融資融券機制對我國股市波動性的影響_基于上證50的實證分析

1、融資融券機制對我國股市波動性的影響基于上證50的實證分析肖文彥王紫菡（中央財經大學，北京100081）【摘要】2010年3月31日，滬深兩市正式接受券商的融資融券交易申報。經過4年準備的融資融券交易正式進入市場操作階段。為了解其是否會影響股市的波動 性、如何影響，本文運用VAR模型和Granger檢驗，基于上證50支首批允許融資融 券交易股票437個交易日的數據進行實證分析并得到相關結論。最后本文在短期數 據分析的基礎上，分析預測了融資融券機制對我國A股市場的長期影響。【關鍵詞】融資融券；波動性；VAR模型；Granger檢驗因果檢驗的方法檢驗了臺灣證券市場信用交易對市場的沖擊效應，表明融資融

2、券交易都不會加劇市場波動性水平。 由于之前缺乏實際交易數據，國內的實證研究主要集中在香港、臺灣、日本等國家和地區(qū)。因此，本文利用上證50的實際數 據進行實證研究，討論融資融券機制和股市波動性的關系。3.數據及實證模型3.1 數據選取 我國首批融資融券交易試點股票為上證50的50支滬市股票以及40支深成指股票。由于首批允許融資融券的股票較少，成交量 不足大盤的10%，且我國實行融資融券時間不長，如果取整體大 盤指數作為研究對象，則融資融券對我國股市的影響甚微。考慮 到滬市試點股票為上證50的成分股，成交量占上證50的38%，其 對上證50指數的影響較大。故本文選取了上證50從2010年4月12

3、日至2012年1月31日共437個交易日的日交易數據，并剔除交易頭 幾天的微量交易對分析結果的影響。本文的原始數據均來自于上 海證券交易所網站。本文分別對每日融資買入額（MT），每日融券賣出額（SS） 以及上證50指數的收盤價（P）取自然對數，得到LNMT，LNSS，1.引言融資融券，又稱證券信用交易，是指投資者向證券公司提供擔 保物，借入資金買入本所上市證券或借入本所上市證券并賣出的行 為。這種雙向交易機制的建立，能有效降低單邊投機市場走勢出現的 概率，起到維護市場穩(wěn)定的作用。美國1934年就通過證券交易法 建立起了完善的證券信用交易制。在亞洲，1954年日本通過了證券 交易法，在規(guī)范先前買

4、空交易的同時，還引入了賣空機制。中國證券市場從1990年成立至今，得到了高速發(fā)展。但中國 證券市場受政策影響大，長期以來只有現貨交易一種方式。近年 來，我國相關部門一直在討論證券法的修改問題，1999年修 改了證券法不允許信用交易的條款。證監(jiān)會于2006年6月30 日發(fā)布證券公司融資融券試點管理辦法，標志著融資融券有 機會登陸中國；2008年4月24日再次發(fā)文，在證券公司監(jiān)督管 理條例中，融資融券業(yè)務被正式列入券商業(yè)務中。同年10月5 日，證監(jiān)會宣布將啟動融資融券試點。2010年3月31日，滬深交 易所正式向6家試點券商發(fā)出通知，開始接受券商融資融券交易 申報，這標志著經過4年準備的融資融券交

5、易正式進入市場操作 階段。2011年11月25日，滬深交易所分別發(fā)布融資融券交易實 施細則，這意味融資融券業(yè)務將由“試點”轉為“常規(guī)”。2.國內外文獻綜述西方在很早就有了關于融資融券與市場波動性的理論研究，早 在20世紀60年代，Bogen和Krooss1就提出了“金字塔和倒金字塔效 應”的經典理論，從理論上說明證券信用制度將造成股票市場的波 動性加劇，該理論在很長一段時間內得到廣大研究者的認可。但西方學者對融券賣空的市場效果上的觀點并未達到統(tǒng) 一。King等(1993)2的實驗結果表明，賣空機制對價格泡沫的 產生沒有顯著的影響，沒有起到穩(wěn)定價格的作用。Porter和 Smith(2000)3

6、根據實驗結果指出賣空機制不能顯著地降低市場 的泡沫量以及泡沫的持續(xù)時間。另一部分學者則認為融券交易本身能起到穩(wěn)定市場的作用。 Bris等(2003)4發(fā)現在允許股票賣空的市場中，收益率的波動性 要低得多。同年，Charoenrook和Daouk(2005)5通過對111個國 家證券市場的研究發(fā)現，當市場允許賣空時，其波動性要比禁止 賣空交易的市場低。2000年8月，美國大通曼哈頓銀行向客戶提 供的一份研究報告表明賣空交易量同股價指數存在著顯著的正向 變動關系，即賣空交易能起到平緩股價指數劇烈波動即平穩(wěn)市場 的作用6。Hong和Stein(2003)7發(fā)現如果不允許賣空或約束賣空 過嚴，可能造成

7、股票市場的大跌。在我國證券市場的建立初期，韓志國(1994)、戴相龍(2000)等 就呼吁引入信用交易制度。早期國內對于這一方向的研究文獻大多 局限于宏觀介紹和功能分析上。例如肖迢、周萬賀(2001)9分析可 以通過引入賣空機制解決中國股票市場過度投機的問題。近期我國 學者通過港臺等地的實證分析，也得到了和西方學者類似的結論。 廖士光與楊朝軍(2004)8通過研究我國臺灣股票市場在1998年8月-2004年2月間賣空機制與股票價格之間的關系，發(fā)現賣空交易額與 價格指數之間存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關系，賣空機制并未加劇證券 市場的波動。次年，他和張宗新10又通過對香港股票市場的實證分 析發(fā)現賣空交易

8、機制的存在一定程度上會對市場上的暴漲暴跌現象 起到抑制作用。吳淑琨和廖士光(2007)11運用協(xié)整檢驗和GrangerLNP的時間序列數據。選取日對數收益率（R =LNP -NP ）代表上TTT-1證50的波動性，同時分別取LNMT，LNSS代表每日融資買入額以及每日融券賣出額的變化率。圖1 上證50與融資融券交易額走勢圖圖2 上證50波動與融資融券交易額變動比較圖圖1、圖2分別描述了上證50指數、上證50指數波動與融資融券 交易額變動情況。圖1中三者走勢基本一致，每日融券賣出額波動比 較大。圖2中三者有相似的變化，但每日融資買入額變化率以及每日 融券賣出額變化率與上證50指數波動相比有滯后或

9、者超前的情況。3.2 實證分析3.2.1 平穩(wěn)性檢驗 包含時間序列的回歸模型會存在“偽回歸”現象，而通過平穩(wěn)性檢驗，可以消除這種現象。因此本文首先采用ADF單位根方 法對變量的時間序列進行平穩(wěn)性檢驗（見表格1）。ADF檢驗是基于以下回歸方程：t=1，2，T中國證券期貨05 201233檢驗結果表明，變量LNMT，LNSS，LNP都是非平穩(wěn)，它們的一階差分都平穩(wěn)。表格1 ADF檢驗結果現，t值很小，相關系數也相對較小，并且相關系數不顯著為0。表格8檢驗的結果是接受DLNP不是DLNSS的Granger原因的假設。 綜上所述，DLNSS與DLNP之間沒有互相的Granger因果關系，也就說，兩者的

10、走勢是互不影響的。表格6 y 1基于VEC的Granger檢驗t注：表中的檢測式（C，T，R）分別表示單位根檢測方程的常數項，時間趨勢項和滯后階數（C，NT，K）表示“有常數項，無趨勢項，滯后階數”的檢驗形式，其中，滯后階數根 據修正AIC準則確定。3.2.2 協(xié)整檢驗 根據ADF單位根檢驗，LNP，LNSS，LNMT是一階單整過程I(1)，滿足協(xié)整檢驗的前提條件，可以對它們進行協(xié)整檢驗，從 而確定它們之間是否存在某種長期穩(wěn)定關系。本文選擇Johansen 檢驗進行協(xié)整檢驗。在進行JJ檢驗之前需要為VAR模型選擇最佳滯后期，本文對 最優(yōu)滯后期的選擇根據AIC和SC來確定，如果兩個準則出現不一

11、致，則利用LR來選擇模型。結果如表格2和表格3所示。表格2 （LNP，LNSS）最佳滯后期篩選結果表格7 y 1基VAR模型下的Granger檢驗t（2）指數波動性與融資買入額變化率的Johansen檢驗首先進行最佳滯后期的選擇?？傻脃 2的最佳滯后期為5。t下面是基于VEC的Granger檢驗。表格8 y 2基于VEC的Granger檢驗t表格3 （LNP，LNMT）最佳滯后期篩選結果注：本文最佳滯后期的選擇的顯著性水平均設定為5%?？傻米罴褱笃诜謩e為4和5。 現在對向量組合（LNP，LNSS）與（LNP，LNMT）的跡統(tǒng)計量和和最大特征值統(tǒng)計量進行計算。表格4與表格5是JJ檢驗的結果。表

12、格4 （lnP，lnSS）的JJ檢驗結果最后是VAR模型下的Granger檢驗：表格9 y 2VAR模型下的Granger檢驗t表格5 （lnP，lnMT）的JJ檢驗結果從檢驗結果可知，在假設沒有趨勢項和常數項的情況下，LNP和LNSS，LNP和LNMT之間至少存在一個協(xié)整關系，LNP和LNMT 以及LNSS之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關系。3.2.3 格蘭杰因果檢驗 為進一步確定變量之間的因果關系，本文采用Granger因果關系檢驗來檢驗LNP和LNMT以及LNSS之間因果關系的方向。同樣的分析，通過表格8和表格9可以得到，DLNMT不是DLNP的Granger原因；DLNP是DLNMT的Gran

13、ger原因，兩者之間存在顯 著的單向因果關系。4.研究結論由以上實證研究所得，上證50日波動率（收益率）分別與日 融資買入額和日融券賣出額存在協(xié)整關系，融券賣出額的變化率 和指數的波動性并無Granger因果關系，而融資買入額變化率與 指數的波動性有單向的Granger因果關系。實證得到收益率與融資融券交易量的協(xié)整系數均為負值，表 明當市場不斷上漲時，投資者認為市場即將回復均衡位置，有下 跌趨勢，于是減少了融資融券交易。相反，當市場不斷下跌時， 投資者又都同時增加融資融券交易。這個結果與常識不符，是由 于我國剛實行這一制度，投資者擔心融資融券交易風險太大，在分別取向量y 1=（LNP，LNSS

14、），y 2=（LNP，LNMT），則y 1=ttt（dLNP，dLNSS），y 2=y 2-（dLNP，dLNMT）。t t（1）指數波動性與融券賣出額變化率的Johansen檢驗首先是最佳滯后期的選擇。經AIC和SC準則可確定y 1的最t佳滯后期為3。表格6是基于VEC的Granger檢驗。 表格7是VAR模型下的Granger檢驗。當檢測DLNSS是否是DLNP的Granger原因時，由表格7，ECT（-1）的t值很小，DLNSS各個滯后項的系數很小，相關系數統(tǒng)計不顯著；由 表格8檢驗的結果是接受DLNSS不是DLNP的Granger原因的假設。當檢測DLNP是否是DLNSS的Grange

15、r原因時，由表格7可以發(fā)34201205中國證券期貨變量組跡統(tǒng)計量5%臨界值最大特征值統(tǒng)計量5%臨界值協(xié)整方程數（LNP，LNMT）42.5681918.3977135.2282217.147690個，拒絕7.3399703.8414667.3399703.841466至多1個項目LNPLNMT標準化協(xié)整系數1.000000-0.131689標準化后的協(xié)整方程LNP=-0.131689LNMT滯后期原假設觀測值F-檢驗值P值檢驗結果1DLNMT不是DLNP的Granger原因4320.041880.8379接受原假設1DLNP不是DLNMT的Granger原因14.78410.0001拒絕原假

16、設2DLNMT不是DLNP的Granger原因4310.082570.9208接受原假設2DLNP不是DLNMT的Granger原因9.477359.E-05拒絕原假設3DLNMT不是DLNP的Granger原因4300.104420.9575接受原假設3DLNP不是DLNMT的Granger原因6.126930.0004拒絕原假設4DLNMT不是DLNP的Granger原因4290.122590.9743接受原假設4DLNP不是DLNMT的Granger原因5.272640.0004拒絕原假設5DLNMT不是DLNP的Granger原因4280.971020.4352接受原假設5DLNP不是

17、DLNMT的Granger原因4.354110.0007拒絕原假設變量組跡統(tǒng)計量5%臨界值最大特征值統(tǒng)計量5%臨界值協(xié)整方程數（LNP，LNSS）34.4710518.3977128.4288717.147690個，拒絕6.0421863.8414666.0421863.841466至多1個項目LNPLNSS標準化協(xié)整系數1.000000-0.485380標準化后的協(xié)整方程LNP=-0.485380 LNSS因變量DLNPDLNMT自變量相關系數t-檢測值相關系數t-檢測值ECT（-1）-0.129205-1.9458513.9158610.8824DLNP(-1)-0.768195-10.4

18、127-7.830509-5.51148DLNP(-2)-0.599663-7.83545-5.313688-3.60528DLNP(-3)-0.425070-5.69069-2.602023-1.80885DLNP(-4)-0.357254-5.38470-1.277483-0.99983DLNP(-5)-0.168683-3.36497-0.118996-0.12326DLNMT(-1)-0.020302-1.860480.9824514.67499DLNMT(-2)-0.017269-1.891370.5728683.25804DLNMT(-3)-0.012389-1.755620.31

19、91042.34807DLNMT(-4)-0.007575-1.573050.1335981.44060DLNMT(-5)-0.002041-0.786220.0447220.89438C5.14E-050.068260.0030490.21036R-squared0.4554810.717562F-statistic31.5581795.84989LagLogLLRAICSC0-157.3826NA0.7430430.76197711084.6972466.787-5.028889-4.97208621119.74669.28064-5.173639-5.07896631136.46532.

20、89391-5.232939-5.100397*41144.53515.80027-5.251910-5.08149951150.10410.85309*-5.259227*-5.050947LagLogLLRAICSC0-392.9348NA1.8411881.8601221737.63742245.332-3.410897-3.3540932756.539837.36411-3.480372-3.3856993766.609919.81162-3.508671-3.3761294785.500036.98767*-3.578089*-3.407678*5787.69244.272402-3

21、.569662-3.361382滯后期原假設觀測值F-檢驗值P值檢驗結果1DLNSS不是DLNP的Granger原因4320.102960.7485接受原假設1DLNP不是DLNSS的Granger原因1.960820.1621接受原假設2DLNSS不是DLNP的Granger原因4310.529230.5894接受原假設2DLNP不是DLNSS的Granger原因1.699700.1840接受原假設3DLNSS不是DLNP的Granger原因4300.758780.5177接受原假設3DLNP不是DLNSS的Granger原因0.357190.7840接受原假設4DLNSS不是DLNP的Gr

22、anger原因4290.386070.8186接受原假設4DLNP不是DLNSS的Granger原因0.171270.9530接受原假設5DLNSS不是DLNP的Granger原因4280.354520.8793接受原假設5DLNP不是DLNSS的Granger原因0.104190.9913接受原假設因變量DLNPDLNSS自變量相關系數t-檢測值相關系數t-檢測值ECT（-1）-0.014389-1.111520.71327915.3342DLNP(-1)-0.778103-16.2136-0.543860-3.15379DLNP(-2)-0.488163-8.69082-0.320959-

23、1.59019DLNP(-3)-0.187598-3.92152-0.244422-1.42190DLNSS(-1)-0.033697-1.119010.6624656.12212DLNSS(-2)-0.026515-1.206040.3302043.33521DLNSS(-3)-0.000664-0.542140.0762684.17974C-4.02E-06-0.005130.0010900.38677R-squared0.4015520.692745F-statistic40.35517135.5999變量檢驗形式ADF檢測值1%臨界值5%臨界值檢驗結果LNP（C，T，0）-2.6648

24、24-3.979394-3.420235接受原假設LNSS（C，T，12）-3.351266-3.980006-3.420533接受原假設LNMT（C，T，5）-2.954149-3.979645-3.420357接受原假設dLNP（C，NT，0）-21.25858-3.445267-2.868011拒絕原假設dLNSS（C，NT，2）-20.34857-3.445338-2.868042拒絕原假設dLNMT（C，NT，3）-15.07539-3.445373-2.868058拒絕原假設投稿信箱：zgzqqhzz觀點ViewPoint用“無形之手”推動我國股市健康發(fā)展周濤（駐馬店職業(yè)技術學院，

25、河南駐馬店463000）【摘要】對于現階段的我國證券市場而言，更多的人將希望寄托于“有形之手”來調控干預市場，卻忽視了股市中的“無形之手”的巨大力量。如果說中國股市 隱含著更大的危機，那就在于對東西方文化和人文歷史環(huán)境的背景差異我們考慮 得太少，對于股票市場所蘊藏的文化內涵我們重視的不夠。以投資者為本的股市 文化的缺失是我國的股市出現偏差的根源，努力培育以投資者為本的股市文化， 讓“無形之手”發(fā)揮作用是股市健康發(fā)展的基礎?！娟P鍵詞】股市文化；無形之手；投資者；信用文化；股權文化失了經濟晴雨表的功能，與我國實體經濟的增長背道而馳，股市的四大功能基本只有融資功能得到了較好的發(fā)揮。雖然在某些方 面，

26、我們的制度有待于進一步完善，但是，不可否認的一個事實 是，這些年我國的證券市場在制度改革和完善上，與以前相比確 確實實取得了長足的進步，業(yè)務創(chuàng)新也取得了較大的突破，監(jiān)管 也是越來越規(guī)范。但是這些并沒有讓我國證券市場減少波動，讓 股市與我國經濟同步發(fā)展。證券市場在市場經濟中是一個頂層的設計，是市場經濟運 行到一定程度的產物，支撐它的是整個市場經濟體系。雖然在股 市中的交易是一種虛擬的交易，但是在背后卻是整個市場經濟交 易的實體，它本質上是整個基礎經濟的濃縮。證券市場的良好運 行不僅需要完善的制度，還需要良好的商業(yè)文化、股市文化相支 撐。就像一個人一樣，如果只有健康的身體，沒有良好的意識， 它就會

27、行動遲緩，身體僵硬，不會自發(fā)調整，而只能依賴外界的 力量進行調控，就會容易出問題。市場經濟最大的優(yōu)勢就在于能夠借助于自身的機制進行自 發(fā)的調整，用“看不見的手”來調控經濟運轉，從而讓社會資源 達到優(yōu)化狀態(tài)。而政府的相關政策和調控只是一只“有形之手” 在對經濟運轉進行管理和約束，引導市場健康發(fā)展。市場經濟的 發(fā)展歷史已經告訴我們，“看不見的手”雖然不是萬能的，但是 在效率上卻是遠遠優(yōu)于“有形之手”。在證券市場中，同樣也存 在著“有形之手”和“無形之手”兩種調控力量。對于現階段的 我國證券市場而言，更多的人將希望寄托于“有形之手”即政府 的監(jiān)管來調控干預市場，卻忽視了股市中的“無形之手”的巨大 力

28、量。但恰恰是這只“無形之手”的巨大力量讓美國的證券市場 一步步發(fā)展壯大，走向繁榮，成為當今全球最重要的金融市場， 美國政府的制度和監(jiān)管只是市場發(fā)展的輔助手段，而不是決定力 量。股市中的這只被我們忽視的“無形之手”就是股市文化的建 設和發(fā)展。二、“無形之手”的缺失讓我國的投資者陷入生存危機我國的股市從一開始就缺乏相應的股市文化氛圍。與西方不 同，中國的股市是經濟改革的產物，它的成立擔負著特定的歷史 使命。西方的股市首先是民間自發(fā)產生的，是先有生命，后誕生 活體，一切來源于自然。我國的股市是先創(chuàng)立實體(搞不好可以 關掉)，后賦予生命(國民經濟的重要組成部分)，促進投資、保 護投資者并不是設立的最初

29、目的，后來被賦予生存權是因為看上2012年1月6日，上證指數最低2132.63點，創(chuàng)下了滬市3年來的新低。上證A股指數從2001年的最高2245點運行到2012年1月6 日的2132.63點（最低點），指數又重新回到了起點。即使考慮 股指虛化的成分，滬指每年僅有1%的增長幅度，僅是GDP增長速 度的十分之一。2002年我國的GDP為12萬億，2011年我國的GDP 增長到47萬億多，十年間增長了4倍。十年來同樣高速增長的其 他國家，如巴西、印度、俄羅斯，其股市都出現了至少3倍的漲 幅，包括經受2008年金融危機重創(chuàng)的美國在2012年的2月三大股 指均創(chuàng)出3年內新高。此外，同期其他投資渠道的回報

30、，如房地 產、黃金等，也遠遠“跑贏”股票投資。因此，綜合各種因素來 看，這十年來，A股的投資者并沒有充分分享經濟增長成果。為 什么投資股市不能分享中國經濟的增長？與股指停滯不前相反 的是，過去10年中，A股上市公司家數從數百家增長到目前二千 家，總市值從數萬億增加到目前26萬億，中國資本市場巨大的增 長是不爭的事實。大盤為什么停滯不前，如果說上市公司代表中 國經濟發(fā)展最快的一批企業(yè)，為什么投資股市趕不上銀行儲蓄， 更落后于GDP經濟增長步伐，中國股市的最根本的問題出在哪 里？我國政府也是高度重視中國證券市場的發(fā)展，為了促進股市 的健康發(fā)展近些年在制度建設、政策扶持、市場監(jiān)管等方面做出 了很大的

31、努力。如何盡快讓股市恢復經濟晴雨表、優(yōu)化資源配置 的功能，在我國的經濟增長中發(fā)揮更大的作用，讓我國盡快完成 從經濟大國到經濟強國的轉變，直至將來成為世界金融強國，成 為當前政府在經濟金融領域的一項急需解決的難題。一、證券市場中的“有形之手”和“無形之手”對于我國股市問題的探討和分析是近些年經濟金融領域一 個比較熱門的課題，眾多的經濟學者和專家大多從制度建設和體 制上進行剖析，如認為發(fā)行制度、分紅制度、退市制度、公司制 度、投資者保護制度等方面存在較大的缺陷，導致我國的股市喪市場波動大時，退出融資融券交易。并且投資者對這一新制度也沒有經驗，無法通過對后市的準確判斷決定融資融券交易額。 根據實證結

32、果，短期內融資融券機制對我國A股市場波動性的影響均不明顯。但是由于融資融券業(yè)務推出時間較短，影響范 圍非常有限，根據目前交易數據所做的實證研究難免有不足。但 從長期來看，一方面，該制度的引入將有利于實現A股市場的價 格發(fā)現，將更多的信息融入證券價格中，為市場提供反方向的證 券交易活動，從而使證券價格更充分地反映證券的內在價值。如 當市場上股票價格上漲超常時，做空者就會對其進行做空打壓， 使得股票的價格趨于合理。另一方面，融資融券制度的推出提高 了存量資金的使用效率，豐富了證券公司和投資者的盈利模式。 在缺乏此項機制的條件下，短期化投資是所有機構的必然選擇， 很容易導致市場暴漲暴跌。該制度能起到

33、維護市場穩(wěn)定的作用， 有利于市場內在價格穩(wěn)定機制的形成。因此，從長期來說，融資 融券業(yè)務不僅不會加大股市波動的風險，反而能對市場本身的動 蕩起到緩沖作用，從而穩(wěn)定A股市場。相信隨著我國證券市場其 他制度建設的完善以及相關法律法規(guī)的健全和投資者投資信念的 逐步理性化，這項制度對市場的正面效應會日益得到顯現。2King Ronald R,Smith Vernon L,Williams Arlington W.and Van Boening Mark.The Robustness ofBubbles and Crashes in Experimental Stock Markets,in R.H.Day and P.Chen,eds.,Nonlinear Dynamics and Evolutionary Economics,New York.Oxford University Press,1993:183-200.3Porter David P.and Smith Vernon L.Stock market bubbles in the laboratory,in Bargaining