劉弘宙

摘要：融資融券交易是一種保證金杠桿交易模式，該制度的建立能夠有效解決單邊市場投機(jī)導(dǎo)致的暴漲暴跌問題，有助于降低股價的波動，維護(hù)市場穩(wěn)定。但只有理性投資者才會通過融資融券交易的杠桿效應(yīng)降低股價的波動性。若投資者是非理性的，融資融券的高杠桿性可能會帶來助長投機(jī)，放大市場波動，加劇股價的波動。文章選取我國上市證券公司標(biāo)的股為研究對象，進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)融資融券業(yè)務(wù)對我國上市券商股價波動率的影響。

關(guān)鍵詞：融資融券；上市證券公司；股價波動

一、引言

我國股票市場成立于20世紀(jì)90年代初期，經(jīng)過26年的發(fā)展，已成為了主板、中小企業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板等多層級結(jié)構(gòu)的資本市場，在很大程度上拓展了我國企業(yè)的融資渠道，有力地提升了資本市場對國內(nèi)企業(yè)的服務(wù)效能。但我國的股票市場卻存在一個問題，就是缺乏有效的賣空機(jī)制，投資者只能通過做多盈利，即市場主體只能依靠持有股票等待其價格上漲獲利，缺乏從市場在下跌的情況下獲利的機(jī)會。理性的投資者是以價值投資的理念進(jìn)行股票買賣，如果在一個缺乏有效賣空機(jī)制且散戶居多的市場中，以短期投機(jī)獲利為目的投資者卻會頻繁進(jìn)行股票買賣，其結(jié)果是增加了股票交易風(fēng)險，股價劇烈的波動，證券市場平衡機(jī)制難以形成，這樣的單邊交易導(dǎo)致了市場的超漲超跌和風(fēng)險的不斷加劇而無法化解。為此我國引入融資融券制度，并于2010年3月31日正式開展融資融券業(yè)務(wù)，這標(biāo)志著我國的股票市場進(jìn)入雙邊交易。

融資融券交易是一種證券信用交易，包括融資和融券兩種交易類型。其中融資交易是指投資者通過自有資金或證券作為保證金向具有融資融券交易資格的券商借入資金買入證券，并在期限內(nèi)償還所借本金和利息；融券交易是投資者通過自有資金或證券作為保證金向具有融資融券交易資格的券商借入證券并賣出，且在約定的期限內(nèi)，買入相同數(shù)量和品種的證券歸還券商并支付融券的費(fèi)用?？梢园l(fā)現(xiàn)在融資融券交易中有兩層信用關(guān)系。第一層是投資者與券商的信用關(guān)系，如在融資交易中，投資者支付少部分自有資金或證券抵押就可以買進(jìn)證券，不足的部分則是向證券公司借入墊付款，券商墊付資金是以投資者日后能還本付息為前提的信用交易；第二層是券商與金融機(jī)構(gòu)的信用關(guān)系，證券公司所墊付的資金來源于券商的自有資金、客戶保證金、銀行借款或在貨幣市場進(jìn)行融資，即為轉(zhuǎn)融通。可以看出，融資融券交易以券商為中介，一方是金融機(jī)構(gòu)，另一方是投資者，通過融資融券交易，使得資金在貨幣市場和資本市場之間有序流動，從而提高金融市場的效率。可以說，融資融券交易為投資者和券商提供了新的交易工具，而且在一定程度上放大證券供求，增加市場交易量，使證券市場的流動性得到增強(qiáng)。這種交易也使得股票的價格更加趨向其內(nèi)在價值，具有一定的減緩證券價格波動的功能，有助于市場內(nèi)在的價格穩(wěn)定機(jī)制的形成。

我國的融資融券業(yè)務(wù)開展已有7年，發(fā)展十分迅速。2016年12月，我國融資融券標(biāo)的股經(jīng)5次擴(kuò)容后已達(dá)到950支，融資融券余額在2014年年底突破1萬億元，2015年雖經(jīng)歷動蕩，但2016年回歸平穩(wěn)。2015年年底證監(jiān)會提高了券商融資融券業(yè)務(wù)的保證金比率，意圖降低杠桿效應(yīng)、防范融資融券業(yè)務(wù)風(fēng)險并保護(hù)投資者利益。截至2016 年11月30日，兩融余額達(dá)9776 萬億元，在2015年證監(jiān)會加強(qiáng)對濫用融資融券等操縱市場的案件的處罰后，融資融券交易處于一個相對穩(wěn)定階段。

我國資本市場發(fā)展迅速，作為我國金融體系重要組成部分的證券公司，為我國的國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資本市場的穩(wěn)定做出了重要貢獻(xiàn)。券商作為融資融券業(yè)務(wù)的中介，開展融資融券業(yè)務(wù)也為券商帶來了更好的盈利機(jī)會，促進(jìn)了券商的利潤增長。那么，融資融券業(yè)務(wù)的開展對于上市證券公司股價的波動性的影響是否顯著，此影響如何值得關(guān)注。

二、數(shù)據(jù)來源與變量選取

（一）樣本來源

根據(jù)中國證券監(jiān)督管理委員會發(fā)布的《2016年1季度上市公司行業(yè)分類結(jié)果》，行業(yè)大類為資本市場服務(wù)類別的我國上市券商共25家，包括申萬宏源、東北證券、錦龍股份、國元證券、國海證券、廣發(fā)證券、長江證券、山西證券、西部證券、國信證券、中信證券、國投安信、國金證券、西南證券、海通證券、東方證券、招商證券、太平洋、東興證券、國泰君安、興業(yè)證券、東吳證券、華泰證券、光大證券、方正證券。

由于東方證券、國投安信、國信證券、申萬宏源以及國泰君安5家上市券商股被納入融資融券標(biāo)的股的時間為2016年12月12日，時間較短，故本文不納入樣本。在剩余20家券商股票中最后納入融資融券標(biāo)的股的錦龍股份和寶碩股份，這兩支股票成為融資融券標(biāo)的股的時間為2014年9月22日。為了避免在不同時點(diǎn)上選擇加入融資融券業(yè)務(wù)的標(biāo)的股票使得數(shù)據(jù)在一致性方面存在誤差，因此本文選擇2014年9月22日這個時間為樣本數(shù)據(jù)的起始時間。樣本周期為2014年9月22日至2016年9月22日。本文的數(shù)據(jù)來源wind數(shù)據(jù)庫中融資融券交易數(shù)據(jù)的個券交易統(tǒng)計和同花順行情數(shù)據(jù)。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)處理

本文所涉及的變量包括券商板塊指數(shù)波動率、融資余額變化率和融券余額變化率3個變量。

1. 被解釋變量

被解釋變量券商概念板塊指數(shù)波動率（VOL），本文通過GARCH模型提取條件異方差序列來表示波動率。具體步驟有以下方面。

首先，從同花順軟件中導(dǎo)出券商板塊指數(shù)數(shù)據(jù)，選取2014年9 月22日至2016 年9月22 日券商板塊的歷史收盤價，記為S，對券商板塊指數(shù)建立收益率序列R= lnSt- lnSt- 1，利用eviews對券商板塊指數(shù)的收益率收益率序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗，其自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)如表1所示。

由表1可以看出，10%的顯著性水平上，收益率序列不存在顯著的自相關(guān)性。

其次，檢驗ARCH效應(yīng)，利用eviews進(jìn)行最小二乘法，對lnSt進(jìn)行簡單的OLS回歸，結(jié)果如下：endprint

Ln（St）=0.0989+0.9868*Ln（St-1）

R2=0.985664 DW=1.823129

全部檢驗通過，Ln（St-1）系數(shù)接近1，說明此序列確為隨機(jī)游走過程。以下是ARCH檢驗的結(jié)果：

P=0.0495<0.05，檢驗在5%水平下顯著，說明存在明顯的ARCH效應(yīng)。

再次，利用eviews軟件建立GARCH 模型進(jìn)行分析，得到表3，可以看出各系數(shù)都顯著，且模型的方程擬合程度較高。

最后，提取GARCH模型的條件異方差序列作為券商指數(shù)股價波動率序列，記為VOL。

2. 解釋變量

解釋變量為融資余額變化率（FBR）和融券余額變化率（MBR），通過對數(shù)作差法來獲取。

首先，在wind數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出20支標(biāo)的券商股票2014年9 月22日至2016 年9月22 日的當(dāng)日各股融資余額和融券余額。其次，將20支股票的當(dāng)日融資余額數(shù)據(jù)加總記FB，融券余額數(shù)據(jù)加總記為MB。最后，通過對數(shù)作差，即FBR=lnFBt- lnFBt- 1，來表示券商的融資余額變化率（FBR）； MBR=lnMBt-lnMBt-1，來表示券商的融券余額變化率（MBR）。

三、實證檢驗

（一）單位根檢驗

在對金融時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，必須首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，通常采用ADF檢驗，即單位根檢驗。通過ADF值與t統(tǒng)計值臨界值比較，如果ADF值小于臨界值，說明序列是平穩(wěn)的。檢驗結(jié)果如表4 所示。

從表4中可以看出，券商概念板塊指數(shù)波動率序列VOL、融資余額日變動率FBR、融券余額變動率MBR的ADF值都小于顯著性水平1%，5%，10%的ADF臨界值，拒絕原假設(shè)，序列平穩(wěn)。

（二）VAR模型建立

三組序列在1%、5%、10%的顯著性水平下均滿足一階單整，可以建立VAR向量自回歸模型。建立VAR模型，首先要確定最優(yōu)滯后階數(shù)，Lag Length Criteria檢驗方法來確定最優(yōu)滯后階數(shù)。

1.融資余額變化率與券商概念板塊指數(shù)波動率的VAR模型

為了保證自由度和滯后項的數(shù)目都在公允的范圍之內(nèi)，另外，根據(jù)單位根檢驗圖1 顯示，當(dāng)滯后期為5時，單位根都落在了單位圓的內(nèi)部，說明此時的VAR模型有比較好的穩(wěn)定性，所以確定波動率與融資余額變化率的VAR模型的滯后階數(shù)為5。

根據(jù)結(jié)果，得到FBR與VOL的VAR（5）的模型：

FBR=19.7692161152*VOL（-1）-15.4

835679383*VOL（-2）-10.7272821197*VOL

（-3）-4.19720943539*VOL（-4）+9.9368758

7987*VOL（-5）+ 0.522136333372*FBR（-1）+0.0532640813824*FBR（-2）-0.00870454

160094*FBR（-3） +0.100659366986*FBR（-4） + 0.0757242728474*FBR（-5） +0.001

13194135924

VOL=1.07568617419*VOL（-1）+0.07

35340230829*VOL（-2）-0.115872962869*

VOL（-3）-0.126572237719*VOL（-4）+0.0

734213821311*VOL（-5）-0.000292215706

209*FBR（-1）-0.000290986334095*FBR（-2）-0.000439247241522*FBR（-3）+0.000511406417548*FBR（-4）+6.17780604154

*FBR（-5）+2.48170546997e-05

融資余額變化率滯后5階變量的系數(shù)較大，為6.1778，T值也很顯著，為1.78，表明融資余額變化率對券商概念板塊指數(shù)波動率有正方向的影響。

2.融券余額變化率與券商概念板塊指數(shù)波動率波動率的VAR模型

從表6中，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)滯后8階時合理，且圖2顯示，當(dāng)當(dāng)滯后期為8時，單位根全部落在單位圓內(nèi)，表明此時VAR模型穩(wěn)定性較好，所以確定融券余額變化率與券商指數(shù)股價波動率的VAR模型的滯后階數(shù)為8階。

根據(jù)結(jié)果，得到FBR與VOL的VAR（5）的模型：

MBR=79.8861256875*VOL（-1） -

78.6356591066*VOL（-2）-29.5453388262*

VOL（-3）+83.5541336575*VOL（-4）-

37.1382169577*VOL（-5） -11.9788717454*

VOL（-6）+50.4480796404*VOL（-7）-

75.7838684204*VOL（-8）-0.35762966061*

MBR（-1）-0.165303388892*MBR（-2）-

0.240740119428*MBR（-3）-0.0992707563

304*MBR（-4）-0.0576577033123*MBR（-5）-0.0455133666029*MBR（-6）-0.181840

212939*MBR（-7）-0.146340663115*MBR（-8）+0.0273293852811

VOL=1.06240649333*VOL（-1）+

0.0821137982896*VOL（-2）-0.1015227623endprint

84*VOL（-3）-0.14669619819*VOL（-4）+

0.0642812610336*VOL（-5）+0.0210729162

339*VOL（-6） + 0.0514286670234*VOL（-7） -0.0559090986973*VOL（-8） -1.78999

19749e-05*MBR（-1）-0.00012427161832

6*MBR（-2）-0.000139330689688*MBR

（-3）-0.000105935553217*MBR（-4）-

4.28741836378e-05*MBR（-5）+1.9751792

9865e-05*MBR（-6） - 2.36122822862e-

05*MBR（-7）-8.95648504769e-05*MBR（-8）+2.91492085336e-05

融券余額變化率滯后8階變量的系數(shù)較大，并且滯后8階變量的t值很顯著，為-2.06336，表融券余額變化率8階變量對股市波動性有反方向的影響，且影響較大。

（三）協(xié)整檢驗

序列是平穩(wěn)的，滿足協(xié)整檢驗。前文中，認(rèn)為VOL與FBR應(yīng)建立VAR（5）模型，VOL與MBR應(yīng)建立VAR（8）模型，運(yùn)用eviews得出跡統(tǒng)計量和最大特征統(tǒng)計量。

結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，跡統(tǒng)計量和最大特征統(tǒng)計量均大于臨界值，拒絕了VOL與FBR，VOL與MBR之間存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即融資余額變化率與券商指數(shù)股價波動率不存在協(xié)整關(guān)系，融券余額變化率與券商指數(shù)股價波動率不存在協(xié)整關(guān)系。

（四）Granger因果檢驗

序列VOL、FBR、MBR一階單整序列，Granger因果關(guān)系檢驗與滯后階數(shù)關(guān)系緊密，根據(jù)前文確定的最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行檢驗。

格蘭杰因果檢驗結(jié)果顯示，在5%的置信水平下，融資余額變動率對券商板塊指數(shù)波動有顯著的影響。而MBR和VOL之間不存在Granger因果關(guān)系，即融券余額變動率對券商板塊指數(shù)波動率之間不存在顯著的因果關(guān)系。

四、結(jié)語

我國的融資融券業(yè)務(wù)開展已有7年，該制度的引進(jìn)對我國證券市場的運(yùn)行起到重要作用作用。近些年，眾多學(xué)者通過實證分析，大量研究了融資融券對整個股票市場運(yùn)行的影響，但很少有學(xué)者從板塊的角度去研究融資融券對其產(chǎn)生的影響。

融資融券業(yè)務(wù)的開展為券商行業(yè)的發(fā)展帶機(jī)遇的同時，也帶來了一定的風(fēng)險，作為我國金融體系重要組成部分的證券公司，受到的影響值得關(guān)注。因此，本文以開展融資融券業(yè)務(wù)的標(biāo)的上市券商股票為研究對象，通過對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗、自相關(guān)檢驗，運(yùn)用VAR模型，發(fā)現(xiàn)融資余額變化率對券商概念板塊指數(shù)波動率存在正相關(guān)關(guān)系，而融券余額變化率對券商概念板塊指數(shù)波動率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，但之后的分析發(fā)現(xiàn)融券余額變化率對券商概念板塊指數(shù)波動率影響并不顯著。

綜上所述，目前在我國實行的融資融券交易制度和市場投機(jī)行為盛行的背景下，呈現(xiàn)出了兩融業(yè)務(wù)發(fā)展的不平衡情況，在券商板塊，融券余額僅占到兩融余額的1%，兩融業(yè)務(wù)更像是“一融”，通過實證分析發(fā)現(xiàn)了融資業(yè)務(wù)加劇了我國上市券商股價波動率。

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（作者單位：貴州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）endprint