融资融券交易对我国股市波动性影响的研究

龚玉霞++笪元元

【摘 要】 文章以沪深300指数为样本数据研究2014年9月22日第四次扩容前后，融资融券交易对我国股票市场波动性的影响。研究表明两融标的证券第四次扩容对市场波动性有显著的正向影响。进一步对两个分样本估计结果显示，随着时间的推移，融资融券业务平抑股票市场波动的效果更加稳定。最后将实证结果与我国融资融券发展现状相结合提出相关对策建议。

【关键词】 融资融券； 沪深300指数； VAR模型

【中图分类号】 F832.2 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）02-0065-05

一、引言

融资融券交易起源于美国，是发达国家股票市场通行的交易制度，指的是证券投资者向证券公司缴纳保证金，借入证券卖出获得资金（融券交易）或者借入资金买入证券（融资交易）的行为。为了稳定股价，结束我国的单边市场制度，经过近四年的积极筹备，中国证监会于2010年3月2日宣布正式启动融资融券业务试点。在接下来的三年里，随着相关法律法规的逐步完善，融资融券经历了三次扩容，标的股票由试点阶段的90只增加到第三次扩容后的700只。2014年9月12日，深沪交易所分别发布《关于扩大融资融券标的證券范围的通知》。2014年9月22日，深沪交易所正式实施融资融券业务标的证券范围第四次扩容，标的股票数量由700只增加到900只。

二、国内外文献综述

国外学者关于融资融券对股市波动性影响问题的研究起步较早，且没有得出一致结论。Figlewshki和Web研究认为融券交易并不能降低市场泡沫量，更不能稳定股票价格，即对股市波动性没有影响[ 1 ]。James和Angel选取纽交所100多只个股研究了融券交易与股价下跌之间的关系，结果表明融券交易能起到稳定证券市场的作用[ 2 ]。Bris等通过计算个股收益的标准差发现，可以进行股票卖空的市场其股价波动性要低于禁止卖空的市场，即融券交易可以降低市场波动[ 3 ]。Charoenrook和Daouk等研究了卖空交易对股市波动性的影响，研究表明因为证券市场发展成熟度的差异，卖空机制会导致投机现象的发生，造成股票价格的大幅波动[ 4 ]。

国内学者关于融资融券对股票市场波动影响问题的研究较晚，且大部分研究认为融资融券交易能抑制股价波动性。前期主要以台湾和香港市场为研究对象。廖士光和杨朝军对台湾股票市场股票价格与卖空机制进行研究，发现股价指数与卖空交易额之间存在协整关系，且股价是卖空交易额的Granger原因[ 5 ]。袁华涛对香港证券市场的研究表明，标普香港大型股指数与融券卖空交易额之间存在因果关系，卖空机制有效地平抑了市场波动[ 6 ]。后期主要以A股市场为研究对象。李晓东等基于首批融资融券标的股票数据研究发现，融资融券标的股上市公司会计信息披露不完善一定程度上造成了股市的波动[ 7 ]。谭平以沪深300指数每日收盘价格为研究变量，运用GARCH模型和TARCH模型研究融资融券对股票价格波动性的影响，结果表明融资融券平抑了股市波动性但也带来了杠杆风险[ 8 ]。梁星韵和刘卫东利用Granger因果检验研究融资融券业务的推出与股市波动性的关系，结果表明，融资融券能降低股市波动性，但试点阶段的平抑效果并不显著[ 9 ]。佟孟华和孟照康采用710个融资融券标的股票数据，利用VAR模型，研究了不同类别股票融资融券交易对股市波动性的影响，研究表明高市盈率、高换手率股票的融资融券交易能显著降低股市波动性[ 10 ]。吴国平和谷慎选取融资融券标的股票重新编制指数，运用GARCH模型和VAR模型实证检验了融资融券业务推出前后股市波动性的变化，检验结果表明，融资融券业务加剧了股市波动[ 11 ]。吴琼利用事件研究法对新纳入融资融券标的范围的个股进行参数检验，发现融资融券可以抑制个股的波动性[ 12 ]。刘烨等通过构建TARCD-XM模型从动态视角考察融资融券余额变动对股市波动性的影响，研究发现融资融券余额变动不能显著增加股市波动性[ 13 ]。宋钊等通过建立GARCH、VAR模型，选取上证180指数交易日数据为变量研究融资融券交易各自对股市波动性的影响，研究表明：融资交易能降低股市波动性，但融券交易对波动性的影响微弱[ 14 ]。

本文以沪深300指数交易日数据为研究样本，采用2014年4月1日至2015年4月30日每日融资融券交易量为研究变量，使用VAR模型，对2014年9月22日第四次扩容前后，融资融券交易对我国股市波动性的影响进行实证研究。

三、基于Var模型的实证分析

（一）研究假设

2010年以前中国证券市场是单边交易市场，单边交易机制使得投资者只能先买后卖，且只有低买高卖才能获取收益。这种机制容易使股市上涨时受趋利思想影响，助长股市泡沫，股市下跌时受恐惧心理影响，过度抛售，使股市大涨大跌，股市波动性过大，极端情况下可能引发金融动荡和金融危机。融资融券交易制度改变了我国股票市场“单边做市”格局，为市场提供了反向交易机制，有助于抑制股市波动性，保障证券市场稳定性：当股票市场价格被过度低估的时候，融资交易扩大购买资金容量，促使股价回升；当股票价格暴涨时，融券交易扩大股票卖出数量，促使股票价格回归正常，且标的股票数量越多，效果越显著。基于此本文假设融资融券第四次扩容能够有效抑制股市波动性。为验证此假设，本文运用VAR模型进行实证研究。

（二）变量选取

本文以沪深300指数代表大盘股市，因为沪深300指数样本选自沪深两个证券市场，覆盖了大部分流通市值，能反映中国股票市场股票价格状况[ 10 ]。选取2014年4月1日至2014年9月22日共264个有效交易日的数据，以每日融资买入额、每日融券卖出额为研究变量，以融资融券标的股票第四次扩容正式实施日2014年9月22日作为分界点，划分两个研究样本：样本一为融资融券第四次扩容前的2014年4月1日至2014年9月22日，共121个交易日数据；样本二为融资融券第四次扩容之后的2014年9月23日至2015年4月30日的数据，共143个交易日数据。数据来源于上海证券交易所网站，且采用日度数据。

每日融资买入额（MP），采用沪市每日融资买入额来代表买空交易，并对其取对数，得到LNMP的时间序列数据。

每日融券卖出额（SP），采用沪市每日融券卖出额来代表卖空交易，并对其取对數，得到LNSP的时间序列数据。

股票市场波动性指标（VOL），PHt表示沪深300指数当日最高价格指数，PLt表示沪深指数当日最低价格指数。

（三）实证分析

1.各变量的平稳性检验

序列的回归模型往往存在“伪回归”现象，为了保证回归结果的有效性，需对其进行平稳性检验。本文采用ADF检验法分别对两个样本的三个变量进行平稳性检验，结果见表1。样本一和样本二中代表每日融资买入额，每日融券卖出额和股票市场波动性的三个变量LNMP、LNSP、VOL的ADF值都大于5%的临界值，即三个变量的原时间序列都是非平稳的，存在单位根。但经过一阶差分后，三个变量的ADF值都小于5%的临界值，即三个变量为一阶平稳时间序列。

2.协整关系检验

根据ADF检验的结果，样本一和样本二的变量LNMP、LNSP、VOL都是非平稳的，因此在进行回归分析之前需要检验变量之间的协整关系。本文采用Johansen检验法，结果见表2。表2中第三行检验的是变量之间是否存在长期均衡关系，两个分样本的迹统计量大于5%的临界值，说明三个变量之间具有协整关系。第四行检验的原假设最多存在一个协积向量，两个分样本的迹统计量均大于5%的临界值，说明三个变量之间存在一个协积向量。因此，两个分样本均可以建立三个变量之间的误差修正模型（VEC模型）。

3.Granger因果检验

为了进一步确定变量之间的关系，对三个变量进行Granger因果关系检验，结果见表3。检验结果表明：对于样本一，在5%的显著水平下，每日融资额、每日融券额并不是股市波动性的原因，但股市波动性却是导致每日融资额和融券量变化的原因。对于样本二，在5%的显著水平下，每日融资额是造成股市波动的原因，但股市波动性并不影响每日融资额变动；每日融券额不是造成股市波动的原因，但股市波动却会造成融券额的变动。

4.建立误差修正模型（VEC）

考虑到变量之间有协整关系，可以建立约束的VAR模型，即向量误差修正（VEC）模型，将两个样本的三个变量VOL、LNMP、LNSP的时间序列数据分别代入Evievs，结果如下：

样本一的VEC模型：

？驻VOLt=-0.6545*（VOLt-0.0059LNMPt+ 0.0109LNSPt -

0.0927）-0.2150*？驻VOLt-1-0.1817*？驻VOLt-2 -0.0056*？驻LNMPt-1-

0.00756*？驻LNMPt-2+ 0.0029*？驻LNSPt-1+0.0032*？驻LNSPt-2-

0.0323

R2=0.5074 F=16.0454

标准化的协整方程为：VOLt = -0.0059*LNMPt +

0.0109*LNSPt

从方程中可以看出：对于样本一，股市波动和融资交易之间存在反向的长期稳定关系，且每日融资额对股市波动的长期弹性为-0.0059，即每日融资额每增加1%，股市波动性将降低0.0059%。此外，VEC模型的误差修正系数为-0.6542，这表明当股票价格波动偏离长期均衡状态时，融资融券交易将以-0.6542的速度推动股票价格向均值调整。

样本二的VEC模型：

？驻VOLt=-0.0925*（VOLt-0.1101LNMPt +0.1900LNSPt-

1.2581）-0.4647*？驻VOLt-1-0.0077*？驻VOLt-2 +0.0010*？驻LNMPt-1-

0.0009*？驻LNMPt-2+0.0092*？驻LNSPt-1 - 0.0005*？驻LNSPt-2-

0.0010

R2=0.2646 F=6.8383

标准化的协整方程为：VOLt = -0.1101*LNMPt +

0.1900*LNSPt

由此可以看出：对于样本二，每日融资额与股市波动性之间存在反向的长期稳定关系，且每日融资额对股市波动性的长期弹性为-0.0925，即每日融资额每增加1%，股市波动性将降低0.1101%。VEC模型的误差修正系数为-0.0925，这表明当股票价格波动偏离长期均衡状态时，融资融券交易将以-0.0925的速度推动偏离的股票价格向均值调整。

5.脉冲效应分析

为了从长期角度观察融资融券对股市波动性的影响，将样本一和样本二归为一个总样本，并建立脉冲效应函数，分析图如图1、图2。对比两图可以发现：相对于融券交易误差扰动带给股价波动反应不明显来说，融资交易误差扰动带给股价波动的影响要明显得多。当给本期融资买入额一个标准单位的正向冲击，股市波动率在第一期没有变化，但到了第二期开始表现为负相关，并且随着时间的推移，影响效用越来越明显。由此看出，融资交易可以有效地抑制股票市场价格的波动，并且随着股票数量的增加，抑制效果越好。当给本期融券买入额一个标准单位的正向冲击时，股市波动性在第一期没有什么变化，随后呈现微弱的正相关，且随着时间的推移这种冲击作用日趋稳定。

四、研究结论与对策建议

（一）研究结论

1.目前我国股市融资交易能降低股市波动性，且随着标的股票数量的增加，作用越来越明显。Granger因果检验表明融资买入额是股市波动的原因，误差修正（VEC）模型进一步表明，融资买入额与股市波动性之间存在稳定的负相关关系，且随着标的股票数量的增多，负相关系数由-0.0059变成-0.1101。脉冲效应函数分析图更直观地表明，股市波动性对融资交易的反应随着标的股票数量的增多越来越大。由此可见，融资业务已经成为平抑股市波动性的一个重要因素，一定程度上达到了融资业务的预期理想效果。

2.目前我国股市融券卖空交易不能有效地平抑股票价格的波动。Granger因果检验表明融券卖出额并不是股市波动的原因。脉冲效应函数分析图进一步表明股市波动性对融券交易額变化的反应很小，即使标的股票数量不断增加，股市波动性对融券交易的反应也保持稳定。出现这种结果的原因在于融资融券呈现非常严重的不平衡状态。据统计数据显示，2014年全年融资买入额9.5万亿元，占89.5%，而融券卖出额为1.1万亿元，仅占10.5%。事实上由于融券资源有限，经常在股市向下波动时，投资者无法在融券市场上购买到足够的证券，因此其抑制功能受到限制。

3.整体来说，融资融券标的股票第四次扩容使得融资融券交易平抑股市波动的效果更加显著。这是因为标的股票数量的增加，一定程度上活跃了市场上的证券交易，增强了市场流动性。融资融券交易的引入将更多的信息融入了证券价格中，有利于股票市场的价格发现，使得股票价格日趋合理。而且，融资融券交易提高了存量资金的使用效率，丰富了投资者的盈利方式，减少了短期化投资的发生频率，有效避免了市场价格的剧烈波动。

（二）对策建议

1.稳定发展融资交易。首先，可以尝试逐步扩大融资融券标的股票范围，因为实证分析表明随着标的股票数量的增多，融资交易平抑市场波动性的效果愈发显著。其次，严格控制杠杆效应风险。融资融券的杠杆效应使得大量投资者证券资产得以盘活，提高了市场流动性，但也意味着其带来的风险问题需要重点关注。最后，完善投资者适当性制度，降低其投资风险，以保持融资交易频率，进一步增加其对股票市场波动性的影响。

2.多角度促进融券交易发展。首先，支持专业机构投资者参与融券交易，扩大融券券源。其次，加大融券业务知识的普及，培育投资者做空的投资理念，学会在有效规避风险的同时积极参与融券交易。再次，优化融券卖出交易机制和完善交易渠道，为融券业务的开展提供基础支撑，刺激市场融券量的稳定增加。最后，完善相关法律法规和制度建设，为融券业务的开展提供法律保护。

3.推进转融通业务的发展进程。中国证券金融公司于2012年推出转融资业务试点，随着我国融资融券交易规模的不断扩大，融资融券机制真正发挥了其完善市场价格形成机制的作用。具体来说，转融通业务的发展扩大了市场交易活跃度，加强了融资融券信用交易和现货交易的配合，增加了证券供求的弹性。因此，继续鼓励推进转融通业务，将盘活证券资产的流动性，是降低我国股票市场巨幅波动的重要举措之一。

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