融資融券交易對中國股市流動性和波動性的影響*
——以滬市為例

于孝建

(1．華南理工大學(xué) 金融工程研究中心,廣東 廣州 510006； 2. 華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,廣東 廣州 510006)

融資融券交易即買空賣空交易,也稱證券信用交易,是指證券交易者買入證券時,只向證券公司交付一定的保證金,而由證券公司提供融資進(jìn)行交易,或賣出證券時,只向證券公司交付一定的證券,而由證券公司提供融券進(jìn)行交易。融資融券交易是證券市場基礎(chǔ)交易制度的重要組成部分,是套利和風(fēng)險對沖的重要工具,且具有穩(wěn)定市場、 價格發(fā)現(xiàn)和提供流動性的功能[1]。目前已有許多發(fā)達(dá)市場和一些新興市場中的國家和地區(qū)允許融資融券交易*Charoenrook和Daouk(2009)以及朱海鵬(2009)詳細(xì)統(tǒng)計了存在賣空機(jī)制的國家和地區(qū)。。我國也于2010年3月31日啟動了融資融券交易。經(jīng)過一年多的發(fā)展,我國的融資融券交易發(fā)展?fàn)顩r如何,是否對股市的流動性和波動性產(chǎn)生了影響呢？這是本文研究的重點。

一、 文獻(xiàn)綜述

從已有文獻(xiàn)研究來看,大多數(shù)認(rèn)為賣空(融券)交易減小了股市波動性。Kim(1996)[2]研究發(fā)現(xiàn)新加坡在1985年底賣空交易增加約束后市場波動率明顯加大。Chase Manhattan Bank和ASTEC(2000)[3]研究顯示1990年～1999年紐約證券交易所賣空交易起到了平緩股價指數(shù)劇烈波動、 穩(wěn)定市場運行的功效。廖士光和楊朝軍(2005)[4、 5]廖士光和張宗新(2005)[6]對中國臺灣和香港市場的經(jīng)驗分析表明,賣空機(jī)制的存在并不會加劇證券市場的波動性。陳淼鑫和鄭振龍(2008)[7]對香港市場的研究也發(fā)現(xiàn),推出賣空機(jī)制降低了股市的波動率。Bris等(2007)[8]、 陳淼鑫和鄭振龍(2008)[9]以及Charoenrook和Daouk(2009)[10]對全球多個市場的研究發(fā)現(xiàn)允許賣空交易的國家和地區(qū)股市的波動性較小。但也有研究發(fā)現(xiàn)賣空交易增大了股市波動性,如Henry和 McKenzie(2006)[11]和Chang等(2007)[12]對香港股市研究,發(fā)現(xiàn)賣空交易引入后股票波動性增加。

對股市流動性的研究也多數(shù)認(rèn)為賣空交易增加了流動性。如Biais等(1999)[13]、 Gao等 (2006)[14]、 Charoenrook和Daouk(2009)[10]的研究認(rèn)為賣空約束的放松減少了交易成本,提供了市場的流動性。廖士光和楊朝軍(2005)[5]對香港股市1999年1月～2004年12月的月數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),賣空機(jī)制推出后股市流動性先減弱后增強(qiáng)。而Chuang和Lee(2010)[15]的研究表明臺灣市場50指數(shù)成份股放松賣空約束后個股流動性減弱。

由于我國融資融券交易僅一年多時間,針對我國融資融券交易對股市影響的研究不多,尤其是對于股市的波動性和流動性研究不多。崔媛媛等(2010)[16]通過分析中國融資融券推出近2個月的交易情況,發(fā)現(xiàn)市場存在融資融券規(guī)模相對較小、 融資業(yè)務(wù)和融券業(yè)務(wù)發(fā)展不平衡等問題。谷文林和孔祥忠(2010)[17]以換手率衡量流動性,對46只股票30個交易日的數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析,發(fā)現(xiàn)融資融券業(yè)務(wù)短期并未對股市流動性產(chǎn)生顯著影響。

本文主要利用我國融資融券交易一年多的數(shù)據(jù),以上海證券市場(滬市)為例,從整個市場的層面,同時研究融資和融券交易對我國股市流動性和波動性的影響。

二、 我國融資融券交易概況

我國的融資融券交易于2010年3月31日正式啟動。目前上海證券市場(滬市)融資融券標(biāo)的證券為上證50指數(shù)中的50只成份股,深圳證券市場(深市)融資融券標(biāo)的證券為深證成指中的40只成份股[注]2010年7月1日，上證50指數(shù)與深證成指樣本股進(jìn)行調(diào)整，融資融券標(biāo)的證券也進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，上證50指數(shù)調(diào)出上港集團(tuán)、南方航空、振華重工和北大荒4只股票，調(diào)入中國中冶、潞安環(huán)能、光大證券和中信銀行4只股票，深證成指調(diào)出華菱鋼鐵，調(diào)入國元證券。。兩市融資融券余額的規(guī)模不斷擴(kuò)大(見圖1)。截止到2011年5月31日,滬市和深市的融資融券余額分別達(dá)到165.2億元和92.4億元。由于深市的標(biāo)的證券數(shù)目小于滬市,且標(biāo)的證券的市值小于滬市,導(dǎo)致深市的融資融券交易小于滬市。但深市的發(fā)展速度與滬市基本一致,其余額規(guī)模占兩市總和比值一直穩(wěn)定在35%左右。圖1也顯示了融資融券交易余額與市場成交總額的比值變化。以滬市為例,每日融資融券交易余額與對應(yīng)的上證50指數(shù)成份股成交總額的比值不斷增大,在2011年5月甚至出現(xiàn)了大于100%的交易情況。這與臺灣1993年～1999年的融資融券交易快速發(fā)展時期占市場交易額的比值相近。僅從上證50指數(shù)成份股交易來看,融資融券已經(jīng)達(dá)到相對較高的水平。

從融資余額和融券余額來看,兩市均表現(xiàn)出不平衡的特征。融資交易占融資融券業(yè)務(wù)的絕大部分,而每日融券交易余額占比大多數(shù)不到2%[注]由于融資融券推出后的1個月融券交易波動大，故在此考慮2010年5月4日之后的交易情況。(見圖2)。該占比遠(yuǎn)小于日本和中國臺灣地區(qū)20%的占比[注]數(shù)據(jù)來源于中國證券業(yè)協(xié)會2006年的報告《關(guān)于臺灣地區(qū)融資融券業(yè)務(wù)的考察報告》和《關(guān)于日本、韓國融資融券業(yè)務(wù)的考察報告》。。這與我國嚴(yán)格的風(fēng)險防范制度、 融資融券標(biāo)的范圍小以及投資者對信用交易的認(rèn)知和接受程度偏低有關(guān)系[18]。對比滬深兩市發(fā)現(xiàn),兩市的變化趨勢基本一致,但深市的融券交易占深市融資融券余額的比值要略大于滬市,說明深市的賣空交易相對更活躍。此外,將上證50指數(shù)與融券余額走勢進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn),當(dāng)指數(shù)呈下降趨勢,即市場行情趨壞時,看空的投資者減少,而看多的投資者開始增多,此時表現(xiàn)出融券占比下降,融資占比上升； 當(dāng)指數(shù)呈上升趨勢,即市場行情趨好時,看空的投資者增多,而看多的投資者開始減少,此時表現(xiàn)出融券占比上升,融資占比下降。這種市場指數(shù)與融資融券比例變化的關(guān)系與實際投資行為是一致的。

為更進(jìn)一步深入研究我國融資融券交易一年多以來對股市的影響,本文采用統(tǒng)計分析和VAR模型分析方法,主要從市場的流動性和波動性兩個方面進(jìn)行分析。

三、 實證研究

(一)指標(biāo)選取和統(tǒng)計分析

由于上證50指數(shù)全部成份股均為滬市融資融券標(biāo)的證券,而且滬市的融資融券交易余額占比大,因此,本文選取上證50指數(shù)作為市場指數(shù)的代表,研究滬市融資融券交易的推出對我國股市的影響。為對比融資融券前后我國股市流動性和波動性的變化,本文選取2009年1月5日至2011年5月31日共584個交易日作為研究區(qū)間,并以我國推出融資融券業(yè)務(wù)的時間2010年3月31日為分界點,將數(shù)據(jù)分為前后兩個子樣本。融資融券前共有301個交易日,融資融券后共有283個交易日,前后相差18天。采用的數(shù)據(jù)包括上證50指數(shù)收盤價、 最高價、 最低價,以及上證50指數(shù)成份股總成交金額,數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。

1. 上證50指數(shù)收益率R

上證50指數(shù)收益率采用連續(xù)復(fù)利表示,計算公式為：

Rt=[ln(Pt)-ln(Pt-1)]×100

(1)

其中,Pt是上證50指數(shù)t日的收盤指數(shù)。表1給出了融資融券業(yè)務(wù)推出前后上證50指數(shù)收益率的兩個子樣本區(qū)間和全部樣本的基本統(tǒng)計信息。表1顯示融資融券推出后,指數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差有所減小。采用Levene(1960)[19]方法對融資融券推出前后上證50指數(shù)收益率的方差進(jìn)行相等性檢驗,結(jié)果顯示融資融券前后方差在1%的置信性水平是顯著不同的。極差在融資融券前后縮小了,說明融資融券的推出可能緩解了市場的劇烈波動。

表1 融資融券推出前后上證50指數(shù)收益率統(tǒng)計結(jié)果

2. 非流動性指標(biāo)ILLIQ

在研究股市流動性的文獻(xiàn)中采用的指標(biāo)包括： 利用成交量和價格計算的流動性比率,利用收益率與成交量之比計算的非流動性指標(biāo),以及用市場總成交金額與市場總流通市值之比(即換手率)衡量市場的流動性指標(biāo)等。本文采用Amihud(2002)[20]非流動性指標(biāo)間接反映流動性水平,計算公式如下：

(2)

其中,Rt是t日上證50指數(shù)收益率,AMOt是t日上證50指數(shù)成份股總的成交金額(單位為百億元)。

利用上證50指數(shù)收益率和成交金額數(shù)據(jù)計算出自2009年1月5日至2011年5月31日的非流動性指標(biāo)數(shù)據(jù)。表2結(jié)果表明,融資融券前后主要的統(tǒng)計指標(biāo)幾乎沒有變化。Levene等方差檢驗顯示非流動性指標(biāo)的變化在融資融券前后無顯著差異,說明市場的流動性無顯著變化。圖3也顯示該指標(biāo)融資融券前后走勢無明顯區(qū)別。

表2 融資融券推出前后非流動性和波動性指標(biāo)統(tǒng)計結(jié)果

3. 波動性指標(biāo)VOL

已有文獻(xiàn)在研究融資融券時采用日數(shù)據(jù)計算出月標(biāo)準(zhǔn)差作為股市波動性的指標(biāo)(如廖士光和楊朝軍(2005)[4、 5]、 廖士光和張宗新(2005)[6],陳淼鑫和鄭振龍(2008)[9],也有的是通過建立GARCH模型的對波動率進(jìn)行研究(如Kim(1996)[2]、 陳淼鑫和鄭振龍(2008)[7])。由于我國融資融券推出時間較短,數(shù)據(jù)樣本有限,采用月標(biāo)準(zhǔn)差的方法減小了樣本數(shù),故不采用該方法。同時由于上證50指數(shù)的收益率數(shù)據(jù)的ARCH檢驗發(fā)現(xiàn)不存在ARCH效應(yīng),因此,GARCH模型方法也不適用于現(xiàn)有樣本數(shù)據(jù)。本文采用王旻等(2008)[21]的方法,利用市場指數(shù)的價格波幅來反映股市波動性水平,計算公式如下：

(3)

利用上證50指數(shù)每日最高價和最低價數(shù)據(jù),計算出自2009年1月5日至2011年5月31日的波動性指標(biāo)數(shù)據(jù)。表2結(jié)果表明,融資融券后主要的統(tǒng)計指標(biāo)都減小了。說明融資融券推出后,股市的波動性減小了。圖3中明顯地可以看出波動性指標(biāo)在融資融券前變化幅度較大,而在推出后變化幅度有所減小。Levene方差相等檢驗結(jié)果顯示,融資融券前后波動率的變化在統(tǒng)計上也存在顯著性差異。

時間范圍：2010.5.4～2011.5.31 時間范圍：2010.4.1～2011.5.31 圖3 上證50指數(shù)波動性和流動性對比 圖4 融資交易余額變化率RMP和融券交易余額變化率RSS

根據(jù)上述指標(biāo)的統(tǒng)計分析可知,融資融券前后上證指數(shù)收益率的波動范圍明顯縮小,方差減小,股市的波動性發(fā)生了顯著變化,但股市的流動性并沒有發(fā)生顯著變化。

4. 融資和融券交易余額變化率RMP和RSS

為研究融資和融券交易對股市的影響,本文采用每日融資交易余額變化率RMP和每日融券交易余額變化率RSS作為代表變量。計算公式如下：

Xt=[ln(Xt)-ln(Xt-1)]×100%

(4)

其中,X是RMP或RSS。

圖4反映出融券交易余額的變化率的波動特征顯著大于融資交易余額。前者的標(biāo)準(zhǔn)差為0.256,后者為0.024。排除融資融券剛推出的一個月內(nèi)(2010.4.1～2010.4.30)交易波動較大的情況,其他時間段內(nèi),融券交易余額的變化率與上證50指數(shù)的走勢有一定的關(guān)系。股市由牛轉(zhuǎn)熊時,在下跌過程的前段時間,融券交易余額變化比較劇烈,反映市場做空增強(qiáng)。如2010年11月和12月。股市下跌尾期,通常融券交易余額變化率波動很小,反映市場做空減弱。如2010年7月和2011年5月底。

根據(jù)上述統(tǒng)計分析可以認(rèn)為,融資融券的交易與股市的表現(xiàn)有一定的關(guān)系。股市波動性的減小是否是由融資融券引起的呢？融資融券交易對股市流動性沒有影響嗎？為此,本文在VAR模型的基礎(chǔ)上,采用Granger因果檢驗、 脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析方法進(jìn)一步研究融資交易和融券交易對股市非流動性和波動性的影響。

(二)研究結(jié)果與分析

1. 平穩(wěn)性檢驗

在進(jìn)行Granger因果檢驗前,本文首先對融資融券交易額日非流動性指標(biāo)ILLIQ、 波動性指標(biāo)VOL、 每日融資交易余額變化率RMP和每日融券交易余額變化率RSS進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。本文采用ADF方法進(jìn)行檢驗。滯后階數(shù)的選取采用AIC準(zhǔn)則,即選擇最小的AIC值所對應(yīng)的滯后階數(shù)。數(shù)據(jù)區(qū)間為2011.5.4～2011.5.31,共261個樣本。

表3 融資融券交易、 波動性和非流動性指標(biāo)單位根ADF檢驗結(jié)果

序列ILLIQVOLRMPRSSADF值-16.01663-13.18046-4.481-21.076p-value< 0.001< 0.001< 0.001< 0.001結(jié)論序列平穩(wěn)序列平穩(wěn)序列平穩(wěn)序列平穩(wěn)

表3中ADF檢驗結(jié)果表明,各變量均在1%的置信水平下不存在單位根,說明各變量序列是平穩(wěn)的I(0)過程。因此,可以采用Granger因果檢驗方法檢驗融資融券與股市波動性、 流動性之間的因果關(guān)系。

2. Granger因果檢驗

本文通過建立VAR模型,根據(jù)AIC準(zhǔn)則來確定Granger因果檢驗中的最優(yōu)滯后階數(shù),選擇使得AIC最小的滯后階數(shù)。表4基于VAR的Granger因果檢驗結(jié)果表明,在5%的置信水平下,融資和融券交易均是股市非流動性Granger原因,同時也均是股市波動性的Granger原因。反過來,股市非流動性和波動性均不是融資和融券交易的Granger原因。

根據(jù)該結(jié)果得到結(jié)論1： 融資和融券交易均分別引起了我國股市流動性和波動性的變化。

表4 基于VAR的Granger因果檢驗結(jié)果

注： 括號內(nèi)為p值。

3. 脈沖響應(yīng)分析

為更好地分析融資和融券交易如何引起股市流動性和波動性的動態(tài)過程,本文利用VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析(見圖5和圖6)。

由圖5可以看出,當(dāng)在本期給予融資交易一個正沖擊后,股市非流動性在前13期響應(yīng)的波動比較大,然后逐漸減弱。非流動性變量在第2期響應(yīng)最大(0.061)。除在第3、 4、 5期的響應(yīng)為負(fù)以外,其他各期反映均為正。由于非流動性是流動性指標(biāo)的倒數(shù),脈沖響應(yīng)結(jié)果說明融資交易并未增加股市流動性,反而減小了股市流動性。另外一條響應(yīng)函數(shù)曲線顯示,當(dāng)在本期給予融券交易一個正沖擊后,股市非流動性在前7期波動比較大,此后逐漸減弱,且趨于0。最大的正響應(yīng)出現(xiàn)在第6期(0.050),最大的負(fù)響應(yīng)出現(xiàn)在第4期(-0.045)。脈沖響應(yīng)的數(shù)值多數(shù)為負(fù),說明融券交易增加了市場的流動性。從圖5中兩條響應(yīng)函數(shù)大小來看,在前6期中,融資交易和融券交易對股市流動性的影響差不多,此后,融資交易對股市流動性的影響要明顯大于融券交易。這與我國股市當(dāng)前融資交易規(guī)模遠(yuǎn)大于融券交易有關(guān)。

由圖6可以看出,當(dāng)在本期給予融資交易一個正沖擊后,股市波動性變量在前12期響應(yīng)的波動比較大,然后逐漸減弱。波動性變量在第5期響應(yīng)最大(1.45×10-3)。除在第3期的響應(yīng)為負(fù)以外,其他各期反映均為正。脈沖響應(yīng)結(jié)果說明融資交易增大了股市流動性。另外一條響應(yīng)函數(shù)曲線顯示,當(dāng)在本期給予融券交易一個正沖擊后,股市波動性除在第1期有很大的正響應(yīng)(1.55×10-3)外,其余各期響應(yīng)均為負(fù),最大負(fù)響應(yīng)出現(xiàn)在第4期(-1.08×10-3),此后逐漸減弱,且趨于0。該結(jié)果表明融券交易減小了市場的流動性,與多數(shù)文獻(xiàn)的研究結(jié)論一致。圖6中兩條響應(yīng)函數(shù)大小關(guān)系顯示,在前6期中,融資交易和融券交易對股市波動性的影響差不多,此后,融資交易對股市流動性的影響要明顯大于融券交易。

根據(jù)上述分析得到結(jié)論2： 融資交易的增大減小了我國股市流動性,增加了股市的波動性； 融券交易的增大同時減小了股市流動性和波動性。

4. 方差分解分析

脈沖響應(yīng)分析顯示出融資交易對市場的影響要大于融券交易。為準(zhǔn)確度量融資和融券交易對股市流動性和波動性變異的貢獻(xiàn)度,本文在VAR模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行方差分解分析。

圖5 融資和融券交易沖擊引起股市非流動性的響應(yīng)函數(shù) 圖6 融資和融券交易沖擊引起股市波動性的響應(yīng)函數(shù)

圖7顯示出融資交易對股市非流動性各期方差的貢獻(xiàn)率均大于融券交易。前者的貢獻(xiàn)率在長期收斂于10.45%； 后者的貢獻(xiàn)率在6期以后穩(wěn)定,收斂于4.66%。而對于股市波動性,在前6期,融資交易的貢獻(xiàn)率要小于融券交易,此后融資交易的貢獻(xiàn)率要大于融券交易。前者的貢獻(xiàn)率長期收斂于9.50%,后者的貢獻(xiàn)率在4期以后穩(wěn)定,收斂于6.27%。

圖7 融資和融券交易對股市非流動性和波動性變化的貢獻(xiàn)率(%)

根據(jù)上述分析得到結(jié)論3： 對于股市流動性,無論是短期還是長期,融資交易的影響要大于融券交易； 對于股市波動性,短期(6日)內(nèi),融券交易的影響要大于融資交易,但長期來看,融資交易的影響要大于融券交易。

四、 結(jié)論

本文以滬市融資融券交易為例,選擇上證50指數(shù)作為市場變量,研究了融資融券交易對股市流動性和波動性的影響。通過基本統(tǒng)計分析和VAR模型的一系列分析,得出以下結(jié)論：

(1)VAR模型分析結(jié)果表明,融資和融券交易均減小了股市流動性。該結(jié)論與多數(shù)研究所得出的增大股市流動性的結(jié)論相反,但與廖士光和楊朝軍(2005)[5]研究所得出的香港市場賣空機(jī)制推出后股市流動性先減弱后增強(qiáng)的結(jié)論相近。說明我國融資融券的時間過短,可能使得融資融券交易并未起到增大股市流動性的作用。另外,流動性指標(biāo)的基本統(tǒng)計分析表明,融資融券推出前后我國股市流動性并無顯著變化,說明流動性指標(biāo)的變化同時還受到了其他變量的影響,這有待將來進(jìn)一步驗證。

(2)雖然融資融券推出后我國股市波動性指標(biāo)的方差顯著減小,但VAR模型分析結(jié)果表明,融資交易增大了股市的波動性,而融券交易減小了股市的波動性。后者與已有文獻(xiàn)研究得出的賣空交易減小了股市波動性的結(jié)論一致。說明我國股市推出融券交易在一定程度上還是抑制了股市的波動性。由于融券交易的規(guī)模很小,股市波動性指標(biāo)方差的減小,是否一定是融券交易所致,需深入分析。

(3)我國股市目前融資交易規(guī)模遠(yuǎn)大于融券交易規(guī)模,使得融券交易對市場的影響小于融資交易?；赩AR模型的分析結(jié)果也表明,除短期(6日)內(nèi)融券交易對波動性的影響要大于融資交易外,融資交易對股市流動性和波動性的影響要大于融券交易。

綜合上述分析結(jié)論來看,雖然我國股市融資融券交易僅推出了一年多的時間,但對局部的市場(上證50指數(shù))的影響還是比較明顯的。我國目前還處于融資融券試行階段,實施的融資融券制度較嚴(yán),融資融券標(biāo)的范圍小,可開展該業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)不多,投資者對融資融券的認(rèn)識也有待加強(qiáng),這些原因都會導(dǎo)致融資融券交易對市場的影響有限。隨著我國融資融券交易的進(jìn)一步發(fā)展和成熟,融資融券交易能否起到增大股市流動性和抑制波動性的作用,有待時間的檢驗和進(jìn)一步研究。

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