許桂紅，劉 洋

(沈陽工業(yè)大學 經(jīng)濟學院，沈陽 110870)

融資融券的開通完善了我國資本市場的發(fā)展，加強了證券市場基本制度的建設(shè)，改變了單邊市場運行的模式，在一定程度上彌補了我國股票市場沒有做空機制的缺陷，使投資者在股價上漲及下跌時都可以獲利。同時，其建立了我國資本市場雙向交易及風險對沖機制，對完善股票交易機制和價格形成機制有著十分重要的作用。自2010年我國推出融資融券以來，共經(jīng)歷了6次擴容，融資融券標的數(shù)量從最初的90只增加到1 600只。標的股擴容在短期意味著增加杠桿，提高股市的流動性。從長期來看，標的股增加更有利于吸引資金，有利于優(yōu)良的企業(yè)更好地獲得融資。國內(nèi)外有許多學者對融資融券是否發(fā)揮了平抑股票市場的作用進行研究：有學者認為融資融券業(yè)務(wù)是把雙刃劍，其杠桿交易機制也具有助漲殺跌、以小博大的作用，可能導(dǎo)致市場定價失靈，甚至滋生操縱股價的行為，擾亂股市秩序，增加股市的波動性；也有學者從標的股擴容角度來分析，認為擴容后融資融券起到了平抑股市波動性的作用。本文為了深入探究融資融券擴容對股票市場的波動性的影響，選取2012—2019年的滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)進行實證研究。

一、文獻綜述

大量金融學者對融資融券這一領(lǐng)域進行了研究，得出的結(jié)論主要有三類：融資融券增加了股市的波動性；融資融券減少了股市的波動性；融資融券對股市的波動性影響不明確。

1. 國外相關(guān)研究

Allen和Gale(1991)認為，進行賣空交易時會破壞市場原有的均衡狀態(tài)，導(dǎo)致市場的不完全競爭，增加股票市場的波動性。研究發(fā)現(xiàn)，當賣空機制被限制時，市場剛好處于一種比較穩(wěn)定的均衡狀態(tài)。另外，他們還發(fā)現(xiàn)引入融資融券制度后降低了社會福利，影響金融創(chuàng)新更好的發(fā)展[1]。Helms等(2016)以全球爆發(fā)經(jīng)濟危機時期為背景，檢測了監(jiān)管機構(gòu)禁止賣空交易的政策效果，研究結(jié)果沒有發(fā)現(xiàn)限制賣空交易有助于抑制股市的波動。另外，在金融危機的負面影響被控制的前提下，賣空機制使日內(nèi)波動率增加，交易行為減少[2]。Lecce(2008)研究了賣空交易對股市波動性和流動性的影響，其研究表明在獨特的市場環(huán)境下賣空交易并沒有增加股票市場收益率的波動，股票市場價格的波動受多種因素的影響變動比較復(fù)雜[3]。Charoenrook和Daouk(2005)通過建立樣本回歸模型，利用一個可以有效度量賣空交易的指標研究了80余個新興發(fā)展中國家經(jīng)濟體及20余個成熟市場經(jīng)濟體的賣空交易對股市波動的影響。研究未發(fā)現(xiàn)賣空交易會引起證券市場較大震蕩；相對于賣空約束的經(jīng)濟體，放開賣空約束的經(jīng)濟體證券市場波動程度相對小一些[4]。Johnson(2010)選取美國股市2007—2008年股市數(shù)據(jù)為樣本，研究美股出現(xiàn)大跌時波動與保證金規(guī)則之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)保證金規(guī)則對收益沒有顯著影響，但周收益指數(shù)的波動因嚴格的保證金規(guī)則而降低[5]。

2. 國內(nèi)相關(guān)研究

姚磊、姚王信(2016)建立多期DID模型，基于前4次融資融券標的擴容政策研究融資融券對A股市場流動性及波動性的影響。實驗結(jié)果表明融資融券顯著減少市場的流動性，其影響程度隨擴容的增加而降低；融資融券時而正強化市場的波動性，時而負強化市場的波動性[6]。李智慧(2018)分析了融資融券近5年標的證券的擴容對股市波動性的影響，利用VAR模型、Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析了擴容前后股市波動率的變化，得出融資融券標的股擴容有助于降低股市的波動率的結(jié)論[7]。陳文雅(2014)選取2012年3月5日—2014年1月1日融資融券擴容數(shù)據(jù)建立GARCH模型，比較標的股擴容前后對股價波動性的影響，結(jié)果表明融資融券標的股擴容可以抑制股市的波動性[8]。龔玉霞、笪元元(2017)選取滬深300指數(shù)為樣本數(shù)據(jù)，基于VAR模型進行實證分析，研究表明融資融券標的股第四次擴容可以平抑股市的波動性[9]。

李志生、林秉旋與杜爽(2015)通過建立非平衡模型對我國2009—2013年的股市進行研究，發(fā)現(xiàn)在我國推出融資融券后雙融交易機制有效降低了股市的波動，平抑了股價，阻止了股價的暴漲暴跌[10]。鄭曉亞、閆慧、劉飛(2015)運用GARCH與EGARCH模型，基于融資融券推出前后的市場收益率，并結(jié)合收益率波動特征分析融資融券對股市波動性的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)融資融券對股市影響并不顯著[11]。林祥友等(2016)選取首批標的股票，建立DID模型并利用非參數(shù)檢驗方法研究融資融券交易對股市波動性的影響，結(jié)果顯示融資融券有增加股市波動性的效應(yīng)[12]。王婉婉(2016)選取2011年3月15日—2015年12月31日滬深300指數(shù)為樣本，利用事件研究法研究我國融資融券的第一次及第三次擴容對股市波動性的影響，結(jié)果表明當兩融規(guī)模較小時融資融券對股市波動性的影響不明顯，但當擴大規(guī)模后融資融券有平抑股市波動性的作用[13]。胡璐璐(2017)選取2009年9月—2017年3月滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)為樣本，建立GARCH模型并引入6個虛擬變量研究融資融券擴容對各個階段的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)融資融券第三次和第四次擴容有平抑股市波動性的作用[14]。張紅偉等(2016)以國內(nèi)兩融業(yè)務(wù)發(fā)展失調(diào)為背景建立TGARCH模型，研究融資融券對滬深股市波動性的影響，結(jié)果表明融資融券加劇了股市的波動性，且規(guī)模越大作用效果越明顯[15]。張桂榮、曹志鵬(2017)選取2009—2015年滬深股市為樣本進行雙重差分估計，檢驗了融資融券擴容對股市波動性的影響，結(jié)果表明隨著融資融券政策成熟且標的股擴容加大，融資融券對平抑股市波動性的作用愈加明顯[16]。徐煦(2016)建立GARCH模型及面板數(shù)據(jù)模型研究我國上海證券市場股票市場兩融交易與市場及個股之間的關(guān)系，結(jié)果表明融資融券有穩(wěn)定股市的作用[17]。丁琨等(2018)運用ADF及格蘭杰因果檢驗分析融資融券對股票價格的影響，結(jié)果表明股票價格與融資交易互為格蘭杰因果關(guān)系，而融券與股票價格之間沒有任何必然聯(lián)系，融資融券業(yè)務(wù)對股票價格起到了穩(wěn)定器的作用[18]。鄭曉亞等(2015)選取2010—2017年的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，建立VAR模型研究融資融券交易制度與我國A股市場波動之間的關(guān)系，結(jié)果表明融券交易對股市的作用效果更明顯，在一定程度上可以抑制股市的異常波動，及時釋放相關(guān)信息，融資融券交易及品種與規(guī)模的擴大在A股市場上扮演的角色越來越重要[19]。

綜上，國內(nèi)外學者利用不同的模型，選取不同的數(shù)據(jù)，得出了不同的研究結(jié)論。本文從兩融交易以來融資融券標的股擴容對股市波動性的影響這一角度進行研究，并為進一步完善兩融制度提出對策及建議。

二、研究假設(shè)及模型設(shè)定

1. 研究假設(shè)

融資業(yè)務(wù)是指當股票價格相對較低時，投資者預(yù)期該股票的價格在未來的一段時間內(nèi)會上漲，通過借入資金買入股票來獲利。在整個市場中，如果大部分投資者都預(yù)期該股票價格會上漲，類似行為增加，將會拉動市場向上波動，即為買空機制。

融券業(yè)務(wù)則與融資業(yè)務(wù)交易方向相反，當股票價格相對較高時，投資者預(yù)期該股票的價格在未來的一段時間內(nèi)會下跌，于是借入證券并且賣出，等到未來股票下跌時再買回同等數(shù)量的證券歸還，通過資金的差額來獲利。如果市場中大部分投資者都會有類似行為，則推動市場向下波動，即為賣空機制。

當市場中有足夠的交易者且交易信息透明時，賣空和買空交易均衡，起到穩(wěn)定市場的作用。我國融資融券經(jīng)過多次擴容，業(yè)務(wù)規(guī)模逐漸增加，雙向交易機制趨于平衡。據(jù)此分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)在不考慮其他賣空機制政策影響的情況下，融資融券標的股擴容能夠平抑股市的波動性。

2. 模型設(shè)定

ARCH模型被提出之后，許多學者把ARCH模型運用到金融時間序列中，大量的實證也表明ARCH模型能夠很好地擬合金融時間序列。但是學者們發(fā)現(xiàn)，ARCH需要一個較高的移動平均數(shù)，因為其需要的參數(shù)過多而不能通過顯著性檢驗。

Bollerslev通過改進ARCH模型提出了GARCH模型，在GARCH模型的條件方差中引入了一個條件方差GARCH項σ2，彌補了ARCH模型的不足，其模型的基本形式為

(1)

故本文選擇GARCH模型研究融資融券標的股擴容對股市波動性的影響，在建立GARCH(q，p)模型之后，還需對模型的合理性及顯著性進行檢驗。

三、實證分析

1. 樣本及指標選取

我國2010年3月31日正式上市融資融券交易。從2013年到現(xiàn)在，我國共有四次融資融券標的股擴容，分別為2013年9月16日、2014年9月22日、2016年12月12日和2018年8月9日。為了研究后融資融券擴容對我國股市波動性的影響，本文以2012年1月4日即擴容前一年作為樣本初始時間，以2019年8月30日為樣本終止時間，根據(jù)國家法定節(jié)假日及其他停止交易的時期對原始數(shù)據(jù)進行調(diào)整，并用前一個交易日的數(shù)據(jù)進行補充，最后得到周一至周五共1 864個工作日數(shù)據(jù)樣本。所有數(shù)據(jù)來自Wind資訊、上海證券交易所、深圳證券交易所及同花順軟件，分析處理軟件為Eviews8.0。

本文采用滬深300指數(shù)日收盤價SPt作為原始數(shù)據(jù)，來反映我國股市的波動情況。該指數(shù)樣本包含了大部分融資融券標的股票，涵蓋A股市場的主要流通市值，有很強的代表性。為了縮小數(shù)據(jù)規(guī)格并避免異方差現(xiàn)象，對SPt進行對數(shù)處理，得到ln SPt。利用GARCH模型擬合滬深300指數(shù)對數(shù)序列，股市波動性(VOLA)的代理變量為該擬合結(jié)果的條件方差。

從2012年開始，我國共經(jīng)歷了四次擴容，引入虛擬變量E1、E2、E3、E4分別代表四次融資融券擴容，來反映兩融機制擴容政策對我國股市的影響。擴容前記為Ei=0，擴容后記為Ei=1，以此將數(shù)據(jù)分為五段時期。

2. 統(tǒng)計性描述

圖1 滬深300指數(shù)序列

圖2 滬深300指數(shù)對數(shù)化序列

3. ARCH效應(yīng)

金融時間序列即股票價格的波動是無法預(yù)測的，且其波動是無序的，其通常會表現(xiàn)為一種單位根過程。但從長期分析，價格波動概率向上波動和向下波動大致上是一致的。因此，在建模前需對隨機序列模型進行估計，公式為

表1 滬深300指數(shù)及其對數(shù)化序列統(tǒng)計結(jié)果

ln SPt=η+βln SPt-1+μt

(2)

用最小二乘法OLS分析，結(jié)果如表2所示。

將表2結(jié)果代入式(2)可得

ln(SPt)=0.200 860+0.997 532ln(SPt-1)+μt

(3)

t=(1.607 969)(641.506 100)

Loglikelihood=5 197.365，AIC=-5.577 418，SC=-5.571 481，可模型的被解釋變量統(tǒng)計顯著，整體擬合度較高。模型相應(yīng)的殘差分布如圖3所示。

表2 最小二乘法分析結(jié)果

圖3 隨機模型的殘差分布

從圖3中可發(fā)現(xiàn)波動呈集群狀態(tài)：滬深300指數(shù)在一段時間內(nèi)波動平緩，在其他一些時間內(nèi)波動劇烈(如2015年)。理論上可總結(jié)為：即期或過去幾期方差較大時，未來期的方差傾向于增大；即期或過去幾期方差較小時，未來期的方差傾向于減小。這說明誤差項可能具有條件異方差性，即方差大的觀測值聚集在一起，方差小的觀測值聚集在一起。

接下來對該數(shù)據(jù)進行ARCH-LM檢驗、利用殘差平方的自相關(guān)(AC)和偏自相關(guān)系數(shù)(PAC)判斷數(shù)據(jù)是否具有條件異方差性。對上述的隨機游走模型進行自回歸條件異方差A(yù)RCH-LM檢驗，結(jié)果如表3所示。

表3 隨機游走模型的ARCH-LM檢驗結(jié)果

由表3可得，知滯后階數(shù)1～7對應(yīng)的P值都為0，拒絕原假設(shè)。據(jù)此得出結(jié)論：隨機游走模型的殘差序列存在自回歸條件異方差效應(yīng)。

表4用殘差自相關(guān)(AC)和偏自相關(guān)(PAC)來進一步驗證這一結(jié)論。

表4 隨機游走模型殘差平方的自相關(guān)系數(shù)及偏自相關(guān)系數(shù)

隨機游走模型殘差平方的自相關(guān)檢驗，如圖4所示。由表4的AC和PAC的P值可知，滯后階數(shù)從1～7存在一階顯著為0，同時Q統(tǒng)計量非常顯著，再次驗證了隨機游走模型的殘差序列存在自回歸條件異方差效應(yīng)。

4. GARCH模型的波動性提取

(1) 確定最優(yōu)的滯后階數(shù)。在建立模型前，采用赤池信息準則(AIC)和貝葉斯信息準則(BIC)來評估不同階數(shù)模型的擬合優(yōu)度，選取最優(yōu)滯后階數(shù)建立GARCH模型。GARCH(p，q)的相關(guān)指標如表5所示。

持之以恒抓黨建。黨的十九大報告提出了新時代黨的建設(shè)總要求，對全面從嚴治黨作出新的部署。要認真貫徹新時代黨的建設(shè)總要求，以黨的政治建設(shè)為統(tǒng)領(lǐng)，全面加強工會系統(tǒng)黨的政治建設(shè)、思想建設(shè)、組織建設(shè)、作風建設(shè)、紀律建設(shè)，把制度建設(shè)貫穿其中，深入推進反腐敗斗爭，以全面從嚴治黨的實效推動工會基層黨組織組織力得到根本性提升，把工會基層黨組織建設(shè)成為堅強戰(zhàn)斗堡壘。

圖4 隨機游走模型殘差平方的自相關(guān)檢驗

表5 最優(yōu)滯后階數(shù)選擇參考數(shù)據(jù)

建立GARCH模型的均值方程，其變化受前一期價格的變化及股指條件方差對數(shù)的影響，其公式為

(4)

本文在GARCH方程中引入4個虛擬變量E1、E2、E3、E4，分別代表2013年9月16日、2014年9月22日、2016年12月12日和2018年8月9日標的股的擴容。每期擴容前為Ei=0，擴容后為Ei=1，以全面反映融資融券標的股擴容對我國股票市場的影響。

由此可得GARCH的條件方差模型為

(5)

根據(jù)模型(5)，用政策虛擬變量EK前的系數(shù)λi判斷我國融資融券標的股票多次擴容對我國股票市場波動性產(chǎn)生的影響，并同時判斷對股票市場波動產(chǎn)生影響的方向、大小。當系數(shù)λi>0時，認為我國股票市場的波動性隨融資融券標的股的擴容而增加；當系數(shù)λi<0時，認為我國股票市場的波動性隨融資融券標的股的擴容而降低，即具有平抑股市波動的作用；當系數(shù)λi=0時，認為我國股票市場的波動性與融資融券標的股擴容無關(guān)。方程(4)、(5)的估計取p=3，q=3，可得

ln SPt=0.101 290+0.998 179ln SPt-1+

(6)

Z=(-1.509 780)(1.263 244)(961.349 900)

0.000 169E3-0.000 596E4

(7)

Z=(-1.179 613)(8.030 848)(10.258 620)

(-10.521 860)(29.473 190)(10.680 730)

(-0.151 411)(-3.010 560)(-2.946 330)

(-0.624 360)

AIC=-5.907 151 SC=-5.877 468

Loglikelihood=5 512.511

接下來用條件異方差A(yù)RCH-LM檢驗方程(6)、(7)在1～7滯后階數(shù)下的數(shù)據(jù)，得出的F統(tǒng)計量、T·R2統(tǒng)計量及各自的P值，如表6所示。

表6 GARCH模型的ARCH-LM檢驗結(jié)果

由表6可看出GARCH-LM模型不具有自相關(guān)性，因為F統(tǒng)計量的P值和T·R2統(tǒng)計量的P值都很大，顯著不為零，接受原假設(shè)。

表7為該模型的自相關(guān)系數(shù)及偏自相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)。Q統(tǒng)計量的P值顯著不為零，進一步證明了GARCH-LM模型消除了自相關(guān)性的結(jié)論。

表7 GARCH-LM模型殘差平方的

5. 實測結(jié)果

(1) 由以上檢驗結(jié)果可知，引入的四個政策變動虛擬變量E1、E2、E3、E4的系數(shù)分別為：γ1=-0.000 110，γ2=-0.003 218，γ3=-0.000 169，γ4=-0.000 596。四個變量系數(shù)均小于0，即2013年9月16日、2014年9月22日、2016年12月12日和2018年8月9日四次融資融券標的股的擴容使滬深300指數(shù)價格波動分別降低了-0.000 110、-0.003 218、-0.000 169、-0.000 596個單位。據(jù)此可得出融資融券標的股擴容具有降低我國股市波動性作用的結(jié)論，與本文所作假設(shè)相符，即在不考慮其他賣空機制政策影響的情況下融資融券標的股擴容能夠平抑股市的波動性。但是，系數(shù)γi的值相對較小，意味著融資融券交易作為股市“減震器”其作用效果仍有很大的局限性。

四、政策建議

1. 適當擴大融資融券標的池范圍

自2010年我國推行融資融券制度以來，前后共經(jīng)歷6次擴容，雖然融資融券標的股票數(shù)量已經(jīng)達到1600只，但是在上市股票總數(shù)中占比仍然偏低。由實證結(jié)果可知，GARCH-LM模型估計的結(jié)果引入虛擬變量的系數(shù)為負，在一定程度上說明融資融券標的股擴容在一定程度上可以平抑股市的波動性。因此，有必要推進融資融券業(yè)務(wù)穩(wěn)步壯大，提升滬深兩市加入融資融券業(yè)務(wù)標的股票的質(zhì)量，并逐步擴大融資融券標的池。

2. 健全賣空機制

完善的機制是兩融健康發(fā)展的保障之一，應(yīng)借鑒其他市場的成熟經(jīng)驗，加強制度設(shè)計，綜合考慮信用交易對市場的影響，實現(xiàn)穩(wěn)步推進、健康發(fā)展。股災(zāi)之后融資融券業(yè)務(wù)發(fā)展緩慢，人們對市場缺乏信心，且本文實證研究表明兩融交易對股市具有平抑作用。因此，應(yīng)完善賣空機制，提升效率，促進市場的良性發(fā)展。

3. 加強對融資融券業(yè)務(wù)的監(jiān)管

目前，我國資本市場逐漸與國際資本市場接軌，在擴大融資融券標的池的同時，要加強跟進市場監(jiān)管。證交所2015年11月首次在市場層面上調(diào)融資融券保證金比例。雖然不同的機構(gòu)都有相應(yīng)的專業(yè)人員分析市場數(shù)據(jù)并進行判斷，但由于不同機構(gòu)之間掌握的信息以及業(yè)務(wù)規(guī)模存在差異，分析結(jié)果也有一定的偏差，會導(dǎo)致相關(guān)機構(gòu)不能作出及時的調(diào)整。所以，監(jiān)管部門應(yīng)該加強與各券商機構(gòu)的交流，加大監(jiān)管力度，加強風險的防范與調(diào)控。要完善雙融標的股退出機制，對于存在債務(wù)危機、投機性過強、業(yè)績在一段時間內(nèi)持續(xù)下滑等有問題的標的股，制定退出標的池的統(tǒng)一規(guī)則，防止過度炒作影響證券市場的穩(wěn)定性。同時，應(yīng)增加對信息披露制度的監(jiān)管，以更高的標準嚴格監(jiān)管資本市場。

4. 加強投資者教育

我國融資融券市場已經(jīng)頗具規(guī)模，但個人投資占比仍然很大，投資者對其認知尚不夠深入，大多數(shù)不具備完善的證券市場知識，長期價值投資者很少。因此，要定期組織投資者進行理論學習，向投資者揭示兩融投資的風險及市場規(guī)則，引導(dǎo)投資者作好風險控制和投資管理。這樣一方面可以使投資者及時了解市場變化，另一方面也可以使兩融交易真正發(fā)揮穩(wěn)定市場及價格發(fā)現(xiàn)的作用。

綜上，應(yīng)通過完善融資融券市場機制加強監(jiān)管，加強投資者教育，豐富融資融券標的池，淘汰不合格的標的股，確保標的池處于動態(tài)更新狀態(tài)，從而在增強我國證券市場的穩(wěn)定性方面發(fā)揮更大的作用。