融資融券業(yè)務對A股市場的影響

邱玥丹

摘要：自2010年3月起，我國融資融券業(yè)務正式進入市場操作階段開始，無論在政策發(fā)布，還是交易規(guī)模上，融資融券業(yè)務在我國迅速的展開。本文通過相應的回歸模型研究融資融券業(yè)務對股市波動性和流動性的影響。本文研究表明，融資業(yè)務降低了股市的波動性，增加了股市的流動性；融券業(yè)務增加了股市的波動性，降低了股市的流動性。

關鍵詞：融資融券 A股 市場 影響

一、引言

2006年6月30日，證監(jiān)會發(fā)布《證券公司融資融券業(yè)務試點管理辦法》，我國融資融券業(yè)務的序幕拉開。2010年3月31日起，上交所開始接受券商的融資融券申報，我國融資融券業(yè)務正式進入市場操作階段。2011年12月，7只ETF基金成為新標的品種，融資融券的標的證券擴容至285只。2012年8月27日中國證券金融公司發(fā)布《轉(zhuǎn)融通業(yè)務規(guī)則》和《融資融券業(yè)務統(tǒng)計與監(jiān)控規(guī)則》，轉(zhuǎn)融通業(yè)務的開展標志著我國的融資融券業(yè)務開始進入實質(zhì)性階段。融資融券業(yè)務在我國的開展已經(jīng)有三年，我國融資融券業(yè)務從無到有，規(guī)模由小變大，各項政策不斷推出，相應的機制不斷完善，改變了以往股票市場上只能做多不能做空的局面。

數(shù)據(jù)來源：中國社會科學院金融研究所

其中，時間1，代表2010年4月份，時間35代表2013年2月份

本文通過對以往融資融券業(yè)務數(shù)據(jù)的分析，探討融資融券業(yè)務對我國A股市場的影響，為我國融資融券業(yè)務的發(fā)展提出建議。

二、文獻綜述

以往的文獻多集中在對融券業(yè)務也就是賣空機制對股票波動性和流動性的影響上。James J. Angel （1997） 在對紐交所股票數(shù)據(jù)的研究中發(fā)現(xiàn)，在存在報升規(guī)則的前提下，賣空指令不會增加市場的波動性，而常規(guī)的交易指令才是“助漲殺跌”的根源。廖士光和楊朝軍（2005） 通過對臺灣股市的基于VAR和VEC模型的格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)，賣空機制可以平抑股價波動。陳淼鑫和鄭振龍 （2008） 對香港市場的研究也發(fā)現(xiàn)，推出賣空機制降低了股市的波動性。

Woolridge和Dickinson （1994） 發(fā)現(xiàn)做空者無法通過做空使股價下跌而獲得超額利潤，賣空增加股市的流動性。Charoenrook & Daouk （2005），發(fā)現(xiàn)賣空機制降低股價的波動，并且提高流動性。Henry和McKenzie（ 2006）通過對香港股票的研究發(fā)現(xiàn)，賣空機制增加了市場的波動性。

然而，也有研究得出不同的結論。Figlewski和Webb（1993）認為融券賣空機制與股市波動性之間不存在明顯的相關性。Hong和Stein（2003）的研究表明，由于做空者得到的負面消息不能得到及時釋放，負面消息的積累會導致，市場開始下跌時的趨勢增強，增加股市的波動性。

三、實證分析

本文選用從2010年4月9日至2013年1月11日的融資融券周數(shù)據(jù)，以及上證A股指數(shù)、上證50指數(shù)和深成指數(shù)周收益率。數(shù)據(jù)來源為國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和RESSET 金融研究數(shù)據(jù)庫。使用的軟件為STATA 12.0

（一）融資融券對指數(shù)波動性的影響：

通過OLS估計，分別做融資余額、融券余額的回歸。

其中融資余額變動率的計算公式為：

，即t期融資余額變動率=t期融資余額/t-1期融資余額-1。

融券余量變動率的計算公式為：

，即t期融券余量變動率=t期融券余量/t-1期融券余量-1。

指數(shù)周收益率的計算公式為：

，即t期指數(shù)周收益率=t期指數(shù)/t-1期指數(shù)-1。

由于是時間序列，首先，對所使用到的時間序列數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗。本文使用的是PP檢驗。

檢驗結果如下：

所使用的變量，檢驗統(tǒng)計量均小于1%的臨界值，拒絕存在單位根假設，時間序列平穩(wěn)。

上交所融資余額變動率和融券余量變動率對上證A股指數(shù)周收益率的回歸結果如下：

其中融資余額變動率的計算公式為：

，即t期融資余額變動率=t期融資余額/t-1期融資余額-1。

融券余量變動率的計算公式為：

，即t期融券余量變動率=t期融券余量/t-1期融券余量-1。

指數(shù)周收益率的計算公式為：

，即t期指數(shù)周收益率=t期指數(shù)/t-1期指數(shù)-1。

由結果可以看出，系數(shù)都不顯著。深交所融資余額和深交所融券余量對深成指數(shù)的回歸結果系數(shù)也都不顯著。

但是通過上圖可以看出，從2011年12月份開始，融資融券交易量猛增，與之前的趨勢有較大的不同。在這個月份，融資融券標的股票擴容至285只。所以，從這個月開始，數(shù)據(jù)結構可能發(fā)生了變化。使用虛擬變量法驗證這種變化。設虛擬變量d，2012年之前，d=0，2012年之后，d=1。shrzd=shrzyer*d，shrqd=shrqylr*d，szrzd=szrzyer*d，szrqd=szrqylr*d。

P值接近0，數(shù)據(jù)結構未發(fā)生變化的原假設不成立。所以從2012年1月份起，數(shù)據(jù)結構發(fā)生變化。

截取從2012年1月份的數(shù)據(jù)做回歸，結果如下：

從結果可以看出，融券余量的變化，對指數(shù)收益率的變化有顯著的影響，融券業(yè)務增加了指數(shù)的波動。而融資余額的變化則對指數(shù)沒有顯著的影響。這可能由于融資業(yè)務現(xiàn)階段的規(guī)模相對整個A股市值較小的原因。為了進一步研究融資余額變動率對A股市場的影響，本文繼續(xù)研究上證50指數(shù)中的50只標的股票的融資融券數(shù)據(jù)對上證50指數(shù)的影響。上證50指數(shù)的50只標的股票和深成指數(shù)的90只標的股票是最早的融資融券標的股票，所以以上證50指數(shù)的收益率為解釋變量，能更精確的研究融資融券業(yè)務對相應標的股票的影響。

上證50指數(shù)的周收益率，上證50指數(shù)的50只標的股票的融資余額和融券余量的PP檢驗結果如下：

三個變量的檢驗統(tǒng)計量都小于1%臨界值，時間序列平穩(wěn)。

從2012年1月份起，上證50指數(shù)的50只標的股票的融資余額周變動率和融券余量周變動率對上證50指數(shù)的周收益率回歸結果如下：

通過上述結果可知，融資業(yè)務顯著的降低了股市的波動性，融券業(yè)務顯著的增加了股市的波動性。

（二）融資融券業(yè)務對股票流動性的影響

A股的周換手率的PP檢驗結果如下：

A股的周換手率的檢驗統(tǒng)計量小于1%臨界值，時間序列穩(wěn)定。

本文以A股的周換手率為被解釋變量，從2012年1月份起，融資余額周變動率和融券余量周變動率對A股換手率的回歸結果如下：

通過上述結果可知，融資業(yè)務顯著的增加了股市的流動性，融券業(yè)務顯著的降低了股市的流動性。

四、結論及建議

通過前文的分析可知，現(xiàn)階段我國融資業(yè)務能夠抑制股市波動，并且增加股市的流動性，而融券業(yè)務則與之相反，增加了股市的波動性，并且降低股市的流動性。自金融危機以來，我國股市整體不振，融資業(yè)務更多的體現(xiàn)在做多上，對股市有提振作用，所以體現(xiàn)在抑制股市波動，而我國現(xiàn)階段的融券業(yè)務則更多體現(xiàn)在“追跌”上，助漲了股市的波動。這體現(xiàn)了現(xiàn)階段做空業(yè)務在我國仍然有很強的投機性。所以，我國現(xiàn)階段應當鼓勵融資業(yè)務的發(fā)展，審慎開展融券業(yè)務，使融券業(yè)務的發(fā)展能夠與證券市場的健康發(fā)展相協(xié)調(diào)。

參考文獻：

[1] Angel J J. Short selling on the NYSE[J]. Unpublished manuscript， Georgetown University， 1997.

[2] 廖士光， 楊朝軍. 賣空交易機制對股價的影響--來自臺灣股市的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 金融研究， 2005 （10）： 131-140.

[3] Miaoxin C， 鄭振龍， Miaoxin C， et al. 推出賣空機制對證券市場波動率的影響[J]. 證券市場導報， 2008 （2）.

[4] Woolridge J R， Dickinson A. Short selling and common stock prices[J]. Financial Analysts Journal， 1994： 20-28.

[5] Charoenrook A， Daouk H. A study of market-wide short-selling restrictions[J]. Working Paper， 2005.

[6] Henry T， McKenzie M. The Impact of Short Selling on the Price‐Volume Relationship： Evidence from Hong Kong[J]. The Journal of Business， 2006， 79（2）： 671-691.

[7] Figlewski S， Webb G P. Options， short sales， and market completeness[J]. The Journal of Finance， 1993， 48（2）： 761-777.

[8] Hong H， Stein J C. Differences of opinion， short‐sales constraints， and market crashes[J]. Review of financial studies， 2003， 16（2）： 487-525.