金 浩， 姚 臻

(河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，天津 300401)

異常波動(dòng)時(shí)期融資融券對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響研究

金 浩， 姚 臻

(河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，天津 300401)

基于雙重差分(DID)模型，選取我國2015年滬深A(yù)股市場(chǎng)股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期的融資融券業(yè)務(wù)對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率的影響進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，異常波動(dòng)時(shí)期，在融資融券業(yè)務(wù)的參與下，股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率呈現(xiàn)出上漲趨勢(shì)。融資融券業(yè)務(wù)在股價(jià)劇烈上漲和劇烈下跌兩個(gè)子時(shí)期對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率的上升具有明顯的刺激作用；股價(jià)振蕩上漲階段，融資融券對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響卻表現(xiàn)出抑制性的特點(diǎn)，但影響程度較小。

異常波動(dòng)時(shí)期； 融資融券； 股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)； 雙重差分模型

融資融券交易又稱保證金交易，是基于股票價(jià)格不同變化趨勢(shì)衍生出的一項(xiàng)信用交易業(yè)務(wù)，該項(xiàng)業(yè)務(wù)的實(shí)施可以有效地提升股價(jià)信息傳遞速度、減少噪音交易、降低投資者間信息不對(duì)稱程度，對(duì)股市穩(wěn)定發(fā)展具有積極作用。但在2008年次貸危機(jī)期間，西方國家紛紛對(duì)融資融券交易進(jìn)行了不同程度的限制，這就導(dǎo)致學(xué)者們對(duì)融資融券業(yè)務(wù)在股價(jià)劇烈動(dòng)蕩時(shí)期的功能產(chǎn)生研究興趣。直到2015年全球金融危機(jī)的全面爆發(fā)，國內(nèi)學(xué)者們也開始將研究視角轉(zhuǎn)移到股價(jià)異常波動(dòng)時(shí)期融資融券發(fā)揮的功能上。聚焦國內(nèi)證券市場(chǎng)，尤其是在2015年后半年，我國眾多上市公司市值急劇縮水，股市大面積停牌，整個(gè)金融市場(chǎng)瀕臨崩潰。但值得注意的是，在2008年，我國尚未開通融資融券業(yè)務(wù)，而在2015年，我國A股市場(chǎng)剛剛經(jīng)歷過第四階段擴(kuò)容的融資融券標(biāo)的股占比超過了60%，但仍然沒有絲毫緩解金融危機(jī)的沖擊，這一事件為實(shí)證設(shè)計(jì)提供了良好的“自然實(shí)驗(yàn)”條件。因此，以我國2015年前后A股市場(chǎng)的異常波動(dòng)時(shí)期為視角，選取雙重差分模型研究融資融券業(yè)務(wù)對(duì)于股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響。

一、 文獻(xiàn)綜述

Li和Myers利用1990—2001年間全球四十多個(gè)國家的股票數(shù)據(jù)對(duì)融資融券與公司信息透明度的關(guān)系進(jìn)行了研究發(fā)現(xiàn)，賣空約束會(huì)嚴(yán)重阻礙股價(jià)特質(zhì)性信息準(zhǔn)確及時(shí)的反應(yīng)[1]；Haggard等基于投資者獲取信息的視角，通過實(shí)證分析的方法驗(yàn)證了信息透明度與股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)間的正相關(guān)關(guān)系[2]；Fernande采用美國與中國不同的股票市場(chǎng)環(huán)境下信息透明度以及股價(jià)異質(zhì)性波動(dòng)的差異，得出股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)會(huì)隨著信息披露程度的完善而提高[3]的結(jié)論；陳暉麗和劉峰[4]以及顧琪和陸蓉[5]均從盈余管理的視角探究了賣空約束的作用，發(fā)現(xiàn)在放松賣空約束的條件下，融資融券標(biāo)的股的公司應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理均明顯低于非標(biāo)的股，且盈余管理程度越高，賣空約束效果越明顯?；诠蓛r(jià)信息含量的視角探索了股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)對(duì)證券市場(chǎng)的影響。褚劍以股價(jià)信息含量為依托，采用雙重差分模型，驗(yàn)證了融資融券標(biāo)的股的選擇抑制了融資賣空機(jī)制功能的充分發(fā)揮[6]；肖浩、孔愛國基于雙重差分模型，對(duì)股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)影響機(jī)制進(jìn)行研究，結(jié)果表明，股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)只在一定時(shí)期內(nèi)受公司盈余管理的影響[7]；肖浩通過實(shí)證研究的方法，憑借公司信息含量揭示出財(cái)務(wù)信息透明度與股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)間的負(fù)相關(guān)關(guān)系[8]；林忠國等基于盈余公告效應(yīng)，考察了A股市場(chǎng)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)與PIN及噪音之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)與PIN呈U型關(guān)系，與噪音也具有正向的相關(guān)性[9]。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者主要針對(duì)融資融券在整體趨勢(shì)上對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響進(jìn)行研究，而針對(duì)異常波動(dòng)時(shí)期內(nèi)融資融券作用的研究仍處于空白。因此，當(dāng)出現(xiàn)股價(jià)波動(dòng)異常的情況時(shí)，融資融券業(yè)務(wù)的杠桿效應(yīng)在信息不對(duì)稱的情況下，很容易成為投機(jī)者牟利的工具，從而無法發(fā)揮其價(jià)格穩(wěn)定器的功能，因此，在異常波動(dòng)時(shí)期，融資融券究竟扮演什么樣的角色，其原本的功能是否正常運(yùn)行，成為了研究的重點(diǎn)。

二、 研究設(shè)計(jì)

1. 實(shí)驗(yàn)期的選擇

在研究融資融券的效用之前，首先結(jié)合徐悅關(guān)于短期股票市場(chǎng)異常波動(dòng)的研究成果[10]，將2014年11月—2015年12月選為異常波動(dòng)研究期，并劃分了3個(gè)子時(shí)期：一是2014年11月—2015年6月8日的股價(jià)劇烈上漲期；二是2015年6月9日—2015年8月的股價(jià)劇烈下跌期；三是2015年8月—2015年12月的股價(jià)振蕩上漲時(shí)期。此外，將2014年2月7日—2014年10月31日這一段時(shí)期作為穩(wěn)定期來與異常波動(dòng)期進(jìn)行對(duì)照分析。

2. 實(shí)證模型與變量

選取603支融資融券標(biāo)的股作為實(shí)驗(yàn)組，并運(yùn)用傾向值的分匹配(PSM)法選取534支非標(biāo)的股作為對(duì)照組來盡可能減少樣本間的選擇性差異，依據(jù)Ashenfelter與Card提出的DID模型分別考察融資融券業(yè)務(wù)推廣后股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率在整個(gè)異常波動(dòng)時(shí)期以及異常波動(dòng)期內(nèi)不同分段行情下的變化情況。

Ij,t=α0+β1Tj+β2Pj+β3TjPj+Cj,t+εj,t

(1)

式中：Ij,t為股票j在t時(shí)期的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率；Tj為個(gè)體虛擬變量，若股票j為融資融券標(biāo)的股，取值為1，否則取值為0；Pj為時(shí)間虛擬變量，若股票j處于實(shí)驗(yàn)期，取值為1，否則取值為0；TjPj為交叉項(xiàng)，若股票j為處于實(shí)驗(yàn)期的融資融券標(biāo)的股，則取值為1，其余情況下均取值為0，其系數(shù)β3刻畫了融資融券對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響；Cj,t為實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組間差異而選取的一組控制變量；εj,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

第二步，借鑒Wang等人[11]的研究方法，對(duì)整個(gè)異常波動(dòng)期內(nèi)，每個(gè)子時(shí)期下，融資融券對(duì)于股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)分別有何種程度的影響做出進(jìn)一步的判斷，具體模型的基本形式為

Ij,t=α0+β1Tj+φωPω,t+λωTjPω,t+Cj,t+εj,t(ω=1,2,3)

(2)

式中：Pω,t為時(shí)間虛擬變量，表示若股票j在t日處于第ω時(shí)期，取值為1，否則取值為0；TjPω,t為個(gè)體虛擬變量與時(shí)間虛擬變量的交叉項(xiàng)。

Tj與Pω,t的系數(shù)λω衡量了進(jìn)入不同的分段行情后，融資融券業(yè)務(wù)對(duì)于股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響，其余變量與式(1)一致。

式(1)和式(2)中的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率是借鑒Zhang[12]的方法計(jì)算而得，即

rj,t-rt=βj,1Mt+βj,2St+βj,3Ht+εj,t

眾所周知，美國是農(nóng)業(yè)大國，先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和得天獨(dú)厚的地理?xiàng)l件使其糧食產(chǎn)量位居世界第二位。但是，糧食的出口向來利潤不高，生產(chǎn)糧食還要花費(fèi)大量的糧農(nóng)補(bǔ)貼，美國為什么明知糧食出口賺不了幾個(gè)錢，還要大力發(fā)展農(nóng)業(yè)并低價(jià)出口呢？

(3)

(4)

式中：rj,t為t時(shí)期公司j的日個(gè)股回報(bào)率；rt為當(dāng)年無風(fēng)險(xiǎn)利率；Mt、St和Ht為t時(shí)期的Fama-French三因子；εj,t為回歸的殘差。

將回歸殘差按5日為一周求標(biāo)準(zhǔn)差可得到公司j在該區(qū)間的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)Ij,t。選取5日作為特質(zhì)性波動(dòng)率的研究區(qū)間是因?yàn)樵陉P(guān)于證券市場(chǎng)的研究中，常常選取5日作為短線判斷的依據(jù)，異常波動(dòng)時(shí)期內(nèi)股價(jià)的變化一般都是在極短的時(shí)間內(nèi)發(fā)生的，因此這對(duì)于短期的研究具有重要意義。

此外，研究中還選取了一系列控制變量，以達(dá)到進(jìn)一步排除實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組之間差異的目的，各控制變量名稱及其含義見表1。

表1 控制變量名稱及含義

3. 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

滬深A(yù)股市場(chǎng)的股票數(shù)據(jù)來自同花順iFinD金融數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫。其中個(gè)股收盤價(jià)、流通市值與滬深300指數(shù)收盤價(jià)等數(shù)據(jù)來源于同花順iFinD金融數(shù)據(jù)庫，股票財(cái)務(wù)特征、股票三因子數(shù)據(jù)源于銳思數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)篩選方面，參考了Kangetal的做法[13]，剔除了所有金融類股票、ST股、摘牌、數(shù)據(jù)缺失以及在研究期間曾被調(diào)入或調(diào)出的股票。

依照上述標(biāo)準(zhǔn)，篩選出了滬深A(yù)股融資融券標(biāo)的股603支，非標(biāo)的股736支。并運(yùn)用PSM傾向得分匹配法為這603支標(biāo)的股(實(shí)驗(yàn)組)匹配了534支符合要求的非標(biāo)的股(對(duì)照組)，從而初步排除因政策實(shí)施的偏向性而引起的樣本間差異。

三、 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

1. 異常波動(dòng)期融資融券業(yè)務(wù)的影響分析

根據(jù)上述實(shí)證方案，對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響進(jìn)行檢驗(yàn)。在回歸分析之前，對(duì)實(shí)驗(yàn)期和對(duì)照期融資融券標(biāo)的股及非標(biāo)的股的特質(zhì)性波動(dòng)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表2。

表2 股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2描述性統(tǒng)計(jì)顯示，無論是在平穩(wěn)期還是異常波動(dòng)時(shí)期，融資融券標(biāo)的股的特質(zhì)性波動(dòng)水平均小于非標(biāo)的股。而異常波動(dòng)期內(nèi)融資融券業(yè)務(wù)究竟對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率產(chǎn)生何種影響，還需要通過實(shí)證研究來檢驗(yàn)。

以整個(gè)異常波動(dòng)期為實(shí)驗(yàn)期，對(duì)式(1)進(jìn)行回歸分析，考察異常波動(dòng)期內(nèi)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)對(duì)融資融券作何反應(yīng)，回歸結(jié)果見表3。

從表3中的回歸結(jié)果可以看出，虛擬變量Tj的系數(shù)為負(fù)，表明融資融券標(biāo)的股的選取會(huì)減小該股票的特質(zhì)性波動(dòng)的程度；Pj的系數(shù)為正，表明異常波動(dòng)時(shí)期，融資融券兩類股票異質(zhì)性波動(dòng)率均有所上升，這與前文的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果相符。虛擬變量的交叉項(xiàng)TjPj的系數(shù)β3是本文的研究重點(diǎn)，代表了融資融券業(yè)務(wù)在該時(shí)期內(nèi)對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)所產(chǎn)生影響的程度大小及方向，實(shí)證結(jié)果可見，該系數(shù)為正且在1%的顯著性水平上顯著不為零，這說明進(jìn)入異常波動(dòng)期后，融資融券業(yè)務(wù)刺激了股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率的上漲，控制變量是為了減少樣本間差異而選取的一系列變量。

表3 異常波動(dòng)期DID模型回歸結(jié)果

注：***、**、*分別為在1%、5%、10%顯著性水平上的顯著程度。

2. 分段行情下融資融券業(yè)務(wù)的影響分析

雖然融資融券業(yè)務(wù)在整個(gè)異常波動(dòng)期對(duì)于股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)具有顯著的促進(jìn)作用，但整個(gè)時(shí)期跨度較大，該作用可能會(huì)由于時(shí)期區(qū)間選擇的不同而存在差異。因此，將異常波動(dòng)期劃分為3個(gè)子區(qū)間，針對(duì)不同時(shí)期分別就融資融券對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響進(jìn)行研究。

對(duì)標(biāo)的股和非標(biāo)的股不同區(qū)間內(nèi)的特質(zhì)性波動(dòng)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果見表4。

表4 融資融券股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

由表4可見，在標(biāo)的股和非標(biāo)的股組內(nèi)，進(jìn)入上漲期后股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率均顯著升高，在股市下跌期兩類股票特質(zhì)性波動(dòng)增長(zhǎng)更為劇烈，直至進(jìn)入振蕩上漲期，特質(zhì)性波動(dòng)的變化才逐步回調(diào)。從股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)離散程度來看，進(jìn)入異常波動(dòng)期后兩類股票特質(zhì)性波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差都有不同程度的上升，其中后兩個(gè)時(shí)期特質(zhì)性波動(dòng)水平離散性最大，這表明從劇烈上漲時(shí)期開始，各股票的特質(zhì)性波動(dòng)程度出現(xiàn)分化。因此，需要根據(jù)不同市場(chǎng)行情進(jìn)行更有針對(duì)性的實(shí)證研究，以確保結(jié)論的準(zhǔn)確性。

以股市劇烈上漲時(shí)期為實(shí)驗(yàn)期，對(duì)式(2)進(jìn)行回歸分析劇烈上漲期融資融券對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響結(jié)果見表5。

表5 劇烈上漲時(shí)期的DID模型回歸結(jié)果

注：***、**、*分別為在1%、5%、10%顯著性水平上的顯著程度。

表5所示，Tj的系數(shù)顯著為負(fù)，表明在劇烈上漲期，融資融券標(biāo)的股的特質(zhì)性波動(dòng)水平顯著小于非標(biāo)的股；P1,t的系數(shù)顯著為正，表明股票市場(chǎng)進(jìn)入劇烈上漲時(shí)期后，標(biāo)的與非標(biāo)的股的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)水平都顯著增加；TjP1,t的系數(shù)為正，且在5%的顯著性水平上顯著不為零，這說明在股價(jià)劇烈上漲時(shí)期，融資融券業(yè)務(wù)的開展對(duì)股票特質(zhì)性波動(dòng)的上漲起到了推波助瀾的作用，這與前文的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果一致。

以股市的劇烈下跌時(shí)期為實(shí)驗(yàn)期，運(yùn)用雙重差分模型進(jìn)行分析，結(jié)果見表6。

表6 劇烈下跌時(shí)期的DID模型回歸結(jié)果

注：***、**、*分別為在1%、5%、10%顯著性水平上的顯著程度。

表6中，虛擬變量交叉項(xiàng)TjP2,t的系數(shù)為正，且在1%的顯著性水平上顯著，表明股市進(jìn)入劇烈下跌時(shí)期后，融資融券在股市暴跌時(shí)期起到了加劇股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的作用。此外，TjP2,t的系數(shù)為正，且絕對(duì)值比TjP1,t系數(shù)絕對(duì)值大，說明融資融券業(yè)務(wù)在股市劇烈下跌時(shí)期對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的加劇作用遠(yuǎn)比股市劇烈上漲時(shí)期更為顯著。

以股市的振蕩上漲時(shí)期為實(shí)驗(yàn)期，雙重差分模型的擬合結(jié)果見表7。

表7 振蕩上漲時(shí)期的DID模型回歸結(jié)果

注：***、**、*分別為在1%、5%、10%顯著性水平上的顯著程度。

表7中，由于處于振蕩上漲期的股票價(jià)格變化與平穩(wěn)期的變化特征基本相同，因此，此時(shí)僅對(duì)交叉項(xiàng)進(jìn)行分析，即TjP3,t的系數(shù)顯著為負(fù)，且數(shù)值明顯小于兩個(gè)子時(shí)期，這表明在股市結(jié)束下跌進(jìn)入振蕩上漲時(shí)期后，融資融券業(yè)務(wù)起到了抑制股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)率上升的作用，但不足以對(duì)整個(gè)時(shí)期產(chǎn)生太大的影響。

3. 實(shí)證結(jié)果分析

(1) 在劇烈上漲階段，股票價(jià)格普遍被高估，持樂觀態(tài)度的噪音交易者大量涌入市場(chǎng)進(jìn)行買入交易，其中較為激進(jìn)的投資者甚至?xí)ㄟ^融資業(yè)務(wù)借入資金加大持倉。

(2) 在劇烈下跌階段，市場(chǎng)恐慌氛圍嚴(yán)重，大量投資者為了避免損失，不再關(guān)注上市公司基本面情況，而是進(jìn)行非理性的瘋狂拋售，加之我國融資融券業(yè)務(wù)的強(qiáng)行平倉制度的參與，強(qiáng)制賣出的股票會(huì)進(jìn)一步惡化失衡的市場(chǎng)，因此，這一時(shí)期融資融券的助跌作用比股市劇烈上漲時(shí)期更為顯著。因此，這一時(shí)期股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)水平的上漲也更為劇烈。

(3) 在振蕩上漲時(shí)期，我國及時(shí)修改了融資融券交易細(xì)則，多家券商紛紛發(fā)布暫停融資融券的公告，在國家政策和券商行為的共同努力下，融資融券機(jī)制的運(yùn)行受到了嚴(yán)格的把控，其價(jià)格穩(wěn)定器的功能也可以正常發(fā)揮出來。

由上述分析可知，融資融券所具有的杠桿機(jī)制使得交易者在市場(chǎng)不同時(shí)期可以采取不同的交易策略，從而使股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)更加劇烈。在股市振蕩上漲時(shí)期，融資融券業(yè)務(wù)在多方力量的影響下，起到了穩(wěn)定市場(chǎng)、抑制股價(jià)波動(dòng)的作用，但對(duì)整個(gè)市場(chǎng)的影響較為有限；綜合上述情況，融資融券業(yè)務(wù)在整個(gè)異常波動(dòng)期內(nèi)發(fā)揮出加劇股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的作用。

四、 政策建議

(1) 靈活控制融資融券交易門檻。股票價(jià)格劇烈上漲期和下跌時(shí)，較高的信用交易門檻可以提高信用交易成本，減少投機(jī)者的數(shù)量，進(jìn)而避免融資融券濫用行為的出現(xiàn)。

(2) 引入動(dòng)態(tài)保證金機(jī)制。異常波動(dòng)時(shí)期，監(jiān)管部門要時(shí)刻關(guān)注股市動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整保證金比例，做到在第一時(shí)間控制融資融券交易量，減少市場(chǎng)泡沫。

(3) 完善信息披露制度。首先，完善上市公司對(duì)自身經(jīng)營狀況現(xiàn)狀的披露。上市公式信息透明度越高，則信息不對(duì)稱程度越低，這樣可以有效地減少信息不對(duì)稱現(xiàn)象，進(jìn)而避免因投資者利用私有信息投機(jī)套利，引起股市劇烈波動(dòng)。其次，完善股票市場(chǎng)兩融交易情況的信息披露。高度透明的股票市場(chǎng)可以幫助投資者對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)做出理性的判斷，減少噪音交易行為，達(dá)到穩(wěn)定股市的目的。此外，在股市快速下跌時(shí)期，噪音交易者會(huì)無視公司與市場(chǎng)的基本面因素，進(jìn)行大量非理性拋售，加之投機(jī)者的惡意融券行為，會(huì)使股價(jià)波動(dòng)更加難以控制。因此，在這一行情下的證券市場(chǎng)監(jiān)管政策應(yīng)以限制惡意做空、穩(wěn)定市場(chǎng)情緒、加強(qiáng)投資者信心為主。

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ResearchontheInfluenceofMarginTradingontheVolatilityofStockPriceinthePeriodofAbnormalFluctuation

Jin hao， Yao zhen

(School of Economics and Management, Hebei University of Technology, Tianjin 30040，China)

Based on the difference-in-differential (DID) model, this paper analyzes the impact of margin trading on the fluctuation of stock price idiosyncratic volatility around 2015 with the data of Shenzhen and Shanghai A-share market, which includes the sharp rise, abnormal fluctuation and oscillation period. The results show that, during the period of abnormal fluctuations, margin trading business exacerbates the characteristics of the stock price idiosyncratic volatility; specifically, in the period of sharp rise and sharp decline, margin trading business promotes Chinese stock price trait volatility. In the oscillation period, the impact of margin trading on the volatility of the stock price shows the inhibitory characteristics.

abnormal fluctuations； margin trading； stock price idiosyncratic volatility； difference-in-difference model

F224.5

A

1008-4339(2018)01-031-05

2017-09-07.

河北省社科規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(HB17GL026)；河北省人文社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)基金資助項(xiàng)目(ZD201629)；國家軟科學(xué)研究計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(2013GXS4D103).

金 浩(1958— )，男，博士，教授.

金 浩，jgjbsh@hebut.edu.cn.