融资融券对创业板定价效率影响的实证研究*

陈湘满，黄立矫

(湘潭大学 商学院，湖南 湘潭 411105)

融资融券作为一项成熟市场中重要的交易制度，在引入之初就受到了多方关注。融资融券已经成为中国证券市场的重要组成部分，但是融资融券对于我国证券市场股票定价效率的影响，学界仍见仁见智。与主板市场相比，在创业板上市的股票股价畸高、风险较大。因此，研究创业板在开放融资融券后对股票定价效率的影响，具有重要意义。

一、研究设计

本文从融资融券对定价效率和股票信息反应速度的影响两个方面来进行研究。

(一)研究假设

假设1：实施融资融券业务后，股票的超额收益将下降；非融资融券标的将会比融资融券标的的股票具有更高的超额收益。

假设2：无论融资融券业务是否实施，股票超额收益总与投资者异质信念正相关，异质信念越大，在解除实施卖空约束后，股价下降得越多。

假设3：实施融资融券业务后，融资融券标的将会比非融资融券标的的股票信息调整的速度要快。

假设4：实施融资融券业务后，股票对于利空消息的调整速度应当快于对利好消息的调整速度。

(二)模型构建

首先对融资融券标的股票与非融资融券标的超额收益进行比较，构建模型：CARi,t=ɑ+β1*SSIi,t+γiControlsi,t+εi,t

(1)

其中CARi,t代表i股票t时间的超额收益，SSI为虚拟变量，如果t时间i股票为融资融券标的取值为1，否则取值为0，Controlsi,t表示i股票t时间的全部控制变量，εi,t为随机误差项。如果SSI与CAR呈显著的负相关性，则假设1成立。

其次，考察投资者异质信念与股票超额收益的影响，模型如下：

CARi,t=ɑ+β1*SSIi,t+β2*OTi,t+γiControlsi,t+εi,t

(2)

再分别引入SSI与OT的交互项MT*OTi,t进一步考察融资融券与异质信念对于股价超额收益的影响，模型如下：

CARi,t=ɑ+β1*SSIi,t+β2*OTi,t+β3*SSI*OTi,t+γi*Controlsi,t+εi,t

(3)

如果OT的系数显著为正，且SSI*OT的系数显著为负，则假设2得到了验证。

为了检验融资融券对创业板信息反应速度的影响，先单纯考虑创业板实施融资融券前后创业板信息调整速率的变化，有模型：

D1i,t=ɑ+β1*SSIi,t+γiControlsi,t+εi,t

(4)

D2i,t=ɑ+β1*SSIi,t+γiControlsi,t+εi,t

(5)

如果SSI分别与D1i,t与D2i,t呈显著的负相关关系，则假设3得到了证明。

最后分析融资融券制度在利好/利空消息下对股票定价效率的影响，模型如下：

(6)

(7)

(三)样本选取及来源

本文选取2012年9月31日前上市包含57只融资融券标的的353只创业板股票作为样本股票，剔除股票当月停牌及月内交易日期不足5天的月度数据，剔除股票月内调入调出融资融券业务的月度数据。数据均来自国泰安数据库以及万德数据库。

(四)指标选取及描述性统计

1.指标选取

(1)超额收益率(CAR)，采用CAR为股价估值的代理变量，公式如下：

(8)

其中，ARi,t表示i股t日的超额收益，Ri,t是i股t日实际收益，Rm,t是市场t日的实际收益。ARi,t=Ri,t-ɑi-βRm,t，两者均采用对数收益率(ln(Pi,t/Pi,t-1))的方式进行计算。ɑi与β系数估计是一段基期内个股与市场收益的回归估计。

(2)超额换手率(OT)，参考Garfinkel(2006)超额换手率(OT)[1]85-112，计算公式为：

OTi,t=[(VOLi,t/Shsi,t)-(VOLt/Shst)]-(1/N)

(9)

其中(VOLi,t/Shsi,t)代表i股t天的换手率， (VOLt/Shst)表示市场的换手率。用(VOLt/Shst)代表来自市场的流动性影响。

(3)信息反应速度(D1，D2及ρ-，ρ+)，采用Hou和Moskowitz(2005)提出的价格调整滞后指标来单纯衡量股票信息反应速度的变化情况[2] 981-1020。具体公式如下：

基本市场模型：Ri,t=ɑi+βiRm,t+εi,t

(10)

(11)

(12)

由于R2不能体现滞后期数的大小，也没考虑到系数的显著性，因此引入另一个指标：

(13)

系数越大反映市场对于个股影响程度越高，当abs(βi)越小时，D2越接近1，abs(βi)越大时，D2越接近0，因此D2越小，反映股票定价效率越高。

Bris(2007)认为，存在卖空约束的前提下，股市中利空信息往往被掩盖，卖空约束个股对行情下行的趋势反应迟缓[3] 1029-1079。为了区分不同行情下融资融券对股票定价效率的影响，引入ρ-、ρ+来判定不同行情下股票信息反应速率的大小，公式如下：

(14)

(15)

2.控制变量选取

选取股票市值ln(cap)、账面市值比B/M、市盈率TTM、换手率TT作为控制变量。

3.描述性统计

表1 融资融券对股票超额收益影响的相关变量描述性统计

超额收益CAR的均值为0.228 3，反映了我国创业板市场股价的总体超额收益为正，仍存在市场高估的情况。在衡量股票信息反应速度的两组变量中，D1和D2及ρ+和ρ-组内均值和方差较为相近，同时，D1和D2的波动性大于ρ+和ρ-，分别达到了0.370 5和0.349 4。此外，ρ+均值为0.251 2，ρ-均值为0.248 8，因此从描述性统计上来看利空消息下股票信息的反应速度要快于利好消息下股票的信息反应速度。

二、实证研究

(一)融资融券与创业板股票超额收益的实证研究

表2 融资融券对股票超额收益的影响分析

融资融券与非融资融券股票同期比较，CAR总是与SSI呈负相关关系，在不加入控制变量的情况下系数为-0.038 4。在加入控制变量后，SSI的解释力有所增加，提高至-0.059 5。ln(cap)系数为0.219 7，表明ln(cap)与超额收益呈正相关关系，B/M与CAR就呈负相关关系，但影响较小，仅有-0.006 1。TTM与CAR关系不显著。从融资融券对超额收益率的回归结果来看，可以发现融资融券后CAR显著下降，这意味着创业板股票估值有了显著下降，股票定价效率有所提高，因此验证了假设1。B/M及TTM对于股票超额收益的影响相当有限，甚至不显著，这意味着企业的财务状况对于我国创业板市场股价的影响较小。

在加入异质信念的代理变量超额换手率以后，OT与CAR显著正相关,SSI*OT与CAR系数值为0.001 9，呈微弱的正相关。因此，假设2我们仅仅验证了其中一个部分，异质信念确实与股票估值有相关性，且投资者分歧越大，股票高估的程度越高。创业板股票高估是否是融资融券和异质信念共同作用的结果，没有发现明显关系。

(二)融资融券与创业板股票信息反应速度的实证研究

表3 融资融券对股票信息反应速度的影响分析

无论是D1还是D2总与SSI呈负相关关系，且在加入控制变量以后，SSI解释力有了明显增加。在模型(1)中SSI系数由原来的-0.048 2提升到了-0.103 4，模型(2)中SSI的系数由原来的-0.034 2提升到了-0.076 4，且均在1%水平下显著。控制变量方面，ln(cap)与B/M均与D1呈显著的负相关关系，分别为-0.022 3及-0.052 0。TTM和换手率TT与D1为正相关关系，系数分别为0.002 7和0.025 4。D2与控制变量的关系和D1与控制变量的关系一致，只不过系数大小略有不同。当D2作为被解释变量时，ln(cap)、B/M、TTM以及TT的系数估计分别为-0.023 1、-0.042 1、0.002 4和0.016 6。除ln(cap)以外，其他控制变量系数估计值的绝对值水平均略小于采用D1衡量信息反应速度的情况。

从融资融券对信息滞后调整指标的面板回归结果中，我们可以看到融资融券业务开展后，股票信息的反应速度有所加快，因此股票的定价效率确实有所提高，从而验证了假设3。ln(cap)均与D1和D2呈负相关关系，这与众多国内外文献的经验证据有所不同，在传统观点中，公司市值应当与信息反应速度呈正向关系，规模较大的公司往往对指数会产生较大影响。之所以与传统观点相反，是因为中国创业板市场中股票整体市值偏小，其中相对较大规模市值的股票更加容易获得投资基金的青睐，信息反应速度也相应提高。B/M均为负，TT系数均为正，与预计相一致。此外，TTM的系数估计值与其他变量相比明显偏小，市盈率对于定价效率的影响不太明显。

其次，分析市场反应不同信息下实施融资融券对股票信息反应速度的影响。其面板回归结果如表4。

ρ+与SSI的关系并不显著，而ρ-与SSI呈显著的负相关关系，并且在加入控制变量以后解释力提升明显，系数估计由原来的-0.001 9提升到了-0.034 9，显著性水平由原来的10%提高到了1%。控制变量方面，ρ+与TTM和TT的关系均不显著，ln(cap)和B/M与ρ+呈正相关关系。其中，ln(cap)系数为0.015 6,在1%的水平下显著。B/M系数为0.019 8，在10%的水平下显著；ρ-与ln(cap)和B/M关系均不显著，TTM和TT与ρ-呈正相关关系。其中，TTM系数为0.001 5，在10%水平下显著，换手率系数为0.008 9，在1%的水平下显著。

表4 融资融券对利好/利空消息下信息反应速度的影响分析

从考虑了利好与利空消息的影响面板回归模型中可以发现，利好情形下，融资融券对于股票定价效率的提升并不明显，而利空消息下融资融券显著地提升了股票的定价效率。因此，我们验证了假设4。存在卖空约束前提下，当遇到利空消息时，投资者缺乏交易工具，只能离场观望，隐藏了市场的利空消息。融资融券制度实施以后，市场遭遇利空消息，投资者可以采用融券卖空的方式参与交易，及时地将利空消息传递到个股之中，提高了利空消息下股票的信息反应速度。

(三)稳健性检验：牛熊市下融资融券对股票定价效率的影响

我国股市受政策性影响因素明显，不同时段下行情表现差异较大，这在一定程度上会影响股票的定价效率，因此上述结论不能排除市场整体定价效率变化的内生性影响。为了排除这种影响，将研究区间划分为牛市和熊市两个阶段，对融资融券对定价效率的影响作进一步的稳健性分析。参照Pagan和Sossounov(2003)非参数法划分牛熊市[4]100-112，以窗口期内最低指数最低点为波谷，窗口期指数最高点为波峰，窗口的长度为5个月，波谷到波峰的区间划分为牛市，波峰到波谷的区间为熊市。窗口期之所以选择5个月，是因为美国学者通常认为一个商业经济单向周期不应当低于5个月，低于5个月的窗口是无意义的，同时，如果窗口的长度设定太长，一方面有可能会漏掉一些重要的短期波动，另一方面我国融资融券的发展时间较短，客观上没有足够多的数据进行分析。因此，我们把2013年10月31日至2014年4月30日、2015年6月30至2016年2月29日划分为熊市，2014年5月30至2015年5月29日划分为牛市。

在划分牛熊市以后，除了牛市中D2的SSI系数不显著以外，其他结果均验证了前文的结论。同时，牛市与熊市中的CAR与SSI系数分别为-0.078 5和-0.065 2；D1作为被解释变量时，牛市和熊市中的SSI系数分别为-0.086 2和-0.076 6；利空消息下，ρ-与SSI的系数在牛市与熊市中分别为-0.066 7和-0.023 8，这表明牛市中融资融券对股票超额收益的影响要大于在熊市中的影响。

排除可能是在牛市中股票高估的程度要比熊市中更高的结果。控制变量方面，由于观察样本的减少，对控制变量的显著程度有一定影响，这点在熊市不考虑异质信念的条件下的回归结果特别明显。三个控制变量均不显著。

综上所述，我国创业板在实施融资融券以后，股票高估的程度有所下降，信息反应速度有所提高，因此股票定价效率有所提高，在实施融资融券后，牛市中股票效率的提升相对熊市而言更加明显。

表5 稳健性检验实证结果

三、结论及政策建议

(一)研究结论

从融资融券业务对股票估值和股票信息反应速度的影响两个角度研究融资融券业务对于创业板股票定价效率的影响，主要结论如下：(1)融资融券降低了创业板股票的超额收益。(2)融资融券业务提高了创业板股票对于信息的反应速度。(3)牛熊市下融资融券业务均能提高股票定价效率，其中牛市的提升更为明显。

(二)政策建议

(1)扩大融资融券标的范围和建立发达的转融通机制。适当扩大融资融券标的的范围，使得所有的股票都能从中获益。同时，建立发达的转融通机制可以大大拓宽券商出借资金和融券标的的来源，更好地满足投资者对于股票需求的周期性波动；转融通机制的发展也为券商和银行提供了额外的获利渠道，提高了券商和银行推动融资融券业务的发展积极性。(2)对融资融券标的实行区别监管标准和建立联合有效的监管机制。强调协同监管，确保监管者之间信息畅通。(3)明确保证金的法律界定。保证金制度是融资融券政策风险控制的核心，在目前我国分业经营的前提下，我国保证金制度的配套法律仍存在一定争议。政府应当为券商从法律上定义一个合适的身份，保障保证金制度能够实现各方最大权益，促进融资融券业务的风险控制水平的提高。