【摘要】作為我國(guó)股票市場(chǎng)交易制度的重大改革舉措之一，融資融券業(yè)務(wù)及其對(duì)股票市場(chǎng)的影響一直存在爭(zhēng)議。本文基于2011年11月25日融資融券業(yè)務(wù)“轉(zhuǎn)常規(guī)”后的第一個(gè)交易日至2014年11月28日共728個(gè)交易日的數(shù)據(jù)，利用計(jì)量模型——VAR模型實(shí)證分析融資融券制度對(duì)股市波動(dòng)性的影響，最終得出結(jié)論市場(chǎng)的波動(dòng)變化會(huì)引起賣空交易變化，但是做空交易沒有造成市場(chǎng)的大幅度波動(dòng)。

【關(guān)鍵詞】融資融券制度 VAR模型 股市波動(dòng)性

一、引言

長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)證券市場(chǎng)缺乏合理的價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制，市場(chǎng)中的投資者普遍缺乏專業(yè)知識(shí)，存在不理性行為，容易導(dǎo)致股價(jià)暴漲暴跌，市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較高。為了進(jìn)一步完善金融市場(chǎng)體系，減少“單邊市”對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)造成的不利影響，2010年3月31日我國(guó)推出融資融券業(yè)務(wù)試點(diǎn)，并于2011年11月25日融資融券業(yè)務(wù)由“試點(diǎn)”階段轉(zhuǎn)為“常規(guī)”階段。

自融資融券出現(xiàn)以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其的市場(chǎng)表現(xiàn)一直存在爭(zhēng)議。本文將基于VAR模型實(shí)證分析融資融券制度轉(zhuǎn)常規(guī)后對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)性的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

目前關(guān)于融資融券業(yè)務(wù)與股票市場(chǎng)波動(dòng)性的關(guān)系，理論研究和經(jīng)驗(yàn)研究尚未達(dá)成一致結(jié)論，總體說(shuō)來(lái)有以下三種觀點(diǎn)。

一是引入融資融券制度有助于降低市場(chǎng)的波動(dòng)性。陳淼鑫、鄭振龍（2008）選取香港股市作為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)融資買空對(duì)降低股價(jià)波動(dòng)水平起到一定作用。

二是認(rèn)為融資融券會(huì)增加市場(chǎng)波動(dòng)性，不利于股價(jià)穩(wěn)定。廖士光和張宗新（2005）實(shí)證發(fā)現(xiàn)賣空機(jī)制推出后，市場(chǎng)波動(dòng)顯著提高，但是融資融券的交易額與市場(chǎng)指數(shù)波動(dòng)之間不存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

三是融資融券對(duì)股價(jià)波動(dòng)沒有顯著影響。吳淑琨和廖士光（ 2007）對(duì)臺(tái)灣股市進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明融資融券交易對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性水平?jīng)]有顯著影響。

三、模型介紹與數(shù)據(jù)選取

（一）模型介紹

本文在實(shí)證研究部分首先將運(yùn)用VAR（向量自回歸）模型進(jìn)行分析，該模型廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)問題的研究中，主要考查一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)其他變量沖擊的響應(yīng)情況，而忽略了變量之間的相關(guān)關(guān)系。因此，本文進(jìn)一步利用脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）分析某變量沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，通過方差分解分析一個(gè)變量對(duì)其他變量的相對(duì)重要程度，最后，本文對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗(yàn)。

（二）數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理

本文的實(shí)證部分所涉及的變量為我國(guó)股市的波動(dòng)率、日融資買入額和日融券賣出量。其中，本文以滬深300指數(shù)代表大盤股市，選取日融資買人額（l）為融資業(yè)務(wù)—買空代表變量（L），日融券賣出量（s）為融券業(yè)務(wù)—賣空代表變量（S）。又因?yàn)?011年11月25日（周五）我國(guó)的融資融券業(yè)務(wù)由“試點(diǎn)”階段轉(zhuǎn)為“常規(guī)”階段，所以，本文的樣本區(qū)間將選取“轉(zhuǎn)常規(guī)”后的第一個(gè)交易日2011年11月28日（周一）至2014年11月28日，共728個(gè)交易日的樣本數(shù)據(jù)。其中各個(gè)變量的數(shù)據(jù)來(lái)源分別為滬深300指數(shù)來(lái)源于渤海證券軟件，日融資買入額和日融資賣出量來(lái)源于金融界網(wǎng)站。

各個(gè)變量的具體計(jì)算和預(yù)處理如下：

1.股市波動(dòng)率。我國(guó)做空機(jī)制推出時(shí)間尚短，數(shù)據(jù)量較小，因此，本文選取滬深300指數(shù)日收益率的22天（一個(gè)月一般有22個(gè)交易日）的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量市場(chǎng)的波動(dòng)性，標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算起點(diǎn)為研究區(qū)間的第22個(gè)交易日，第一個(gè)滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差為第1個(gè)數(shù)據(jù)到第22個(gè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，第二個(gè)滾動(dòng)方差為第2個(gè)數(shù)據(jù)到第23個(gè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，以此類推，共得到707個(gè)月標(biāo)準(zhǔn)差。在此，本文選用22個(gè)交易日的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差作為波動(dòng)性（VOL）代表。而在計(jì)算股票收益率指標(biāo)時(shí)，本文借鑒王性玉、王帆（2013）采用的當(dāng)日收盤價(jià)和開盤價(jià)構(gòu)造的收益率計(jì)算模型，計(jì)算公式為：

Rt=LN（Pt）-LN（P*t）

其中，Pt表示滬深300指數(shù)在t日的收盤價(jià)，P*t表示滬深300指數(shù)在t日的開盤價(jià)。

2.數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)化處理。為了消除各數(shù)據(jù)由于量綱不統(tǒng)一，數(shù)量級(jí)差異較大對(duì)模型估計(jì)造成的影響，本文將對(duì)以下變量作對(duì)數(shù)化處理。

L=ln（l）

S=ln（s）

四、實(shí)證分析

（一）單位根檢驗(yàn)

本文選取的時(shí)間序列數(shù)據(jù)有一定的時(shí)間趨勢(shì)，在對(duì)其進(jìn)行回歸分析之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其是否平穩(wěn)，從而避免“偽回歸”問題。VOL、L、S的原序列及一階差分序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

單位根檢驗(yàn)顯示在1%的顯著性水平下，數(shù)據(jù)的原序列都是非平穩(wěn)的I（1）過程（ADF統(tǒng)計(jì)值均在1%的臨界值范圍內(nèi)），而它們的一階差分都是平穩(wěn)的I（0）過程（ADF統(tǒng)計(jì)值均在1%的臨界值范圍之外），即時(shí)間序列VOL、L、S都是一階單整過程。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

在單位根檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文運(yùn)用基于VAR的Johansen技術(shù)建立市場(chǎng)波動(dòng)性（VOL）和買空交易代表變量（L）、賣空交易代表變量（S）的回歸模型，對(duì)它們之間的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)（如表2），以驗(yàn)證融資融券制度與市場(chǎng)波動(dòng)性之間是否存在所謂的協(xié)整關(guān)系。

從表2的檢驗(yàn)結(jié)果可以得出，在5%的顯著性水平下，檢驗(yàn)結(jié)果接受VOL與L、S之間存在協(xié)整關(guān)系，且存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，即VOL與L、S之間存在穩(wěn)定的長(zhǎng)期相關(guān)關(guān)系，這也說(shuō)明了融資融券交易與市場(chǎng)波動(dòng)性之間存在著某種穩(wěn)定的長(zhǎng)期相關(guān)關(guān)系。

（三）VAR模型估計(jì)和結(jié)果分析

為了進(jìn)一步分析S、L對(duì)VOL的影響，本文在原數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立VAR模型：

voLt=c+αS+βL+γVOL+μ

其他方程在這里沒有列出，因?yàn)楸疚牡难芯磕康闹饕强疾烊谫Y融券對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。本文采用AIC和SC最小的P值為最佳滯后階數(shù)。當(dāng)滯后的階數(shù)p=2時(shí)，AIC和SC都達(dá)到最小，因此，在估計(jì)VAR模型時(shí)，取P=2。

對(duì)上述VAR模型進(jìn)行運(yùn)算，得到融資融券交易與股市波動(dòng)性關(guān)系的VAR（2）的估計(jì)結(jié)果，如下表4所示：

（四）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）描述了方程中因變量如何響應(yīng)于方程中的誤差項(xiàng)的沖擊。因此本文利用脈沖響應(yīng)函數(shù)模擬出市場(chǎng)波動(dòng)性對(duì)意外沖擊的響應(yīng)。買空交易代表變量L和賣空交易代表變量S對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的脈沖響應(yīng)圖如圖1。

通過做脈沖響應(yīng)圖可以看出：對(duì)于市場(chǎng)波動(dòng)率來(lái)說(shuō)，S增加一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)誤差時(shí)，VOL會(huì)小幅度上升，沖擊為正，并在第10日時(shí)開始收斂，說(shuō)明賣空交易會(huì)增加市場(chǎng)的波動(dòng)性，但影響不大。而L增加一個(gè)單位的標(biāo)準(zhǔn)誤差時(shí)，VOL會(huì)大幅度下降，買空交易的沖擊為負(fù)，且存在較長(zhǎng)時(shí)間的影響。因此，融資融券交易對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性是存在持續(xù)影響的，且我國(guó)現(xiàn)階段買空交易對(duì)市場(chǎng)的沖擊大于賣空交易對(duì)市場(chǎng)的沖擊。

（五）方差分解

在上述的研究中，本文發(fā)現(xiàn)買空和賣空都在一定程度上對(duì)股市進(jìn)行沖擊，為了進(jìn)一步了解買空交易代表變量、賣空交易代表變量對(duì)市場(chǎng)沖擊的相對(duì)重要程度，這就需要對(duì)VOL進(jìn)行方差分解。VOL的方差分解表，如表5所示：

從方差分解的結(jié)果可以得出，買空交易代表變量L、賣空交易代表變量S對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的方差貢獻(xiàn)率隨時(shí)期推移呈上升趨勢(shì)。但是方差貢獻(xiàn)率較小，這說(shuō)明融資融券只是影響市場(chǎng)波動(dòng)性動(dòng)性的其中一種因素，市場(chǎng)波動(dòng)性還受到其他多種內(nèi)外因素的影響。此外，融資交易（買空）比融券交易（賣空）的方差貢獻(xiàn)率大，即目前，我國(guó)做空交易中賣空交易的活躍程度低于買空交易。換言之，自做空交易推出以來(lái)，“賣空交易市場(chǎng)”始終處于疲軟期。

（六）Granger因果檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)所建模型的可信度和實(shí)證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文對(duì)變量之間的格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)（如表6所示）。Granger因果檢驗(yàn)需要確定滯后階數(shù)，為了保持研究的一致性，在此仍然取P=2。

從表6中可得，在10%的顯著性水平下，VOL是S的Granger原因，但S不是VOL的原因，L與VOL之間的因果引致關(guān)系并不明顯。具體來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)波動(dòng)性是賣空交易代表變量的Granger原因，波動(dòng)性與買空交易代表變量的因果引致關(guān)系不強(qiáng)，也就是說(shuō)市場(chǎng)的波動(dòng)變化會(huì)引起賣空交易變化，但是做空交易沒有造成市場(chǎng)的大幅度波動(dòng)，即使市場(chǎng)出現(xiàn)異常波動(dòng)，這一波動(dòng)也不是由于做空機(jī)制本身造成的。

五、結(jié)論

本文從實(shí)證的角度，在VAR模型框架的基礎(chǔ)上，利用協(xié)整分析、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析、方差分析和Granger因果檢驗(yàn)等計(jì)量經(jīng)濟(jì)的方法，系統(tǒng)分析我國(guó)股票市場(chǎng)推出融資融券交易機(jī)制以來(lái)，其對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。

如果時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在一定的時(shí)間趨勢(shì)，直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，往往會(huì)導(dǎo)致“偽回歸”問題。為避免此問題，本文首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示時(shí)間序列VOL，L，S都是一階單整過程。其次本文運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)融資融券交易代表變量與股市波動(dòng)性之間存在協(xié)整關(guān)系，即他們之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。因此，本文采用VAR模型研究他們之間的關(guān)系是有意義的。第三，通過做脈沖響應(yīng)圖發(fā)現(xiàn)融資融券交易對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性存在持續(xù)影響，但是買空對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性的沖擊大于賣空對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性的沖擊。接下來(lái)，本文從方差分解的結(jié)果可以得出，融資交易代表變量、融券交易代表變量對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的方差貢獻(xiàn)率隨時(shí)期推移呈上升趨勢(shì)，但是方差貢獻(xiàn)率較小，這說(shuō)明融資融券只是影響市場(chǎng)波動(dòng)性的其中一種因素，市場(chǎng)波動(dòng)性還受到其他多種內(nèi)外因素的影響。此外，融資交易比融券交易的方差貢獻(xiàn)率大，因此，我國(guó)做空交易中賣空交易的活躍程度低于買空交易。最后本文運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)波動(dòng)性是賣空交易代表變量的Granger原因，波動(dòng)性與買空交易代表變量的因果引致關(guān)系不強(qiáng)。也就是說(shuō)，市場(chǎng)的波動(dòng)變化會(huì)引起賣空交易變化，但是做空交易沒有造成市場(chǎng)的大幅度波動(dòng)。

參考文獻(xiàn)

[1]陳森鑫，鄭振龍.推出賣空機(jī)制對(duì)證券市場(chǎng)波動(dòng)率的影響[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2008，（02）：61-65.

[2]廖士光，張宗新.新興市場(chǎng)引入賣空機(jī)制對(duì)股市的沖擊效應(yīng)： 來(lái)自香港證券市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)研究，2005，（10）：42-51.

[3]吳淑琨，廖士光.融資融券交易的市場(chǎng)沖擊效應(yīng)研究：臺(tái)灣的經(jīng)驗(yàn)與啟示[R].海通證券研究報(bào)告，2007.

[4]王性玉，王帆.做空機(jī)制對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)性、流動(dòng)性影響的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)管理，2013（11）：118-127.