融资融券对中国股市波动性影响的实证分析

王晓云 潘庭庭 姚欣

摘 要：2010年3月31日我国正式启动融资融券业务，经过五年的时间，融资融券业务取得了巨大的发展，关于融资融券对股票市场波动性的研究也一直是业界学者讨论的焦点。文章选取上海证券交易所交易数据，利用VAR模型和Granger因果检验以及脉冲响应函数，实证分析了融资融券与股票市场波动性的关系。

关键词：融资融券 波动性 VAR模型 Granger因果检验 脉冲响应函数

中图分类号：F830.91  文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2015）10-101-03

一、研究背景

融资融券，又通常被称为证券信用交易或保证金交易，是指投资者向具有融资融券业务资格的证券公司提供担保物，借入资金买入证券（融资交易）或借入证券并卖出（融券交易）的行为。2010年3月31日融资融券在我国正式启动。

随着融资融券的渐行渐近，国内学者和业界人士关于融资融券的讨论日渐增多。目前国内关于融资融券对股票市场波动性的影响缺乏严谨、深入和系统的分析。鉴于此，本文选取上海交易所股票市场交易数据，通过具体的计量模型，实证分析了融资融券对我国股市波动性的影响，为今后融资融券在我国的发展提供有力的理论支持。

二、国内外研究综述

（一）国（境）外研究综述

融资融券对股票市场波动性的影响一直是理论界关注的热点，目前的国外研究结果主要包括以下三种观点。第一种观点认为卖空交易对证券市场稳定性造成负面效应，例如Henry and McKenzie（2006）对我国香港证券市场进行了实证研究并得出了此结论;第二种观点认为卖空交易有助于维护证券市场稳定，典型的代表是2005年Charoenrook and Daouk对多个证券市场总体收益率进行的研究;第三种观点认为卖空交易对市场波动性、稳定性没有明显的影响，或影响方向不明确，例如Battalio and Schultz对网络泡沫时期纳斯达克股票交易的高频数据的研究。

（二）国内研究综述

国内方面关于融资融券对股票市场波动性影响的研究根据时间和地区差异主要可以分为两类。

一类是2010年以前，国内学者主要针对我国香港、台湾及其他地区探讨了融资融券与市场波动性的关系，例如陈森鑫和郑振龙对1992年至1996年间我国香港证券市场波动率的变化进行了研究;另一类是2010年以后，针对我国融资融券交易试点的运行情况进行了一些探索性的研究，具有代表性的有明琪和赵亮的研究。

（三）国内外研究分析比较

就融资融券与市场波动性的关系而言，国外的研究结论存在更大的分歧。这与证券市场的结构、价格的有效性以及投资者行为等因素有关。在研究中国证券市场时，需要考虑我国证券市场结构、价格有效性和投资者行为的特殊性，不宜直接照搬国外的研究理论。而国内的研究也存在一些局限性，主要原因在于我国融资融券业务启动时间较晚，相关研究也相对落后，现有的研究中实证研究较少，缺乏有力的数据支撑。

三、样本及指标选取

本文选取从融资融券推出后即2010年3月31日至2015年3月17日为样本区间，共1196个交易日（其中已剔除6个融券交易量为零的特殊数据）的日度数据，来实证研究我国推出融资融券交易对股票市场波动性的冲击效应。指标选取如下：

融资买空交易（MP）。本文采用沪市每日的融资买入量（margin purchase）代表融资交易。出于消除异方差和平滑数据的考虑，融资买入量采用对数形式，记为LNMP。

融券卖空交易（SS）。本文采用沪市每日的融券卖出量（short sale）代表融券交易。同理，融券卖出量也采用对数形式，记为LNSS。

股市波动性（VOL）。本文拟采用上证综合指数的日波动率来反映市场波动性水平，即VOLt= ，其中，P  表示市场指数第t日的最高价格指数，P  表示市场指数第t日的最低价格指数。

四、实证分析过程

（一）ADF检验

对于金融时间序列，运用计量经济模型做实证研究时，首先要检验时间序列的平稳性。本文选用ADF檢验方法来对各变量的平稳性进行检验。

在进行ADF检验之前，本文先作出股市波动性（VOL）、融资交易对数（LNMP）和融券交易对数（LNSS）这四个序列的趋势图。

通过观察以上三个趋势图，决定添加常数项C;波动性曲线图无时间趋势项t，而融资融券曲线图含有趋势项t。

使用Eviews6软件分别对LNMP、LNSS、VOL这三个序列在1%、5%、10%下做ADF检验。检验结果如下表所示：

通过ADF检验，发现VOL，LNMP，LNSS这三个序列都是平稳序列。

（二）协整检验

用Eviews 6中的Lag Length Criteria来确定滞后阶数。表2和表3是用Eviews 6后得到的滞后阶数参考结果。

从表2检验结果，选取建立9阶的融资交易与股市波动性的VAR模型;根据表3的检验结果，选取建立8阶的融券交易与股市波动性的VAR模型。

根据选定的VAR模型最佳滞后阶数，得出Johansen的检验结果如表4和表5。

检验结果可以看出，融资融券与股市波动性之间存在长期均衡关系。

（三）VAR检验

融资交易LNMP与股市波动性VOL的9阶模型即VAR（9）的估计结果如下表所示：

从VAR模型估计结果可看出，股市波动与融资交易的拟合优度为0.233518，方程不理想，表明融资交易对股市波动性的影响不显著。但从股市波动性对融券交易的影响来看，R2在95%以上，说明融资交易受股市波动率滞后值的影响。总体来说融资交易与股市波动性之间存在显著相关关系。

由图4可知融资交易与股市波动性的VAR模型是稳定的。

融券交易LNSS与股市波动性VOL的8阶模型即VAR（8）的估计结果如表7所示：

从VAR模型估计结果可看出融券交易交易对股市波动性的影响不明显，而股市波动性对融券交易的影响较为显著。融券交易与股市波动性之间存在显著相关关系。

由图5可知融券交易与股市波动性的VAR模型是稳定的。

（四）Granger因果检验

融资交易额与股市波动率、融券交易额与股市波动率之间的Granger因果关系检验结果如表8所示。

表8的结果显示，在10%的显著性水平下，融资融券与股市波动性之间存在双向的因果关系，融资融券是股市波动性变动的Granger原因，同时股市波动性也是融资融券额变化的Granger原因。

（五）脉冲响应函数

通过给我国融资买空交易额一个正向的单位冲击，可以得到沪市股市波动性的脉冲响应图，如图6所示。可以看出，当融资交易受到一个正向冲击时，会使股市的波动率变小，这种反向的影响在第3个交易日影响达到最大值，最后稳定在一个负值上。从而表明，融资融券在一定程度上降低了股市波动性。

通过给我国融券卖空交易额一个正向冲击，可以得到上海股票市场波动性的脉冲响应图，如图7所示。当融券交易额受一个正向冲击时，股市波动率在前3个交易日会变大，當这种冲击被市场所消化时，股市波动将小于原来的水平，最终在一个负值上稳定。从而表明，当融券交易受到冲击后会起到抑制股票市场波动的作用。

五、结论

综合以上实证分析的结果，本文得出以下结论：

VAR（向量自回归）模型检验结果表明，融资融券对股票市场的波动性没有显著影响，相反融资融券受股市波动率滞后值的影响相对比较显著，融资融券与股市波动性之间存在显著相关关系。

Granger（格兰杰）因果检验表明融资融资是股市波动性的格兰杰原因，同时股市波动也是融资融券的格兰杰原因，它们之间具有双向的因果关系。

脉冲响应函数表明，给融资融券交易一个正向的冲击会起到抑制股票市场波动的作用。

基于上述分析，为了促进股票市场的发展，应积极引导融资融券业务的发展而不用担心其会加剧股票市场的波动，主要措施包括建立有效的保证金制度、进一步扩大标的证券的范围等等。

参考文献：

[1] 蔡笑.融资融券对股票市场的影响研究[D].苏州大学，2010

[2] Henry，O.T.and M.McKenzie.The impact of short selling on the price-volume relationship：Evidence from Hong Kong[J].Journal of Business，2006（2）

[3] Charoenrook，A.，and H.Daouk.A Study of Market-Wide Short-Selling Restrictions[R].Working Paper.Vanderbilt University，2005

[4] R Batalio，P Schultz.Options and the Bubbl[J].The Journal of Finance，2006（5）

[5] 陈森鑫，郑振龙.推出卖空机制对证券市场波动率的影响[J].证券市场导报，2008（2）

[6] 贾明琪，赵亮.融资融券对A股市场影响幅度的研究[J].财会月刊，2012（9）

（作者单位：沈阳理工大学 辽宁沈阳 110168）

[作者简介：王晓云，沈阳理工大学教授、硕士研究生导师，研究方向：国际投资与风险管理;潘庭庭，沈阳理工大学在读硕士研究生，专业：国际经济与贸易;姚欣，沈阳理工大学在读硕士研究生，专业：国际经济与贸易。]

（责编：贾伟）