股票作為抵押品進行借款。與平常貸款相同，客戶仍然需要為所借資金支付一定的利息；與融資相反，融券是客戶為了做空操作，必須向證券機構借來一定數量的股票，當完成這一定數量的股票做空操作時，再將這部分的股票歸還給證券機構。美國早在20 世紀30 年代就開始發展美股市場的融資融券制度，比我國提前了將近八十年。理論上融資融券制度的引入不僅能夠有效增加證券市場的流動性并降低其波動性，而且對于穩定我國不太成熟的資本市場有著一定的積極作用。

（2）融資融券的發展過程

在證券市場建立的初期，許多人認為只有在證券市場成熟之后，才能引入融資融券制度，因此一開始這個制度是不能被大眾和我國的股票市場所接受的，法律上也明令禁止開展融資融券業務。這樣的情形直到2006 年6 月30 日才被打破，這一天中國證監會發布了第一條有關證券市場融資融券的正式條例——《證券公司融資融券試點管理辦法》。隨后經過一系列詳細法規如《融資融券合同必備條款》、《證券公司監督管理條例》等的陸續頒布，深圳、上海證券交易所終于在2010年3月31日啟動融資融券交易試點，并接受了首批總計6名券商的交易申報。在我國，融資融券的整體發展可以分為以下幾個過程：

①第一階段：全面禁止

不同于西方部分發達國家，我國股票市場直到改革開放之后的1990 年才正式確立。當時我國經濟發展水平低下，各項交易制度和法規也不健全，這些因素促使我國證券市場從成立之初就被禁止開展高風險業務。

②第二階段：全面準備

隨著時間推移，我國證券市場各方面不斷完善，同時許多問題也逐漸暴露出來，于是各項政策法規逐步出臺。在2005年10 月頒布的《證券法》當中，融資融券制度首次被國家法律承認。2008 年證監會正式開始啟動融資融券交易業務的測試，多家證券機構進行了參與，之后又對我國融資融券業務的制度進行了修改。

③第三階段：全面發展

我國證券市場上開始正式實行融資融券業務的時間是2010年，之后，融資融券標的股的規模不斷擴大，融資融券的交易制度不斷完善，相對應的轉融通業務也被推向市場。在2010年到2019 年這短短的十年間，我國融資融券業務獲得了極大的發展。

（3）我國融資融券業務的五次擴容

2010 年融資融券剛開始試點時，只有90 只標的股票，并且這些股票都偏重為大型藍籌股。2011 年11 月進行了第一次擴容，滬深兩市兩融標的股票也從90 只擴大至278 只。兩年后，在2013 年1 月進行了第二次擴容，標的股容量升至500只，緊隨其后同年9月份又進行了第三次擴容，第二次和第三次擴容相隔時間較短，但標的股容量卻擴大了200只，總容量變為700 只。最近一次擴容也就是在2016 年12 月的第五次擴容，標的股由900只擴容至950只，打開了兩融業務空間。

五次擴容的經歷使得證券交易所提升了篩選標的股票的能力，這在一定程度上也有助于降低投資者的投資風險，促進證券市場的穩定。

2.發展現狀

（1）融資融券的現狀

截至2018年3月1日，同花順數據庫顯示滬深兩市的融資融券業務余額總量已經達到了9985 億元，而在2010 年3 月31日剛開始試點時僅為0.07417 億元，可見融資融券業務這8 年來在我國獲得了極大的增長，圖1可以比較直觀表現這種增長趨勢，但由于中國引入時間較晚，在發展模式和結構等方面存在著以下幾點問題：

圖1 滬深兩融余額趨勢圖①融資業務和融券業務發展不均衡數據來源于Choice金融終端。

如圖2所示，融資業務和融券業務雖然是在同一時期被引入中國證券市場，并且兩者的業務規模隨著時間的推移都在不斷擴大，但表現出嚴重不均衡的情形。融資交易更加受到投資者的喜歡，并且獲得了較大的發展，而融券業務卻受到投資者的冷落，導致一直以來都相對落后。因此，平衡兩個業務是目前保持股票市場的穩定向前發展亟待解決的問題。

圖2 滬深兩市融資、融券對比圖①融資業務和融券業務發展不均衡數據來源于Choice金融終端。

目前融資融券業務已經初具規模，兩融余額總量也在不斷增長，但2018 年以來我國融資余額所占流通市值的比例都在2.6%左右。在融資融券的規模上還有很大的發展空間，現在已經發展的融資融券業務只占據了整個市場業務的一小部分。

③融資融券業務交易門檻過高

西方投資者的投資動力明顯要高于我國的投資者，其中一個很大的原因是由于西方國家的證券市場中，融資融券費率低廉，交易幾乎無門檻。相反我國的融資融券費率過高，目前來說投資者需要有至少6個月的交易經驗，并且保證20個交易日平均資產達到50 萬才能在我國開展融資融券交易，投資者的投資成本過高將不利于證券市場的快速發展。

（2）融資融券的作用①融資業務和融券業務發展不均衡數據來源于Choice金融終端。對證券市場的作用

融資融券業務在一定程度上促進了我國證券市場朝著多元化的方向發展，同時，中國引入融資融券業務這一舉措可以達到進一步與國際市場接軌的目的，為國內證券投資者帶來更高的收益。融資融券業務從實質上來看是一種與股票相關的金融工具，而這樣一種金融工具發明的初衷就是為了保持股價的相對穩定，防止股票市場出現急漲或者急跌的情況。

②對證券公司的作用

證券公司和證券市場兩者是緊密相連的，融資融券業務穩定了證券市場，國內投資者因此被吸引，投資者向證券公司繳納的利息成為證券公司穩定的一部分收入。因此，證券公司明顯是融資融券交易制度的受益者。

③對投資者的作用

融資融券交易操作對投資者的要求不高，投資者進行證券投資就是為了能夠獲得利潤，對于這一點來說融資融券業務的開展對投資者的作用是顯而易見的。

三、實證分析與模型的建立

1.樣本及指標選取

本文以兩融標的股第五次擴容為時間截點，選取擴容前后的兩段時間作為樣本區間。樣本分為兩個部分：第一部分是2011 年12 月5 日至2013 年1 月30 日的日度數據；第二部分是2016 年12 月12 日至2018 年3 月1 日的每日數據。本文將會通過Eviews的統計軟件，對相關數據進行處理與分析，相關指標選取如下：

（1）股市波動性（vola）

股市波動性指標本文選擇采用Anderson 等人采用的vola模型來表示，在本文中具體表現為滬深300指數的日波動率，以此波動率來衡量市場波動性水平，記作：

（其中pht表示滬深300指數第t日的最高價格指數，plt表示滬深300指數第t日的最低價格指數）

（2）融資交易（lnrz）

融資交易指標本文選取當日滬深兩市融資余額（單位為億元）表示，為了更好地體現模型中數據變動的相關性、減弱其異方差的影響，融資余額采用其對數形式。

（3）融券交易（lnrq）

融券交易指標本文選取當日滬深兩市融券余額（單位為億元）表示，為了更好地體現模型中數據變動的相關性、減弱其異方差的影響，融券余額采用其對數形式。

圖3 vola散點圖

圖4 lnrz散點圖

圖5 lnrq散點圖

2.兩融標的股第五次擴容前實證分析過程

本次實證分析選取的數據為2011 年12 月5 日至2013 年1 月30日滬深兩市的當日收盤之后融資融券余額和當日滬深300 指數，其中除去周末及節假日，總計有282 個有效數據。

（1）ADF檢驗

在建模分析之前，需要先對相關變量進行平穩性檢驗，通常可以依靠觀察散點圖的中變量數據是否上下波動來進行檢驗。如果數據圍繞均值上下波動，則證明相關變量是平穩的。從圖3的散點圖中可以看出vola 基本在其均值上下波動，可以認為是平穩的。圖4 和圖5 還要進一步進行檢驗才能得出結論，需要使用ADF單位根檢驗的方式再次進行檢驗。

檢驗結果如表1所示：

表1 ADF平穩性檢驗結果

ADF 平穩性檢驗結果表明vola、lnrz 和lnrq 這三個序列在1%、5%和10%的顯著性水平下都沒有單位根，所顯示的P值也都小于0.05，因此原假設被拒絕，這三個序列表現都是平穩的，所以可以進入下一個流程。

（2）協整檢驗

協整檢驗常見的有Johansen 檢驗和EG協整檢驗，本文EG協整檢驗不適合，因此采用Johansen協整檢驗，分別對融資交易的變化與股市波動性以及融券交易的變化與股市波動性進行了協整檢驗，結果如表2、表3所示：

表2 lnrz與vola協整檢驗結果

表3 lnrq與vola協整檢驗結果

由表2檢驗結果表示為“拒絕沒有協整關系”且“不拒絕至多有一種協整關系”，由此證明融資交易的變動與A 股市場的變動存在一種協整關系；同樣，從表3的結果中也可以看出是拒絕沒有協整關系的，因此，融券交易和股市波動性存在一種協整關系，綜合以上檢驗結果，可以得出結論：融資融券的整體交易變化與股價波動之間長期有相關聯性。

（3）Granger因果檢驗

格蘭杰因果檢驗（Granger causality tests）通常用于檢測相關性是否為自變量與因變量的關系。本文分別進行了lnrz與vola、lnrq與vola之間的Granger因果檢驗。結果如表4、表5所示。

表4 lnrz與vola的Granger因果檢驗

表5 lnrq與股市波動性vola的Granger因果檢驗

從表4 中很容易可以觀察出，不拒絕“lnrz 不是vola 的格蘭杰原因”的假設，同時也不拒絕“vola 不是lnrz 的格蘭杰原因”的假設。即lnrz 和vola 互不為各自的格蘭杰原因，兩者之間影響較小。

從表5 中很容易可以觀察出，不拒絕“lnrq 不是vola 的格蘭杰原因”的假設，同時也不拒絕“vola 不是lnrq 的格蘭杰原因”的假設。因此lnrq和vola互不為各自格蘭杰原因，兩者之間影響較小。

（4）VAR模型

在表6和表7中，根據LLC準則，vola和lnrz所構建的VAR模型最佳滯后階數為6，所以建立VAR（6）模型；vola和lnrq所構建的VAR模型最佳滯后階數為2，所以建立VAR（2）模型。

使用Eviews軟件進行建模，得到融資交易變化與股市波動性VAR（6）模型結果為：

表6 VAR（6）模型最佳滯后階數確定表

表7 VAR（2）模型最佳滯后階數確定表

根據模型可以得出，vola 與lnrz 擬合度為0.999479，擬合結果較好，但lnrz 對vola 的擬合度為0.076672，總體來看，融資交易與股市波動性之間確實存在著一定的相關性，但相關性較小。

使用Eviews軟件進行建模，得到融券交易變化與股市波動性VAR（2）模型結果為：

根據模型，vola 與lnrz 的擬合度為0.986715，說明方程結果比較理想，但lnrq 對股市波動性變化vola 的擬合度為0.033972，不如融資交易對股市波動性的影響，總體來看，融券交易與股市波動性之間確實存在著一定的相關性并且這種相關性同樣很小。

（5）脈沖響應分析

對于兩種形式的交易和股市波動性之間的影響我們可以用脈沖響應分析作為更加直觀的甄別方式。VAR模型是需要提前檢驗是否穩定之后才能進一步進行脈沖響應分析。從圖6和圖7 我們可以直觀看出無論是vola 和lnrz 的VAR（6）模型還是vola和lnrq 的VAR（2）模型，它們的單位根都全部落在了相應的單位圓內，這就表明所建立的VAR模型穩定。

圖6 VAR（6）模型單位根與單位圓

圖7 VAR（2）模型單位根與單位圓

圖8 lnrz與vola脈沖響應圖

圖9 lnrq與vola脈沖響應圖

從圖8看融資交易變化一單位正負沖擊對股市波動率有負的影響，于第3 期開始變為正效應，并逐漸趨于穩定。從圖9看融券交易變化一單位的負沖擊對股市波動率有負的影響，第2 期達到負效應最低點，從第3 期開始變為正效應，并逐漸趨于穩定。

綜合上面的脈沖分析圖表可以得出在研究的這段時間內，融資交易確實能在一定程度上減弱股市的波動，融券交易也對股市波動性有著不太突出的穩定作用，故兩種交易形式共同作用仍然帶來一定的穩定效用。

3.兩融標的股第五次擴容后實證分析過程

本時間段的論證選取的數據是2016年12月12日至2018年3 月1 日的滬深兩市融資融券余額與同一時間段的滬深300 指數，其中除去周末及節假日，一共有297個有效數據，采用與之前一樣的步驟進行研究。

（1）ADF檢驗

圖10顯示，vola圍繞著其均值進行上下波動，所以該數據具有較強的平穩性。對于圖11的lnrz和圖12的lnrq來說還要進一步進行檢驗。

圖10 vola散點圖

進行ADF 平穩性檢驗，結果如表8。

從表8 中可以看出在各臨界值標準下三個變量的P值都小于0.05，則拒絕原假設，得出結論三個變量都是平穩的。

（2）協整檢驗

分別對融資和股市波動率以及融券和股市波動率進行協整檢驗，結果如表9 和表10 所示。由表9 可以看出檢驗結果是“拒絕沒有協整關系”但“不拒絕至多有一種協整關系”，所 以vola 和lnrz 存在一種協整關系；由表10可以看出檢驗結果是“拒絕沒有協整關系”且“拒絕至多有一種協整關系”，所以vola和lnrq存在兩種協整關系，接下來對變量進行Granger因果檢驗。

圖11 lnrz散點圖

圖12 lnrq散點圖

表8 ADF平穩性檢驗結果

表9 lnrz與vola協整檢驗結果

表10 lnrq與vola協整檢驗結果

Granger因果檢驗

表11 lnrz與vola的Granger因果檢驗

表12 lnrq與vola的Granger因果檢驗

從表11 中很容易看出在5%的顯著性水平下，拒絕“lnrz不是vola 的格蘭杰原因”的假設，同時拒絕“vola 不是lnrz 的格蘭杰原因”的假設。即lnrz和vola互為各自的格蘭杰原因。

從表12 中看出在5%的顯著性水平下，拒絕“lnrq 不是vola 的格蘭杰原因”的假設，但不拒絕“vola 不是lnrq 的格蘭杰原因”的假設。

（4）VAR模型

在表13 和表14 中，根據LLC 準則，vola 和lnrz 所構建的VAR模型最佳滯后階數為6，所以建立VAR（6）模型；vola和lnrq所構建的VAR模型最佳滯后階數為2，所以建立VAR（2）模型。

表13 VAR（6）模型最佳滯后階數確定表

表14 VAR（2）模型最佳滯后階數確定表

使用Eviews軟件進行建模，得到融資交易變化與股市波動性VAR（6）模型結果為：

根據模型可以得出，vola 與lnrz 的擬合度為0.998898，說明方程結果比較理想，但lnrz 對vola 的擬合度為0.510197，但總體來看，融券交易與股市波動性之間確實存在著一定的相關性。

使用Eviews軟件進行建模，得到融券交易變化與股市波動性VAR（2）模型結果為：

根據結果顯示，vola 與lnrq 的擬合度為0.984627，說明方程結果比較理想，但lnrq 對vola 的擬合度為0.549822，對比之下可以發現，融券交易和股票市場的波動有聯系，但是融資交易與股票市場的波動性關聯性更大。

（5）脈沖響應分析

從圖13和圖14中我們可以直觀看出VAR模型的單位根全部落在單位圓內，則表明VAR 模型穩定，可以對VAR 模型進行一個標準差的脈沖響應函數分析見圖15和圖16。

圖13 VAR（6）模型單位根與單位圓

圖14 VAR（6）模型單位根與單位圓

圖15 lnrz與vola脈沖響應圖

圖16 lnrq與vola脈沖響應圖

從圖15 看出給融資交易變化一單位的負沖擊會造成對股市波動率負的影響，第3 期負效應達到最低點，從第6 期開始變為正效應并逐漸趨于穩定。從圖16 看融券交易變化一單位的負沖擊對股市波動率有負的影響，第3 期達到負效應最低點，從第4期開始變為正效應，并逐漸趨于穩定。

實證結果說明，融資融券交易的確會對我國A股市場產生影響，擴容之后相關結果更加明顯，并且融資機制對于A股市場的變動的影響水平要高于融券機制。

四、結論及建議

結論表明，融資融券標的股容量的擴大在一定程度上對我國股票市場波動性具有一定的平抑作用。但結果并不是很明顯，這可能和融資融券的功能有關。從融資融券的杠桿功能來看，資金量的增多勢必會加劇股市的波動，但是由于做空機制的存在，又必然會抑制股市的單邊上揚。發揮好融資融券制度的正面影響，減少負面沖擊，這依賴于市場的監管體系。所以，市場監管體系的完善迫在眉睫，需要對融資融券業務采取相關措施：

1.嚴格標的股票準入

作為受益方的券商需要承擔更大的風險，為了防范風險就要嚴格標的股票的準入，只有選擇盈利能力好、信息披露完善的股票為標的股，才能減少市場的不穩定因素。凈化投資環境，不僅能夠更好地穩定股票市場的波動同時也能作為券商自身強有力的保障。所以當務之急是培養專業化的券商人才，嚴格股票準入，促進市場穩定。

2.加強投資者自身風險的防范

投資者被融資融券業務吸引從而進行投資獲取收益，作為受益方同樣需要及時防范各類風險，在投資之初要與券商簽訂具有法律規范的合同以確保自身利益。投資者是參與者，只有投資者自身投資風險得到良好防范，社會的穩定才能得以保證，證券交易市場才能向良性的方向發展。

3.促進融券交易的價格穩定作用

我國融資市場和融券市場的發展一直步調不夠統一，雖然融資業務對于股票市場的整體影響更加明顯，但是融券業務跟融資業務雙方本來就是相互依存的關系，不能割裂開來，而且融券業務對于股票市場的整體平穩性也有一定作用。所以，在發展融資融券業務的過程中，要重點關注融券業務的發展。

4.發揮股市融資作用

股市融資交易的存在也對中小企業的發展有一定的促進作用，目前證券市場上有許多投資者都具備良好的風控能力，但容易被本身較少的資金量所阻礙，以至于不能有效發揮資金管理才能。而股市融資就是為了達到放大資金量的目的，因此發揮股市融資作用迫在眉睫。

融資融券交易規模的擴大，需要政府的發力與支持，雖然我國在融資融券業務方面與西方很多發達國家相比有一定差距，但是已經初具規模，能夠促進我國證券市場的多元化發展。證券市場發展的成熟化，是完善我國融資融券交易機制的一個重要保障，雙方都被完善，才能進一步保持市場的相對穩定性，進一步擴大市場規模，保證市場的發展。