徐加根++李佳蔚

【摘 要】 融資融券交易為中國股市引入了杠桿特征，加大了股票價格變動的不確定性。以2015年股災(zāi)前后為樣本區(qū)間，分析了Fama-French三因子模型在對我國融資標的股票收益率的解釋力度。在此基礎(chǔ)上在三因子模型中加入杠桿率因子及其滯后項，探討杠桿交易背景下融資標的股票的風險溢價特征。研究結(jié)果顯示：Fama-French三因子模型能夠較好地解釋我國融資標的股票的收益率，但股災(zāi)前后的風險溢價特征發(fā)生了較大改變；杠桿率同樣具有顯著的定價作用，加入杠桿率因子后，融資標的股票的賬面市值比因子溢價效應(yīng)消失；股災(zāi)之前，高杠桿率能夠支撐高收益，但股災(zāi)之后杠桿率因子與收益率的關(guān)系并不顯著。研究結(jié)論可以為證券監(jiān)管部門對杠桿率的調(diào)控提供借鑒。

【關(guān)鍵詞】 杠桿率； 融資； 三因子模型； 賬面市值比； 超額收益率

【中圖分類號】 F830.9 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）16-0030-05

一、引言

融資交易是推動指數(shù)上行的一大助力，自2011年11月融資融券業(yè)務(wù)試點全面推開以來，我國A股市場兩融業(yè)務(wù)緩慢增長；直至2014年，兩融業(yè)務(wù)逐漸活躍，進入了一個快速增長的階段。從2014年7月份開始，融資余額大幅度增長，直到2015年6月份股災(zāi)之前達到了歷史高點2.2萬億元。而在隨后的股災(zāi)中則迅速減少到了1萬億元以下。可以看出，我國A股市場收益率與融資余額之間有著緊密的聯(lián)系。本文將股市融資余額作為杠桿率的量化指標。

融資融券制度的實施會導致股票市場的杠桿率產(chǎn)生變化，進而對市場穩(wěn)定性和市場走勢產(chǎn)生影響?，F(xiàn)有文獻圍繞融資融券制度對個股和股市的影響進行了廣泛的研究，部分學者認為融資融券能夠提高股票定價效率，但這一結(jié)果仍存在廣泛爭議。此外，部分文獻探討了融資融券對股市波動性的影響，多數(shù)學者認為融資融券有助于平抑股市波動，能夠在一定程度上達到穩(wěn)定市場的作用。由于融資融券交易能夠?qū)е峦顿Y者預期、股票的波動性發(fā)生變化，因此同樣會改變標的股票的超額收益。然而，現(xiàn)有研究中使用融資融券對股票超額收益進行解釋的文獻并不多見。

本文以我國2015年6月至7月的“股災(zāi)”事件對樣本區(qū)間進行劃分，首先使用Fama-French三因子模型對股災(zāi)前后A股市場的收益率進行解釋；在此基礎(chǔ)上，將股市融資余額的變動率作為杠桿率因子，并且通過在傳統(tǒng)的三因子模型中加入杠桿率因子，驗證融資余額變動對股票超額收益的影響。本文的創(chuàng)新體現(xiàn)在以下方面：將融資融券引入股票定價領(lǐng)域，探究了融資余額變動對股票超額收益的影響；以“股災(zāi)”事件為界對樣本區(qū)間進行劃分，探討了股災(zāi)前后各風險因子對股票收益率解釋效果的變化，相關(guān)研究結(jié)果能夠為金融監(jiān)管機構(gòu)調(diào)整配資比率提供相應(yīng)參考，進而有助于穩(wěn)定金融市場。

二、文獻綜述

通常而言在一個投資者預期存在普遍差異的市場上，股票價格往往會偏離其基本面。融資融券業(yè)務(wù)可以通過對需求和供給分別進行調(diào)節(jié)，來平衡樂觀與悲觀兩方面的影響，從而使得股票定價更趨合理[1]?，F(xiàn)有文獻圍繞融資融券對股票市場的影響進行了廣泛研究。

關(guān)于融資融券是否能夠提高個股的定價效率，國內(nèi)外學者和實務(wù)界存在廣泛爭議。Miller[2]、Scheinkman et al.[3]認為，賣空交易的限制使得股價無法反映負面私有信息，進而導致股價高估。許紅偉等[4]研究了我國融資融券試點對股票定價效率和收益率分布的影響，結(jié)果顯示由于國內(nèi)股票市場上的諸多交易限制，融資融券這一機制創(chuàng)新并未顯著改善標的股票的定價效率。Saffi et al.[5]則利用個股回報與上一期市場回報的相關(guān)系數(shù)、股價對市場信息反應(yīng)的延遲程度以及股票收益分布等指標刻畫股價的定價效率，發(fā)現(xiàn)融券余額較少的股票定價效率較低。李科等[6]的研究表明賣空限制導致了股價高估，而融資融券制度等做空機制有助于矯正高估的股價，進而提高市場定價效率。李志生等[7]進一步對這一影響機制進行了探討，指出融資融券交易通過提高股票流動性、降低信息不對稱程度和增加持股寬度來提高定價效率。

關(guān)于融資融券對股市波動性影響方面，諸多學者都認為兩者之間存在重要關(guān)聯(lián)。其中，多數(shù)學者認為融券賣空機制的雙向交易功能有助于平抑股市波動，在一定程度上達到穩(wěn)定市場的作用。Woolridge et al.[8]的研究發(fā)現(xiàn)融券交易能夠起到價格發(fā)現(xiàn)的作用，從而實現(xiàn)股票價值的回歸。Bris et al.[9]通過計算個股收益率的標準差發(fā)現(xiàn)，在允許賣空交易機制的市場中，股票收益率的波動性要遠低于禁止賣空交易市場中股票的波動性，這就意味著賣空交易機制的存在確實能夠起到平抑股指、穩(wěn)定市場的作用。肖浩等[10]認為，融資融券業(yè)務(wù)通過降低標的證券的噪音交易、提升信息傳遞速度等降低了股價的特質(zhì)性波動。唐松等[11]發(fā)現(xiàn)，與非標的股票相比，融資融券標的股票能夠?qū)κ袌龅南蛳虏▌幼龀黾皶r調(diào)整，使得股價的暴跌風險顯著降低。Bai et al.[12]通過完全理性預期均衡模型研究了賣空約束是否會對股票價格和市場效率存在影響，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)由于賣空交易機制的存在使得股票價格在合理的區(qū)間波動，并且限制賣空機制使得股價波動性明顯增加。此外，部分學者認為融券賣空交易在一些金融市場并無穩(wěn)定市場的作用，F(xiàn)iglewshki et al.[13]發(fā)現(xiàn)融券交易機制與股市波動性之間沒有顯著的相關(guān)性，這一結(jié)果表明融券交易對股市波動性沒有影響。

關(guān)于融資融券對股市流動性是否存在影響方面也有不少研究。王■等[14]利用中國臺灣證券市場融資融券交易數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，融資交易有助于提升整個市場的流動性水平，但融券賣空交易對市場流動性水平?jīng)]有顯著影響；同時，融資與融券交易均未顯著影響整個市場的波動性水平。從交易活躍性來看，融資交易較融券交易長期占據(jù)絕對優(yōu)勢。方立兵等[15]以融資融券業(yè)務(wù)三次擴容的新增股票為研究對象，發(fā)現(xiàn)融資和融券對股票定價效率的影響存在明顯的失衡效應(yīng)。王晉忠等[16]發(fā)現(xiàn)融資對市場流動性和波動性的影響都不明顯，而融券對市場流動性影響不明顯但是對波動性影響明顯。陳波等[17]指出，買空和買空交易對市場指數(shù)的影響具有非對稱性，其中融資余額能夠抑制股市波動而融券余額會加劇波動，但融資融券整體對市場指數(shù)波動的影響并不明顯。

當前相關(guān)文獻圍繞融資融券對股票的定價效率、股票市場流動性以及波動性等進行了諸多研究。由于融資融券交易能夠引起投資者預期的變化，并且對股票的波動性及其定價效率產(chǎn)生影響，因而可能改變標的股票的風險溢價特征。張偉[18]研究發(fā)現(xiàn)，融資融券標的股票基于價值投資的套利匯報顯著高于非融資融券標的股票，并且這一優(yōu)勢在市場下跌周期中更加明顯。萬彩敏[19]研究結(jié)果表明，我國滬市的融資買入增量與個股超額收益率存在正向相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)論對深市同樣適用。然而，當前將融資融券余額作為定價因素的文章并不多見。本文根據(jù)中國市場狀況，將融資余額增長率納入定價模型，希望能夠為分析杠桿交易背景下融資融券標的股票的風險溢價特征提供參考。

三、研究設(shè)計

（一）樣本及數(shù)據(jù)

本文選擇我國A股市場中874支融資標的股票作為研究樣本，研究區(qū)間為2013年7月至2016年6月。為了探究2015年6月至7月的“股災(zāi)”事件對融資融券標的股票超額收益的影響，本文以“股災(zāi)”事件為界，將樣本區(qū)間劃分為兩個時間段（2013年7月至2015年5月以及2015年8月至2016年6月）。樣本股票的市值采用其A股流通市值，賬面市值比因子的計算采用上市公司上季度末的所有者權(quán)益與總市值之比，市場因子的計算采用滬深300指數(shù)收益率與無風險利率之差。數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和RESSET數(shù)據(jù)庫。

（二）Fama-French三因子模型

在金融學的理論體系中，F(xiàn)ama-French三因子模型在研究金融資產(chǎn)超額收益上被廣泛應(yīng)用。本文首先利用Fama-French三因子模型對A股市場的收益率進行回歸，以驗證模型解釋框架及三個風險因子在中國市場近年來的有效性。三因子定價模型可以表示為：

E（Ri，t）-Rf，t=βi[E（Rm，t-Rf，t）]+siE（SMBt）+hiE（HMLt）

（1）

其中，Rf，t表示時間t的無風險收益率；Rm，t表示時間t的市場收益率；Ri，t表示資產(chǎn)i在時間t的收益率；E（Rm，t-Rf，t）是市場風險溢價，SMBt（Small Minus Big）為時間t的市值因子的模擬組合收益率，由小規(guī)模市值組合和大規(guī)模市值組合平均收益率的差得到。HMLt（High Minus Low）為時間t的賬面市值比因子的模擬組合收益率，由高賬面市值比和低賬面市值比組合收益率的差得到。

在市場風險因子的計算上，本文的市場收益為滬深300指數(shù)收益率，無風險收益率采用一年定期存款收益率。在規(guī)模因子和賬面市值比因子的計算上，根據(jù)樣本股票的市值和賬面市值比，將選取的融資融券標的股票分成6個組，SMBt為小市值組合（S）與大市值組合（B）的收益率之差，HMLt為高賬面市值比組合（H）與低賬面市值比組合（L）的收益率之差。具體分組情況如表1所示。

為了對三因子模型進行驗證，本文的回歸模型表示如下：

Ri，t-Rf，t=αi+βi（Rm，t-Rf，t）+siSMBt+

hiHMLt+εi （2）

βi、si和hi分別是三個因子的系數(shù)，其中，βi表示投資標的i的超額收益對市場因子的敏感度；si為超額收益率對規(guī)模因子的敏感度；hi為超額收益對賬面市值比因子的敏感度。

使用式2對股災(zāi)前、后的兩端段時間（2013年7月至2015年5月以及2015年8月至2016年6月）的市場數(shù)據(jù)進行回歸，不僅可以驗證Fama-French三因子模型對我國A股市場是否有效，而且可以分析“股災(zāi)”發(fā)生后我國A股市場超額收益率的風險溢價變化。

（三）加入杠桿率因子的定價模型

由于股票市場的杠桿變化會對投資者預期以及股價波動造成影響，因而可能引起股票風險溢價的變化。為了研究杠桿融資余額對于融資融券標的股票收益率的影響，本文在傳統(tǒng)的三因子模型中加入杠桿率因子進行進一步的分析。通過驗證加入杠桿率因子后的模型能否提升三因子模型對個股收益率的解釋度，可以判斷杠桿是否能夠有效解釋收益率的變動。加入杠桿率因子后新的模型為：

Ri，t-Rf，t=αi+βi（Rm，t-Rf，t）+siSMBt+

hiHMLt+fiLevt+εi（3）

其中，市場風險因子Rm，t-Rf，t、規(guī)模因子（SMBt）和賬面市值比因子HMLt的定義與三因子模型相同。Levt為本文在三因子模型的基礎(chǔ)上加入的杠桿率因子。在杠桿率因子的定義上，由于我國融資交易在融資融券中占據(jù)主導地位，使用市場總體融資余額的變動率作為影響和解釋個股收益率的一個因素。與Fama-French三因子模型中風險因子的系數(shù)含義類似，杠桿率因子的系數(shù)fi反映了股票超額收益對于市場融資余額變化的敏感程度。

如果杠桿率因子的系數(shù)fi顯著為正，說明除了市場風險溢價、規(guī)模溢價以及賬面市值比因子溢價外，市場整體杠桿率的提高也會為股票帶來正的超額收益。如果fi顯著為負，說明市場整體杠桿率的提高會降低股票的超額收益。此外，由于“股災(zāi)”發(fā)生后我國A股市場的杠桿率以及市場情緒發(fā)生了顯著變化，以2015年6—7月為界，分析“股災(zāi)”前后Fama-French三因子以及杠桿率因子定價功能的變化。

四、實證部分

（一）描述性統(tǒng)計

2010年3月31日，我國國內(nèi)正式推出了融資融券交易機制，公布和安排了第一批試運營的6家券商名單；2011年11月25日，《上海證券交易所融資融券交易實施細則》正式發(fā)布，融資融券業(yè)務(wù)將由“試點”轉(zhuǎn)為“常規(guī)”。

圖1給出了2013年10月以來我國A股市場的兩融余額以及滬深300指數(shù)收益率的變化。可以看出，在轉(zhuǎn)常規(guī)后的第一年兩融業(yè)務(wù)量較小，直到2013年7月開始有了較為明顯的增長趨勢；從2014年7月開始，融資余額在一年的時間里余額激增5倍之多，達到了歷史高點2.2萬億元。與此同時，滬深300指數(shù)收益率的波動明顯加劇。2015年6—7月“股災(zāi)”之后，融資融券余額繼續(xù)下降到1萬億元以下，同時滬深300收益率的波動也逐漸降低。

為了更加清晰地比較各階段融資余額的變動與滬深300的收益率，表2選取樣本區(qū)間內(nèi)的三個時間段，分析融資余額變化率與市場收益率波動的相關(guān)關(guān)系。由于2013年之前的融資業(yè)務(wù)量過少，選取2013年7月至2016年6月階段的樣本數(shù)據(jù)進行分析。

從表2可以看出，2013年7月至2014年12月期間，我國A股市場融資余額變動率（杠桿率因子）的均值為0.0941，融資余額變動率方差為0.0050，說明這段時間內(nèi)融資余額呈現(xiàn)緩慢增長態(tài)勢。與此同時，市場整體具有正收益率（滬深300指數(shù)收益率均值為3.07%）。2015年1月至2015年5月期間，融資余額變動率均值達到0.1567，說明這段時期市場杠桿率迅猛增加。對應(yīng)可以發(fā)現(xiàn)，這段時期內(nèi)收益率的均值是最大的，方差是最小的，說明這段時間收益率上漲趨勢明顯。在2015年9月至2016年6月這段時期，融資余額變動率均值是負數(shù)，同時方差也是三個時間段內(nèi)最大的，與“股災(zāi)”之后股市的降杠桿過程相符。相對應(yīng)的，這段時期內(nèi)收益率的均值是為-0.25%，收益率的方差是最大的，說明伴隨著股市的降杠桿，我國A股市場收益率呈現(xiàn)明顯下滑。

綜上，根據(jù)表2的數(shù)據(jù)可以推測，隨著杠桿率的增加，我國A股市場收益率也隨之增加。當杠桿率下降時，收益率也隨之降低并且波動性加大。因此，在融資融券交易背景下，市場杠桿率可能是驅(qū)動股票收益率變動的重要因素。

（二）Fama-French模型回歸結(jié)果

為了驗證Fama-French三因子對我國A股市場融資標的股票收益率的解釋力度，該部分使用三因子模型對“股災(zāi)”前后兩個時間段的股票收益進行回歸分析。表3報告了相應(yīng)的回歸結(jié)果，其中第一列是2013年7月至2015年5月期間（股災(zāi)前）的回歸結(jié)果，第二列為2015年8月至2016年6月期間（股災(zāi)后）的回歸結(jié)果。表中Rm-Rf對應(yīng)的是市場因子的系數(shù)，SMB和HML分別對應(yīng)的是規(guī)模因子和賬面市值比因子的系數(shù)。

從表3的回歸結(jié)果可以看出，F(xiàn)ama-French三因子模型擬合程度較好，各風險因子的系數(shù)均比較顯著，說明三因子模型對于我國A股市場融資標的股票的收益率解釋比較有效。具體的，在2013年7月至2015年5月期間，市場因子、規(guī)模因子、賬面市值比因子系數(shù)均為正，并且都在1%的顯著性水平上顯著。說明平均來看，我國A股市場的融資標的股票均有顯著的市場風險溢價，并且規(guī)模溢價和賬面市值比因子溢價也顯著為正。在股災(zāi)之后的2015年8月至2016年6月期間，市場因子、規(guī)模因子仍在1%的水平上顯著為正，但賬面市值比因子則不顯著。與股災(zāi)之間相比，市場風險因子的系數(shù)增加（由0.932變?yōu)?.114），說明融資融券標的股票市場溢價增強。規(guī)模因子系數(shù)有所降低（由0.29變?yōu)?.66），說明規(guī)模溢價效應(yīng)有所減弱。此外，賬面市值比效應(yīng)在10%的水平上并不顯著，說明賬面市值比效應(yīng)消失。這一現(xiàn)象可能由于股災(zāi)之后市場環(huán)境和投資者情緒均發(fā)生急劇變化，投資者的投資傾向發(fā)生改變，導致了各風險因子對收益率的解釋力度有所變化。

（三）加入杠桿率因子的定價模型回歸分析

“股災(zāi)”之后，融資融券和杠桿交易受到了金融市場參與主體的廣泛重視。為了研究我國A股市場融資交易對標的股票收益率的推動作用，我們在Fama-French三因子模型的基礎(chǔ)上加入杠桿率因子，對杠桿率因子的定價功能進行探討。表4給出了相應(yīng)的回歸結(jié)果，其中第一列是2013年7月至2015年5月期間加入杠桿率因子的三因子模型的回歸結(jié)果，第二列為股災(zāi)之后2015年8月至2016年6月期間的回歸結(jié)果。表4中，前三行的回歸結(jié)果與三因子模型的含義相同，第四行Lev是杠桿因子的系數(shù)。由于杠桿率的變動可能會改變未來的投資者情緒，進而對融資標的股票收益率產(chǎn)生影響，在模型中還加入了杠桿率因子的滯后項，表4第五行和第六行分別是杠桿因子滯后一期和兩期的回歸系數(shù)。

從整體的回歸結(jié)果來看，加入杠桿率因子后模型的擬合度較好，且優(yōu)于三因子模型。加入杠桿率因子后，三因子模型中的市場因子、規(guī)模因子都在1%的水平上顯著，但賬面市值比因子的系數(shù)并不顯著。這一結(jié)果說明，在考慮融資余額的變動后，市場因子和規(guī)模因子對收益率仍有顯著的解釋力度，但賬面市值比因子效應(yīng)消失。對于杠桿率因子而言，股災(zāi)發(fā)生之前，杠桿率的系數(shù)顯著為正；說明在股災(zāi)開始前的牛市行情中，杠桿率越高，個股獲取的平均收益率也越高。而在股災(zāi)后，杠桿率與收益率關(guān)系并不顯著。這一變化說明即杠桿率在股市上行的情況下對于股價有較好的解釋力度，但在股市整體下行的情況下解釋力度不強。而對滯后一期的杠桿率因子，股災(zāi)前后兩段時間都為負，也就是說，不論行情好壞，上一期杠桿率的提高或融資余額的增加都會給市場一個負面的影響，進而對個股的收益率產(chǎn)生負面影響。

五、結(jié)論及啟示

本文分析了Fama-French三因子模型對我國融資標的股票收益率的解釋力度，并以2015年股災(zāi)為界，分析了股災(zāi)前后各風險因子定價功能的變化。在此基礎(chǔ)上，以融資余額增長率作為杠桿率因子，并且在三因子模型中加入杠桿率因子及其滯后項，探討杠桿交易背景下融資標的股票的風險溢價特征。實證結(jié)果顯示：（1）三因子模型能夠較好地解釋我國A股市場融資標的股票的收益率，但股災(zāi)發(fā)生后，融資標的股票的市場溢價增強，規(guī)模風險溢價減弱，賬面市值比效應(yīng)并不顯著。（2）在加入杠桿率因子后，融資標的股票的賬面市值比效應(yīng)消失；新的模型對于收益率的擬合度高于三因子模型，尤其是在股災(zāi)發(fā)生之前，杠桿率因子是影響具有融資標的股票收益率的重要因素。（3）在行情向好的時候，高杠桿率會支持較高的收益率，杠桿率的不斷提高會助推收益率的上漲。而在行情低迷的時候，杠桿率與收益率的關(guān)系并不顯著；另外，上一期杠桿率的增加可能會給市場帶來負面影響。

融資業(yè)務(wù)向市場提供了更多的流動性，從長期來看可以使得價格對信息的反應(yīng)和吸收更快，有利于股票市場的完善和優(yōu)化。目前我國兩融業(yè)務(wù)還處于剛剛起步階段，加之市場主體的風險防范意識不足，使得兩融業(yè)務(wù)成為了資本市場的一個不穩(wěn)定因素。為了能夠給資本市場注入更多的新鮮血液，政府和監(jiān)管部門應(yīng)當完善市場結(jié)構(gòu)和交易機制，利用好兩融業(yè)務(wù)給市場發(fā)展帶來的動力，同時做好相應(yīng)的風險管控。具體提出以下建議：（1）嚴格控制投資者的違約風險。提高投資者的準入門檻，券商要對投資者的資金來源、資金實力、信用狀況及過去的交易記錄進行嚴格審查；禁止向投資經(jīng)驗不足、缺乏風險承擔能力或者有重大違約記錄的客戶提供融資業(yè)務(wù)。（2）控制配資比率。本次股災(zāi)直接原因就是由于投資者的非理性投機導致的恐慌性殺跌進而杠桿爆倉，大量資金被強行平倉；為了防止這種非理性下跌的再次發(fā)生，需要對場外配資業(yè)務(wù)進行清理和規(guī)范，合理控制場內(nèi)市場的融資比率，并進一步完善交易機制?！?

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