馮玉梅，陳 璇，王亞男

(山東財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014)

一、引 言

融資融券交易，也稱為信用交易、保證金交易或者墊頭交易(Margin Requirement)，是指客戶向證券公司交納一定保證金后，證券公司向客戶出借資金以供其買入證券或者出借證券以供其賣出的一種交易活動(dòng)。融資融券交易試點(diǎn)自2010年3月31日正式啟動(dòng)，意味著經(jīng)過四年精心籌備，融資融券交易正式進(jìn)入了市場操作階段。長期以來，我國證券市場缺乏合理的價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制，行情看漲時(shí)投資者一起入市炒作，行情看跌時(shí)紛紛離場，導(dǎo)致股價(jià)經(jīng)常大起大落，市場的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較高。融資融券業(yè)務(wù)的推出，是繼股權(quán)分置改革后對(duì)中國資本市場發(fā)展影響巨大的一項(xiàng)金融創(chuàng)新，該制度為我國證券市場引入了“做空”機(jī)制，理論上能有效減少股價(jià)的波動(dòng)幅度，避免出現(xiàn)惡性的暴漲暴跌，同時(shí)為投資者提供在證券價(jià)格下跌行情獲利的渠道，標(biāo)志著我國“單邊市”的結(jié)束。根據(jù)金融市場微觀結(jié)構(gòu)理論，波動(dòng)性和收益率是反映股票市場價(jià)格行為的兩個(gè)有效指標(biāo)，也是考察市場質(zhì)量的重要指標(biāo)，而融資融券交易作為我國資本市場的一項(xiàng)制度創(chuàng)新，它對(duì)我國股市穩(wěn)定和市場質(zhì)量的提升具備怎樣的實(shí)際效應(yīng)，還有待于進(jìn)行證實(shí)和檢驗(yàn)。本文的目的就是進(jìn)行這項(xiàng)研究，以期表明我國融資融券業(yè)務(wù)在試點(diǎn)階段對(duì)標(biāo)的股票市場表現(xiàn)的作用，為其常規(guī)化發(fā)展提供參考依據(jù)。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)融資融券研究的側(cè)重點(diǎn)不同，國外研究主要是圍繞在融資融券與證券市場波動(dòng)之間關(guān)系上，而國內(nèi)對(duì)于融資融券的研究相對(duì)較少，并且多數(shù)集中在我國融資融券模式的選擇方面，還有學(xué)者把風(fēng)險(xiǎn)控制和監(jiān)管作為研究重點(diǎn)，少數(shù)學(xué)者對(duì)融資融券與市場波動(dòng)性之間的關(guān)系進(jìn)行研究。融資融券是加大市場波動(dòng)還是平抑市場波動(dòng)，這個(gè)問題是國內(nèi)外學(xué)者研究爭議的焦點(diǎn)。

Woolridge和Dickinson［1］的研究表明，融券交易機(jī)制的存在并非是證券市場波動(dòng)的根源，它不會(huì)加劇市場的波動(dòng)，反而在一定程度上具備穩(wěn)定證券市場的功能。Daouk和Charoenrook［2］研究了2001年7月1日至2002年12月31日期間，遍布全球111個(gè)證券市場(其中包括23個(gè)發(fā)達(dá)市場，88個(gè)新興市場)股價(jià)收益率的波動(dòng)情況，結(jié)果表明允許融券交易的股價(jià)波動(dòng)性比禁止融券交易的新興市場低。Bris，Goetzmann和Zhu［3］以個(gè)股收益率的標(biāo)準(zhǔn)差作為股價(jià)波動(dòng)性的衡量指標(biāo)，研究發(fā)現(xiàn)允許“賣空”的證券市場收益率的波動(dòng)性要比禁止融券的市場的股票收益率的波動(dòng)性要低得多，結(jié)果表明融券交易確實(shí)能夠平抑股指、穩(wěn)定市場。Bogen，Krooss［4］和Garbade［5］認(rèn)為信用交易會(huì)造成股價(jià)波動(dòng)性加劇，并用“金字塔效應(yīng)——倒金字塔效應(yīng)”來解釋其中的機(jī)理：當(dāng)股價(jià)上漲時(shí)，投資者能夠融資購券，由于杠桿效應(yīng)，刺激購券需求，會(huì)進(jìn)一步推進(jìn)股價(jià)上漲，甚至導(dǎo)致嚴(yán)重偏離其實(shí)際價(jià)值，產(chǎn)生泡沫成分;相反，當(dāng)股價(jià)下跌時(shí)，投資者能夠借券做空，杠桿效應(yīng)使得股價(jià)會(huì)低于其內(nèi)在價(jià)值。因此，融資和融券會(huì)起到“助推器”的作用，加大股價(jià)的波動(dòng)。

國內(nèi)學(xué)者廖士光和楊朝軍［6］采用協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)的方法研究了我國臺(tái)灣股票市場賣空機(jī)制與股票價(jià)格之間的關(guān)系，結(jié)果表明，賣空交易額與加權(quán)指數(shù)之間存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系和正向變動(dòng)關(guān)系，賣空機(jī)制可以平抑股票市場的波動(dòng)。陳森鑫和鄭振龍［7］選取了37個(gè)國家及地區(qū)的證券市場作為研究對(duì)象，從整個(gè)市場層面探討了賣空機(jī)制對(duì)股指收益率偏度、波動(dòng)性和市場崩潰概率等的影響。研究結(jié)果顯示，雖然放開賣空限制將導(dǎo)致股指收益率負(fù)向偏離，但是不會(huì)加大市場的波動(dòng)性，而且可以降低市場崩潰的概率。

大多數(shù)研究證明融資融券交易能更大程度上抑制股價(jià)波動(dòng)，穩(wěn)定證券市場。然而目前關(guān)于融資融券對(duì)波動(dòng)性和收益率的影響的研究，更多關(guān)注市場整體的波動(dòng)性，很少涉及融資融券對(duì)個(gè)股的影響。由于我國融資融券交易市場發(fā)展較其他發(fā)達(dá)國家發(fā)展還不成熟，大多數(shù)國內(nèi)學(xué)者把融資融券研究的重點(diǎn)放在臺(tái)灣市場、香港市場及海外市場，鮮有文章對(duì)國內(nèi)融資融券的市場效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文以我國融資融券標(biāo)的股票作為研究對(duì)象，從股票的波動(dòng)性和收益率兩個(gè)角度，分析樣本期間內(nèi)我國融資融券對(duì)個(gè)股價(jià)格表現(xiàn)的影響。

二、融資融券對(duì)個(gè)股波動(dòng)性和收益率影響的實(shí)證研究

(一)研究方法

本文基于面板數(shù)據(jù)回歸模型來研究我國融資融券對(duì)標(biāo)的證券的波動(dòng)性和收益率的影響。Panel－Data模型的一般設(shè)定形式如下：

其中 xit'=(x1，it，x2，it，…，xk，it)，模型反映 k個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在 N 個(gè)截面及 T個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的變動(dòng)關(guān)系。根據(jù) αit是否隨xit而變化，將(1)分為兩大類模型：若cov(αit，xit)≠0，則此時(shí)式(1)稱作固定效應(yīng)(fixed effect)模型;若 cov(αit，xit)=0，則式(1)稱作隨機(jī)效應(yīng)(random effect)模型。

對(duì)于面板數(shù)據(jù)回歸是選用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，國內(nèi)外學(xué)者們提出了不同的看法。在國外，Wallace，Hussain［8］和Mundlak［9］是早期固定效應(yīng)支持者，他們認(rèn)為隨機(jī)效應(yīng)影響模型假設(shè)，個(gè)體影響與其他回歸變量不相關(guān)存在不合理性，固定效應(yīng)模型具有估計(jì)優(yōu)勢;而Balestra和Nerlove［10］卻是隨機(jī)誤差成分模型的堅(jiān)決支持者，他們認(rèn)為把個(gè)體影響處理為隨機(jī)是正確的;Hausman和Tayor［11］通過假設(shè)個(gè)體差異性與解釋變量無關(guān)，運(yùn)用Hausman統(tǒng)計(jì)量對(duì)是否存在隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)。在國內(nèi)，根據(jù)林少宮［12］的觀點(diǎn)，由于固定效應(yīng)估計(jì)量總是具有一致性，隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)量在隨機(jī)效應(yīng)模型是真實(shí)的情況下才具有一致性和有效性，否則不具有一致性。按照易丹輝［13］看法，如果以樣本自身效應(yīng)為條件進(jìn)行研究，宜使用固定效應(yīng)模型;若以樣本對(duì)總體效應(yīng)進(jìn)行推論，則應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)。

由于在實(shí)際操作中多采用固定效應(yīng)模型，并且本文采用的大樣本基本可以代表總體。因此，本文選擇面板數(shù)據(jù)回歸模型的固定效應(yīng)模型。

固定效應(yīng)模型又可分為個(gè)體固定效應(yīng)模型，時(shí)間固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)間雙固定效應(yīng)模型。

雙因素固定效應(yīng)模型，即個(gè)體時(shí)間雙固定效應(yīng)模型的形式如下：

其中αi是隨機(jī)變量，表示對(duì)i個(gè)截面?zhèn)€體有i個(gè)不同的截距項(xiàng)，且變化與xit有關(guān)系，且γt也是隨機(jī)變量，表示對(duì)t個(gè)時(shí)期有t個(gè)不同的截距項(xiàng)，且其變化也與xit有關(guān)系。個(gè)體固定效應(yīng)模型中，截距項(xiàng)為隨機(jī)變量αi;時(shí)期固定效應(yīng)模型中，截距項(xiàng)為隨機(jī)變量γt。

雙因素固定效應(yīng)模型的檢驗(yàn)，實(shí)際就是對(duì)冗余固定效應(yīng)的單項(xiàng)和聯(lián)合檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)零假設(shè)分別是：

檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量為：

(二)樣本數(shù)據(jù)的選取與變量設(shè)定

1.數(shù)據(jù)選取

本文研究融資融券對(duì)個(gè)股波動(dòng)性和收益率影響，樣本期間為2010年3月31日至2011年9月30日，時(shí)間跨度一年半，共369個(gè)交易日。依據(jù)2011年9月30日融資融券的90只標(biāo)的證券，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，剔除掉2010年7月1日調(diào)入標(biāo)的證券的四只股票，2010年7月上市的農(nóng)業(yè)銀行，以及樣本期間停盤時(shí)間較長的14只股票，最終選取了71只股票作為研究對(duì)象，全部樣本數(shù)據(jù)共26199個(gè)。本文采用的數(shù)據(jù)來源于國泰君安信息技術(shù)有限公司的CSMAR中國股票市場交易數(shù)據(jù)庫、中國融資融券研究數(shù)據(jù)庫以及中國封閉式基金研究數(shù)據(jù)庫。

2.變量設(shè)定

(1)收益率(Yield)，本文采用日收盤價(jià)的對(duì)數(shù)差分，Yieldt=ln(Pt/Pt－1)，其中 Pt表示當(dāng)天收盤價(jià)，Pt－1表示前日收盤價(jià)。

(2)股價(jià)波動(dòng)率(Vola)，研究發(fā)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)時(shí)間序列具有方差時(shí)變性，收益序列的波動(dòng)既有爆發(fā)性也有集群性，因此利用GARCH(1，1)過程來擬合個(gè)股的對(duì)數(shù)收益率，求出條件方差作為股價(jià)波動(dòng)率。

(3)凈融資額(Nfa)，計(jì)算公式為：凈融資額=融資買入額－融券賣出額，其中融券賣出額=融券賣出量×收盤價(jià)，凈融資額表示投資者對(duì)個(gè)股市場表現(xiàn)的評(píng)價(jià)，數(shù)值為正代表投資者多方力量強(qiáng)于空方力量，反之，代表投資者空方力量強(qiáng)于多方力量。

(4)交易量變化率(Volgr)，本文以個(gè)股日交易股數(shù)的增長率作為代理變量，計(jì)算公式為：Volgrt=(Vt－Vt－1)/Vt－1，其中 Vt表示當(dāng)天個(gè)股交易量，Vt－1表示前日個(gè)股交易量。

(5)投資者情緒(Dcf)，本文采用了封閉式基金折價(jià)率作為投資者情緒的代理變量，單只封閉式基金折價(jià)率計(jì)算公式為：Dcfit=(Pit－NAVUit)/NAVUit，其中Pit表示樣本基金中第i只基金在交易日收盤價(jià)，NAVUit表示第i只基金在交易日的基金凈值，折價(jià)率上升代表投資者情緒悲觀。本文采用樣本期間存續(xù)的全部25只封閉式基金的周數(shù)據(jù)，并對(duì)25只封閉式基金算術(shù)平均，最終得到代理變量Dcf。

基于融資融券對(duì)標(biāo)的證券波動(dòng)性和收益率影響的兩個(gè)角度，分別設(shè)定Panel－Date回歸模型方程：

式中，i=1，2，……，N代表不同的個(gè)體截面單位，本文中指71只融資融券標(biāo)的證券;t=1，2，……，T代表不同的時(shí)期，本文中是指369個(gè)交易日;αit是截距項(xiàng);εit為回歸方程的誤差項(xiàng)。

(三)實(shí)證結(jié)果和分析

如前所述，由于在實(shí)際操作中多采用固定效應(yīng)模型，并且本文采用的大樣本基本可以代表總體。因此，本文選擇面板數(shù)據(jù)回歸模型的固定效應(yīng)模型。首先建立雙因素固定效應(yīng)模型，再利用上文介紹的F統(tǒng)計(jì)量和LR檢驗(yàn)的χ2統(tǒng)計(jì)量選定模型具體形式。

首先對(duì)冗余固定效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 融資融券log(Nfa)對(duì)標(biāo)的證券波動(dòng)率Vola和收益率Yield影響的冗余固定效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

從表1檢驗(yàn)的結(jié)果看出，考察融資融券log(Nfa)對(duì)標(biāo)的證券波動(dòng)性影響，應(yīng)該建立個(gè)體截面和時(shí)期雙固定效應(yīng)的面板回歸模型;考察融資融券log(Nfa)對(duì)標(biāo)的證券收益率的影響，建立時(shí)期固定效應(yīng)的面板回歸模型是合理的。面板回歸結(jié)果分別如表2和表3。

表2 融資融券log(Nfa)對(duì)標(biāo)的證券波動(dòng)率Vola影響的面板模型回歸結(jié)果

表3 融資融券log(Nfa)對(duì)標(biāo)的證券收益率Yield影響的面板模型回歸結(jié)果

從上述回歸結(jié)果可以看出，凈融資額的對(duì)數(shù)值對(duì)波動(dòng)性影響不明顯，同時(shí)對(duì)收益率有顯著的負(fù)向影響，這與我們預(yù)期的不一致。由于在回歸模型設(shè)定時(shí)，為避免異方差性，對(duì)變量凈融資額(Nfa)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理，對(duì)凈融資額為負(fù)值的，運(yùn)用了－log(Abs(Nfa))來處理，為零的數(shù)值取對(duì)數(shù)后設(shè)為空值。由于這種對(duì)數(shù)處理方法存在爭議，而且從樣本數(shù)據(jù)可以觀察到，融券賣出額大量為零，這可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果缺乏可靠性和穩(wěn)定性。此外，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，自2010年3月31日融資融券試點(diǎn)推出，截止到2011年8月31日，融資融券累計(jì)交易金額為4903.9億元，其中融資交易累計(jì)為4672.9億元，占95.3%，融券交易累計(jì)為231億元，僅占4.7%，表明融資融券業(yè)務(wù)發(fā)展呈現(xiàn)非常嚴(yán)重的不平衡狀態(tài)。因此，為了使估計(jì)結(jié)果具有可靠性和穩(wěn)定性，我們僅選取凈融資額為正的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)化處理，得到變量log(Nfaz)，來考察這種不平衡的融資融券狀態(tài)對(duì)標(biāo)的證券價(jià)格表現(xiàn)的影響。

利用雙因素固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)的結(jié)果分別如表4和表5。

表4 融資融券log(Nfaz)對(duì)標(biāo)的證券波動(dòng)率Vola影響的冗余固定效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表5 融資融券log(Nfaz)對(duì)標(biāo)的證券收益率Yield影響的冗余固定效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

從表4檢驗(yàn)的結(jié)果看出，考察融資融券log(Nfaz)對(duì)標(biāo)的證券波動(dòng)性影響，應(yīng)該建立個(gè)體截面和時(shí)期雙固定效應(yīng)的面板回歸模型;從表5檢驗(yàn)的結(jié)果看出，考察融資融券log(Nfaz)對(duì)標(biāo)的證券收益率的影響，建立時(shí)期固定效應(yīng)的面板回歸模型是合理的。面板回歸結(jié)果分別如表6和表7。

表6 融資融券log(Nfaz)對(duì)標(biāo)的證券波動(dòng)率Vola影響的面板模型回歸結(jié)果

表7 融資融券log(Nfaz)對(duì)標(biāo)的證券收益率Yield影響的面板模型回歸結(jié)果

從表6和表7看，凈融資額為正數(shù)的對(duì)數(shù)值對(duì)個(gè)股波動(dòng)性和收益率都有較為顯著的正向影響。這可以解釋為，當(dāng)日融資買入額大于融券賣出額時(shí)，多方力量強(qiáng)于空方力量，這樣會(huì)增加股價(jià)的波動(dòng)，同時(shí)多方對(duì)個(gè)股需求量增加的行為會(huì)向市場傳遞利好的信號(hào)，促使其他持觀望態(tài)度的投資者跟進(jìn)買入，結(jié)果推升個(gè)股的收益率及其波動(dòng)率。但是從影響系數(shù)值來看，單位log(Nfaz)會(huì)帶來0.000121單位波動(dòng)率的變化和0.0220單位收益率的變化，數(shù)值都偏小。

造成該結(jié)果的原因主要有兩個(gè)方面：一是融資融券交易占證券市場交易比重偏低，市場參與度不高，對(duì)市場價(jià)格波動(dòng)影響不大。目前滬深兩市中融資融券余額僅占當(dāng)日A股成交總量的1%左右，融資融券余額占證券流通市場比重不足0.2%，而海外市場平均在1.5%－2%，這是由于融資融券業(yè)務(wù)的參與主體有限，融資融券交易標(biāo)的少制約了市場發(fā)展的空間。自2010年3月31日融資融券試點(diǎn)推出至2011年9月31日，我國只有25家券商擁有融資融券業(yè)務(wù)資格，不足全部106家券商中的四分之一。同時(shí)，根據(jù)融資融券業(yè)務(wù)相關(guān)規(guī)定，試點(diǎn)期間融資融券交易標(biāo)的共90只股票，其中券商證券來源于其可供出售的金融資產(chǎn)科目下的自有證券，也就是最多為90只，數(shù)量嚴(yán)重不足。二是融資融券呈現(xiàn)非常嚴(yán)重的不平衡狀態(tài)。前文提到，自2010年3月31日融資融券試點(diǎn)推出，截止到2011年8月31日，融資融券累計(jì)交易金額為4903.9億元，其中融資交易累計(jì)為4672.9億元，占95.3%，融券交易累計(jì)為231億元，占4.7%。研究期間，雖然25家試點(diǎn)券商融資融券額度總規(guī)模在900億左右，能夠滿足當(dāng)前市場的需求，但是融券交易標(biāo)的嚴(yán)重短缺，加上投資者慣有的做多的投資理念，“做空”機(jī)制沒有充分發(fā)揮其價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。

三、完善我國融資融券業(yè)務(wù)的政策建議

融資融券業(yè)務(wù)推出以來，規(guī)模在不斷擴(kuò)大，制度建設(shè)也在逐步完善。而本文實(shí)證結(jié)果表明，融資融券對(duì)標(biāo)的證券的波動(dòng)性和收益率都有較為顯著的正向影響，不同于融資融券市場發(fā)展較成熟的西方發(fā)達(dá)國家，這一金融工具的價(jià)格發(fā)現(xiàn)、平抑波動(dòng)功能沒有明顯體現(xiàn)。上文分析表明，在試點(diǎn)期間我國融資融券業(yè)務(wù)存在諸多問題，本文對(duì)此提出以下建議，以便于完善我國融資融券業(yè)務(wù)，并充分發(fā)揮對(duì)證券市場的積極作用。

(一)優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu)，培育理性投資理念

融資融券試點(diǎn)期間，由于制度上的制約和監(jiān)管層控制風(fēng)險(xiǎn)的需要，我國證券監(jiān)管部門不允許基金等機(jī)構(gòu)投資者參與融資融券市場交易，呈現(xiàn)出“散戶化”的市場投資者結(jié)構(gòu)。而相對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者而言，個(gè)體投資者由于缺乏理性，通常表現(xiàn)為從眾行為、對(duì)股市政策或信息的過度反應(yīng)等非理性行為，在市場實(shí)際操作中出于投機(jī)動(dòng)機(jī)，也經(jīng)常會(huì)追漲殺跌，這必然會(huì)加大市場波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。另外，無論是機(jī)構(gòu)投資者還是個(gè)體投資者，長期以來只能依靠“做多”來獲利，慣有的投資理念需要有所突破。融資融券制度為證券市場引入了“做空”機(jī)制，其價(jià)格發(fā)現(xiàn)職能要充分發(fā)揮作用，首要任務(wù)就是允許基金等機(jī)構(gòu)投資者參與融資融券，另外，需要培養(yǎng)機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)體投資者理性投資理念，以維持證券市場的穩(wěn)定。

(二)完善立法，促進(jìn)融資融券業(yè)務(wù)常規(guī)化健康發(fā)展

我國融資融券試點(diǎn)期間，具有開展融資融券資格的券商只有25家，極大地限制了投資者范圍和市場規(guī)模。鑒于試點(diǎn)證明有關(guān)制度安排合理可行，業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)能夠得到有效控制，且市場有擴(kuò)大融資融券覆蓋面的合理要求，有必要適當(dāng)降低證券公司從事這項(xiàng)業(yè)務(wù)的準(zhǔn)入條件。為適應(yīng)融資融券業(yè)務(wù)由試點(diǎn)轉(zhuǎn)為常規(guī)業(yè)務(wù)的需要，中國證券業(yè)協(xié)會(huì)近日對(duì)《融資融券合同必備條款》和《融資融券交易風(fēng)險(xiǎn)揭示書必備條款》進(jìn)行修改，重新公布的兩個(gè)必備條款自2011年11月25日起施行，意味著融資融券轉(zhuǎn)常規(guī)已進(jìn)入實(shí)質(zhì)性操作階段，75家尚未獲得融資融券業(yè)務(wù)資格的證券公司據(jù)此將可以開始申請(qǐng)業(yè)務(wù)資格。完善立法是促進(jìn)融資融券業(yè)務(wù)常規(guī)化發(fā)展的關(guān)鍵，我國立法機(jī)關(guān)需要明確融資融券業(yè)務(wù)方案、參與各方責(zé)任與義務(wù)、證券公司內(nèi)部管理制度、技術(shù)系統(tǒng)的維護(hù)以及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管等方面內(nèi)容，制定并出臺(tái)相關(guān)的法律法規(guī)，以保證融資融券轉(zhuǎn)常規(guī)過程中制度和條款的有效實(shí)施。

(三)擴(kuò)大融資融券標(biāo)的范圍，建立并完善轉(zhuǎn)融通機(jī)制

融資融券試點(diǎn)推出至今，標(biāo)的證券呈現(xiàn)嚴(yán)重缺乏，解決這一問題可以從擴(kuò)容和完善轉(zhuǎn)融通機(jī)制兩個(gè)方面著手。首先，將與現(xiàn)有融資融券標(biāo)的股票在流動(dòng)性、波動(dòng)性等方面接近的證券納入標(biāo)的范圍，如滬深300成分股、上證180、深證100成分股等，如此也能進(jìn)一步滿足投資者在股指期貨和現(xiàn)貨市場間進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的需求。其次，建立并完善轉(zhuǎn)融通機(jī)制。轉(zhuǎn)融通機(jī)制拓寬了標(biāo)的證券來源，必然會(huì)增大融資融券交易資金規(guī)模，進(jìn)而推動(dòng)融資融券整體規(guī)模的擴(kuò)大。目前我國已建立了作為轉(zhuǎn)融通主體的證券金融公司，以提供轉(zhuǎn)融通服務(wù)。在轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)正式推出之前，需要對(duì)滬深交易所、中登公司、證券金融公司以及股票和資金的出借方、借入方做好制度、技術(shù)、業(yè)務(wù)開展方案等方面的準(zhǔn)備工作。

(四)完善風(fēng)險(xiǎn)控制體系，有效防范融資融券業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

融資融券業(yè)務(wù)作為我國資本市場的新生事物，它的推出對(duì)于我國證券市場制度建設(shè)具有重要意義，但也伴隨著多種風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)、券商以及銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)于完善風(fēng)險(xiǎn)控制體系，有效防范融資融券業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)都要發(fā)揮作用。首先，要加強(qiáng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管，以有效應(yīng)對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)。我國證券市場仍處于不成熟階段，市場中的法律風(fēng)險(xiǎn)、體制風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)普遍存在，中國證監(jiān)會(huì)及其派出機(jī)構(gòu)、中國證券業(yè)協(xié)會(huì)、證券交易所、證券登記結(jié)算機(jī)構(gòu)以及作為第三方的商業(yè)銀行應(yīng)該組成強(qiáng)大的業(yè)務(wù)監(jiān)管方陣，在各自的職責(zé)范圍內(nèi)發(fā)揮監(jiān)督作用，控制各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)市場正常發(fā)展。其次，券商應(yīng)增強(qiáng)自身業(yè)務(wù)實(shí)力，并完善內(nèi)部控制制度，以更好應(yīng)對(duì)融資融券業(yè)務(wù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。另外，銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)在抓住市場機(jī)遇的同時(shí)做好風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控工作。需要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，完善風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理手段，加強(qiáng)證券抵押融資前審查力度，做好融資后監(jiān)控工作，處理好每一筆融資融券業(yè)務(wù)，避免損失。日前建立的證券金融公司肩負(fù)著對(duì)融資融券業(yè)務(wù)運(yùn)行情況的監(jiān)控、監(jiān)督職能。

［1］WOOLRIDGE J R，DIDKINSON A.Short-Selling and Common Stock Price［J］.Financial Analysts Journal，1994(50)：20 －28.

［2］DAOUK H，CHAROENROOK A.The World Price of Short Selling［R］.The Owen Graduate School of Management，Vanderbilt University Working Paper，2003：1－49.

［3］BRIS A，GOETZMANN W，ZHU N.Efficiency and the Bear：Short Sales and Markets around the World［R］.Yale International Center for Finance Working Paper，2003：1 －30.

［4］BOGEN J，KROOSS H E.Security Credit：Its Economic Role and Regulation［M］.Englewood Cliffs，NJ：Prentice － Hall，Inc.1960：37－76.

［5］GARBADE K D.Federal Reserve Margin Requirements：A Regulatory Initiative to Inhibit Speculative Bubbles［M］//Wachtel P.Crises in Economics and Financial Structure，Lexington，MA：Lexington Books，1982：317 －336.

［6］廖士光，楊朝軍.賣空交易機(jī)制對(duì)股價(jià)的影響—來自臺(tái)灣股市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.金融研究，2005(10)：131－140.

［7］陳森鑫，鄭振龍.賣空機(jī)制對(duì)證券市場的影響：基于全球市場的經(jīng)驗(yàn)研究［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2008(12)：73－81.

［8］WALLACE T D，HUSSAIN A.The Use of Error Components Models in Combining Cross Section with Time Series Data［J］.Econometrica，1969(37)：55 －72.

［9］MUNDALK Y.On the Pooling of Time Series and Cross-Section Data［J］.Econometrica，1978(46)：69 －85.

［10］BALESTRA P，NERLOVE M.Pooling Cross-Section and Time-series Data in the Estimation of a Dynamic Model：The Demand for Natural Gas［J］.Econometrica，1966(34)：585 －612.

［11］HAUSMAN J A，TAYLOR W E.Panel Data and Unobservable Individual Effects［J］.Econometrica，1981(49)：1377 －1398.

［12］林少宮.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)要義：問題與方法探討［M］.武漢：華中科技大學(xué)出版社，2003：27－31.

［13］易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，2008：293－311.