一、引言

2008年上半年，“單邊市”形態(tài)引起了學(xué)者們的廣泛討論。出于供求關(guān)系扭曲和股市價(jià)格高估的擔(dān)憂，改革創(chuàng)新的呼聲日益擴(kuò)大。自2010年融資融券制度試點(diǎn)以來，股市變化多端，股市和融資融券制度的關(guān)系也引起了不少學(xué)者的興趣。本文在過去學(xué)者的理論基礎(chǔ)之上，就數(shù)據(jù)本身進(jìn)行一些處理，試圖找尋融資融券制度對股市的影響規(guī)律。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)融資融券制度對定價(jià)效率的影響

有效市場理論認(rèn)為，完美市場中股票價(jià)格能正確反映股票基礎(chǔ)資產(chǎn)的價(jià)值，投資者不可能獲取超額的收益。但是現(xiàn)實(shí)中往往并不完美，諸多金融摩擦?xí)绊懝善眱r(jià)格對基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的反映，市場效率由此低下。

國內(nèi)學(xué)者認(rèn)為減少賣空限制能夠提高市場的定價(jià)效率，李科等人根據(jù)股票賣空限制的性質(zhì)構(gòu)建對沖投資組合，利用自然實(shí)驗(yàn)——白酒行業(yè)“塑化劑事件”，發(fā)現(xiàn)了賣空限制導(dǎo)致了股價(jià)的高估，融資融券制度等做空機(jī)制有助于矯正高估的股價(jià)，提高市場定價(jià)效率。

(二)融資融券制度對市場波動(dòng)性和流動(dòng)性的影響

融資融券交易在國外也被稱作信用交易，國外成熟的資本市場早已將其作為一種不可或缺的證券定價(jià)機(jī)制。Miller認(rèn)為，賣空交易的限制將使得股價(jià)正面消息呈現(xiàn)較多，進(jìn)而使得股價(jià)高估，增大市場的波動(dòng)性。Saffi和 Sigurdsson發(fā)現(xiàn)賣空限制使得公司對負(fù)面消息的吸收速度變緩，但放松賣空約束和股價(jià)波動(dòng)率之間沒有明顯的關(guān)系，這與 Hardouvelis的發(fā)現(xiàn)相反。

國內(nèi)學(xué)者認(rèn)為通過賣空約束的市場行為選擇影響市場流動(dòng)性和波動(dòng)性。劉曉星等人發(fā)現(xiàn)，滬深倆市種融資融券業(yè)務(wù)通過對投資者情緒的影響，進(jìn)而影響股市的流動(dòng)性；肖浩等人運(yùn)用雙重差分模型檢驗(yàn)融資融券對股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響和其機(jī)理，發(fā)現(xiàn)了融資融券交易降低了標(biāo)的證券股價(jià)的波動(dòng)性，其中涉及了噪聲交易和信息傳遞以及信息不對稱的影響。

(三)融資融券制度對股價(jià)崩盤的影響

Diether等人研究股票市場中取消賣空的報(bào)升規(guī)則的股票，發(fā)現(xiàn)盡管市場允許賣空行為，不加以限制，但是其行為并沒有增減市場的波動(dòng)；國內(nèi)市場上，劉燁等人發(fā)現(xiàn)總體來說融資融券實(shí)施對于市場穩(wěn)定性沒有顯著的影響。而褚劍等人針對融資融券制度變遷，通過雙重差分方法研究表明，中國市場融資融券機(jī)制的實(shí)施，沒有降低相關(guān)標(biāo)的股票的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，反而惡化了其崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

三、數(shù)據(jù)、變量和描述性統(tǒng)計(jì)

(一)樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取的是融資融券交易總金額和滬深300指數(shù)的日度數(shù)據(jù)，時(shí)間自2010年3月31日到2018年4月4日。時(shí)間段選擇的依據(jù)是上交所和深交所正式公告正式開通融資融券交易系統(tǒng)的時(shí)間是2010年3月31日，選擇滬深300指數(shù)是因?yàn)闇?00能夠較好地代表滬深股市，并且其優(yōu)秀個(gè)股有很多列為融資融券地標(biāo)的之中。另外，本文中所有的數(shù)據(jù)來源均是銳思數(shù)據(jù)庫。

(二)樣本數(shù)據(jù)的處理

本文將滬深300指數(shù)簡稱為HS，將融資融券的交易總金額簡稱為RZ，將滬深300指數(shù)的對數(shù)收益率簡稱為DHS，將融資融券交易總金額的一階差分簡稱為DRZ。

(三)樣本數(shù)據(jù)的描述

總體而言，滬深300指數(shù)和融資融券交易總金額均呈現(xiàn)不停振蕩的趨勢，而從數(shù)據(jù)圖直觀來看，兩者還是存在較大的區(qū)別。

2010年至2014年底期間，滬深300指數(shù)一直在出現(xiàn)小幅的振蕩，經(jīng)過三輪的小幅下跌，到達(dá)最低點(diǎn)位置；但是融資融券的交易總金額一直在不斷攀升，尤其在2014年下半年融資融券交易總金額出現(xiàn)新的增長趨勢。2015年上半年，滬深300指數(shù)強(qiáng)勢逆轉(zhuǎn)，迅速提升接近5500點(diǎn)，說明了投資者信心劇增，股市一片向好；恰恰此時(shí)融資融券交易總金額也迅速激增，達(dá)到了歷史的高峰。2015年下半年至今，滬深300指數(shù)經(jīng)過了股災(zāi)，迅速下跌至最低點(diǎn)，現(xiàn)呈現(xiàn)小幅上升的趨勢；巧的是融資融券的交易總金額也呈現(xiàn)了相似的趨勢。這就會(huì)引起筆者的思考，滬深300指數(shù)和融資融券交易額的軌跡如此相像，究竟是偶然的現(xiàn)象，還是倆者之間存在某種關(guān)聯(lián)，就此本文展開了研究。

圖1 滬深300和融資融券總金額數(shù)據(jù)圖

(四)描述性統(tǒng)計(jì)

融資融券交易總金額的平均值為5.4e+11，中值為3.9e+11；而滬深300指數(shù)的平均值約為3038，和中值3044較為接近。從其標(biāo)準(zhǔn)差和最大最小值極差可以看出，滬深300的波動(dòng)要比融資融券交易總金額小得多。由偏度和峰度，進(jìn)行Jarque-Bera檢驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布。

四、實(shí)證研究

(一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

表1 資融券交易總金額平穩(wěn)性檢驗(yàn)

注：符號*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平下顯著

不論是含截距項(xiàng)、還是含截距項(xiàng)和趨勢的模型上，ADFDF-GLSPP和NPZa四個(gè)方法均在1%顯著水平下不能拒絕“序列有單位根”的原假設(shè)，因此融資融券交易總金額不是平穩(wěn)性數(shù)據(jù)。

表2 資融券交易總金額差分的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

注：符號*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平下顯著

不論是含截距項(xiàng)、還是含截距項(xiàng)和趨勢的模型上，ADFDF-GLSNPZa和PP四個(gè)方法均在1%顯著水平下拒絕“序列有單位根”的原假設(shè)，而KPSS拒絕原假設(shè)，因此融資融券交易總金額差分是平穩(wěn)性數(shù)據(jù)。

表3 深300指數(shù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

注：符號*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平下顯著

不論是含截距項(xiàng)、還是含截距項(xiàng)和趨勢的模型上，ADFDF-GLSPP和NPZa四個(gè)方法均在1%顯著水平下不能拒絕“序列有單位根”的原假設(shè)，因此滬深300指數(shù)不是平穩(wěn)性數(shù)據(jù)。

表4 滬深300指數(shù)的對數(shù)收益率的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

注：符號*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平下顯著

不論是含截距項(xiàng)、還是含截距項(xiàng)和趨勢的模型上，ADFDF-GLSNPZa和PP四個(gè)方法均在1%顯著水平下拒絕“序列有單位根”的原假設(shè)，而KPSS拒絕原假設(shè)，因此滬深300指數(shù)的對數(shù)收益率是平穩(wěn)性數(shù)據(jù)。

單整階數(shù)確定根據(jù)上述單位根檢驗(yàn)，倆個(gè)數(shù)據(jù)均為一階差分平穩(wěn)，因此確定單整階數(shù)為1。

(二)建立VAR模型和確定最優(yōu)滯后階數(shù)

1.VAR模型解釋

向量自回歸模型，簡稱VAR模型，主要的功能是將單變量自回歸模型推廣到多變量情形。而VAR模型的構(gòu)建問題在于：選取怎樣的滯后階數(shù)p，使得模型的沖擊向量εt是白噪聲向量。表達(dá)式如下：

2.最優(yōu)滯后階數(shù)確定：

經(jīng)過最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)：確定最優(yōu)滯后階數(shù)為5

3.VAR模型建立

最優(yōu)滯后階數(shù)為5。據(jù)此構(gòu)建VAR模型：

表5 VAR建模

綜上：DHS=0.0075DHS(-1)-0.042DHS(-2)+0.024DHS(-3)+0.050DHS(-4)+0.0055DHS(-5)+1.86e-13DRZ(-1)-1.09e-13DRZ(-2)-1.47e-13DRZ(-3)+6.94e-14DRZ(-4)+2.43e-14DRZ(-5)+5.68e-05

DRZ=3.79e+10DHS(-1)+7.67e+09DHS(-2)+3.94e+10DHS(-3)+3.13e+10DHS(-4)+4.54e+10DHS(-5)+0.60DRZ(-1)+0.10DRZ(-2)-0.14DRZ(-3)+0.046DRZ(-4)+0.12DRZ(-5)+1.33e+08

(三)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

1.Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)解釋

在VAR模型中，本文確定了融資融券交易總金額的差分和滬深300對數(shù)收益率存在某種關(guān)系，但是倆者誰因誰果沒有得到確定。因此我們運(yùn)用一種定性的方式——Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，來確定倆者誰granger引起了誰。

具體的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的原理如下：利用F-檢驗(yàn)來檢驗(yàn)下述聯(lián)合檢驗(yàn)：

H0：所有系數(shù)均為0；H1：系數(shù)中至少有一個(gè)不為0

統(tǒng)計(jì)量為：

如果S1大于F的臨界值，則拒絕原假設(shè)；否則接受原假設(shè)：x不能Granger引起y。

2.Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

從檢驗(yàn)結(jié)果看出，不僅融資融券交易的總金額會(huì)對滬深300的對數(shù)收益率有影響，而且滬深300的對數(shù)收益率會(huì)Granger引起融資融券交易總金額變化。

表6 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

(四)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

1.脈沖響應(yīng)函數(shù)解釋

上述Granger檢驗(yàn)證明，融資融券交易的總金額的確和滬深300對數(shù)收益率互為因果關(guān)系，但這只是定性分析；然而我們想要定量分析得出倆者的關(guān)系，只有通過脈沖響應(yīng)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。脈沖響應(yīng)函數(shù)是指一個(gè)變量受到?jīng)_擊因素時(shí)，對系統(tǒng)各個(gè)變量的動(dòng)態(tài)影響路徑。

2.穩(wěn)定性檢驗(yàn)

由于VAR模型的穩(wěn)定性是進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)等分析的前提和基礎(chǔ)。VAR模型的穩(wěn)定性是指當(dāng)把一個(gè)脈動(dòng)沖擊施加在VAR模型中每一個(gè)方程的新息上時(shí)，隨著時(shí)間推移，如果這個(gè)沖擊的影響會(huì)逐漸地消失，那么稱該系統(tǒng)是穩(wěn)定的，否則稱為不穩(wěn)定的。

VAR模型穩(wěn)定的條件是：|INXp-Φ1Xp-1-Φ2Xp-2-…-Φp|=0的所有特征根都落在單位圓之內(nèi)。

本文可以確定其VAR模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。

3.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

在本期給滬深300對數(shù)收益率一個(gè)正沖擊后，滬深對數(shù)收益率在第一期迅速變化，多次振蕩后，從第七期開始趨于平穩(wěn)不變；融資融券交易總金額的差分在2、4期也有反應(yīng)，從第4期以后開始穩(wěn)定不變。這表明滬深300對數(shù)收益率的某一沖擊也會(huì)給融資融券交易總金額帶來短暫的同向的沖擊，而后沒有影響。

當(dāng)在本期給融資融券交易總金額的差分一個(gè)正沖擊后，也會(huì)給滬深300對數(shù)收益率帶來正面的沖擊，但是同樣沖擊幅度不斷減弱，一直延續(xù)至10期以后。

綜上所述，滬深300對數(shù)收益率和融資融券的交易總金額的關(guān)系密不可分，滬深300對數(shù)收益率會(huì)給融資融券交易總金額一個(gè)短暫的沖擊，相對來說，融資融券交易總金額則對滬深300對數(shù)收益率有較長時(shí)間的影響。

(五)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的協(xié)整做法

1.協(xié)整檢驗(yàn)解釋對時(shí)間序列分析的要求數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的，即沒有隨機(jī)趨勢或確定趨勢，否則會(huì)產(chǎn)生“偽回歸”問題。本文的滬深300收益率和融資融券交易總金額本身都是非平穩(wěn)的，考慮到運(yùn)用差分，可能會(huì)損失某些有用的長期信息，因此本文開始新的嘗試-協(xié)整檢驗(yàn)。

協(xié)整檢驗(yàn)的原理是：一些經(jīng)濟(jì)變量本身是非平穩(wěn)序列，但它們的線性組合卻有可能是平穩(wěn)序列。這種平穩(wěn)的線性組合被稱為協(xié)整方程，且可解釋為變量之間的長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。如果一些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)被某經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)聯(lián)系在一起，那么從長遠(yuǎn)看來這些變量應(yīng)該具有均衡關(guān)系，這是建立和檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷幕境霭l(fā)點(diǎn)。滿足方程kxt+lyt～I(xiàn)(0)

2.基于回歸系數(shù)的Johansen檢驗(yàn)法

表7 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果(1)

根據(jù)表11，可以發(fā)現(xiàn)HS和RZ不具有協(xié)整關(guān)系。因此，無法使用誤差修正模型。

表1 2協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果(2)

在10%的顯著性水平下，拒絕HS和DRZ不具有協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。因此可以發(fā)現(xiàn)HS和DRZ具有協(xié)整關(guān)系，接下來使用誤差修正模型。

3.協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果分析

從Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果，可以得出結(jié)論，融資融券交易總金額差分和滬深300指數(shù)之間存在穩(wěn)定的長期均衡關(guān)系。

(六)建立VEC模型，并賦予經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋

Cointegrating Eq系數(shù)HS(-1)1.00DRZ(-1)1.28E-06(8.6E-08)[14.82]c-3696.51

CointegratingEq=HS(-1)-1.28E-06DRZ(-1)-3696.51

D(HS)D(DRZ)CointEq18.87e-06(0.00013)[0.068]-243853.9(17801.5)[-13.699]D(HS(-1))0.029(0.025)[1.18]14793397(3379793)[4.38]D(HS(-2))-0.08(0.025)[-3.25]3849750(3387893)[1.14]D(HS(-3))0.03(0.025)[1.21]17324775(3401985)[3.95]D(HS(-4))0.096(0.025)[3.86]13438085(3401985)[3.95]D(HS(-5))0.017(0.025)[0.70]19392706(3393963)[5.71]D(DRZ(-1))5.72e-10(2.0e-10)[2.81]-0.12(0.028)[-4.25]D(DRZ(-2))2.59e-10(2.0e-10)[1.32]-0.02(0.027)[-0.78]D(DRZ(-3))-2.44e-10(1.9e-10)[-1.32]-0.17(0.025)[-6.74]D(DRZ(-4))-1.12e-10(1.8e-10)[-0.62]-0.14(0.025)[-5.49]D(DRZ(-5))3.97e-11(1.7e-10)[0.233]-0.042(0.023)[-1.82]C0.22(1.12)[0.20]-20416676(1.5e+08)[-0.13]

CointegratingEq=HS(-1)-1.28E-06DRZ(-1)-3696.51

D(HS)=8.87e-06(HS(-1)-1.28E-06DRZ(-1)-3696.51)+0.029D(HS(-1))-0.08D(HS(-2))+0.03D(HS(-3))+0.096D(HS(-4))+0.017D(HS(-5))+5.72e-10D(DRZ(-1))+2.59e-10D(DRZ(-2))-2.44e-10D(DRZ(-3))-1.12e-10D(DRZ(-4))+3.97e-11D(DRZ(-5))+0.22D(DRZ)=-243853.9(HS(-1)-1.28E-06DRZ(-1)-3696.51)+14793397D(HS(-1))+3849750D(HS(-2))+17324775D(HS(-3))+13438085D(HS(-4))+19392706D(HS(-5))-0.12D(DRZ(-1))-0.02D(DRZ(-2))-0.17D(DRZ(-3))-0.14D(DRZ(-4))+-0.042D(DRZ(-5))-20416676

根據(jù)結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，CointEq1=0時(shí)，HS和DRZ存在穩(wěn)定的長期均衡關(guān)系，根據(jù)短期的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，DRZ比HS更易受到前一期和前二期的影響，因?yàn)槠浣Y(jié)果更加顯著，表明從短期來說，DRZ更易產(chǎn)生波動(dòng)。無論是DRZ，還是HS均存在對長期均衡的偏離，DRZ對誤差的系數(shù)為負(fù)值，符合反向修正機(jī)制，從數(shù)量上看，也是DRZ對誤差修正的反映速度較快。

五、結(jié)論和建議

近年來，融資融券交易越來越頻繁，意味著賣空的限制越來越少。本文驗(yàn)證了融資融券制度對滬深倆市的影響，一方面我們要利用融資融券的交易制度，增加股市的活躍性，從而促進(jìn)股票定價(jià)效率的進(jìn)一步提高；另一方面我們要防范融資融券背后的風(fēng)險(xiǎn)，稍有不慎，風(fēng)險(xiǎn)可能就會(huì)經(jīng)過這種交易制度擴(kuò)散至整個(gè)股市。