卖空交易与股票市场价格关系研究

刘陆宇 冯科

摘要：为验证融券卖空交易机制对证券市场稳定性的影响，文章通过数据平稳性和单位根检验、长期均衡关系和协整检验、VAR模型构建和模型平稳性检验、Granger因果关系检验、脉冲响应等方法，对来自上海证券交易所、深圳证券交易所及万得终端（WIND）的股票市场价格和融券余额数据进行了时间序列分析。我们发现：上证综指和融券余额存在长期稳定的均衡关系，融券卖空交易不是股票波动的根本原因，股票价格的变化是融券余额变动的原因，即当股票价格上涨超过其内在价值时，市场投资者将增加融券卖空交易，促使股票价格回调，而当股票价格下跌低于其内在价值时，市场投资者将减少融券卖空交易的操作，促使股票价格回升，因此融券卖空交易具有平缓市场价格波动幅度的作用。

关键词：融资融券;卖空机制;股票市场

中图分类号：F830.91    文献标志码：A    文章编号：1001-862X（2020）04-0143-007

一、问题的提出

2010年3月31日，我国正式启动股票市场融资融券试点，允许投资者向指定券商借入资金或标的股票进行买空卖空交易。但自两融业务开展以来，融资融券发展极不平衡，多空力量不均衡积累大量风险。截至2015年12月31日，沪深两市融资融券业务余额约为11742.67亿元，其中沪深两市融资余额约为11713.07亿，占沪深两市两融余额的比重超过99%，而沪深两市融券余额仅为29.6亿元，比重不足1%。此外，伞形信托、单账户结构化产品、民间配资等其他场外配资渠道为投资者融资做多提供了多种多样化的途径，整个配资市场多空严重失衡。

理论上讲，引入融资融券交易机制，投资者都可在其投资组合中通过融资交易或融券交易来对冲可能的风险，从而有效地降低投资收益率的波动水平。融资融券业务的开展使得投资者的投资更加灵活多样，资金使用效率、市场流动性也将得到显著提高，更可改善股票市场目前多空严重失衡的状况。

然而，这种技术创新活动本身存在期限较长、投入较大、不确定性较高等风险，会导致经营者和投资者之间的信息不对称，从而影响我国资本市场的资源配置。[1] 此外，融券卖空交易发展的迟缓使其发挥不出本应起到的对冲风险作用，导致其远小于融资买入交易的杠杆负面影响。

因此，研究卖空交易与市场价格的关系，在现阶段具有重要的理论价值与实践意义。

二、文献综述

卖空机制作为金融创新链条中最為重要的环节，被普遍看成是市场不可或缺的组成部分，但其对市场价格的作用及其二者间的内在联系仍然存在争议。学界对此有三类观点，且至今未形成较为一致的意见。

（一）卖空交易加剧市场价格波动

在卖空交易与市场价格的关系上，一种较为流行的观点认为：卖空交易机制不利于市场价格的稳定。例如，Allen和Gale（1991）[2]在研究中从市场效率角度出发，发现当存在卖空限制时，市场将会是完全竞争的状态;而当卖空限制解除之后，市场出现不完全竞争的情况，因此，卖空交易机制不利于市场价格的稳定;Lamont和Stein（2004）[3]通过研究发现，卖空机制的存在没有起到稳定市场价格的作用，且没能防止1997年至2000年间美国互联网泡沫的破裂，相反在泡沫中加剧了股市价格的震荡;Henry和McKenzie（2006）[4]通过实证研究香港股票市场发现，香港市场在经历一段时间的卖空交易后，呈现出了股价波动率加剧的情况。

国内学者李科、徐龙炳、朱伟骅（2014）[5]认为卖空限制会造成股票错误定价的后果，不利于股市价格稳定。

（二）卖空交易减缓市场价格波动

另一种观点认为卖空交易机制减缓市场价格波动，有利于市场价格的稳定。Miller（1977）[6]通过研究投资者行为发现，限制卖空交易将导致市场看空投资者无法进行适当的交易操作，最终只能离开市场，从而推动股票价格的继续上涨。

廖士光和杨朝军（2005）[7]通过对中国台湾股票市场的研究发现，卖空机制的存在并未加剧证券市场的波动，而且由于卖空交易额和股价指数存在正向变动关系，使得卖空机制对市场的波动起到平抑作用;陈海强、范云菲（2015）[8]发现融资融券制度的推出有效降低了融资融券标的个股波动率，且融资交易和融券交易对股市波动率的影响存在非对称性。

Bris、Goetzmann和Zhu（2007）[9]研究发现，卖空机制的出现一方面通过信用交易为市场创造了充足的流动性，另一方提供了一种价格发现机制。

李琛、贺学会（2017）[10]等考察了卖空机制对股价崩盘风险的影响，认为卖空机制具有风险释放作用;涂红、江旭（2019）[11]用事件分析法研究了卖空机制和信用交易对市场的影响，他们的结论是融资融券交易抑制了市场暴涨暴跌行情。

（三）卖空交易与市场价格波动缺乏关联性

除了上述两种观点，也有一些研究文献发现，在全球证券市场范围内卖空机制可能并不会导致股票价格的大幅下跌，但也不会造成股价的大幅波动。

Figlewski和Webb（1993）[12]在研究中考虑了股票期权的因素，发现若存在股票的期权交易，则卖空交易与股价波动之间的相关性不强;Woolridge和Dickinson（1994）[13]以纽约证券交易所、美国证券交易所以及场外交易市场交易数据为基础，进行实证研究发现卖空交易与股票价格不存在非常显著的关联性，认为卖空交易会为市场提供流动性;Charoenrook和Daouk（2010）[14]通过对众多股票市场的研究发现，在允许卖空交易的市场中，股票价格波动性更小，同时市场的流动性更强。但是，没有足够的证据表明卖空交易的限制会导致市场收益出现偏峰或者导致市场崩溃的可能。总体而言，卖空交易提高了市场的发展质量。

从上述对以往研究的回顾中可以发现，学界至今未形成较为一致的意见。特别是对于我国股票市场融资融券交易机制的研究，由于两融业务于2010年才正式启动开展，业务实践时间相对较短，研究历史也较短，相对的研究发现也较为有限。本文希望通过实证研究，揭示融券卖空业务与我国股市价格波动的内在联系。

三、沪深两市融券余额与上证指数的波动关系

本文以上证指数作为研究股票市场价格的变量，以融券余额作为研究市场卖空规模的变量，两个变量根据上海证券交易所（http：//www.sse.com.cn/）、深圳证券交易所（http：//www.szse.cn/）以及万得终端（WIND）公布的数据整理而成。

本文样本数据的起始日期为2011年沪深两市第一个交易日——1月4日，样本数据的截止日期为2015年最后一个交易日——12月31日。样本一共包含1214个交易日的融券余额和上证指数数据。2015年之后由于融资融券受到了限制，外加其他制度的约束，致使数据一定程度上失真，故而本研究数据截止到2015年。在实证分析和数据处理过程中，主要使用计量软件EVIEWS 9。

为了检验上证指数同融券余额的确切关系以验证融券卖空交易机制对证券市场稳定性的影响，本文分为以下几个部分：一是数据平稳性和单位根检验，二是长期均衡关系和协整检验，三是VAR模型构建和模型平稳性检验，四是Granger因果关系检验，五是脉冲响应分析。

（一）数据平稳性和单位根检验

首先，在时间轴上绘制本节中所选取的上证指数、沪深两市融券余额以及沪深两市融资余额的样本数据，观察样本数据是否均值为零、是否存在随机游走现象以及是否存在长期的趋势，结果如图1、图2、图3所示：

从以上三张时序图中可以发现：上证综指的样本数据不存在显著的趋势，且样本数据均值不为零;沪深两市融券余额的样本数据也不存在显著的趋势，且样本数据均值不为零;沪深两市融资余额的样本数据也不存在显著的趋势，且样本数据均值不为零。

单位根检验的对象分别是样本数据及其差分，如果样本数据含有单位根，那么样本数据是非平稳的。现分别对变量上证综指（SSE Composite Index，记为Index）、沪深两市融券余额（Volume of SSE & SZSE Securities Lending，记为VolSL）以及沪深两市融资余额（Volume of SSE & SZSE Margin Trading，记为VolMT）进行单位根检验，采用扩展的Dickey-Fuller检验（Augmented Dickey-Fuller test，简称ADF），结果如表1所示：

检验结果表明：在1%、5%以及10%的显著水平下，2011年1月4日至2015年12月31日间上证指数（Index）序列存在单位根，是非平稳序列，而上证指数的一阶差分D（Index）是平稳序列。在1%、5%的显著水平下，2011年1月4日至2015年12月31日间沪深两市融资余额（VolMT）序列存在单位根，是非平稳序列，而融资余额的一阶差分D（VolMT）是平稳序列。

（二）长期均衡关系和协整检验

本文在发现变量上证综指序列（Index）和沪深两市融券余额序列（VolSL）均为一阶单整，下面采用Johansen（1988，1991）提出的协整检验方法，通过迹检验（Trace Test）和最大特征值检验（Maximum Eigenvalue Test）来分析两个变量之间是否存在协整关系：

协整检验结果发现：在5%的显著性水平下，迹检验（Trace Test）和最大特征值检验（Maximum Eigenvalue Test）的结果均表明变量上证综指序列（Index）和沪深两市融券余额序列（VolSL）存在协整关系，说明上证综指和沪深两市融券余额之间存在长期稳定的均衡关系，结果如表2所示。

（三）VAR模型构建和模型平稳性检验

本文主要研究上证综指（Index）和沪深两市融券余额（VolSL）间的联动关系，若将沪深两市融资余额（Volume of SSE & SZSE Margin Trading，记为VolMT）加入到模型中后，可有效提高VAR模型的估计效率，增强VAR模型的稳健性和解释水平。

VAR模型是一个含有多因变量的系统回归模型，其p阶的基本表达形式是：

其中Xt为VAR模型中含有n个变量的向量（n*1），a0为常数截距项向量（n*1），ai為系数矩阵（n*n），et为误差项向量（n*1）。

本文尝试研究上证综指变化值与沪深两市融券余额的变化值及沪深两市融资余额变化值之间的内在联系，因此将本文选取的3个变量上证综指（Index）、沪深两市融券余额（VolSL）和沪深两市融资余额（VolMT）的一阶差分建立VAR模型。沪深两市融券余额的变化反映了当日实际融券卖空的交易规模，沪深两市融资余额的变化则反映了当日实际融资买入的交易规模。

本文建立的VAR模型，其一阶（即p=1）的数学表达式为：

本文VAR模型的滞后阶数检验结果如表3所示：

由以上滞后阶数检验结果可知：在5%显著性水平下，LR，FPE和AIC三个指标建议滞后阶为8阶，SC指标建议滞后阶数为2阶，HQ指标建议滞后阶数为7阶。综合以上5个指标和服从多数的原则，本文建立VAR模型选择最佳滞后阶数为8阶（即p=8）。

接下来，建立含有8阶滞后项的VAR模型：

VAR（8）模型估计结果如表4所示：

根据估计的结果可以发现：在VAR（8）模型中，在5%显著性水平下，大部分参数估计显著，但也存在一部分参数估计不显著的情况。

VAR（8）模型的稳定需要满足所选序列是平稳的，此外由该平稳序列建立的VAR模型也是稳定的。D（index），D（VolSL）和D（VolMT）在前文中已经检验为平稳序列，现对VAR（8）模型作平稳性AR根检验，结果见表5、图4。

VAR模型平稳性检验结果显示：模型中所含全部特征根均分布在单位圆内，因此所建立的VAR模型整体平稳。

（四）Granger因果检验

在本文上一节的讨论中，发现股市波动幅度（即D（Index））、融资买入交易额（即D（VolMT））、融券卖空交易额（即D（VolSL））所建立的VAR（8）模型是平稳的，所选三组序列本身亦是平稳的，并且确定了模型的滞后阶数为8。为了进一步研究上证综指、两市融券交易规模以及两市融资交易规模的内在因果关系，这里我们选择运用Granger因果关系检验（Granger Causality Test）。通过计量，结果如表6所示：

根据上表的检验结果可以看出：在5%的显著性水平下，沪深两市融券卖空交易额和上证综指的波动幅度均是沪深两市融资买入交易额的Granger原因;沪深两市融资买入交易额和上证综指的波动幅度均是沪深两市融券卖空交易额的Granger原因;沪深两市融资买入交易额是上证综指的波动幅度的Granger原因，而沪深两市融券卖空交易额不是上证综指的波动幅度的Granger原因。

沪深两市融资买入交易额的历史数据有助于解释和预测上证综指的波动幅度，而沪深两市融券卖空交易额的历史数据对解释和预测上证综指的波动幅度没有作用;上证综指的波动幅度的历史数据对解释和预测沪深两市融资买入交易额以及沪深两市融券卖空交易额均有帮助。

（五）脉冲响应分析

在本文建立的VAR模型中，D（index）、D（VolSL）和D（VolMT）均为内生变量，而e1，t、e2，t和e3，t是随机扰动项。当系统受到冲击时，内生变量会同时发生变化，而内生变量的变化也会导致内生变量未来的取值。比如：当系统受到一个e1，t的随机扰动项的冲击，D（index）的数值会同时改变，随后由于当前数值的改变也会影响到D（index）、D（VolSL）和D（VolMT）等变量未来的取值。因此，有必要建立脉冲响应分析，通过响应函数，我们可以直观地看出在一单位的正向冲击对变量当期取值和未来取值的影响，结果如图5所示：

从图中可以发现：在受到每日沪深两市融资买入交易额的一个冲击后，上证综指波动性立即扩大，受到这个冲击当日的波动幅度最大，随时间推移开始逐渐减小，在第三个交易日时影响基本减弱为零，后在零上下震荡后平稳至零;在受到每日沪深两市融券卖空交易额的一个冲击后，随时间推移开始逐渐减小，在第二个交易日时影响基本减弱为零，后在零上下震荡后平稳至零。这表明对于我国股票市场，在同时受到一个随机的冲击扰动时，沪深两市融资买入交易对上证综指波动幅度的影响要比沪深两市融券卖空交易更大及更持久。

四、研究结论及政策建议

上述分析揭示了我国融资融券交易对股票价格波动性具有如下影响。

在协整检验中发现：在5%的显著性水平下，上证综指和沪深两市融券余额存在协整关系，意味着两者存在长期稳定的均衡关系。

在Granger因果关系检验中发现：在5%的显著性水平下，上证指数的波动是沪深两市融资余额变化以及沪深两市融资余额变化的Granger原因，沪深两市融资余额变化也是上证指数波动的Granger原因，但沪深两市融资余额变化不是上证指数波动的Granger原因。在脉冲响应分析中发现：每日融资买入交易量对股票价格的波动比每日融券卖空交易量影响更大更持久，但两者对股票价格波动的影响持续均在两至三个交易日内，持续时间较短。这说明：我国股票市场中融券卖空交易并不是对股票造成波动的根本原因，而股票价格的变化是融券余额变动的原因。即当股票价格上涨超过其内在价值时，市场投资者将增加融券卖空交易，促使股票价格回调，而当股票价格下跌低于其内在价值时，市场投资者将减少融券卖空交易的操作，促使股票价格回升，因此融券卖空交易具有平缓市场价格波动幅度的作用。

由此，我国融资融券交易制度可以尝试进一步改革，推出更为多样化的交易方式，这不仅有利于我国金融市场体制改革，更能够推进我国金融市场与发达成熟市场接轨。

参考文献：

[1]杨亭亭，许伯桐.技术创新、分析师跟踪与公司投资价值[J].江西师范大学学报（哲学社会科学版），2019，（4）：129-137.

[2]Allen，F.Gale，D.Arbitrage，Short Sales，and Financial Innovation.Econometrica，1991，（59）：1041-1068.

[3]Lamont.O，Stein.J.Aggregate short interest and market valuations.NBER Working Paper No.10218.2004.

[4]Henry.？魷，McKenzie，M.The Impact of Short Selling on the Price‐Volume Relationship：Evidence from Hong Kong.The Journal of Business，2006，（79）：671-691.

[5]李科，徐龙炳，朱伟骅.卖空限制与股票错误定价——融资融券制度的证据[J].经济研究，2014，（10）：165-178.

[6]Miller，E.Risk，uncertainty，and divergence of opinion.The Journal of finance，1977，（32）：1151-1168.

[7]廖士光，杨朝军.卖空交易机制对股价的影响——来自台湾股市的经验证据[J].金融研究，2005，（10）：131-140.

[8]陈海强，范云菲.融资融券交易制度对中国股市波动率的影响——基于面板数据政策评估方法的分析[J].金融研究，2015，（6）：159-172.

[9]Bris，A.，Goetzmann，W.，Zhu，N.Efficiency and the bear：Short sales and markets around the world.The Journal of Finance，2007，（62）：1029–1079.

[10]李琛，賀学会，李志生，徐寿福.作为风险释放工具的卖空机制——基于不同市场态势的卖空效应研究[J].国际金融研究，2017，（11）：65-75.

[11]涂红，江旭.融资融券交易增加了中国股票市场波动性吗？[J].投资研究，2019，（1）：94-108

[12]Figlewski，S.;Webb，G.Options，short sales，and market completeness.The Journal of Finance，1993，（48）：761-777.

[13]Woolridge，J.;Dickinson，A.Short selling and common stock prices.Financial Analysts Journal，1994，（50）：20-28.

[14]Daouk，H.;Charoenrook，A.A study of market-wide short-selling restrictions.SEC“Amendments to Regulation SHO（final rule）.” Release No.34-61595.2010.

（责任编辑 蔡华玲）