王曉云 潘庭庭 姚欣

摘 要：2010年3月31日我國(guó)正式啟動(dòng)融資融券業(yè)務(wù)，經(jīng)過(guò)五年的時(shí)間，融資融券業(yè)務(wù)取得了巨大的發(fā)展，關(guān)于融資融券對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的研究也一直是業(yè)界學(xué)者討論的焦點(diǎn)。文章選取上海證券交易所交易數(shù)據(jù)，利用VAR模型和Granger因果檢驗(yàn)以及脈沖響應(yīng)函數(shù)，實(shí)證分析了融資融券與股票市場(chǎng)波動(dòng)性的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：融資融券 波動(dòng)性 VAR模型 Granger因果檢驗(yàn) 脈沖響應(yīng)函數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.91 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2015）10-101-03

一、研究背景

融資融券，又通常被稱(chēng)為證券信用交易或保證金交易，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(mǎi)入證券（融資交易）或借入證券并賣(mài)出（融券交易）的行為。2010年3月31日融資融券在我國(guó)正式啟動(dòng)。

隨著融資融券的漸行漸近，國(guó)內(nèi)學(xué)者和業(yè)界人士關(guān)于融資融券的討論日漸增多。目前國(guó)內(nèi)關(guān)于融資融券對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響缺乏嚴(yán)謹(jǐn)、深入和系統(tǒng)的分析。鑒于此，本文選取上海交易所股票市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)，通過(guò)具體的計(jì)量模型，實(shí)證分析了融資融券對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)性的影響，為今后融資融券在我國(guó)的發(fā)展提供有力的理論支持。

二、國(guó)內(nèi)外研究綜述

（一）國(guó)（境）外研究綜述

融資融券對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響一直是理論界關(guān)注的熱點(diǎn)，目前的國(guó)外研究結(jié)果主要包括以下三種觀點(diǎn)。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為賣(mài)空交易對(duì)證券市場(chǎng)穩(wěn)定性造成負(fù)面效應(yīng)，例如Henry and McKenzie（2006）對(duì)我國(guó)香港證券市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證研究并得出了此結(jié)論;第二種觀點(diǎn)認(rèn)為賣(mài)空交易有助于維護(hù)證券市場(chǎng)穩(wěn)定，典型的代表是2005年Charoenrook and Daouk對(duì)多個(gè)證券市場(chǎng)總體收益率進(jìn)行的研究;第三種觀點(diǎn)認(rèn)為賣(mài)空交易對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性、穩(wěn)定性沒(méi)有明顯的影響，或影響方向不明確，例如Battalio and Schultz對(duì)網(wǎng)絡(luò)泡沫時(shí)期納斯達(dá)克股票交易的高頻數(shù)據(jù)的研究。

（二）國(guó)內(nèi)研究綜述

國(guó)內(nèi)方面關(guān)于融資融券對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性影響的研究根據(jù)時(shí)間和地區(qū)差異主要可以分為兩類(lèi)。

一類(lèi)是2010年以前，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要針對(duì)我國(guó)香港、臺(tái)灣及其他地區(qū)探討了融資融券與市場(chǎng)波動(dòng)性的關(guān)系，例如陳森鑫和鄭振龍對(duì)1992年至1996年間我國(guó)香港證券市場(chǎng)波動(dòng)率的變化進(jìn)行了研究;另一類(lèi)是2010年以后，針對(duì)我國(guó)融資融券交易試點(diǎn)的運(yùn)行情況進(jìn)行了一些探索性的研究，具有代表性的有明琪和趙亮的研究。

（三）國(guó)內(nèi)外研究分析比較

就融資融券與市場(chǎng)波動(dòng)性的關(guān)系而言，國(guó)外的研究結(jié)論存在更大的分歧。這與證券市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)、價(jià)格的有效性以及投資者行為等因素有關(guān)。在研究中國(guó)證券市場(chǎng)時(shí)，需要考慮我國(guó)證券市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、價(jià)格有效性和投資者行為的特殊性，不宜直接照搬國(guó)外的研究理論。而國(guó)內(nèi)的研究也存在一些局限性，主要原因在于我國(guó)融資融券業(yè)務(wù)啟動(dòng)時(shí)間較晚，相關(guān)研究也相對(duì)落后，現(xiàn)有的研究中實(shí)證研究較少，缺乏有力的數(shù)據(jù)支撐。

三、樣本及指標(biāo)選取

本文選取從融資融券推出后即2010年3月31日至2015年3月17日為樣本區(qū)間，共1196個(gè)交易日（其中已剔除6個(gè)融券交易量為零的特殊數(shù)據(jù)）的日度數(shù)據(jù)，來(lái)實(shí)證研究我國(guó)推出融資融券交易對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的沖擊效應(yīng)。指標(biāo)選取如下：

融資買(mǎi)空交易（MP）。本文采用滬市每日的融資買(mǎi)入量（margin purchase）代表融資交易。出于消除異方差和平滑數(shù)據(jù)的考慮，融資買(mǎi)入量采用對(duì)數(shù)形式，記為L(zhǎng)NMP。

融券賣(mài)空交易（SS）。本文采用滬市每日的融券賣(mài)出量（short sale）代表融券交易。同理，融券賣(mài)出量也采用對(duì)數(shù)形式，記為L(zhǎng)NSS。

股市波動(dòng)性（VOL）。本文擬采用上證綜合指數(shù)的日波動(dòng)率來(lái)反映市場(chǎng)波動(dòng)性水平，即VOLt= ，其中，P ?表示市場(chǎng)指數(shù)第t日的最高價(jià)格指數(shù)，P ?表示市場(chǎng)指數(shù)第t日的最低價(jià)格指數(shù)。

四、實(shí)證分析過(guò)程

（一）ADF檢驗(yàn)

對(duì)于金融時(shí)間序列，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型做實(shí)證研究時(shí)，首先要檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性。本文選用ADF檢驗(yàn)方法來(lái)對(duì)各變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。

在進(jìn)行ADF檢驗(yàn)之前，本文先作出股市波動(dòng)性（VOL）、融資交易對(duì)數(shù)（LNMP）和融券交易對(duì)數(shù)（LNSS）這四個(gè)序列的趨勢(shì)圖。

通過(guò)觀察以上三個(gè)趨勢(shì)圖，決定添加常數(shù)項(xiàng)C;波動(dòng)性曲線圖無(wú)時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)t，而融資融券曲線圖含有趨勢(shì)項(xiàng)t。

使用Eviews6軟件分別對(duì)LNMP、LNSS、VOL這三個(gè)序列在1%、5%、10%下做ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示：

通過(guò)ADF檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)VOL，LNMP，LNSS這三個(gè)序列都是平穩(wěn)序列。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

用Eviews 6中的Lag Length Criteria來(lái)確定滯后階數(shù)。表2和表3是用Eviews 6后得到的滯后階數(shù)參考結(jié)果。

從表2檢驗(yàn)結(jié)果，選取建立9階的融資交易與股市波動(dòng)性的VAR模型;根據(jù)表3的檢驗(yàn)結(jié)果，選取建立8階的融券交易與股市波動(dòng)性的VAR模型。

根據(jù)選定的VAR模型最佳滯后階數(shù)，得出Johansen的檢驗(yàn)結(jié)果如表4和表5。

檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，融資融券與股市波動(dòng)性之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

（三）VAR檢驗(yàn)

融資交易LNMP與股市波動(dòng)性VOL的9階模型即VAR（9）的估計(jì)結(jié)果如下表所示：

從VAR模型估計(jì)結(jié)果可看出，股市波動(dòng)與融資交易的擬合優(yōu)度為0.233518，方程不理想，表明融資交易對(duì)股市波動(dòng)性的影響不顯著。但從股市波動(dòng)性對(duì)融券交易的影響來(lái)看，R2在95%以上，說(shuō)明融資交易受股市波動(dòng)率滯后值的影響?？傮w來(lái)說(shuō)融資交易與股市波動(dòng)性之間存在顯著相關(guān)關(guān)系。

由圖4可知融資交易與股市波動(dòng)性的VAR模型是穩(wěn)定的。

融券交易LNSS與股市波動(dòng)性VOL的8階模型即VAR（8）的估計(jì)結(jié)果如表7所示：

從VAR模型估計(jì)結(jié)果可看出融券交易交易對(duì)股市波動(dòng)性的影響不明顯，而股市波動(dòng)性對(duì)融券交易的影響較為顯著。融券交易與股市波動(dòng)性之間存在顯著相關(guān)關(guān)系。

由圖5可知融券交易與股市波動(dòng)性的VAR模型是穩(wěn)定的。

（四）Granger因果檢驗(yàn)

融資交易額與股市波動(dòng)率、融券交易額與股市波動(dòng)率之間的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

表8的結(jié)果顯示，在10%的顯著性水平下，融資融券與股市波動(dòng)性之間存在雙向的因果關(guān)系，融資融券是股市波動(dòng)性變動(dòng)的Granger原因，同時(shí)股市波動(dòng)性也是融資融券額變化的Granger原因。

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)

通過(guò)給我國(guó)融資買(mǎi)空交易額一個(gè)正向的單位沖擊，可以得到滬市股市波動(dòng)性的脈沖響應(yīng)圖，如圖6所示?？梢钥闯?，當(dāng)融資交易受到一個(gè)正向沖擊時(shí)，會(huì)使股市的波動(dòng)率變小，這種反向的影響在第3個(gè)交易日影響達(dá)到最大值，最后穩(wěn)定在一個(gè)負(fù)值上。從而表明，融資融券在一定程度上降低了股市波動(dòng)性。

通過(guò)給我國(guó)融券賣(mài)空交易額一個(gè)正向沖擊，可以得到上海股票市場(chǎng)波動(dòng)性的脈沖響應(yīng)圖，如圖7所示。當(dāng)融券交易額受一個(gè)正向沖擊時(shí)，股市波動(dòng)率在前3個(gè)交易日會(huì)變大，當(dāng)這種沖擊被市場(chǎng)所消化時(shí)，股市波動(dòng)將小于原來(lái)的水平，最終在一個(gè)負(fù)值上穩(wěn)定。從而表明，當(dāng)融券交易受到?jīng)_擊后會(huì)起到抑制股票市場(chǎng)波動(dòng)的作用。

五、結(jié)論

綜合以上實(shí)證分析的結(jié)果，本文得出以下結(jié)論：

VAR（向量自回歸）模型檢驗(yàn)結(jié)果表明，融資融券對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性沒(méi)有顯著影響，相反融資融券受股市波動(dòng)率滯后值的影響相對(duì)比較顯著，融資融券與股市波動(dòng)性之間存在顯著相關(guān)關(guān)系。

Granger（格蘭杰）因果檢驗(yàn)表明融資融資是股市波動(dòng)性的格蘭杰原因，同時(shí)股市波動(dòng)也是融資融券的格蘭杰原因，它們之間具有雙向的因果關(guān)系。

脈沖響應(yīng)函數(shù)表明，給融資融券交易一個(gè)正向的沖擊會(huì)起到抑制股票市場(chǎng)波動(dòng)的作用。

基于上述分析，為了促進(jìn)股票市場(chǎng)的發(fā)展，應(yīng)積極引導(dǎo)融資融券業(yè)務(wù)的發(fā)展而不用擔(dān)心其會(huì)加劇股票市場(chǎng)的波動(dòng)，主要措施包括建立有效的保證金制度、進(jìn)一步擴(kuò)大標(biāo)的證券的范圍等等。

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（作者單位：沈陽(yáng)理工大學(xué) 遼寧沈陽(yáng) 110168）

[作者簡(jiǎn)介：王曉云，沈陽(yáng)理工大學(xué)教授、碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：國(guó)際投資與風(fēng)險(xiǎn)管理;潘庭庭，沈陽(yáng)理工大學(xué)在讀碩士研究生，專(zhuān)業(yè)：國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易;姚欣，沈陽(yáng)理工大學(xué)在讀碩士研究生，專(zhuān)業(yè)：國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易。]

（責(zé)編：賈偉）