龔玉霞++笪元元

【摘 要】 文章以滬深300指數(shù)為樣本數(shù)據(jù)研究2014年9月22日第四次擴(kuò)容前后，融資融券交易對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。研究表明兩融標(biāo)的證券第四次擴(kuò)容對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性有顯著的正向影響。進(jìn)一步對(duì)兩個(gè)分樣本估計(jì)結(jié)果顯示，隨著時(shí)間的推移，融資融券業(yè)務(wù)平抑股票市場(chǎng)波動(dòng)的效果更加穩(wěn)定。最后將實(shí)證結(jié)果與我國(guó)融資融券發(fā)展現(xiàn)狀相結(jié)合提出相關(guān)對(duì)策建議。

【關(guān)鍵詞】 融資融券； 滬深300指數(shù)； VAR模型

【中圖分類號(hào)】 F832.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2017）02-0065-05

一、引言

融資融券交易起源于美國(guó)，是發(fā)達(dá)國(guó)家股票市場(chǎng)通行的交易制度，指的是證券投資者向證券公司繳納保證金，借入證券賣出獲得資金（融券交易）或者借入資金買入證券（融資交易）的行為。為了穩(wěn)定股價(jià)，結(jié)束我國(guó)的單邊市場(chǎng)制度，經(jīng)過近四年的積極籌備，中國(guó)證監(jiān)會(huì)于2010年3月2日宣布正式啟動(dòng)融資融券業(yè)務(wù)試點(diǎn)。在接下來(lái)的三年里，隨著相關(guān)法律法規(guī)的逐步完善，融資融券經(jīng)歷了三次擴(kuò)容，標(biāo)的股票由試點(diǎn)階段的90只增加到第三次擴(kuò)容后的700只。2014年9月12日，深滬交易所分別發(fā)布《關(guān)于擴(kuò)大融資融券標(biāo)的證券范圍的通知》。2014年9月22日，深滬交易所正式實(shí)施融資融券業(yè)務(wù)標(biāo)的證券范圍第四次擴(kuò)容，標(biāo)的股票數(shù)量由700只增加到900只。

二、國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者關(guān)于融資融券對(duì)股市波動(dòng)性影響問題的研究起步較早，且沒有得出一致結(jié)論。Figlewshki和Web研究認(rèn)為融券交易并不能降低市場(chǎng)泡沫量，更不能穩(wěn)定股票價(jià)格，即對(duì)股市波動(dòng)性沒有影響[ 1 ]。James和Angel選取紐交所100多只個(gè)股研究了融券交易與股價(jià)下跌之間的關(guān)系，結(jié)果表明融券交易能起到穩(wěn)定證券市場(chǎng)的作用[ 2 ]。Bris等通過計(jì)算個(gè)股收益的標(biāo)準(zhǔn)差發(fā)現(xiàn)，可以進(jìn)行股票賣空的市場(chǎng)其股價(jià)波動(dòng)性要低于禁止賣空的市場(chǎng)，即融券交易可以降低市場(chǎng)波動(dòng)[ 3 ]。Charoenrook和Daouk等研究了賣空交易對(duì)股市波動(dòng)性的影響，研究表明因?yàn)樽C券市場(chǎng)發(fā)展成熟度的差異，賣空機(jī)制會(huì)導(dǎo)致投機(jī)現(xiàn)象的發(fā)生，造成股票價(jià)格的大幅波動(dòng)[ 4 ]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于融資融券對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)影響問題的研究較晚，且大部分研究認(rèn)為融資融券交易能抑制股價(jià)波動(dòng)性。前期主要以臺(tái)灣和香港市場(chǎng)為研究對(duì)象。廖士光和楊朝軍對(duì)臺(tái)灣股票市場(chǎng)股票價(jià)格與賣空機(jī)制進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)股價(jià)指數(shù)與賣空交易額之間存在協(xié)整關(guān)系，且股價(jià)是賣空交易額的Granger原因[ 5 ]。袁華濤對(duì)香港證券市場(chǎng)的研究表明，標(biāo)普香港大型股指數(shù)與融券賣空交易額之間存在因果關(guān)系，賣空機(jī)制有效地平抑了市場(chǎng)波動(dòng)[ 6 ]。后期主要以A股市場(chǎng)為研究對(duì)象。李曉東等基于首批融資融券標(biāo)的股票數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，融資融券標(biāo)的股上市公司會(huì)計(jì)信息披露不完善一定程度上造成了股市的波動(dòng)[ 7 ]。譚平以滬深300指數(shù)每日收盤價(jià)格為研究變量，運(yùn)用GARCH模型和TARCH模型研究融資融券對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)性的影響，結(jié)果表明融資融券平抑了股市波動(dòng)性但也帶來(lái)了杠桿風(fēng)險(xiǎn)[ 8 ]。梁星韻和劉衛(wèi)東利用Granger因果檢驗(yàn)研究融資融券業(yè)務(wù)的推出與股市波動(dòng)性的關(guān)系，結(jié)果表明，融資融券能降低股市波動(dòng)性，但試點(diǎn)階段的平抑效果并不顯著[ 9 ]。佟孟華和孟照康采用710個(gè)融資融券標(biāo)的股票數(shù)據(jù)，利用VAR模型，研究了不同類別股票融資融券交易對(duì)股市波動(dòng)性的影響，研究表明高市盈率、高換手率股票的融資融券交易能顯著降低股市波動(dòng)性[ 10 ]。吳國(guó)平和谷慎選取融資融券標(biāo)的股票重新編制指數(shù)，運(yùn)用GARCH模型和VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)了融資融券業(yè)務(wù)推出前后股市波動(dòng)性的變化，檢驗(yàn)結(jié)果表明，融資融券業(yè)務(wù)加劇了股市波動(dòng)[ 11 ]。吳瓊利用事件研究法對(duì)新納入融資融券標(biāo)的范圍的個(gè)股進(jìn)行參數(shù)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)融資融券可以抑制個(gè)股的波動(dòng)性[ 12 ]。劉燁等通過構(gòu)建TARCD-XM模型從動(dòng)態(tài)視角考察融資融券余額變動(dòng)對(duì)股市波動(dòng)性的影響，研究發(fā)現(xiàn)融資融券余額變動(dòng)不能顯著增加股市波動(dòng)性[ 13 ]。宋釗等通過建立GARCH、VAR模型，選取上證180指數(shù)交易日數(shù)據(jù)為變量研究融資融券交易各自對(duì)股市波動(dòng)性的影響，研究表明：融資交易能降低股市波動(dòng)性，但融券交易對(duì)波動(dòng)性的影響微弱[ 14 ]。

本文以滬深300指數(shù)交易日數(shù)據(jù)為研究樣本，采用2014年4月1日至2015年4月30日每日融資融券交易量為研究變量，使用VAR模型，對(duì)2014年9月22日第四次擴(kuò)容前后，融資融券交易對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)性的影響進(jìn)行實(shí)證研究。

三、基于Var模型的實(shí)證分析

（一）研究假設(shè)

2010年以前中國(guó)證券市場(chǎng)是單邊交易市場(chǎng)，單邊交易機(jī)制使得投資者只能先買后賣，且只有低買高賣才能獲取收益。這種機(jī)制容易使股市上漲時(shí)受趨利思想影響，助長(zhǎng)股市泡沫，股市下跌時(shí)受恐懼心理影響，過度拋售，使股市大漲大跌，股市波動(dòng)性過大，極端情況下可能引發(fā)金融動(dòng)蕩和金融危機(jī)。融資融券交易制度改變了我國(guó)股票市場(chǎng)“單邊做市”格局，為市場(chǎng)提供了反向交易機(jī)制，有助于抑制股市波動(dòng)性，保障證券市場(chǎng)穩(wěn)定性：當(dāng)股票市場(chǎng)價(jià)格被過度低估的時(shí)候，融資交易擴(kuò)大購(gòu)買資金容量，促使股價(jià)回升；當(dāng)股票價(jià)格暴漲時(shí)，融券交易擴(kuò)大股票賣出數(shù)量，促使股票價(jià)格回歸正常，且標(biāo)的股票數(shù)量越多，效果越顯著?；诖吮疚募僭O(shè)融資融券第四次擴(kuò)容能夠有效抑制股市波動(dòng)性。為驗(yàn)證此假設(shè)，本文運(yùn)用VAR模型進(jìn)行實(shí)證研究。

（二）變量選取

本文以滬深300指數(shù)代表大盤股市，因?yàn)闇?00指數(shù)樣本選自滬深兩個(gè)證券市場(chǎng)，覆蓋了大部分流通市值，能反映中國(guó)股票市場(chǎng)股票價(jià)格狀況[ 10 ]。選取2014年4月1日至2014年9月22日共264個(gè)有效交易日的數(shù)據(jù)，以每日融資買入額、每日融券賣出額為研究變量，以融資融券標(biāo)的股票第四次擴(kuò)容正式實(shí)施日2014年9月22日作為分界點(diǎn)，劃分兩個(gè)研究樣本：樣本一為融資融券第四次擴(kuò)容前的2014年4月1日至2014年9月22日，共121個(gè)交易日數(shù)據(jù)；樣本二為融資融券第四次擴(kuò)容之后的2014年9月23日至2015年4月30日的數(shù)據(jù)，共143個(gè)交易日數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于上海證券交易所網(wǎng)站，且采用日度數(shù)據(jù)。

每日融資買入額（MP），采用滬市每日融資買入額來(lái)代表買空交易，并對(duì)其取對(duì)數(shù)，得到LNMP的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

每日融券賣出額（SP），采用滬市每日融券賣出額來(lái)代表賣空交易，并對(duì)其取對(duì)數(shù)，得到LNSP的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

股票市場(chǎng)波動(dòng)性指標(biāo)（VOL），PHt表示滬深300指數(shù)當(dāng)日最高價(jià)格指數(shù)，PLt表示滬深指數(shù)當(dāng)日最低價(jià)格指數(shù)。

（三）實(shí)證分析

1.各變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

序列的回歸模型往往存在“偽回歸”現(xiàn)象，為了保證回歸結(jié)果的有效性，需對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用ADF檢驗(yàn)法分別對(duì)兩個(gè)樣本的三個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表1。樣本一和樣本二中代表每日融資買入額，每日融券賣出額和股票市場(chǎng)波動(dòng)性的三個(gè)變量LNMP、LNSP、VOL的ADF值都大于5%的臨界值，即三個(gè)變量的原時(shí)間序列都是非平穩(wěn)的，存在單位根。但經(jīng)過一階差分后，三個(gè)變量的ADF值都小于5%的臨界值，即三個(gè)變量為一階平穩(wěn)時(shí)間序列。

2.協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

根據(jù)ADF檢驗(yàn)的結(jié)果，樣本一和樣本二的變量LNMP、LNSP、VOL都是非平穩(wěn)的，因此在進(jìn)行回歸分析之前需要檢驗(yàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系。本文采用Johansen檢驗(yàn)法，結(jié)果見表2。表2中第三行檢驗(yàn)的是變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，兩個(gè)分樣本的跡統(tǒng)計(jì)量大于5%的臨界值，說(shuō)明三個(gè)變量之間具有協(xié)整關(guān)系。第四行檢驗(yàn)的原假設(shè)最多存在一個(gè)協(xié)積向量，兩個(gè)分樣本的跡統(tǒng)計(jì)量均大于5%的臨界值，說(shuō)明三個(gè)變量之間存在一個(gè)協(xié)積向量。因此，兩個(gè)分樣本均可以建立三個(gè)變量之間的誤差修正模型（VEC模型）。

3.Granger因果檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步確定變量之間的關(guān)系，對(duì)三個(gè)變量進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。檢驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)于樣本一，在5%的顯著水平下，每日融資額、每日融券額并不是股市波動(dòng)性的原因，但股市波動(dòng)性卻是導(dǎo)致每日融資額和融券量變化的原因。對(duì)于樣本二，在5%的顯著水平下，每日融資額是造成股市波動(dòng)的原因，但股市波動(dòng)性并不影響每日融資額變動(dòng)；每日融券額不是造成股市波動(dòng)的原因，但股市波動(dòng)卻會(huì)造成融券額的變動(dòng)。

4.建立誤差修正模型（VEC）

考慮到變量之間有協(xié)整關(guān)系，可以建立約束的VAR模型，即向量誤差修正（VEC）模型，將兩個(gè)樣本的三個(gè)變量VOL、LNMP、LNSP的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分別代入Evievs，結(jié)果如下：

樣本一的VEC模型：

？駐VOLt=-0.6545*（VOLt-0.0059LNMPt+ 0.0109LNSPt -

0.0927）-0.2150*？駐VOLt-1-0.1817*？駐VOLt-2 -0.0056*？駐LNMPt-1-

0.00756*？駐LNMPt-2+ 0.0029*？駐LNSPt-1+0.0032*？駐LNSPt-2-

0.0323

R2=0.5074 F=16.0454

標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程為：VOLt = -0.0059*LNMPt +

0.0109*LNSPt

從方程中可以看出：對(duì)于樣本一，股市波動(dòng)和融資交易之間存在反向的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系，且每日融資額對(duì)股市波動(dòng)的長(zhǎng)期彈性為-0.0059，即每日融資額每增加1%，股市波動(dòng)性將降低0.0059%。此外，VEC模型的誤差修正系數(shù)為-0.6542，這表明當(dāng)股票價(jià)格波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡狀態(tài)時(shí)，融資融券交易將以-0.6542的速度推動(dòng)股票價(jià)格向均值調(diào)整。

樣本二的VEC模型：

？駐VOLt=-0.0925*（VOLt-0.1101LNMPt +0.1900LNSPt-

1.2581）-0.4647*？駐VOLt-1-0.0077*？駐VOLt-2 +0.0010*？駐LNMPt-1-

0.0009*？駐LNMPt-2+0.0092*？駐LNSPt-1 - 0.0005*？駐LNSPt-2-

0.0010

R2=0.2646 F=6.8383

標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程為：VOLt = -0.1101*LNMPt +

0.1900*LNSPt

由此可以看出：對(duì)于樣本二，每日融資額與股市波動(dòng)性之間存在反向的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系，且每日融資額對(duì)股市波動(dòng)性的長(zhǎng)期彈性為-0.0925，即每日融資額每增加1%，股市波動(dòng)性將降低0.1101%。VEC模型的誤差修正系數(shù)為-0.0925，這表明當(dāng)股票價(jià)格波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡狀態(tài)時(shí)，融資融券交易將以-0.0925的速度推動(dòng)偏離的股票價(jià)格向均值調(diào)整。

5.脈沖效應(yīng)分析

為了從長(zhǎng)期角度觀察融資融券對(duì)股市波動(dòng)性的影響，將樣本一和樣本二歸為一個(gè)總樣本，并建立脈沖效應(yīng)函數(shù)，分析圖如圖1、圖2。對(duì)比兩圖可以發(fā)現(xiàn)：相對(duì)于融券交易誤差擾動(dòng)帶給股價(jià)波動(dòng)反應(yīng)不明顯來(lái)說(shuō)，融資交易誤差擾動(dòng)帶給股價(jià)波動(dòng)的影響要明顯得多。當(dāng)給本期融資買入額一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位的正向沖擊，股市波動(dòng)率在第一期沒有變化，但到了第二期開始表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，并且隨著時(shí)間的推移，影響效用越來(lái)越明顯。由此看出，融資交易可以有效地抑制股票市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)，并且隨著股票數(shù)量的增加，抑制效果越好。當(dāng)給本期融券買入額一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位的正向沖擊時(shí)，股市波動(dòng)性在第一期沒有什么變化，隨后呈現(xiàn)微弱的正相關(guān)，且隨著時(shí)間的推移這種沖擊作用日趨穩(wěn)定。

四、研究結(jié)論與對(duì)策建議

（一）研究結(jié)論

1.目前我國(guó)股市融資交易能降低股市波動(dòng)性，且隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增加，作用越來(lái)越明顯。Granger因果檢驗(yàn)表明融資買入額是股市波動(dòng)的原因，誤差修正（VEC）模型進(jìn)一步表明，融資買入額與股市波動(dòng)性之間存在穩(wěn)定的負(fù)相關(guān)關(guān)系，且隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增多，負(fù)相關(guān)系數(shù)由-0.0059變成-0.1101。脈沖效應(yīng)函數(shù)分析圖更直觀地表明，股市波動(dòng)性對(duì)融資交易的反應(yīng)隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增多越來(lái)越大。由此可見，融資業(yè)務(wù)已經(jīng)成為平抑股市波動(dòng)性的一個(gè)重要因素，一定程度上達(dá)到了融資業(yè)務(wù)的預(yù)期理想效果。

2.目前我國(guó)股市融券賣空交易不能有效地平抑股票價(jià)格的波動(dòng)。Granger因果檢驗(yàn)表明融券賣出額并不是股市波動(dòng)的原因。脈沖效應(yīng)函數(shù)分析圖進(jìn)一步表明股市波動(dòng)性對(duì)融券交易額變化的反應(yīng)很小，即使標(biāo)的股票數(shù)量不斷增加，股市波動(dòng)性對(duì)融券交易的反應(yīng)也保持穩(wěn)定。出現(xiàn)這種結(jié)果的原因在于融資融券呈現(xiàn)非常嚴(yán)重的不平衡狀態(tài)。據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2014年全年融資買入額9.5萬(wàn)億元，占89.5%，而融券賣出額為1.1萬(wàn)億元，僅占10.5%。事實(shí)上由于融券資源有限，經(jīng)常在股市向下波動(dòng)時(shí)，投資者無(wú)法在融券市場(chǎng)上購(gòu)買到足夠的證券，因此其抑制功能受到限制。

3.整體來(lái)說(shuō)，融資融券標(biāo)的股票第四次擴(kuò)容使得融資融券交易平抑股市波動(dòng)的效果更加顯著。這是因?yàn)闃?biāo)的股票數(shù)量的增加，一定程度上活躍了市場(chǎng)上的證券交易，增強(qiáng)了市場(chǎng)流動(dòng)性。融資融券交易的引入將更多的信息融入了證券價(jià)格中，有利于股票市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)，使得股票價(jià)格日趨合理。而且，融資融券交易提高了存量資金的使用效率，豐富了投資者的盈利方式，減少了短期化投資的發(fā)生頻率，有效避免了市場(chǎng)價(jià)格的劇烈波動(dòng)。

（二）對(duì)策建議

1.穩(wěn)定發(fā)展融資交易。首先，可以嘗試逐步擴(kuò)大融資融券標(biāo)的股票范圍，因?yàn)閷?shí)證分析表明隨著標(biāo)的股票數(shù)量的增多，融資交易平抑市場(chǎng)波動(dòng)性的效果愈發(fā)顯著。其次，嚴(yán)格控制杠桿效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。融資融券的杠桿效應(yīng)使得大量投資者證券資產(chǎn)得以盤活，提高了市場(chǎng)流動(dòng)性，但也意味著其帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)問題需要重點(diǎn)關(guān)注。最后，完善投資者適當(dāng)性制度，降低其投資風(fēng)險(xiǎn)，以保持融資交易頻率，進(jìn)一步增加其對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。

2.多角度促進(jìn)融券交易發(fā)展。首先，支持專業(yè)機(jī)構(gòu)投資者參與融券交易，擴(kuò)大融券券源。其次，加大融券業(yè)務(wù)知識(shí)的普及，培育投資者做空的投資理念，學(xué)會(huì)在有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)積極參與融券交易。再次，優(yōu)化融券賣出交易機(jī)制和完善交易渠道，為融券業(yè)務(wù)的開展提供基礎(chǔ)支撐，刺激市場(chǎng)融券量的穩(wěn)定增加。最后，完善相關(guān)法律法規(guī)和制度建設(shè)，為融券業(yè)務(wù)的開展提供法律保護(hù)。

3.推進(jìn)轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)的發(fā)展進(jìn)程。中國(guó)證券金融公司于2012年推出轉(zhuǎn)融資業(yè)務(wù)試點(diǎn)，隨著我國(guó)融資融券交易規(guī)模的不斷擴(kuò)大，融資融券機(jī)制真正發(fā)揮了其完善市場(chǎng)價(jià)格形成機(jī)制的作用。具體來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)的發(fā)展擴(kuò)大了市場(chǎng)交易活躍度，加強(qiáng)了融資融券信用交易和現(xiàn)貨交易的配合，增加了證券供求的彈性。因此，繼續(xù)鼓勵(lì)推進(jìn)轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)，將盤活證券資產(chǎn)的流動(dòng)性，是降低我國(guó)股票市場(chǎng)巨幅波動(dòng)的重要舉措之一。

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