王慧強(qiáng) 馬曉彤

內(nèi)容提要：本文分析了我國融資融券交易情況。采用VAR模型實(shí)證分析了融資融券業(yè)務(wù)的開展與我國股市流動性和波動性之間的關(guān)系。結(jié)果表明，融資融券交易的開展是股市波動性和流動性的格蘭杰原因。融資交易增大了股市波動性和流動性，而融券交易降低了股市流動性和波動性。

2010年3月31日，我國在滬深兩市推出了融資融券業(yè)務(wù)。融資融券的開展，是我國證券市場的一次重大變革，我國證券市場進(jìn)入信用交易的時(shí)代。融資融券交易又稱為證券信用交易、保證金交易。它是指投資者向具有融資融券業(yè)務(wù)資格的證券公司提供擔(dān)保物，借入資金買入證券（融資交易）或借入證券并賣出的行為（融券交易）。它不僅包括了證券公司對投資者的融資融券，還包括了金融機(jī)構(gòu)對證券公司的融資融券。

第一批的融資融券標(biāo)的股票為90只，后來經(jīng)過幾次擴(kuò)容，融資融券業(yè)務(wù)的規(guī)模不斷擴(kuò)大。到2016年12月，兩融市場的標(biāo)的股票達(dá)到了950只。到2017年4月，融資融券余額已經(jīng)突破9222億元。融資融券業(yè)務(wù)的開展，受到了學(xué)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。融資融券的發(fā)展對股市波動性和流動性的影響程度值得我們?nèi)ド钊胩剿鳌?/p>

本文緊密結(jié)合我國股票市場交易制度的改革，在融資融券業(yè)務(wù)不斷深入開展的歷史背景下，采用經(jīng)濟(jì)實(shí)證研究方法來研究融資融券對我國股票市場波動性和流動性的影響。本文的研究對融資融券業(yè)務(wù)在我國資本市場的推廣具有借鑒意義，能夠?yàn)檎咧贫ú块T提供更好的管理思路。

一、文獻(xiàn)綜述

融資交易業(yè)務(wù)的開展可以通過杠桿效應(yīng)使投資者投入較少的擔(dān)保物來獲取更多的收益。這種效應(yīng)不僅放大了投資者獲得較大收益的能力，還帶來了高風(fēng)險(xiǎn)性。融券業(yè)務(wù)引入賣空機(jī)制，可以使投資者在股價(jià)下降前借入證券并賣出獲得高額的收益。賣空機(jī)制可以增強(qiáng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，起到降低市場波動的作用。但賣空交易也可能會使市場反應(yīng)過度，從而影響市場信息的效率，導(dǎo)致市場定價(jià)的偏差。

融資融券交易制度對股市波動的確切影響尚沒有一致的結(jié)論。國外的融資融券業(yè)務(wù)開展得較早，學(xué)者們關(guān)于融資融券對市場波動性的影響得出的觀點(diǎn)主要有三種。一是融資融券交易制度可以加劇股市的波動。Henry等（2006）通過對香港股票市場的研究，發(fā)現(xiàn)賣空交易機(jī)制使香港股票波動性增加。Chang等（2007）研究發(fā)現(xiàn)，一只股票從不能賣空變成能夠賣空之后，會增大股票價(jià)格的波動。二是融資融券交易制度對股市波動性的影響不確定。Kraus等（2003）考慮在放松賣空限制的情況下，賣空交易對股價(jià)波動性的影響有可能增加，也有可能降低，具體結(jié)果由模型參數(shù)和外部沖擊決定。Diether等（2009）對實(shí)行暫時(shí)可以融券賣空的股票進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)日波動率變化不明顯。三是融資融券交易制度可以降低股市的波動性，起到穩(wěn)定市場的效果。Bris等（2007）考察了全世界47個(gè)市場，發(fā)現(xiàn)融券賣空可以降低市場的波動性。Bai等（2006）通過構(gòu)建理性預(yù)期模型，研究賣空約束、股價(jià)和市場效率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不實(shí)行賣空交易會使股票價(jià)格波動性增大。

融資融券業(yè)務(wù)的開展也能影響市場的流動性。Charoenrook等（2005）選用換手率作為流動性的代理指標(biāo)，研究發(fā)現(xiàn)賣空限制較多的國家股票市場的流動性顯然要比沒有賣空限制的國家要差。

近年來，隨著我國融資融券業(yè)務(wù)的開展，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了一些研究。廖士光等（2005）針對香港市場賣空交易額與股市流動性的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)賣空交易對香港股市影響不大。駱玉鼎等（2007）研究發(fā)現(xiàn)賣空交易的保證金比例影響著市場的流動性。夏丹（2011）研究了融資融券業(yè)務(wù)開展初期對市場波動性的影響，發(fā)現(xiàn)融資交易可以增強(qiáng)市場的波動性，融券交易會減少市場的波動性。許紅偉等（2012）研究發(fā)現(xiàn)融資融券在開展初期對股票定價(jià)效率的改善仍然較弱。肖浩等（2014）研究發(fā)現(xiàn)融資融券業(yè)務(wù)的開展提升了信息傳送速度，降低了股價(jià)的特質(zhì)性波動。佟孟華等（2015）從股市整體和不同類別的股票這兩個(gè)方面，研究了融資融券業(yè)務(wù)的推出對股市波動性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，融資融券業(yè)務(wù)的推出可以顯著減少股市的波動性。陳海強(qiáng)等（2015）研究發(fā)現(xiàn)放松賣空管制降低了標(biāo)的個(gè)股的波動率和市場的波動率。李志生等（2015）研究發(fā)現(xiàn)放松賣空管制可以提高市場定價(jià)效率。褚劍等（2016）發(fā)現(xiàn)賣空交易也增大了股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)。

融資融券業(yè)務(wù)的開展，必將對我國股市波動性和流動性產(chǎn)生影響。本文在國內(nèi)外前人研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法，建立TGARCH模型，通過VAR模型和Granger因果檢驗(yàn)進(jìn)行實(shí)證分析。分別考慮了融資融券業(yè)務(wù)對股票市場波動性和流動性的影響。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本數(shù)據(jù)選取

隨著融資融券業(yè)務(wù)的逐漸展開，標(biāo)的股票的規(guī)模和范圍都在不斷擴(kuò)大，融資融券余額也逐漸增加。滬深兩市的融資融券規(guī)模從2010年3月31日開始不斷增長，在2015年達(dá)到了最高峰。之后又出現(xiàn)回落。對比滬深兩市發(fā)現(xiàn)，兩市的變動趨勢幾乎一致，但是滬市的兩融業(yè)務(wù)規(guī)模要比深市的大（圖1）。融資融券業(yè)務(wù)規(guī)模的變動也說明了我國的融資融券交易的發(fā)展水平在不斷提高。

由于滬深300指數(shù)的成分股具有規(guī)模大和流動性好的特點(diǎn)，包含滬深兩市的十個(gè)行業(yè)的上市公司，覆蓋滬深兩市將近六成左右的市值。因此本文采取滬深300指數(shù)來表示市場整體情況。

本文采用的樣本區(qū)間為2007年4月1日到2014年12月31日，共1887個(gè)滬深300指數(shù)收盤價(jià)樣本。由于融資融券業(yè)務(wù)的開始時(shí)間是2010年3月31日，因此將2010年3月31日到2014年3月31日看做融資融券業(yè)務(wù)開展后的期間，此段期間包含1155個(gè)樣本。

（二）樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

為了比較融資融券推出后對股票市場波動性的影響。我們對每日的收盤價(jià)取對數(shù)，然后畫出每日的變化圖，如圖2所示。圖中垂線表示的是融資融券業(yè)務(wù)開展的時(shí)間，可以明顯地看出在融資融券業(yè)務(wù)開展后，滬深300指數(shù)的波動性明顯降低了。對1887個(gè)樣本進(jìn)行分段描述統(tǒng)計(jì)。如表1所示，在融資融券業(yè)務(wù)推出后，標(biāo)準(zhǔn)差減少了，表示市場的波動性降低了。

同理，為了比較融資融券對股市流動性的影響，畫出換手率的每日變化圖。明顯看出在融資融券業(yè)務(wù)開展后，換手率波動下降了。從圖3可以看出，融資融券業(yè)務(wù)開展后，換手率的期望和方差都降低了。但是不能從描述性統(tǒng)計(jì)中得出股市波動性和換手率的降低是否源于融資融券業(yè)務(wù)的影響，必須進(jìn)行實(shí)證研究才能判斷。

圖1 融資融券業(yè)務(wù)規(guī)模變動

圖2 滬深300指數(shù)收盤價(jià)變化

圖3 換手率變化

表1 滬深300指數(shù)收盤價(jià)樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

（三）變量選取

本文選取的變量主要包括每天的融資買入金額，融券賣出量以及證券市場的波動性。變量的具體說明如下：

1.融資買入金額（MP）。融資買入即投資者繳納融資保證金后從具有融資融券業(yè)務(wù)資格的證券公司借入資金買入證券。本文選取滬深兩市每日融資買入證券的金額之和的對數(shù)代表融資買入金額MP。

2.融券賣出量（SS）。融資賣出即投資者繳納保證金后向具有融資融券業(yè)務(wù)資格的證券公司借入證券并賣出。本文選取滬深兩市每天的融券賣出量之和的對數(shù)來表示融券賣出量SS。

3.波動性（V）?？紤]到股票市場中波動性的集聚和時(shí)變的特點(diǎn)。本文采用GARCH類模型來擬合股票市場的波動性V。

4.換手率（TR）。本文采用股票市場流通市值加權(quán)市場日換手率來作為市場流動性的代理指標(biāo)。

（四）模型設(shè)計(jì)

在股票市場上，“好消息”對股票價(jià)格的波動性的影響與“壞消息”對股票價(jià)格的影響存在不同的效果。也就是說資本市場存在明顯的非對稱效應(yīng)。所以，本文采用TGARCH模型，如下所示：

加入虛擬變量后的門限GARCH模型為：

三、實(shí)證分析及結(jié)果

（一）股市波動性的擬合

金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在著顯著的自回歸條件異方差特點(diǎn)，并且常伴隨著時(shí)變性和集聚性的現(xiàn)象。諸多的研究結(jié)果都發(fā)現(xiàn)股票收益率的“尖峰厚尾”特點(diǎn)，并且股票市場存在明顯的非對稱效應(yīng)。本文先對收益率序列的方差特性進(jìn)行檢驗(yàn)，然后在門限GARCH模型中加入融資融券這一事件的虛擬變量，進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

記滬深300指數(shù)每天的收盤價(jià)為p，為了減少誤差，更好地?cái)M合數(shù)據(jù)分布的規(guī)律，對滬深300指數(shù)進(jìn)行取對數(shù)處理，記為lnp。

建立如下的回歸模型，并對波動性方程用加入融資融券虛擬變量后的TGARCH（1，1）建模，并記波動性為V。

對上述TGARCH（1，1）模型進(jìn)行回歸，得到表2的結(jié)果：

表2 回歸結(jié)果

上述回歸結(jié)果的Adj R-squared為1，系數(shù)均顯著，AIC=-9652.043，BIC=-9646.501。TGARCH的項(xiàng)很顯著，即存在不對稱效應(yīng)，而且不對稱效應(yīng)的規(guī)模（-0.0271824）大約是對稱效應(yīng)規(guī)模（0.0605355）的一半。TGARCH項(xiàng)的負(fù)號表示“好消息”對資產(chǎn)價(jià)格波動性的影響小于“壞消息”。GARCH項(xiàng)的系數(shù)β1表明前期的波動對本期的影響，所以β1的值越大，對本期的影響越劇烈。融資融券虛擬變量的系數(shù)為負(fù)數(shù)，虛擬變量在融資融券業(yè)務(wù)開展之前取0，在融資融券業(yè)務(wù)開展之后取1。說明融資融券業(yè)務(wù)的開展，也降低了股票市場的波動性。

緊接著對TGARCH（1，1）模型進(jìn)行ARCH LM檢驗(yàn)，P值為0.1239，大于5%的顯著性水平。因此不能拒絕原假設(shè)，殘差序列不存在ARCH效應(yīng)，這表示使用了虛擬變量的TGARCH（1，1）模型對滬深300指數(shù)的擬合有效。

（二）各變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行融資融券業(yè)務(wù)對我國股票市場波動性和流動性影響的研究之前，需要對這些變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。我們采用單位根檢驗(yàn)的方法，結(jié)果如表3所示。

在5%的置信水平下，實(shí)證分析lnMP、lnSS、V和TR四個(gè)變量的ADF值均小于臨界值，拒絕原假設(shè)，四個(gè)變量都是平穩(wěn)序列，可以采取Granger因果檢驗(yàn)融資融券與股市流動性和波動性的關(guān)系。

表3 ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

（三）VAR模型

分別將TR、lnMP、lnSS和V、lnMP、lnSS建立向量自回歸模型。首先根據(jù)AIC、SC等信息準(zhǔn)則，判定VAR模型的滯后階數(shù)。由表4可以看出，V、lnMP、lnSS滿足VAR（4）模型，TR、lnMP、lnSS也滿足 VAR（4）模型（表 5）。

（四）Granger因果檢驗(yàn)

表6 顯示，lnMP是波動性V的格蘭杰原因，lnSS是波動性V的格蘭杰原因，表7顯示，lnMP和lnSS也都是換手率TR的格蘭杰原因。根據(jù)該結(jié)果，我們可以得出結(jié)論：融資融券交易引起了滬深300指數(shù)流動性和波動性的變化。

表4 V、lnMP、lnSS滯后階數(shù)的選擇

表5 TR、lnMP、lnSS滯后階數(shù)的選擇

表6 波動性的格蘭杰因果檢驗(yàn)

表7 波動性的格蘭杰因果檢驗(yàn)

（五）脈沖響應(yīng)分析

為了更加直觀地分析融資融券業(yè)務(wù)的開展是如何引起股市流動性和波動性變化的動態(tài)過程，接下來采用VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行說明。

圖4 lnMP對V正交脈沖的響應(yīng)

圖5 lnSS對V正交脈沖響應(yīng)

由圖4可以看出，當(dāng)在本期給予融資買入金額一個(gè)正沖擊后，股市的波動性在前5期變化較大，然后逐漸減弱。股市波動性在第3期響應(yīng)最大，而且所有的響應(yīng)均為正。說明融資買入金額增加了股市的波動性。由圖5可以看出，股市波動性在前7期對融券賣出量有正向的反應(yīng)，在第3期達(dá)到了最大。此后變?yōu)樨?fù)向的響應(yīng)且慢慢變大。融資買入金額對股市的波動性的正向影響要比融券賣出量對股市波動性的負(fù)向影響大。

圖6 lnMP對TR正交脈沖的響應(yīng)

圖7 lnSS對TR正交脈沖的響應(yīng)

從圖6可以看出，在本期給予融資買入金額一個(gè)正沖擊后，股市的換手率在前5期的波動較大。之后，響應(yīng)慢慢趨近于0.01。脈沖響應(yīng)的結(jié)果說明融資買入金額增加了股市的換手率，也就是說增加了股市的流動性。從圖7可以看出，融券賣出量對換手率的響應(yīng)在前3期波動較大，之后隨著時(shí)間的推移，融券賣出量對換手率的響應(yīng)函數(shù)慢慢趨于-0.02。說明融券賣出量減少了股市的流動性。從圖6和圖7綜合來看，融券賣出量比融資買入額對股市流動性的影響要大。

根據(jù)上述分析得出結(jié)論：融資交易增大了股市波動性和流動性，而融券交易減少了股市流動性和波動性。

（六）方差分解分析

脈沖響應(yīng)分析說明了融資買入額和融券賣出量對股市流動性和波動性的不同影響。為了準(zhǔn)確度量融資和融券交易對股市流動性和波動性的貢獻(xiàn)度，接下來進(jìn)行方差分解分析。

圖8 波動性V的預(yù)測方差分解圖

圖9 換手率TR的預(yù)測方差分解圖

圖8 顯示出融資買入額對股市波動性各期方差的貢獻(xiàn)率均大于融券賣出量。前者的貢獻(xiàn)率在長期收斂于6%，后者的貢獻(xiàn)率在長期收斂于0.6%。說明融資交易對股市波動性的影響要比融券交易對股市波動性的影響更大。從圖9可以看出，融券賣出量對股市流動性各期方差的貢獻(xiàn)率均大于融資買入額。前者的貢獻(xiàn)率在長期收斂于3.2%，后者的貢獻(xiàn)率在長期收斂于0.94%。說明融券交易對股市流動性的影響要比融資交易對股市流動性的影響更大。

四、結(jié)論與建議

本文采取事件研究法，以滬深300指數(shù)為例，就融資融券業(yè)務(wù)的開展對我國股票市場波動性和流動性的影響進(jìn)行實(shí)證研究，得出的結(jié)論如下：

一是融資融券業(yè)務(wù)的開展能夠降低股票市場的波動性。

二是融資融券交易對股票市場波動性和流動性有顯著的影響，融資交易增大了股市波動性和流動性，而融券交易降低了股市流動性和波動性。但是，兩融業(yè)務(wù)的開展對股市波動性和流動性的影響整體較小，股市的波動性和流動性更多受其自身其他因素或者外部沖擊的影響。

作為完善我國資本市場交易制度的措施，融資融券業(yè)務(wù)的開展對于我國資本市場的發(fā)展有積極的意義。但是，賣空交易、內(nèi)幕交易和杠桿效應(yīng)也嚴(yán)重影響著股票市場的不確定性波動。因此，政策制定者可以考慮制定合適的保證金比例，加強(qiáng)對融資融券各個(gè)環(huán)節(jié)的監(jiān)管，提高融資融券業(yè)務(wù)開展的準(zhǔn)入門檻，加強(qiáng)標(biāo)的股票的監(jiān)管，嚴(yán)厲打擊內(nèi)幕交易行為等。充分發(fā)揮融資融券交易機(jī)制穩(wěn)定市場的作用，積極引導(dǎo)，提高證券市場的定價(jià)效率，促進(jìn)股票市場的健康發(fā)展。