融資融券交易對中國股市波動性的影響分析

趙文龍 中國銀河證券股份有限公司

融資、融券屬于證券交易方式，現已成為資本市場常見交易方式。在新型經濟體制實行后，能夠不斷完善自身制度，證券市場也會融合自身特點，開始引入融資、融券制度。我國在引入該項制度后，能夠轉變股市“單邊市”時代。學術界認為，融資融券制度可以確保證券價格穩定，同時對證券市場波動性產生抑制效果。在融資融券交易制度發展中，相應增加參加者數量。融資融券交易制度趨于完善，能夠擴大交易規模，該項問題已經引起民眾關注，融資融券交易制度是否可以抑制證券市場波動率。

一、證券市場融資融券業務和其他交易比較

（一）融資融券和現貨交易

證券現貨交易主要是證券雙方應用貨幣和證券交易，同時在成交后交割和結算。證券現貨交易是傳統交易方式，交易安全性比較高，能夠降低交易風險與隱患，維護證券市場穩定。融資融券交易的基礎為現貨交易，但是兩者區別顯著，主要表現在保證金要求、交易時間、盈利方式方面。

（二）融資融券和股指期貨交易

股指期貨以股價指數作為標的物，交易雙方按照約定價格交易。當前，多數國家推出股指期貨交易方式，對地區證券市場發展的影響非常大。因此股指期貨交易和融資融券的區別主要表現在標的物不同、保證金要求不同、交易性質不同、擔保物范圍不同、做空機制對象不同。

二、證券市場融資融券模式分析

（一）市場化分散授信模式

分散授信模式中，以美國為典型代表。將市場化運作，證券市場、授信機構具備自主性，多應用于發達國家金融市場。在分散授信模式中，證券交易企業處于核心地位。在融資融券交易時，可以向經紀公司提出申請，從而獲得服務。如果經紀公司需要融資融券時，可以從銀行等金融機構融入證券或者金融。此種運用模式需要借助發達證券市場、流通體系、信用機制與資金證券來源保障。

（二）單軌制授信模式

單軌制授信模式的代表地區為日本，多出現在專業證券金融機構。證券金融企業處于壟斷位置，掌握信用交易節奏。證券金融企業只是進行行業內交易，具備中介作用。當證券企業資金或證券短缺時，只可以向證券金融企業申請證券與金融融入，無法通過銀行機構融入。

（三）雙軌授信模式

此種授信模式沿襲單軌制授信模式、分散授信模式，臺灣地區為典型代表。在雙軌授信模式下，科學設置證券金融公司，處于壟斷地位。然而需要注意的是，證券金融公司不僅可以面向證券公司，也可以面向投資者。臺灣地區為了避免出現壟斷現象，設置四家證券金融公司，確保公司間呈現壟斷競爭格局，明顯提升市場效率。證券金融公司可以向投資者提供融資、融券業務，此時證券公司充當代理角色并且和證券金融公司處于競爭地位，此時證券金融企業無法明確投資者實際情況，相應增加不良資產。

三、融資融券交易對中國股市波動性的影響機制分析

（一）融資買入交易的影響機制

融資買入交易能夠促進市場流動，以此提升市場穩定性，因此影響機制如下：股票會由于金融市場恐、過度打壓等影響，此時就會出現價格低估問題。在出現該類問題后，會加劇股票需求量，從而出現“托市”效應。當股票價格上升時，可以刺激購買力，此時股票價格回歸到實際價格附近。然而，買空行為也會導致股價上升。融資交易到期后，買空股票投資者售出股票歸還資金，以此增加股票供給。

（二）股票賣空交易的影響機制

融券賣空會增加股票需求彈性和供給彈性，從而提升市場穩定性。所以此種影響機制主要表現在以下方面：當股票惡意炒作時，會抬高價格，此時理性投資者抓住機遇，賣出高估股票。此種賣空行為會加劇股票供應量。當股票價格下跌時，投資者賣出手中股票，此時高估股價會回歸到正常價值附近。但是賣空行為會加劇股票價格下跌，融券交易到期后，前期融入證券賣空股票投資者，會低價回購股票，相應增加股票需求量。

傳導機制只有處于有效市場和理性投資者環境中，才可以傳導。當投資者非理性，且市場監督管理力度不足，融資融券杠桿作用會加劇市場波動。由于股票價格波動明顯，非理性投資者存在搏傻行為，杠桿功能會加劇股市波動。

四、融資融券對我國股票市場影響的實證分析

（一）整體波動性實證檢驗

第一，選擇變量。按照部分學者的實證方法，此次研究以滬深300指數的日收盤價標準差，對股市波動性進行衡量。采用如下計算方法：

在（1）式中，Pit表示第i個月，第t個交易日收盤價格；N表示交易天數。

第二，樣本時間。此次研究按照融資融券制度的國內發展歷程，選擇多個數據樣本區間：第一，2004.6—2007.5，共包含24個數據。第二，2007.6—2010.12，共包含31個數據。第三，2010.1—2013.12，共包含24個數據。第四，2013.1—2018.5，共包含36個數據。

第三，實證分析：對不同時間段股市波動性平均值、標準差進行比價，分析融資融券和股市波動性的影響關系，同時做好秩和檢驗，詳情見表1：

表1 股市波動性對比表

通過表1 數據可知，聯合四個不同階段，在推出融資融券制度后，第二、三、四階段平均值及方差明顯高于第一階段，表明在推出融資融券制度后，會放大股市波動性。通過第一、二階段秩和檢驗可知，波動性差異比較明顯。在第三和第四階段中，波動性差異不顯著，表明該階段平均值和方差不存在明顯差異。

針對融資、融券交易，股市波動性的影響關系實證檢驗，能夠對融資融券制度增加股市波動性的概率進行判斷。然而此次研究所應用的滬深300指數案例，也會受到外部經濟環境、市場政策與股市周期性波動影響，因此實證分析的說服力不足。因此還需從個股波動角度分析，以此增添新的證據。

（二）個股波動性實證研究

第一，選擇變量：融資融券指標作為自變量，波動性指標作為因變量，個股指標作為控制變量。此次研究選用流通市值對企業規模進行衡量，一般來說，企業規模對收益率影響較大，為了確保實證分析準確性，必須針對個股流通市值數據進行處理，將其標記為“Invalue”。第二，為了明確融資融券交易與個股波動性影響關系，此次研究采用面板數據，基于個股日交易數據進行實證分析。選擇樣本區間為2018年1月至12月，共涉及到244個交易日。為了保證實證分析效果，剔除樣本區間停牌個股、重大訴訟事件個股。在剔除之后，個股數量為265個，針對個股進行分析可知，融資交易的活躍度明顯高于融券交易，金額優勢大，且最小值在零以上，處于交易狀態。與融資交易相比，融券交易金額比較少，存在余額為零情況，因此交易活躍度比較低。第三，實證分析：通過分析面板數據可知，該數據為非平衡數據。針對平穩性檢驗，此次研究采用費雪式檢驗法，檢驗所有個體，之后綜合相關信息。利用stata軟件開展費雪式檢驗。存在四個統計學拒絕面板數據假設，P值為0。

通過費雪試驗，檢驗變量平穩性，實施回顧分析。利用Hausman軟件，檢驗明確回歸模型。結果顯示，由于，P值為0，因此選擇固定效應模型，分析融資、融券對于股市波動性的影響。利用stata軟件，對固定效應模型進行處理，得出以下結果，第一，融資交易、股票波動性具備正相關性，隨著融資交易量增加，股市波動性也持續增加；第二，融券交易和股票波動性具備負相關性，融券交易量持續增加，會降低股市波動性；第三，融資交易和融券交易，會對股市波動性產生反向影響，此次研究利用容器融券余額作為解釋變量，以此進行回歸分析，結果顯示，整體方向為正相關。由于融資交易量高于融券交易量，因此會加強股市波動性影響。

五、結束語

綜上所述，通過本文分析可知，為了實現股票市場的穩定發展，應當引導融資融券業務發展，以免加大股票市場波動性。可以建立保證金制度，擴大標的證券范圍，降低股票市場波動性