陳波+彭秋林+何淼

摘 要：利用Granger檢驗、VAR模型估計以及脈沖函數(shù)和方差分解等方法進行實證研究發(fā)現(xiàn)：融資和融券均與滬深300指數(shù)波動呈長期協(xié)整關系，通過Granger檢驗發(fā)現(xiàn)融資和融券是影響滬深300指數(shù)波動的原因。由VAR模型得出融資余額能抑制股市波動而融券余額能加劇波動，兩者對滬深300指數(shù)的影響程度均不明顯且具有非對稱性，這種影響會滯后一期。脈沖響應函數(shù)和方差分解也發(fā)現(xiàn)融資融券整體對滬深300指數(shù)的波動影響均不明顯且影響消退較快，施加單位標準誤差沖擊，融券余額相比融資余額對滬深300指數(shù)的影響較大，研究發(fā)現(xiàn)。滬深300指數(shù)的波動更多是來自于自身的波動引起的。

關鍵詞：融資融券;滬深300指數(shù);波動性

引言

在股票投資中投資者十分關注和重視股市的波動，融資融券作為證券市場上的一項基本交易制度，其初衷是發(fā)揮價格穩(wěn)定器的作用從而穩(wěn)定市場波動，但我國作為新興市場推出此制度較晚，2010年才正式開始融資融券交易制度試點，2014年底發(fā)展到900支標的，盡管我國投資者對于該制度的認識還不夠，但交易活躍度卻越來越高，交易額越來越大，據(jù)同花順iFinD統(tǒng)計，目前兩市兩融日余額已破萬億元且跌創(chuàng)新高，可見兩融交易已成為影響股市波動的重要因素。研究融資融券具體如何影響我國股市的波動性以及產(chǎn)生多大的影響可為市場各參與主體提供理論依據(jù)，這具有重要的現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

國外學者在融資融券如何影響股市波動方面的研究取得了很多有價值的研究成果，但對象主要是國外股票市場且研究結果不盡一致：“加劇波動，助漲助跌”“降低波動，穩(wěn)定市場”“不具有相關性”。Bogen（1960）采用“金字塔效應”得出牛市和熊市時融資融券能夠抬高和降低股價而Bai，Chang and wang （2006）發(fā)現(xiàn)賣空約束使股價波動性增加，kraus and Rubin（2003）股價波動性有可能增加有可能減少，取決于模型的信息參數(shù)和經(jīng)濟外生變量的設定。實證方面：Henry and Me.Knezie（2006）、Chang et al（2007）發(fā)現(xiàn)允許賣空導致個股波動性增加;而廖士光等（2005）認為，賣空機制的存在并不會加劇證券市場的波動性;王富宣（2007）發(fā)現(xiàn)賣空交易在一定程度上具有穩(wěn)定市場的功能;楊德勇、吳瓊（2011）認為，融資融券交易機制對個股的波動性有一定抑制作用，孫茜、姚儉（2012）得出，融資融券平抑了上證指數(shù)的波動且隨著規(guī)模擴充效果越來越明顯;唐艷（2012）認為，兩融與股市波動協(xié)整但對股市波動的整體貢獻很小，波動更多源于外在因素及自身的慣性;王晉忠、文艷軍、王茜（2013）發(fā)現(xiàn)融資對市場流動性和波動性的影響都不明顯，融券對市場流動性影響不明顯。

綜上所述，針對兩融的研究國內(nèi)外研究已比較多但國內(nèi)研究集中在香港等成熟市場，對滬深兩市的研究較少且大都以深市或者滬市為例，較少將兩市作為整體研究波動性。本文利用滬深300指數(shù)日振幅代表波動性指標將兩市作為整體研究，基于VAR模型研究融資融券對我國股市波動性的影響關系，為實際投資提供參考依據(jù)。

二、實證研究與結果分析

（一）變量選取

考慮到在2010年前我國股票市場未推行融資融券交易制度，因此在選擇數(shù)據(jù)樣本上本文選擇的是2010年3月31日至2014年11月11日共計1 205組的滬深300振幅（VOL）、融資余額（MDB）、融券余額（SSB）日交易數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)來源于Wind金融終端。為消除異方差，對時間變量取對數(shù)分別記為：LN（VOL）、LN（MDB）、LN（SSB），實證分析基于Eviews7.0軟件完成。

（二）序列平穩(wěn)性檢驗

本文采用的是近年來在實證金融分析中被廣泛采用單位根檢驗的ADF（augmented Dickey-Fuller Test）對3個時間序列分別作平穩(wěn)性檢驗，結果顯示這3個時間序列在1%的置信水平下ADF檢驗T統(tǒng)計量的分別為-3.436165、-3.437198、-3.436548，均小于MacKinnon臨界值，因此，拒絕原假設接受備擇假設，說明3個序列都不存在單位根，即序列均是平穩(wěn)的。

（三）Granger檢驗

因三個時間序列均檢驗出是平穩(wěn)序列，所以直接對滬深300指數(shù)波動序列分別和融資余額、融券余額進行Granger檢驗，從檢驗結果看出在5%的顯著水平下，共有1 049組數(shù)據(jù)獲得檢驗通過，同時拒絕融資余額、融券余額不是滬深300指數(shù)波動的Granger原因的原假設而接受備擇假設，即融資融券是滬深300指數(shù)波動的Granger原因，能引起我國股市的波動。

（四）VAR模型估計

Granger因果性檢驗發(fā)現(xiàn)LN（VOL）與LN（MBD） 和LN（SSB）之間存在單向因果關系，因而以LN（VOL）作為因變量進行回歸，根據(jù)AIC和SC標準，采用從較大滯后階數(shù)開始的方法，對VAR 模型進行l(wèi)ag structure 操作，確定最佳滯后階數(shù)為1，對三個時間序列做VAR（1）模型估計，變量間均衡關系回歸模型可表述為：LN（VOL）=-0.092029-0.123271+0.034911+

0.926470

從上式得出：滬深300指數(shù)波動與自身上期波動和上期融資余額具有反向關系，和上期融券余額具有正向關系：滬深300指數(shù)上期的波動增加1個百分點會減少當期波動0.092029個百分點，上期融資余額每增加1個百分點會減少當期滬深300指數(shù)波動0.123271個百分點，上期融券余額每增加1個百分點會增加滬深300指數(shù)波動0.034911個百分點。可見，融資余額和融券余額對滬深300指數(shù)波動影響具有非對稱性，這可能是由于融資余額與融券余額在量級上有很大差別及我國投資者更習慣于“做多”思維導致。endprint

（五）基于VAR模型的動態(tài)分析

1.脈沖響應函數(shù)?；赩AR（1）模型對各變量間的脈沖響應函數(shù)做進一步分析。

從圖1得出，滬深300指數(shù)波動對來自于自身的擾動沖擊反應十分敏感，單位標準誤差沖擊會對當期及最近的指數(shù)波動帶來較大沖擊，隨著期數(shù)增加沖擊在第2期甚至出現(xiàn)短暫的反方向最后逐漸平穩(wěn)，該現(xiàn)象十分符合我國股市慣性波動規(guī)律;融資和融券交易誤差擾動對滬深300指數(shù)的波動影響均不明顯且消退很快，但融券相比融資交易對滬深300指數(shù)的單位標準誤差沖擊影響略大。

2.方差分解。LN（MBD）、LN（SSB）所受沖擊對 LN（VOL）變化的貢獻度，其中S.E.是在給定預測水平上變量的預測誤差。S.E.值每組均值為1.17，LN（VOL）的貢獻度均在99.98%-99.99%小幅波動，可以看出滬深300指數(shù)波動幾乎都來自于自身的標準誤差擾動，貢獻度高達99.98%以（下轉(zhuǎn)190頁）（上接146頁）上，融資融券對其波動的誤差擾動都有所貢獻且融資交易的貢獻大于融券交易但兩者貢獻度十分有限，說明融資融券對我國股市的波動性影響依然十分微弱。

對策建議

1.我國股市主管部門應重視融資融券對股市波動的影響，根據(jù)實際情況加強融資融券制度的完善工作，使融資融券制度能充分發(fā)揮價格穩(wěn)定和價格發(fā)現(xiàn)的功能，促使我國股市健康發(fā)展。

2.我國股市“做多”單向思維依然明顯，多數(shù)投資者依然不習慣“做空”，尤其應加強對個人投資者的教育和引導，使投資群體更加專業(yè)化、結構更加合理化。

3.投資者自身應理性看待和使用融資融券交易制度，將單一的融資或融券余額作為看多或看空指標進行投資決策是不可取的，廣大投資者應盡量避免投機行為，多關注投資標的實際價值。

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