融資融券對我國股市波動(dòng)性影響的實(shí)證分析

1、融資融券對我國股市波動(dòng)性影響的實(shí)證分析陳作章1，2，陸心淵2，施耀2，李忠磊1（1. 蘇州大學(xué) 應(yīng)用技術(shù)學(xué)院，蘇州 215021；2. 蘇州大學(xué) 東吳商學(xué)院，蘇州 215021）摘 要：以上海證券交易所的融資買入額和融券賣出量對上證指數(shù)波動(dòng)性影響的實(shí)證研究表明，在融資融券業(yè)務(wù)中，融資業(yè)務(wù)對股市波動(dòng)影響顯著，且正相關(guān)，融券業(yè)務(wù)發(fā)展緩慢，業(yè)務(wù)量較小，對股市波動(dòng)沒有顯著影響?？傮w上，融資 融券有利于降低股市的波動(dòng)性，有利于提高股市的有效性和穩(wěn)定性。關(guān) 鍵 詞：融資融券；股市波動(dòng)性；實(shí)證分析中圖分類號：F830.91文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：10063544（2014）04004109的關(guān)系。具體采取以

2、下研究方法：選用每日融資買入額波動(dòng)率、每日融券賣出量波動(dòng)率、上證綜指日波動(dòng)率作為變量， 進(jìn)行 ADF 檢驗(yàn)、Granger 因果檢驗(yàn)以及 OLS 估計(jì)來分析變量之間的關(guān)系， 隨后使用 HP 濾 波檢驗(yàn)來判斷股市波動(dòng)性的趨勢。二、文獻(xiàn)綜述在金融市場發(fā)達(dá)的國家， 融資融券幾乎和證券 市場的建立同時(shí)產(chǎn)生， 針對融資融券與股市波動(dòng)性 動(dòng)態(tài)關(guān)系研究的文獻(xiàn)眾多， 而且由于研究時(shí)間段的 不同、數(shù)據(jù)選取的差異以及研究方法的不同，研究的 結(jié)論也存在很多的差異。（ 一） 國外文獻(xiàn)美國、 日本等金融市場較為發(fā)達(dá)的國家開展融資融券業(yè)務(wù)的歷史悠久， 學(xué)者研究融資融券對股市 波動(dòng)性影響的成果也很多， 但得出的觀點(diǎn)不一致。

3、 主要有以下三種： 一是融資融券會加劇股市短期的 波動(dòng)，起到助漲助跌的作用；二是融資融券與股市波 動(dòng)性并不存在相關(guān)性 ； 三 是融券會降低股市波動(dòng) 性，起到穩(wěn)定市場的作用。Bogen 和 Krooss（ 1960） 用 “ 金字塔倒金字塔效應(yīng)”來闡明融資融券加劇股市 短期波動(dòng)的機(jī)理： 投資者在股價(jià)上升時(shí)的融資買空 行為增加股票需求，使得股票價(jià)格上漲；股價(jià)下跌時(shí)一、引言融資融券交易也稱證券信用交易，是指證券投 資者向證券公司借入資金購買證券（ 融資交易） 或借 入證券并賣出（ 融券交易） 的行為。無論融資還是融 券，通常投資者需向證券公司支付一定的保證金。融 資融券交易是證券市場基礎(chǔ)交易制度的重

4、要組成部分，是套利和風(fēng)險(xiǎn)對沖的重要工具，一般來說具有穩(wěn) 定市場、價(jià)格發(fā)現(xiàn)和提高流動(dòng)性的功能。目前金融市場較為發(fā)達(dá)的國家和地區(qū)融資融券交易已開展得非常廣泛， 我國也于 2010 年 3 月 31 日啟動(dòng)了融資融券交易。到 2013 年 9 月，滬深兩市 融資融券的標(biāo)的股票和基金已達(dá) 700 只，其中，滬市400 只， 深市 300 只。 由于我國市場經(jīng)濟(jì)的特殊性 和金融市場的自身局限性，股票市場的波動(dòng)受政策 性因素影響較大，市場中的投機(jī)成分也較高。融資融 券業(yè)務(wù)在我國發(fā)揮的作用與其他國家相比會存在一定的差異。那么經(jīng)過 3 年多的發(fā)展，我國融資融券交 易是否對股票市場產(chǎn)生了影響，具體又產(chǎn)生了怎樣

5、的影響。本文采用實(shí)證分析的方法，分兩個(gè)階段研究 上海證券交易所的融資融券業(yè)務(wù)和股市波動(dòng)性之間收稿日期：2014-06-05基金項(xiàng)目：江蘇省社會科學(xué)基金項(xiàng)目（ 10JD030） ； 江蘇省科協(xié)軟科學(xué) 研究計(jì)劃項(xiàng)目（ 2013SKXRA06）作者簡介：陳作章（ 1959-） ， 男， 安徽安慶人 ， 博士 ， 蘇州大學(xué)應(yīng)用技 術(shù) 學(xué) 院 、 東 吳 商 學(xué) 院 副 教 授 ， 研究方向?yàn)閰^(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型 與金融創(chuàng)新。的融券賣空行為則會讓市場雪上加霜，促使股價(jià)進(jìn)一 步 下 跌 。Conrad 和 Jennifer（ 1994） 通 過 對 NYSE、 資料來源：中國在線網(wǎng)。41金融市場研究金融教學(xué)與研究

6、2014 年第 4 期（總第 156 期）Amex 和 OTC 市場的研究， 發(fā)現(xiàn)融券賣出和股價(jià)之間的正向關(guān)系不明顯，投資者不能通過融券賣出操作獲得超額收益，但投資者在市場上升趨勢中增加融券交易和在下降趨勢中減少融券交易的行為，對 于提高股市的穩(wěn)定性有一定作用。（ 二） 國內(nèi)文獻(xiàn)我國推出融資融券交易時(shí)間較短，雖然理論研究的文獻(xiàn)較多，但是在實(shí)證研究方面，很多學(xué)者是通過研究我國臺灣或香港證券市場 ， 來 給 出 對 內(nèi) 地證券市場融資融券業(yè)務(wù)的建 議 。 廖 士 光 、 楊 朝 軍（ 2004） 采取了協(xié)整檢驗(yàn)和 Granger 因果檢驗(yàn) ， 證明 了中國臺灣股市融券機(jī)制與股票價(jià)格間的關(guān)系，發(fā) 現(xiàn)

7、賣空交易額與加權(quán)指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān) 系 ， 融券機(jī)制并未加劇 證券市場的波動(dòng) 。 蔡 笑（ 2010） 選取臺灣地區(qū)融資融券作為研究對象，分別 分析了融資交易和融券交易對股市流動(dòng)性的影響。 陳偉（ 2011） 采用 ADF 檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和 Granger 因 果檢驗(yàn)分析香港市場數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)融券交易在一定程 度上具有穩(wěn)定市場的功能。龔紅霞（ 2010） 同樣研究 了香港證券市場，將融資融券額作為虛擬變量引入 ARCH 模型，研究二者對股市波動(dòng)性的影響，得出了 融資融券會降低股市波動(dòng)性的結(jié)論。 唐艷（ 2012） 通 過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)前我國股價(jià)指數(shù)波動(dòng)的影響原因幾乎都來自于自身的慣性沖擊

8、，這種慣性沖擊大多 是因?yàn)楹暧^、中觀、微觀的外界因素帶給股市的持續(xù) 波動(dòng)，而融資融券業(yè)務(wù)對股市的波動(dòng)影響很小。王圣（ 2012） 分析歸納國內(nèi)外理論得出融資融券 具 有 穩(wěn) 定市場價(jià)格， 完善價(jià)格發(fā)現(xiàn)的功能 ， 雖然短期內(nèi)會 助漲助跌，但長期則會穩(wěn)定市場。于孝建（ 2012） 認(rèn)為 我國股市推出融券交易在一定程度上抑制了股市的波動(dòng)性，由于融券交易的規(guī)模還不大，股市波動(dòng)性指 標(biāo)的減小是否一定是融券交易所致，還需深入分析。 夏丹和鄧梅（ 2011） 通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，市場表現(xiàn)是 融資融券的先行指標(biāo)，同時(shí)融資融券對股市波動(dòng)性 和流動(dòng)性有顯著影響，融資顯著增加市場波動(dòng)性，融 券會降低波動(dòng)性。（ 三）

9、文獻(xiàn)總結(jié)與本文研究特點(diǎn)上述專家學(xué)者從不同角度分析了不同國家和地區(qū)融資融券對股市波動(dòng)性造成的影響，并且給出了 解釋或數(shù)據(jù)依據(jù)，由于金融市場制度、融資融券發(fā)展 時(shí)間以及研究方法的不同， 融資融券與股市波動(dòng)性 之間的因果關(guān)系以及相關(guān)關(guān)系沒有一個(gè)定論。此外， 國外學(xué)者的研究主要關(guān)注于發(fā)達(dá)資本市場下的研究， 然而我國融資融券業(yè)務(wù)才開展 3 年多， 標(biāo)的證券、交易機(jī)制等還在不斷發(fā)展和完善中，國外的研究結(jié)論是否適合我國的國情，有待進(jìn)一步的研究；國內(nèi)學(xué)者的研究則大部分集中于理論研究， 針對我國內(nèi) 地市場所做的實(shí)證研究較少。本文與以往文獻(xiàn)研究的不同之處在于：第一，根 據(jù)標(biāo)的證券數(shù)量的不同， 分階段對比研究融資融

10、券 和股市波動(dòng)性的關(guān)系， 希望能夠發(fā)現(xiàn)融資融券對股市波動(dòng)性影響的變化過程。第二，將融資融券額做了 波動(dòng)率處理， 有別于直接采取融資融券每日交易額 或是余額， 波動(dòng)率處理后避免了融資融券額數(shù)據(jù)不 平穩(wěn)的缺陷， 同時(shí)將融資融券數(shù)據(jù)與股市波動(dòng)性數(shù) 據(jù)統(tǒng)一到一個(gè)數(shù)量級， 以便于得到更好的擬合關(guān)系 方程。第三，采用股市波動(dòng)性的日內(nèi)波動(dòng)率數(shù)據(jù)， 與 許多文獻(xiàn)采取收益率對數(shù)指標(biāo)代表波動(dòng)性不同，日 內(nèi)波動(dòng)率數(shù)據(jù)針對最近 3 年相對低迷的市場可以抽離部分市場下跌因素 ， 專注于研究波動(dòng)性指標(biāo) ， 同 時(shí)與日內(nèi)融資融券業(yè)務(wù)造成的影響形成更好的 對應(yīng)。三、數(shù)據(jù)來源和研究方法（ 一） 數(shù)據(jù)來源1. 數(shù)據(jù)選取樣本數(shù)據(jù)區(qū)

11、間分為兩段，即 2010 年 5 月 4 日至2011 年 12 月 2 日共 387 個(gè)交易日，以及 2011 年 12月 5 日至 2013 年 2 月 28 日，共 298 個(gè)交易日。具 體的研究變量包括 ： 股票市場波動(dòng)性指標(biāo) （ VOL） 、融資買入額波動(dòng)性指標(biāo)（ MVOL） 、 融券賣出 額波動(dòng)性指標(biāo)（ SVOL） ，數(shù)據(jù)均來源于上海證券交易 所，并通過進(jìn)一步計(jì)算處理所得。數(shù)據(jù)均采用日數(shù)據(jù)， 希望通過高頻的日數(shù)據(jù)分 析，能夠取得更加普遍、有說服力的研究結(jié)果。2.數(shù)據(jù)說明（ 1） 樣本數(shù)據(jù)區(qū)間。本文選取 2010 年 5 月 4 日 到 2013 年 2 月 28 日為樣本區(qū)間，共

12、685 個(gè)交易日。 融資融券業(yè)務(wù)在我國證券市場尚處于初步發(fā)展階段，試點(diǎn)證券的數(shù)量也在不斷擴(kuò)大中，根據(jù)上海證券 交易所可供融資融券的標(biāo)的股票數(shù)量， 可分為三個(gè) 階段：2010 年 3 月 31 日， 共有 50 只標(biāo)的股票可供 融資融券；2011 年 12 月 5 日范圍擴(kuò)大為參照上證180 指數(shù)成份股的 180 只股票；2013 年 1 月 31 日標(biāo) 的股票數(shù)量進(jìn)一步增加至 300 只。本文的實(shí)證分析中將整個(gè)樣本分為兩個(gè)階段進(jìn)42金融教學(xué)與研究2014 年第 4 期（總第 156 期）行研究。第一個(gè)階段之所以選擇 2010 年 5 月 4 日至2011 年12 月 2 日，共 387 個(gè)交易

13、日，而剔除了我國開始開展融資融券業(yè)務(wù)的第一個(gè)月，即 2010 年 4 月的數(shù)據(jù)， 原因在于融資融券業(yè)務(wù)剛開展時(shí)由于投資者的不熟悉，在第一個(gè)月常發(fā)生融券賣出量為 0 的 情況，將影響后面的實(shí)證計(jì)算和分析。第二個(gè)階段是2011 年 12 月 5 日至 2013 年 2 月 29 日， 共 298 個(gè) 交 易 日 ， 這期間融資融券標(biāo)由 180 只 股 票 增 加 至300 只股票，考慮到標(biāo)的增加后的樣本個(gè)數(shù)較少（ 僅1 個(gè)月的樣本與前標(biāo)的范圍不同） ，將其合并成一個(gè) 階段進(jìn)行分析，這可使區(qū)間樣本數(shù)量較大，分析結(jié)果更加可靠，并且與第一個(gè)階段樣本數(shù)量相當(dāng)，避免數(shù) 據(jù)的不對稱性。（ 2） 股票市場波動(dòng)性

14、指標(biāo)（ VOL） ?，F(xiàn)有研究文獻(xiàn) 多數(shù)采用市場指數(shù)的月內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差來衡量股票市場的波動(dòng)性，由于筆者采用的是日度數(shù)據(jù)，因此擬采用上 證綜合指數(shù)的日波率（ 價(jià)格波幅） 來反映市場波動(dòng)性 水平，具體計(jì)算公式為：HL450 000 000400 000 000350 000 000300 000 000250 000 000200 000 000150 000 000100 000 00050 000 0000日期圖 2上海證券交易所每日融券賣出量（單位：股）數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。公布的數(shù)據(jù)中，融資買入額的單位是元，而融券賣出量的單位是股（ 標(biāo)的證券為股票） 、份（ 標(biāo)的證券為基金） ，兩者計(jì)量單位不

15、同，不能直接比較，為了比較故取兩者的相對數(shù)。（ 二） 研究方法首先對 VOL、MVOL、SVOL 三個(gè)變量分別進(jìn)行 ADF 單位根檢驗(yàn)，在確定變量平穩(wěn)的前提下對變量 之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)， 隨后結(jié)合因果關(guān) 系得出擬合方程，最后研究融資融券業(yè)務(wù)對股票市 場波動(dòng)性影響的趨勢。1. ADF 檢驗(yàn)為了避免偽回歸， 保證回歸結(jié)果的無偏性和有 效性， 人們通常需要對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢 驗(yàn)，檢驗(yàn)方法一般有 DF 檢驗(yàn)、PP 檢驗(yàn)和 ADF 檢驗(yàn)。 本文首先采用最普遍的 ADF 檢驗(yàn)，對三個(gè)變量的時(shí) 間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)， 以判斷能否進(jìn)行下一步的 實(shí)證檢驗(yàn)。2. Granger 因果檢驗(yàn)如果 X

16、 和 Y 是兩個(gè)時(shí)間序列變量，而且變量 Y 過去值的顯著有利于預(yù)測變量 X 的值，那么就說 Y 是 X 的格蘭杰原因， 反之亦然； 由于本文研究的三 個(gè)變量都是平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)， 因此可以直接進(jìn) 行 Granger 因果檢驗(yàn)，不會產(chǎn)生偽回歸問題。Granger 因果檢驗(yàn)從定性的角度研究了融資融券與股市波動(dòng)性之間的關(guān)系。3. OLS 估計(jì)通過 OLS 估計(jì)尋找變量間關(guān)系系數(shù)的估計(jì)值， 并使得離差平方和達(dá)到極小， 可以擬合出股市波動(dòng) 率由融資買入額波動(dòng)率和融券賣出量波動(dòng)率所表示的估計(jì)方程， 進(jìn)一步定量分析股市波動(dòng)率受到融資 融券波動(dòng)率影響的程度， 對比在不同階段出現(xiàn)的不 同影響程度，并分析其原因

17、。4. Hood Rick-Prescot（t HP） 濾波檢驗(yàn)HP 濾波檢驗(yàn)是檢驗(yàn)序列組成成分中的長期趨43Pt -PtVOL=（ 1）HL（ Pt +Pt ） /2H其中，Pt 表示上證綜指第 t 日的最高價(jià)格指數(shù)，LPt 表示上證綜指第 t 日的最低價(jià)格指數(shù)。（ 3） 融資買入額和融券賣出量的波動(dòng)性指標(biāo)。本 文采用的是日度數(shù)據(jù)，融資買入額波動(dòng)性指標(biāo)記作 MVOL， 融券賣出量波動(dòng)性指標(biāo)記作 SVOL。 由于每 日的融資買入額與融券賣出量均為時(shí)期數(shù)，無法進(jìn) 行日內(nèi)比較， 因此采取與前一交易日比較的方式 ，MPt即 MVOL=，其中 MPt 表示上海證券交易所第MPt-1SPtt 日的融資買

18、入額；SVOL=，其中 SPt 表示上海SPt-1證券交易所第 t 日融券賣出量。 波動(dòng)性指標(biāo)不直接選取每日融資買入額與融券賣出量，是因?yàn)樯辖凰?2 000 000 00010 000 000 0008 000 000 0006 000 000 0004 000 000 0002 000 000 0000日期圖 1上海證券交易所每日融資買入額（單位：元）數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。金融教學(xué)與研究2014 年第 4 期（總第 156 期）勢成分使用的主要方法， 由于本文的波動(dòng)性樣本容量大， 且經(jīng)過 ARCH 族嘗試檢驗(yàn)， 無法直觀判斷波 動(dòng)性趨勢以及變化， 因此筆者將采取 HP 濾波來判 斷融資融

19、券業(yè)務(wù)開展后股市波動(dòng)性趨勢的變化， 從 而判斷融資融券對股市波動(dòng)性呈何種方向的影響。四、實(shí)證分析（ 一） ADF 平穩(wěn)性檢驗(yàn)首先對各變量進(jìn)行單位根 ADF 檢驗(yàn)，然后再根據(jù)各變量序列的平穩(wěn)性選擇計(jì)量方法和模型。在進(jìn)行單位根 ADF 檢驗(yàn)時(shí)，要根據(jù)數(shù)據(jù)圖形選取適當(dāng)?shù)?帶截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng)的模型， 并且使用 AIC 信息準(zhǔn)則 確定最合適的滯后階數(shù)。 檢驗(yàn)結(jié)果為表 1 和表 2。1. 第一階段（ 2010.5.42011.12.2） ADF 檢驗(yàn)%450400350300250200150100500日期%450040003500300025002000150010005000日期圖 4 第一階段上海證

20、券交易所每日融券賣出量波動(dòng)率數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。%6543210日期圖 5 第一階段上證綜合指數(shù)波動(dòng)率數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。圖 3第一階段上海證券交易所每日融資買入額波動(dòng)率數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。表 1第一階段單位根 ADF 檢驗(yàn)結(jié)果原序列檢驗(yàn)形式檢驗(yàn)結(jié)果結(jié)論t-Statistic1% level5% levelProb拒絕原假設(shè)拒絕原假設(shè) 拒絕原假設(shè)序列平穩(wěn)序列平穩(wěn) 序列平穩(wěn)MVOLSVOL VOL（ c，0，16）（ c，0，16）（ c，0，16）-19.06637-20.53155-16.08778-3.447125-3.447080-3.447080-2.868829-2

21、.868809-2.8688090.00000.00000.0000數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。注：檢驗(yàn)形式（ C，T，L） 中，C，T，L 分別代表常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢項(xiàng)和滯后項(xiàng)。根據(jù)圖 3 至圖 5 觀察， 三個(gè)變量均含常數(shù)項(xiàng)， 不 包含時(shí)間趨勢項(xiàng)。最佳滯后階數(shù)的選擇根據(jù) AIC 和 SIC 信息準(zhǔn)則確定，當(dāng) AIC 和 SC 同時(shí)最小時(shí)選擇為最佳滯后階數(shù)；如果不是 同時(shí)最小，根據(jù) LR 最優(yōu)似然函數(shù)值確定，LR 的值越大，則滯后階數(shù)越佳。ADF 的臨界值來自軟件 EVIEWS6.0。2.第二階段（ 2011.12.52013.2.28.） ADF 檢驗(yàn)表 2 第二階段單位根 ADF 檢驗(yàn)原序列

22、檢驗(yàn)形式檢驗(yàn)結(jié)果結(jié)論t-Statistic1% level5% levelProb拒絕原假設(shè)拒絕原假設(shè) 拒絕原假設(shè)序列平穩(wěn)序列平穩(wěn) 序列平穩(wěn)MVOLSVOL VOL（ c，0，14）（ c，0，15）（ c，0，15）-13.45652-14.75686-16.26600-3.452366-3.446162-3.452215-2.871128-2.868405-2.8710610.00000.00000.0000注：檢驗(yàn)形式（ C，T，L） 中，C，T，L 分別代表常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢項(xiàng)和滯后項(xiàng)。根據(jù)圖 6 至圖 8 觀察， 三個(gè)變量均含常數(shù)項(xiàng)， 不包含時(shí)間趨勢項(xiàng)。最佳滯后階數(shù)根據(jù) AIC 和 S

23、IC 信息準(zhǔn)則確定，當(dāng) AIC 和 SC 同時(shí)最小時(shí)選擇為最佳之后階數(shù)；如果不是同時(shí)最 小，根據(jù) LR 最優(yōu)似然函數(shù)值確定，LR 的值越大，則滯后階數(shù)越佳。ADF 的臨界值來自軟件 EVIEWS6.0。44金融教學(xué)與研究2014 年第 4 期（總第 156 期）表 3 融資買入額波動(dòng)性與上證指數(shù)波動(dòng)性的 Granger因果檢驗(yàn)%300250200150100500日期檢驗(yàn)結(jié)果Null Hypothesis：LagsF-StatisticProb.MVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MVOL接受原假設(shè)12.633740.

24、1054接受原假設(shè)10.268230.6048MVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MVOL拒絕原假設(shè)24.349290.0136圖 6第二階段上海證券交易所每日融資買入額波動(dòng)率數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。接受原假設(shè)21.211180.2990%350300250200150100500日期MVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MVOLMVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MV

25、OL拒絕原假設(shè)34.965390.0022接受原假設(shè)30.703870.5502拒絕原假設(shè)42.921810.0211接受原假設(shè)41.788340.1305圖 7第二階段上海證券交易所每日融券賣出量波動(dòng)率表 4 融券賣出量波動(dòng)性與上證指數(shù)波動(dòng)性的 Granger因果檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。檢驗(yàn)結(jié)果Null Hypothesis：LagsF-StatisticProb.%55443322110日期SVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does

26、 notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOL接受原假設(shè)11.121320.2903接受原假設(shè)10.581660.4461接受原假設(shè)21.190810.3051接受原假設(shè)21.224690.2950圖 8第二階段上證綜合指數(shù)波動(dòng)率數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。接受原假設(shè)30.971780.4060檢驗(yàn)結(jié)果分析：在 ADF 單位根檢驗(yàn)中，零假設(shè) H0：被檢驗(yàn)序列 含

27、有單位根， 即被檢驗(yàn)序列不穩(wěn)定。 表 1 和表 2 顯 示，不論在上海證券交易所允許融資融券標(biāo)的股票 個(gè)數(shù)為 50 只的第一階段，還是在標(biāo)的股票范圍擴(kuò)大 以后的第二 階 段 ， 三 個(gè) 變 量 的 ADF 值 檢 驗(yàn) 結(jié) 果 P 值均很顯著，拒絕原假設(shè)，原序列均平穩(wěn)，平穩(wěn)的時(shí) 序序列可直接采用，不需要進(jìn)行差分處理，進(jìn)行下一 步 Granger 因果檢驗(yàn)。（ 二） Granger 因果檢驗(yàn)1第一階段 Granger 因果檢驗(yàn)表 3 顯示，在 5%的顯著性水平下，第一階段只 存在融資買入額波動(dòng)性到上證指數(shù)波動(dòng)性的格蘭杰因果關(guān)系，卻沒有上證指數(shù)波動(dòng)性到融資買入額波接受原假設(shè)31.101950.348

28、2接受原假設(shè)40.965790.4262接受原假設(shè)40.818830.5137動(dòng)性的格蘭杰因果關(guān)系。就此，可以得出初步結(jié)論，融資業(yè)務(wù)會單向影響股市波動(dòng)性。表 4 顯示，在 1%和 5%的置信水平下融券賣出 量波動(dòng)性與上證指數(shù)波動(dòng)性相互之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。與融資業(yè)務(wù)相比，融券業(yè)務(wù)量很小，根據(jù) 計(jì)算，每日融券余額平均僅為融資余額的1.34178%。 融券業(yè)務(wù)的不夠發(fā)達(dá)是造成其對上證指數(shù)波動(dòng)性影響不大的原因之一。45金融教學(xué)與研究2014 年第 4 期（總第 156 期）表 6 融券賣出量波動(dòng)性與上證指數(shù)波動(dòng)性的 Granger因果檢驗(yàn)100 000 000 00090 000 000 000

29、80 000 000 00070 000 000 00060 000 000 00050 000 000 00040 000 000 00030 000 000 00020 000 000 00010 000 000 0000日期 Null Hypothesis： Lags F-Statistic Prob. 檢驗(yàn)結(jié)果SVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOL接受原假設(shè)11.870490.1725接受原假設(shè)13.245320.0727SVOL does notGranger Cause VOLVOL does not

30、Granger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOL接受原假設(shè)21.167870.3125接受原假設(shè)21.702230.1841圖 9 每日融資余額與融券余額對比數(shù)據(jù)來源：上海證券交易所。接受原假設(shè)31.197720.31092第二階段 Granger 因果檢驗(yàn)表 5 融資買入額波動(dòng)性與上證指數(shù)波動(dòng)性的 Granger因果檢驗(yàn)VOL does notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does not接受原假設(shè)30.670950.5705接受原假設(shè)40.723940.5762 Nul

31、l Hypothesis： Lags F-Statistic Prob. 檢驗(yàn)結(jié)果接受原假設(shè)40.760230.5519 Granger Cause SVOL MVOL does notGranger Cause VOL拒絕原假設(shè)110.62890.00121.第一階段 OLS 估計(jì)通過表 7 對比可以發(fā)現(xiàn)， 相比滯后 1 階以及 2 階的方程， 在無滯后階數(shù)的 OLS 估計(jì)方程中， 方程 的 F 檢 驗(yàn) 值 較 大 ，R-squared 較 大 ，MVOL 和 SVOL 的 t 檢驗(yàn)值均通過檢驗(yàn)。 由于影響股市波動(dòng)率的因 素很多， 融資融券難以完全解釋股市的波動(dòng)， 因此 R-squared

32、值較小也是情理之中的， 同時(shí)回歸的目 的是檢驗(yàn)變量之間 的關(guān)系而非做預(yù)測 ，R -squared 較小影響不大。 根據(jù)以上檢驗(yàn)值， 可以認(rèn)為 OLS 估 計(jì)結(jié)果是有效的。因此可得出 OLS 估計(jì)方程：VOL=0.00784593887009MVOL+0.000435723769293SVOL+0.00756182938923觀察方程系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，MVOL 的系數(shù)值相對 SVOL 系數(shù)值較大， 但這并不是因?yàn)閮烧邤?shù)量級不 同 造 成 的 ， 并且在同一時(shí)刻 SVOL 的 值 往 往 大 于 MVOL 的值，同時(shí) SVOL 的 t 檢驗(yàn)值也不夠大。根據(jù) 上述分析， 可得出融資買入額的波動(dòng)率對股市波

33、動(dòng) 率的影響大于融券賣 出量波動(dòng)率的影響 ， 這 與 Granger 因果檢驗(yàn)中得出的融資業(yè)務(wù)是股市波動(dòng)率 的 Granger 原 因 ， 而融券業(yè)務(wù)不是股市波動(dòng)率的 Granger 原因這一結(jié)論也是相符合的。2.第二階段 OLS 估計(jì)第二階段的 OLS 估計(jì)中， 與第一階段相同， 相VOL does notGranger Cause MVOL接受原假設(shè)11.198370.2745MVOL does notGranger Cause VOL拒絕原假設(shè)26.061000.0026VOL does notGranger Cause MVOL接受原假設(shè)20.306080.7366MVOL does

34、notGranger Cause VOL拒絕原假設(shè)34.176600.0065VOL does notGranger Cause MVOL接受原假設(shè)30.171840.9154MVOL does notGranger Cause VOL拒絕原假設(shè)43.113290.0157VOL does notGranger Cause MVOL接受原假設(shè)40.603840.6602在融資融券業(yè)務(wù)進(jìn)一步開展后，表 5 中融資買入額波動(dòng)性對股市波動(dòng)性 Granger 因果檢驗(yàn)的 F 統(tǒng)計(jì)量相比表 3 在 2、3、4 階都有顯著提升，P 值也都 縮小，因此可得出初步結(jié)論，隨著融資業(yè)務(wù)的發(fā)展， 其對股市波動(dòng)性的影

35、響越來越大。表 6 顯示，融券業(yè)務(wù)同第一階段相同，與股市波 動(dòng)性相互之間不存在 Granger 因果關(guān)系。Granger 因果檢驗(yàn)得出的只是變量之間是否互 相影響，但不能直觀了解影響的程度，因此下一步將采取 OLS 估計(jì)方法來定量分析相關(guān)系數(shù)。（ 三） OLS 估計(jì)46每日融資余額（ 元）每日融券余量金額（ 元）金融教學(xué)與研究2014 年第 4 期（總第 156 期）表 7 第一階段不同滯后階數(shù)下 OLS 估計(jì)的統(tǒng)計(jì)值表 8 第二階段不同滯后階數(shù)下 OLS 估計(jì)的統(tǒng)計(jì)值指標(biāo)滯后 0 階滯后 1 階滯后 2 階指標(biāo)滯后 0 階滯后 1 階滯后 2 階CoefficientStd. Error t

36、-Statistic Prob.0.0078460.0009128.5988070.00005.46E-050.0010030.0544270.9566-0.0014220.001001-1.4203120.1563CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0117690.00108910.810250.0000-0.0025540.001442-1.7705650.0777-0.0002780.001456-0.1909500.8487MVOLMVOLCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0004360.00

37、01602.7278970.00670.0002820.0001751.6089120.10850.0002590.0001741.4830390.1389CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0041610.0010583.9329440.00010.0001780.0013990.1274270.10850.0002260.0014100.1600760.8729SVOLSVOLCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0075620.0010617.1298540.00000.0161560.001167

38、13.847550.00000.0177320.00116315.243130.0000CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.-0.0028010.001180-2.3740160.01820.0161560.00116713.847550.89870.0139120.0015738.8440530.0000CCR-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihoodF-statisticProb（ F-statistic） Mean dependent

39、 var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat0.1800740.1758030.0075330.0217921344.20142.167340.0000000.0165660.008298-6.931273-6.900588-6.9191061.5149050.0067670.0015810.0082590.0261241305.2291.3047660.2724390.0166090.008265-6.747302-6.716557

40、-6.7351101.6051870.0103500.0051680.0082230.0258271303.5501.9974630.1370940.0165720.008244-6.756102-6.725297-6.7438841.603078R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihoodF-statisticProb（ F-statistic） Mean dependent var S.D. dependent var Akaikeinfo criterion Schwarz

41、criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat0.4330470.4292030.0049150.0071261162.676112.66260.0000000.0138480.006505-7.783060-7.745841-7.7681621.4408170.0128200.0061040.0064960.0124061075.9411.9089820.1500640.0138440.006516-7.225189-7.187879-7.2102531.7588200.000145-0.0066800.0065440.0125461070

42、.1680.0212380.9789870.0138590.006522-7.210596-7.173193-7.1956201.893920比滯后 1 階和 2 階的方程，無滯后階數(shù)的 OLS 估計(jì)方 程 中 ， 方 程 的 F 檢 驗(yàn) 值 較 大 ，R -squared 較 大 ，MVOL 和 SVOL 的 t 檢驗(yàn)值均通過 檢 驗(yàn) ， 方 程 的 F檢驗(yàn)值也很大 ；R-squared 值相比第一階段有一定 的提升， 可以推測隨著融資融券業(yè)務(wù)進(jìn)一步發(fā)展， 其對股市波動(dòng)率的影響逐漸擴(kuò)大。根據(jù)以上檢驗(yàn)值，可以認(rèn)為第二階段的 OLS 估計(jì)結(jié)果也是有效的。因此可得出 OLS 估計(jì)方程：VOL=0.

43、011768836587MVOL+0.00416082007718SVOL-0.00280125548525觀察方程系數(shù)并與第 一階段對比可以發(fā)現(xiàn) ， MVOL 的系數(shù)值仍舊比 SVOL 系數(shù)值大， 但是相差 的程度遠(yuǎn)小于第一階段，SVOL 的 t 檢驗(yàn)值相比第一階段也有所變大， 可得出融券賣出量的影響逐漸擴(kuò)大的結(jié)論。根 據(jù) 以 上 的 ADF 檢 驗(yàn) 、Granger 因 果 檢 驗(yàn) 和OLS 估計(jì)可以得出融資買入額的波動(dòng)率會影響股市波動(dòng)率，融券賣出量的波動(dòng)率對股市波動(dòng)率的影響不明顯的結(jié)論。 但是暫時(shí)還不能判斷股市波動(dòng)率在推出融資融券業(yè)務(wù)后自身是如何變動(dòng)的，由于希望判斷股市波動(dòng)率是擴(kuò)大還是縮

44、小了，即波動(dòng)率的趨勢性，因此下一步將采取 HP 濾波檢驗(yàn)。（ 四） HP 濾波檢驗(yàn)在 HP 濾波檢驗(yàn)的過程中， 需要觀測的是股市 波動(dòng)率的整體趨勢，因此將不再分第一第二階段，而是對整個(gè)樣本區(qū)間進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)論。更加便于觀察并得出47金融教學(xué)與研究2014 年第 4 期（總第 156 期）元， 融資業(yè)務(wù)一直是融資融券市場的主力軍。 經(jīng)過Granger 因果檢驗(yàn)分析，融券賣出量波動(dòng)率對股市波 動(dòng)率的影響比融資買入額波動(dòng)率對股市波動(dòng)率的影響要小得多，融券賣出量變動(dòng)率的 OLS 系數(shù)比融資 買入額變動(dòng)率的系數(shù)也小很多。 融券的交易金額與 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果同時(shí)證明， 融券業(yè)務(wù)對股市波動(dòng)性影 響不大， 尚未完全

45、發(fā)揮出其完善市場交易與盈利機(jī) 制，提高市場穩(wěn)定性的作用。3. 隨著融資融券業(yè)務(wù)的發(fā)展， 股市波動(dòng)性呈下 降趨勢。根據(jù) HP 濾波檢驗(yàn)分析，股市的波動(dòng)率伴隨 著融資融券業(yè)務(wù)的開展呈下降趨勢， 結(jié)合因果檢驗(yàn) 與估計(jì)方程揭示的融資融券與股市波動(dòng)性的內(nèi)在聯(lián)系，有理由相信融資業(yè)務(wù)有助于完善股價(jià)形成機(jī)制，對市場波動(dòng)起著市場緩沖器作用。（ 二） 政策建議1. 穩(wěn)步發(fā)展融資業(yè)務(wù)，發(fā)揮穩(wěn)定股市的作用。首 先，融資交易是市場上最活躍的、最能發(fā)掘市場機(jī)會 的部分， 實(shí)證分析也表明融資交易對市場影響程度 顯著。其次，融資融券的引入也為投資者提供了新的 盈利模式，使投資者能使用杠桿獲利。但杠桿因素也 放大了風(fēng)險(xiǎn)， 為了

46、避免短期可能出現(xiàn)價(jià)格劇烈波動(dòng) 的現(xiàn)象， 上海證券交易所融資融券交易實(shí)施細(xì)則 中已設(shè)置： 當(dāng)融資余額達(dá)到該證券上市可流通市值0.060.050.040.030.020.010.00VOLCycle0.060.040.020.00-0.02-0.04Trend2010M07 2011M01 2011M07 2012M01 2012M07圖 10 上證綜合指數(shù) HP 濾波檢驗(yàn)2013M01由濾波檢驗(yàn)可見，上證綜合指數(shù)波動(dòng)率的趨勢項(xiàng)在樣本區(qū)間內(nèi)整體有逐步減小的趨勢，但在 2011年 6 月至 2011 年 10 月和 2012 年 10 月至2013 年2月兩個(gè)區(qū)間段內(nèi)波動(dòng)率分別呈上升趨勢。由于股市

47、波動(dòng)的影響因素眾多，波動(dòng)率的階段性上升，可能受 其他因素的影響，但沒有改變總體下降的趨勢。根據(jù)上證綜合指數(shù)波動(dòng)率在融資融券推出后整體呈下降趨勢， 并結(jié)合之前的 Granger 因果檢驗(yàn)和 OLS 估計(jì)， 可以得出融資融券業(yè)務(wù)的推出使得股市 波動(dòng)率下降，對維持股市穩(wěn)定具有一定作用的結(jié)論。五、結(jié)論和政策建議本文旨在檢驗(yàn)融資融券業(yè)務(wù)對股票市場波動(dòng)性 之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系， 筆者選取融資融券業(yè)務(wù)和股票市 場每日的波動(dòng)率進(jìn)行考察， 通過進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、Granger 因果檢驗(yàn)、OLS 估計(jì)模型以及 HP 濾波檢驗(yàn)進(jìn)行實(shí)證研究，從定量定性兩個(gè)角度揭示了融資融券業(yè)務(wù)對股票市場波動(dòng)性的影響。（ 一） 結(jié)論1. 融資

48、業(yè)務(wù)對股市波動(dòng)性有顯著影響， 呈正相 關(guān)且影響逐步變大。 由 Granger 因果檢驗(yàn)和 OLS 估 計(jì)模型可以得出， 融資業(yè)務(wù)對股市波動(dòng)性有顯著影 響，融資同市場波動(dòng)性呈正相關(guān)性， 通過對 Granger 檢驗(yàn)結(jié)果的分析， 融資買入額的波動(dòng)率單向影響股 市波動(dòng)率，股市波動(dòng)性并不會影響融資業(yè)務(wù)波動(dòng)。并 且隨著融資融券業(yè)務(wù)的開展，第二階段 OLS 估計(jì)模 型中影響相比第一階段顯著增大， 融資買入額波動(dòng) 率對股市影響越來越大。可見，融資業(yè)務(wù)已成為影響 股市波動(dòng)性的重要因素之一， 一定程度上達(dá)到了推 出融資業(yè)務(wù)的預(yù)期效果。2. 融券業(yè)務(wù)量小，對股市波動(dòng)性沒有顯著影響。 我國融券業(yè)務(wù)發(fā)展截至 2013

49、 年 2 月 28 日，融資余 量金額為 948.14 億元，融券余量金額僅為 21.05 億的 25%， 則暫停該標(biāo)的證券的融資買入，來避免過度融資的行為。鑒于融資業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，現(xiàn)有法規(guī)也較為完善地控制了融資風(fēng)險(xiǎn)程度， 保持市場運(yùn)行的 自然選擇更加有利于發(fā)揮融資交易對穩(wěn)定市場的作用。 不過市場短期的波動(dòng)性通過融資業(yè)務(wù)是很難解 決的， 我國證券市場受到的政策影響較大是難以改 變的現(xiàn)狀， 融資業(yè)務(wù)所能起到的是完善市場長期交 易機(jī)制的作用。2. 多角度促進(jìn)融券業(yè)務(wù)，完善市場交易機(jī)制。這 需要解決融券賣出量少， 與融資業(yè)務(wù)相比發(fā)展不均 衡 的 問 題 。 需要通過多個(gè) 角度促進(jìn)融券業(yè)務(wù)的發(fā) 展。（

50、1） 培養(yǎng)投資者做空的投資理念和意識，改變多 年來單邊市場形成的定向思維。（ 2） 完善市場交易機(jī) 制和做空渠道， 為市場信用交易機(jī)制中的雙向做空 操作奠定基礎(chǔ)，刺激市場融券業(yè)務(wù)量增加。3. 發(fā)揮融資融券的市場緩沖器作用。在證券市場上，融資融券這種信用交易和現(xiàn)貨交易互相配合，可以增加證券供求的彈性。當(dāng)股價(jià)過度上漲時(shí)，賣空 者預(yù)期股價(jià)會下跌，便提前融券賣出，增加了股票的 供應(yīng)，現(xiàn)貨持有者也不致繼續(xù)抬價(jià)或趁高出手，從而48金融教學(xué)與研究2014 年第 4 期（總第 156 期）使市場不至于進(jìn)一步失去理性； 當(dāng)股價(jià)真的下跌之后，賣空者需要補(bǔ)進(jìn)，增加了購買需求，會拉升股價(jià)。因此，買空交易在一定程度上可發(fā)揮市場緩沖器的 作用。伴隨著我國股指期貨市場的逐漸成熟，融資融券對提高股市的穩(wěn)定性將起到越來越大的作用。（ 三） 總結(jié)實(shí)證研究表明，融資融券交易，有利于降低市場 波動(dòng)性，從而提高股票市場的有效性和穩(wěn)定性。我國融資融券業(yè)務(wù)已經(jīng)過 3 年多的發(fā)展， 隨著人們對其 認(rèn)識的不斷深化、市場規(guī)則的不斷完善和標(biāo)的證