錢紅昊,王 崢,徐朱之
(上海市公安局經偵總隊,上海 200083)
2020年7月,A股連續暴力拉升, 8個交易日內上證指數由6月30日的2965.11點躍升至7月13日的3458.79點,漲幅達16.65%①數據來源自東方財富網,http://quote.eastmoney.com/zs000001.html from=sougou.。以同期網民在百度的搜索量為基礎,將“配資”“牛市”等關鍵詞作為統計對象,計算百度網頁搜索中“配資”“牛市”的加權頻次發現,2020年以來,隨著A股大漲,“配資”“牛市”關鍵詞搜索量陡然上升,場外配資蠢蠢欲動,呈抬頭趨勢。

圖1 :互聯網用戶對“配資”“牛市”關鍵詞搜索關注程度及持續變化情況
為堅決維護投資者利益,穩定資本市場秩序,牢牢守住不發生系統性風險的底線,研究場外配資體量多少、對證券市場的影響大小及影響因素,有著極為重要的現實意義。
本文研究的場外“配資”是“杠桿化配資”的簡稱,指未獲得證券經紀與融資融券業務許可的企業及個人,通過配資軟件將股票市場上資金持有者、資金需求者與提供經紀服務的券商連接起來,擅自在資本市場內從事杠桿化交易,賺取利息或交易手續費的行為。
一是配資軟件開發方,通過研發具備賬戶分倉、支付結算、傭金結算、接入證券市場等功能配資軟件,為配資方與配資客戶提供配資證券交易操作的配資交易技術通道。二是配資平臺,將較低利率從配資金主處融得的資金加杠桿、加倍率后高利率出借予配資客戶,并向配資客戶收取手續費等管理費用,扮演“券商”角色,形成配資業務的資金通道。三是配資金主,場外配資活動中的資金出借主體,通過收取利息、手續費與交易傭金等管理費用獲得一定收益。此外,由于配資軟件開發方往往兼有實業主體與民間個體的特征,若其通過自有資金或自籌資金參與資金出借,配資方亦屬于配資金主。四是配資客戶,是配資的市場需求主體,即配資資金的實際使用人,屬性上為參與市場投資的投資者。配資客戶通過配資金主提供的資金,參與證券市場投資,放大盈利的同時亦會增加自身與市場風險。除市場散戶外,還包括市值管理團隊,市場操縱團伙,上市公司董、監、高及實控人,證券市場從業人員等特殊身份客戶。
配資的子賬戶為非實名賬戶,名義持有人與使用人無生活及通聯關系,使用場外配資參與股票交易可以隱匿真實身份。此外,配資軟件通過架設云端服務器、使用IP更改器、頻繁更替網站等多種方法,混淆真實IP位置,實現逃避監管。
一是開放式公共環境交易端口接入。2015年以前,證券公司經紀業務允許開放公網環境的交易端口與IP地址,軟件開發方多在自有公司搭建交易系統、在券商部署交易端口,以TCP/IP鏈接方式接通本地交易系統與券商交易柜臺。此種方式除網絡環境不同外,接口調用方式與券商內網環境相同,同樣根據券商提供的交易柜臺接口文檔,實現接口調用。例如,2014年至2015年的信托傘形業務,信托公司先搭建傘形系統(即帶子賬戶的資管系統),配資公司再搭建配資系統對接傘形系統,以實現多對多賬戶、多子賬戶對多母賬戶的功能。二是第三方委托下單軟件端口破解技術。2015年股市異常波動以后,券商根據監管要求關閉了對外交易端口,源頭上斬斷了配資軟件交易通道,有力整頓了市場亂象。但在巨大的利益引誘下,部分中小軟件公司為謀取利益,通過模仿HOMS等系統,著手破解通達信等合規第三方交易軟件以獲取交易通道,即通過調用破解的API端口實現報單交易。一般而言,破解的API端口與賬戶為一一對應關系,若需對接多個賬戶則需配置多個API端口。三是人工模擬下單技術。2018年以來,隨著證監部門行政監管力度加強,開發、使用通達信破解版配資軟件的法律風險徒增,為規避相關風險,軟件開發方著力研發模擬人工下單技術,在云端服務器接收到客戶下達的交易指令后,通過云端服務器打開券商客戶端或者第三方交易軟件,將交易指令轉換成鼠標、鍵盤操作指令,交由券商客戶端或第三方交易軟件識別,生成真實的委托交易指令進入二級市場,即通過模擬人工下單技術將分倉軟件中的交易指令連入證券市場。目前,通過增加客戶端數量、縮短應用問題修復時間、更改相關程序設定等方式,模擬人工下單技術可實現5秒內下單成功率達到98%的技術變革,已成為當前配資軟件的首選技術。
在對全證券市場4.4億個賬戶全量監測的基礎上,運用線性回歸①在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用線性回歸方程的最小平方函數,建模分析自變量與因變量間關系的回歸分析方法。本文利用線性回歸探尋配資指標作為自變量對市場這一因變量的影響關系,通過最小二乘法建模分析,計算因變量系數β,探尋配資指標對市場的影響程度及影響方向。、格蘭杰因果關系檢驗②在計量經濟學中,格蘭杰因果關系檢驗(Granger Casualty Test)為平穩時間序列間變量的影響關系做出科學判斷。通過格蘭杰因果關系檢驗來確定,在包含市場指標過去信息的情況下,配資指標的加入是否會導致市場指標更優擬合效果,若回歸擬合效果更優,則認為配資指標為市場指標的格蘭杰原因,反之則不是市場指標的格蘭杰原因。等計量經濟學方法開展定量分析,構建52個配資指標,并與股指、成交額、收益率、波動率等15個市場指標進行160次回歸分析及格蘭杰因果檢驗,公式如下:

③ 格蘭杰檢驗步驟中原假設為H_0:X不是Y的格蘭杰原因,X變量系數全為0,給定檢驗水平α做以下兩個回歸,估計出〖φ_1,φ〗_2,α_1i,α_2i,β_i。
④ RSS_U和RSS_R分別為μ_1t和μ_2t的平方和,如果F>F_α (m,n-k),則拒絕原假設,即X是Y的格蘭杰原因,反之則不是,當F統計量越大時,表示RSS_R-RSS_U越大,所以包含X的回歸方程擬合效果更佳,因此X的數據信息是引起Y變化的格蘭杰原因之一。
為研究配資行業與市場之間的影響關系,首先需要識別篩選出配資賬戶相關的原始數據,如持有市值、股票等存量數據、買入賣出等流量數據,并對全市場數據進行板塊分類對比及回歸分析。本文選取2014年1月至2019年6月的配資賬戶日頻數據來構建指標,從總量、杠桿比例、交易活躍程度等方面刻畫配資行業特征,現將嚴格通過顯著性檢驗(t檢驗)、誤差范圍在可接受范圍內(置信水平在90%以上)且具有一定代表性的配資指標及其對市場的影響做簡要說明。一是配資客戶數量變化與市場成交額變化的關系。通過構建累計持有賬戶數量來反映配資客戶數量變化,經構建回歸分析發現,客戶數量變化對市場的影響最直觀的表現在其對市場成交額的影響。回歸結論中,累計持有賬戶數量對上證綜指及中小板的同期成交金額有正向影響,系數分別為0.63與0.58,但對創業板成交額影響不顯著(未通過回歸模型顯著性測試-t檢驗),結果表明,累計持有賬戶數每增加1%,當期上證綜指、中小板成交金額分別上漲0.63%、0.58%,累計持有賬戶數量對上證綜指、中小板及創業板的滯后一期成交金額影響在線性歸回中未見顯著性。即配資客戶數量增大后,上證綜指及中小板成交金額會同時上升,上證綜指及中小板成交額變化程度略有差異,其中上證綜指成交額變化幅度相對更大,且上述該種影響主要表現為即時性影響,持續性效果不顯著。

圖2 :累計持有賬戶數量及市場成交量
二是配資客戶交易活躍度變化與市場波動性變化的關系。配資賬號持有市值的月內標準差反映了配資客戶月內持倉變化頻繁程度,從一定程度上可刻畫配資賬號交易頻繁程度,經構建回歸模型計算發現,配資賬號持倉市值的月內標準差對指數的當期或滯后一期波動率均有正向影響。若通過計算結果量化配資賬戶活躍程度對不同板塊的影響程度,可表現為:配資賬戶持有市值的月內標準差每上漲1%,當期上證綜指、中小板指數、創業板指數波動率分別增加0.98%、0.88%、0.7%,滯后一期分別增加0.5%、0.35%、0.7%。上述指標在5%的顯著水平上通過格蘭杰檢驗,說明配資賬戶各板塊持有市值的月內標準差屬于各板塊波動率的顯著格蘭杰原因,各板塊持有市值的月內標準差這一指標對各個板塊行情數據有積極的導向作用,即配資客戶在對應板塊內股票的交易活躍的越頻繁,各板塊指數的波動性也會增大,且該增大趨勢具有一定持續性。具體到不同板塊中,上證綜指與中小板板塊在配資客戶交易趨于頻繁的同期內發生較大波動,在次月逐漸趨于平緩,而創業板指數波動率變化會從當月持續到次月。
三是定量研究結果綜述。通過構建配資指標、市場指標以及運用回歸分析、格蘭杰檢驗等數學方法,驗證了場外配資的進入確能對市場造成不可忽視的影響,顯著表現為兩個方面:一方面,配資客戶數量增加后,市場成交額會相應增大,因配資客戶投資偏好差異各板塊成交額略有不同,主要表現為即時性影響,持續性效果不顯著,可在一定程度上反映出配資客戶往往采取短線投資方式,投資周期較短;另一方面,配資客戶在對應板塊內股票交易的頻率會影響市場波動性,配資客戶交易越頻繁,越活躍,市場波動性越大,并表現出一定的傳導性與持續性。從影響程度觀察,由于配資客戶的投資偏好與板塊規模不同,導致受影響程度各有差異,具體表現為配資客戶趨于活躍時對上證綜指與中小板的即時性影響程度較大,而持續性與傳導性相對較弱;對創業板的即時影響相對較弱,而持續性與傳導性特征明顯。
從交易習慣看,線上客戶杠桿范圍在5至10倍,以7倍最多,線下客戶杠桿范圍在1至5倍間,以3倍最多;從入市時間看,呈現證券市場上漲后場外配資資金大量涌入,證券市場下跌后,配資資金再撤離的特征;從投資方式看,配資客戶往往采取短線投資方式,投資周期短。
因投資者缺乏專業知識、風險承受能力較差,通過配資平臺進行高杠桿交易將極大加劇風險系數,一旦股價下跌極易產生恐慌性拋售行為,引發市場“踩踏”與連鎖反應,而相關投機資金大部分不屬于投資者的自有資金,通過實證數據的“穿透”核查表明,大部分資金具有跨業屬性,主要來源于銀行,因此前述連鎖反應將通過層層蔓延與步步遞推的方式形成跨業、跨市場的風險,進而影響國家金融穩定與市場秩序。
由于配資方的原始資本可以在一次配資完成后收回,從理論上講,只要資本市場維持上漲趨勢,配資方就容易找到想要融資的配資客戶,因此資本可以形成“永動”地循環。而隨著杠桿的提高,市場系統性風險亦會隨之增加,加之配資方在資本流轉過程中并不像銀行一樣有資本充足率、資本準備金等監管要求,一旦資金鏈斷裂,風險極易傳導升級。
場外配資行為逃避市場監管、盲目擴張交易規模、破壞金融管理秩序,導致資本“脫實向虛”,嚴重影響資本市場穩定,根據最高法的相關規定,任何人不得非法從事場外配資業務①最高人民法院《全國法院民商事審判工作會議紀要》.法[2019]254號[EB/OL].(2019-11-08)[2019-11-14].http://china.findlaw.cn/fagui/p-1/39934.html.,明確了場外配資的法律風險。
由于配資方不存在且不可能存在取得相關金融業務行政許可的情形,其在法律針對金融機構風控要求的明文規定上幾乎不受任何約束,且二級子賬戶完全匿名,銷戶后不留任何痕跡,且客戶所提供的資金賬戶同樣不存在第三方資金托管,因此一旦配資方資金鏈斷裂,完全可能攜款跑路,給配資客戶造成難以彌補的損失,形成資金安全風險。此外,當市場劇烈波動時,根據配資方與配資客戶間的約定,配資方可能進行強制平倉,此時亦可能導致配資客戶“血本無歸”“負債累累”,形成平倉風險。
一是模型邏輯。通過繪制一組決策屏,接入配資網站預估流量、涉配資企業主營業務分析、新增涉配資企業數量變化分析、配資企業地區分布四個板塊,實現配資領域風險實時動態展示;通過貫通一個線索池,從關聯線索、平臺運營方分析、軟件及其開發方分析、違法性分析入手,深入挖掘配資平臺與對應軟件開發方的關聯關系,智能研判后生成打擊線索。二是優勢功能。過去對于配資主體的發現,主要是依靠偵查經驗,對配資平臺進行個案打擊后實現。隨著各類數據資源與研判工具深度融合,通過建設場外配資平臺研判及軟件開發方發現模型,精準鎖定配資平臺與軟件開發方關聯關系、同步深挖平臺運營商及軟件開發方、識別清洗“馬甲”配資網站、利用人工智能算法自動迭代升級,前端管控配資領域風險,由傳統的經驗驅動、被動反應的響應式打擊,提升為數據驅動、主動進攻的主導式打擊,切實增強對場外配資領域風險的主動發現能力,提升打擊精準度。三是產出成果。該模型關聯工商數據800萬條,比對平臺數據21萬余條,梳理涉配資網站1萬余個,涉配資企業1304家。目前,已將配資網站信息通報本地證監局開展聯合研判,下一步將對成熟的線索進行收網。
立足經偵打擊主業,緊扣“對資本市場違法犯罪行為‘零容忍’”的工作要求,以全警實戰大練兵為契機,按照“數字化專業人才主導研判、各區落地經營、全市統一收網”的思路,牽頭開展場外配資領域環境凈化整治行動,將模型預警成果轉化為打擊實效戰果;深度應用資金穿透、股權穿透等數據化實戰武器,橫向拓展打擊范圍、縱向穿透上下游犯罪,源頭擠壓犯罪生存空間。
一是完善相關法律法規。完善賬戶實名制,將違反賬戶實名制的行為納入個人征信體系,強化失信懲戒的適用機制與聯動機制;相關主管部門應在對投資者的炒股經驗、了解證券市場風險的程度以及投入資金數額進行全面風險評估的基礎上,從股市杠桿的規模、結構、增長速度等方面入手,合理限制杠桿率,既要防止杠桿率過高,造成系統性金融風險,又要防止去杠桿程度過快過猛,導致股市動蕩。二是優化市場監管體制。健全公安、通管、證監等部門信息溝通及共享機制,通過異動線索通報、聯合研判等機制,高效、準確發現異常交易賬戶,及時對市場異常波動迅速反應,有效提升對市場的敏銳性和風險的警惕性;建立跨市場合作監管體系,形成監管合力;證券公司嚴格遵守經紀業務及投資客戶適當性管理要求,加強異常交易監控;強化證券公司技術系統安全防護,協調構建全國大數據風控平臺(及時發現賬戶異動,排查當前有效證券賬戶的普遍使用方式與頻率),源頭阻斷場外配資傳播途徑。三是強化投資者適當性管理。充分依托大數據、機器學習等科技手段,利用金融機構積累的客戶投資行為數據及互聯網公開數據,從主、客觀維度深入把握客戶投資風險偏好、交易習慣、承受能力,對投資者精準畫像,準確識別理性投資者;依托“5·15”等經偵宣傳節點,全方面、多渠道地推進投資者教育工作,以案釋法深入剖析場外配資危害,加強對場外配資行為違法性的認識,著力提升投資者理性投資決策能力,不斷提升投資者風險意識與抵御風險水平,構建理性、客觀的投資思維模式,引導投資者共建、共享規范、透明、開放、有活力、有韌性的資本市場。