亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        融資融券對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)性影響研究
        ——基于狀態(tài)空間模型

        2018-08-16 01:10:28
        金融經(jīng)濟(jì) 2018年14期
        關(guān)鍵詞:融券波動(dòng)性波動(dòng)

        融資融券具有價(jià)格穩(wěn)定器的作用,當(dāng)某一股票價(jià)格暴漲或嚴(yán)重低估時(shí),投資者可以通過(guò)融券或融資的手段使之恢復(fù)到合理位置。我國(guó)融資融券業(yè)務(wù)起步較晚,但發(fā)展迅猛。2010年3月31日我國(guó)正式推出融資融券業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)顯示,2013年底,融資融券余額為3456億元,截止2018年3月,融資融券余額已突破六百萬(wàn)億元(數(shù)據(jù)來(lái)源:國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)),融資融券業(yè)務(wù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。在這段時(shí)間內(nèi),我國(guó)股市還經(jīng)歷了從5178點(diǎn)到2800點(diǎn)的大起大落。融資融券究竟是平抑還是加劇了股市的波動(dòng)?目前,融資融券業(yè)務(wù)對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展是否起到積極的關(guān)鍵作用?對(duì)這些問(wèn)題的研究成為了學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

        一、文獻(xiàn)綜述

        融資融券不僅有助于形成市場(chǎng)內(nèi)在價(jià)格機(jī)制,提高市場(chǎng)投資活躍程度,促進(jìn)券商業(yè)務(wù)多元化,還能為投資者提供更多成熟的衍生品來(lái)進(jìn)行交易,從而改變證券市場(chǎng)“單邊市”的現(xiàn)象,為投資者提供了更多規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的方式。國(guó)外融資融券業(yè)務(wù)推出較早,故對(duì)其相關(guān)問(wèn)題的研究也日漸成熟。國(guó)外關(guān)于融資融券對(duì)股市波動(dòng)性的影響研究結(jié)果大致分為三類,第一類,認(rèn)為融資融券降低股價(jià)的波動(dòng)性(Arturo Brisetc.,2007);第二類,認(rèn)為融資融券加劇了股價(jià)的波動(dòng)性(Allen &Postlewaite,1993;Henry&Mc Kenzie,2006);第三種觀點(diǎn)認(rèn)為融資融券對(duì)股價(jià)波動(dòng)性沒(méi)有顯著影響(Figlewski etc.,1993)。我國(guó)的融資融券交易機(jī)制引入較晚,目前學(xué)術(shù)界研究融資融券對(duì)股市波動(dòng)性主要使用VAR模型和GRACH模型,由于選取的樣本不同和研究方法不同,結(jié)論也相差較多。目前的主流觀點(diǎn)認(rèn)為,融資融券會(huì)使股市趨于平穩(wěn)。佟孟華,孟照康(2015)采用VAR模型,從股票市場(chǎng)整體和不同類別股票個(gè)體兩個(gè)角度,分析說(shuō)明融資融券能夠顯著降低股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。王帥(2017)采用VAR模型,發(fā)現(xiàn)融資融券能抑制股市的異常波動(dòng),但股市波動(dòng)更多與股市自身及外部沖擊影響有關(guān)。戴秦、謝斐、嚴(yán)廣樂(lè)(2014)利用Swarm模型,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)出支持中國(guó)股市現(xiàn)行的連續(xù)雙向拍賣(mài)和融資融券制度的人工股市仿真系統(tǒng),并以此研究得出結(jié)論:在中國(guó)現(xiàn)行股市交易制度下,融資融券制度可以在一定程度上平抑股價(jià)波動(dòng),增加市場(chǎng)的有效性和理性程度。部分學(xué)者認(rèn)為,融資融券會(huì)增加股市的波動(dòng)性。吳國(guó)平和谷慎(2015)利用VAR模型和GARCH模型,并采用流通股加權(quán)法,比較了融資融券前后股市的波動(dòng)性,最后發(fā)現(xiàn)融資融券加劇了股市價(jià)格的波動(dòng)。李森峰(2017)基于波動(dòng)非對(duì)稱性視角,提出融資融券并沒(méi)有助推牛市上升或者加劇熊市下降,因此從一個(gè)較長(zhǎng)的周期來(lái)看,融資融券對(duì)股市波動(dòng)性的影響是中性的。

        狀態(tài)空間模型于上世紀(jì)70年代初被提出,很快成為一種強(qiáng)有力的建模工具,它可用來(lái)估計(jì)不可觀測(cè)的時(shí)間變量和不可觀測(cè)的因素。在一般的統(tǒng)計(jì)模型中出現(xiàn)的變量都被默認(rèn)為是可以觀測(cè)到的,適用于整個(gè)樣本區(qū)間。而實(shí)際上,描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的模型在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都受如理性預(yù)測(cè),測(cè)量誤差,長(zhǎng)期收入等不可觀測(cè)因素的影響,所以,建立這種含有不可觀測(cè)變量的模型—狀態(tài)空間模型,可以更精確的分析經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)間的影響規(guī)律。由于股市波動(dòng)受到多種可觀測(cè)和不可觀測(cè)的因素影響,因此,本文嘗試引入狀態(tài)空間模型來(lái)研究融資融券對(duì)股市波動(dòng)性的影響。這也是本文最大的創(chuàng)新點(diǎn)。

        二、變量定義及樣本選取

        記lnRZ_t表示t期融資余額對(duì)數(shù),lnRQt表示t期融券余額對(duì)數(shù)(融資RZ,單位:百萬(wàn),融券RQ,單位:百萬(wàn))。借鑒Anderson(2002)等人采用的方法,定義上證綜指的日波動(dòng)指標(biāo)如下:

        (1)

        本文選取2014.1.2-2018.3.16的1026個(gè)日數(shù)據(jù),研究這段時(shí)間融資融券對(duì)股市波動(dòng)的影響。觀察上證指數(shù)走勢(shì)圖(如圖1)可以發(fā)現(xiàn):從2014年3月12日到2015年6月12日股指保持上漲,本文把這一段劃為牛市階段;從2015年6月15日至2016年2月,上證指數(shù)呈震蕩型下降,把這一段劃為熊市階段;其余時(shí)間指數(shù)變化相對(duì)平穩(wěn)劃為股市的平穩(wěn)階段。我們將通過(guò)建立空間狀態(tài)模型來(lái)研究融資融券對(duì)股市不同階段行情的波動(dòng)性影響。圖2為根據(jù)(1)式得到的2014.1.2-2018.3.16的上證指數(shù)波動(dòng)圖。圖中可發(fā)現(xiàn)在2015年到2016年中旬,上證指數(shù)波動(dòng)劇烈。那么這種劇烈的波動(dòng)與融資融券有沒(méi)有關(guān)系?有多大的關(guān)系?這正是本文要回答的問(wèn)題。

        圖1 上證綜合指數(shù)收盤(pán)價(jià)(Pt)

        圖2 上證指數(shù)波動(dòng)變化圖(VOLt)

        三、空間狀態(tài)模型

        (一)單位根、協(xié)整檢驗(yàn)

        對(duì)于時(shí)間序列建模,為避免偽回歸問(wèn)題,要求序列是平穩(wěn)序列或序列之間存在協(xié)整關(guān)系,因此,需要先對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)。

        首先分別對(duì)lnRZt、lnRQt,其差分項(xiàng)DlnRZt、DlnRQt,和上證綜合指數(shù)波動(dòng)序列(VOLt)做ADF檢驗(yàn),結(jié)果如表1。

        表1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

        由檢驗(yàn)結(jié)果可知:融資余額(lnRZt),融券余額(lnRQt)在5%的顯著性水平下是不平穩(wěn)的,但它們的一階差分序列在1%的水平下平穩(wěn),上證綜合指數(shù)波動(dòng)性序列(VOLt)在1%水平下平穩(wěn),即DlnRZ,DlnRQ和VOLt~I(xiàn)(0)。

        其次,用E-G兩步法對(duì)DlnRZt、DlnRQt與VOLt三者進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)果表明上證綜合指數(shù)收益率序列(VOLt)與融資余額序列(DlnRZt)、融券余額序列(DlnRQt)存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

        (二)狀態(tài)空間模型的建立

        狀態(tài)空間模型一般由一組可觀測(cè)經(jīng)濟(jì)向量yt和一組不可觀測(cè)的狀態(tài)向量αt構(gòu)成,它包含兩組方程,一組為“量測(cè)方程”:

        yt=Ztαt+dt+ut,t=1,2,…,T

        其中,T為樣本長(zhǎng)度,yt為包含k個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的k×1維向量,Zt是k×m矩陣,dt是k×1維向量,ut是由均值為0,且不相關(guān)的k個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)所構(gòu)成的k×1維向量。另一組為“狀態(tài)方程”:

        αt=Ttαt-1+ct+Rtεt,t=1,2,…,T

        式中,Tt表示m×m矩陣,ct是m×1維向量,Rt表示m×g矩陣,εt由均值為0,且不相關(guān)的g個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)所構(gòu)成的g×1維向量。

        本文建立的狀態(tài)空間模型即是當(dāng)k=1,m=2,g=3時(shí)的情形。以上證綜合指數(shù)收益率序列(VOLt)為因變量,融資余額一階差分序列(DlnRZt)與融券余額一階差分序列(DlnRQt)為自變量建立狀態(tài)空間模型,模型及估計(jì)結(jié)果如下:

        量測(cè)方程:

        (2)

        狀態(tài)方程:

        (3)

        (4)

        (5)

        圖3 股價(jià)波動(dòng)性的擬合值(VOLF)

        由估計(jì)的狀態(tài)空間模型(2)—(5)來(lái)重新描繪股市的波動(dòng)性曲線,如圖3,將它與由(1)式計(jì)算的波動(dòng)性畫(huà)出的波動(dòng)圖2比較,發(fā)現(xiàn)由狀態(tài)空間模型擬合的結(jié)果,基本反映了股市波動(dòng)的曲線,說(shuō)明通過(guò)建立狀態(tài)空間模型能較精準(zhǔn)反應(yīng)融資融券對(duì)股市波動(dòng)性的影響。

        (三)空間狀態(tài)模型的結(jié)果解釋

        在(2)式中α1t,α2t,α3t均為變參數(shù),它們的變化由(3)-(5)決定??紤]到本文使用的自變量為DlnRZt和DlnRQt。因此,這里α1t代表股市波動(dòng)性的融資增長(zhǎng)彈性,α2t代表股市波動(dòng)性的融券增長(zhǎng)彈性,α3t代表股市波動(dòng)性的其他因素變化。圖4,5分別給出了樣本時(shí)間段內(nèi)融資彈性、融券彈性的曲線圖:

        圖4 融資增長(zhǎng)彈性的變化圖

        圖5 融券增長(zhǎng)彈性的變化圖

        從圖4、5中我們可以看到2014年以來(lái)融資彈性變化較大,變化區(qū)間為(-0.685,0.405)。融券的彈性變化很小,約在(-0.019,0.048),即,總體來(lái)說(shuō)融券對(duì)股市波動(dòng)的影響不足融資對(duì)股市波動(dòng)影響的十分之一。

        觀察圖4我們發(fā)現(xiàn),從2014年第四季度開(kāi)始,融資彈性有一個(gè)巨幅增加,至2015年上半年融資彈性恒為正,而此階段正對(duì)應(yīng)股市的牛市階段,這表明融資確實(shí)在市場(chǎng)的牛市階段具有推波助瀾的影響。隨后融資彈性出現(xiàn)斷崖式下跌,其值由正變負(fù),而市場(chǎng)也恰好由牛轉(zhuǎn)熊然后趨于平穩(wěn)波動(dòng)。由此我們分析,在牛市時(shí),市場(chǎng)樂(lè)觀信息迅速蔓延,非理性股民大量融資買(mǎi)入股票,融資對(duì)市場(chǎng)泡沫增加起到助推作用。而在牛市結(jié)束后,市場(chǎng)的樂(lè)觀情緒逐漸消失,投資者紛紛拋售股票,此時(shí)融資將緩沖股價(jià)的下跌趨勢(shì),起到降低股價(jià)波動(dòng)性的作用。而當(dāng)市場(chǎng)較為平穩(wěn)時(shí),融資將繼續(xù)發(fā)揮其穩(wěn)定市場(chǎng)的作用。

        觀察圖5我們發(fā)現(xiàn),融券增長(zhǎng)只有在牛市前期對(duì)股價(jià)波動(dòng)性起到了輕微的增加作用,在后期(2015年后)融券彈性變?yōu)樨?fù),說(shuō)明對(duì)股市的非理性上漲有抑制作用,但由于其太小,故作用有限。之后融券彈性基本在0附近,說(shuō)明在熊市階段和股市平穩(wěn)階段,融券對(duì)股價(jià)波動(dòng)性的影響基本可以忽略不計(jì)。

        綜上,對(duì)比融資對(duì)股市波動(dòng)性的影響,融券對(duì)股市波動(dòng)性的影響較小。這也進(jìn)一步表明在我國(guó)金融市場(chǎng)存在融資融券交易發(fā)展不均衡,融資交易占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)等問(wèn)題。

        四、結(jié)論

        本文選取了2014年1月2日至2018年3月16日的1026個(gè)數(shù)據(jù)作為樣本,建立了狀態(tài)空間模型來(lái)研究融資融券對(duì)股市波動(dòng)的影響。得到以下結(jié)論:股價(jià)快速增長(zhǎng)時(shí),融資增長(zhǎng)對(duì)股市波動(dòng)性有較強(qiáng)的正向影響。在熊市和市場(chǎng)較平穩(wěn)時(shí)期,增加融資都可以穩(wěn)定股價(jià)。增加融券只有在牛市前期對(duì)股價(jià)波動(dòng)性有輕微的正向作用,在其他階段對(duì)股市波動(dòng)性沒(méi)有影響。融資對(duì)股市波動(dòng)性產(chǎn)生的影響遠(yuǎn)大于融券,這說(shuō)明我國(guó)融資融券發(fā)展不平衡,融資占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)所致。

        猜你喜歡
        融券波動(dòng)性波動(dòng)
        融券統(tǒng)計(jì)(2月21日~2月27日)
        融券統(tǒng)計(jì)(1月17日~1月23日)
        融券統(tǒng)計(jì)(1月10日~1月16日)
        融券統(tǒng)計(jì)(8月2日~8月8日)
        轉(zhuǎn)融通范圍擴(kuò)大對(duì)A股波動(dòng)性的影響
        羊肉價(jià)回穩(wěn) 后期不會(huì)大幅波動(dòng)
        微風(fēng)里優(yōu)美地波動(dòng)
        2019年國(guó)內(nèi)外油價(jià)或?qū)⒉▌?dòng)加劇
        干濕法SO2排放波動(dòng)對(duì)比及分析
        基于人民幣兌歐元的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換的外匯匯率波動(dòng)性研究
        区一区二区三免费观看视频| 亚洲欧美日韩国产一区| 欧美三级超在线视频| 女同视频网站一区二区| 国产午夜视频一区二区三区| 欧美人牲交| 中文字幕无码免费久久| 美女黄频视频免费国产大全| 久久精品国产亚洲av天美| 丁香婷婷激情综合俺也去| 99精产国品一二三产品香蕉| 永久免费看免费无码视频| 亚洲激情一区二区三区视频| 国产欧美在线观看不卡| 欧美在线 | 亚洲| 国产精品毛片久久久久久l| 日本高清一区二区三区不卡| 国产av无码专区亚洲av男同| 极品粉嫩小泬无遮挡20p| 五月婷婷激情六月| 99视频偷拍视频一区二区三区| 国产精品亚洲av三区亚洲| 夜鲁很鲁在线视频| 亚洲AV无码国产永久播放蜜芽| 男女啦啦啦视频在线观看| 成人自慰女黄网站免费大全| 亚洲人成电影在线观看天堂色 | 亚洲最新版无码AV| 日本高清一区在线你懂得| 狠狠躁夜夜躁人人爽超碰97香蕉| 精品人妻人人做人人爽| 中字亚洲国产精品一区二区| 中文字幕乱码人妻在线| 三级做a全过程在线观看| 亚洲国产av一区二区三区四区| 加勒比东京热久久综合| 蜜桃传媒一区二区亚洲av婷婷| 人妻精品动漫h无码网站| 亚洲一区二区在线视频播放| 精品成人av人一区二区三区 | 国产精品区二区东京在线|