融資融券交易對標的股票定價效率的影響

童建培

摘 要：融資融券交易對標的股票的定價效率可以從股價信息含量和收益率分布兩方面衡量。本文基于雙從差分模型以及平衡面板模型研究了融資融券交易對第四次擴容標的股票定價效率的影響。結果表明，融資融券交易提高了股價信息含量，股票收益率分布并未得到顯著改善，定價效率有所提高。

關鍵詞：融資融券交易；雙重差分模型；定價效率；收益率分布；股價信息含量

一、引言

證券市場運行效率是證券市場發(fā)展的核心問題，而資產(chǎn)的定價效率是證券市場效率的重要指標之一。股票的定價效率包括兩方面，一方面是本身價格的有效性，另一方面是信息傳遞的有效性兩方面。價格的有效性在股票中的體現(xiàn)是收益率分布，信息傳遞的有效性在股票中的體現(xiàn)是股價信息含量。本文擬從這兩方面研究融資融券交易與定價效率之間的關系。

在2010年3月31日，我國A股市場正式推出融資融券業(yè)務。近兩年來，融資融券業(yè)務發(fā)展迅速，成交額穩(wěn)步提高。借這個時機，我們利用2014年9月22日前后的股票數(shù)據(jù)來研究融資融券對標的股票的定價效率影響。那么融資融券業(yè)務地發(fā)展是否可以提高股票信息含量、改善收益率分布？進一步，融資融券的交易規(guī)模對標的股票定價效率有什么樣的影響？對這些問題的深入研究無疑能夠提供一定的學術價值和現(xiàn)實意義。因此，本文主要采用雙重差分模型以及面板數(shù)據(jù)模型研究融資融券交易對標的股票定價效率的影響。

本文安排如下：首先對國內外文獻進行綜述；其次，對模型設計進行說明；再次對實證結果進行分析；最后，對文章結果進行總結并提出相關政策建議。

二、文獻綜述

在市場摩擦、禁令的條件下，信息不能立即被整個市場所了解或者投資者接收到信息卻并沒有做出迅速反應，都可能導致股票信息含量未能融入股票價格當中，股票定價效率低下，收益率分布不服從正態(tài)分布，賣空約束是市場限制、約束的情況之一。從現(xiàn)有文獻看，關于融資融券交易對標的股票定價效率的影響，無論是理論界還是實務界都存在的較大的爭議。

部分學者研究認為賣空約束的存在會使負面信息不能立即在市場上快速反應、消化，導致股票估值水平過高，股價暴漲暴跌成為常態(tài)。Miller（1977）認為在賣空約束存在下，市場只能反應樂觀市場參與者的預期，而持有悲觀態(tài)度的市場參與者將會限制參與市場，這就使得負面信息不能得到釋放，導致股票估值水平過高。Dinamod和Verrecinia（1987）發(fā)現(xiàn)賣空約束削弱了股價信息的調整速度，導致股票定價效率下降。隨后，大量文獻通過理論和實證相結合的研究方法得到了類似的結論。Chang，Yan Luo，Jinjuan Ren（2014）等都認為賣空約束的存在導致個股的超額收益率顯著下降，融資融券交易降低了高估的股票價格，與Miller高估假說一致。Saffia和Sigurdsson（2011）使用股票借貸余額作為賣空代理變量進行研究，發(fā)現(xiàn)賣空約束越強，股票吸收信息的速度越慢，市場定價效率降低。與Dinamod和Verrecinia（1987）高估假說一致。

大量文獻研究表明賣空約束的存在將導致股票的信息含量下降，市場和個股聯(lián)動性強，直接表現(xiàn)就是同漲共跌。這種思想觀點來源于Roll和French（1986），他們用個股與市場的擬合程度來衡量股票價格中所含的信息特質信息，越大，市場與個股聯(lián)動性強，股票的特質信息越少，市場與個股同漲共跌現(xiàn)象嚴重，市場定價效率越低。近年來許多文獻也驗證了這些結論。Bris（2007）結合全球證券市場數(shù)據(jù)來研究賣空約束對個股收益率和異質信息含量的影響。結果表明，賣空約束存在使得樣本公司信息融入股價較少，導致相應較高。Chang，Yan Luo，Jinjuan Ren（2014）借鑒Bris（2007）的模型進行實證分析，結果表明賣空約束取消使得股票特質信息增加，市場與個股同漲共跌現(xiàn)象有所緩解。

有部分學者不認為融資融券交易能提高定價效率。研究認為賣空約束的取消無助于提高，甚至降低股票定價效率，加大股票價格波動性，引入賣空機制的帶來的一系列負面影響應該引起高度關注。

Allen和Gale（1991）他們認為，引入賣空機制時，市場得到的均衡是無效的，完全競爭不能實現(xiàn)，從而導致經(jīng)濟不穩(wěn)定。Keim和Madhaven（1995）等從投資者事件市場交易的角度建立模型，研究發(fā)現(xiàn)賣空的交易者可以利用市價委托指令、杠桿交易、私人信息等方法加大市場的波動性，起到市場波動“助推器”的作用。這些實證研究為2008年金融危機以后的賣空機制作用的思考研究提供了一定的理論實證支持。Alexander and Petersona（2008）的實證研究表明引入融資融券機制并沒有改善資產(chǎn)的定價效率。Bohl，Klein and Siklos（2014）基于機構投資者規(guī)避風險的行為視角出發(fā)，認為機構投資者決定了股票市場賣空成交量，然而對這些機構進行賣空限制并沒有影響資產(chǎn)的定價效率。

相較于國外，我國研究融資融券交易對股票定價效率影響的文獻并不多見。廖士光、楊朝軍（2006）通過研究賣空機制對價格發(fā)現(xiàn)功能內在機理的影響，并對比境外市場，建議引入融資融券機制發(fā)揮其價格發(fā)現(xiàn)功能，促進中國股票市場健康發(fā)展。隨后，楊德勇、吳瓊（2011）等使用事件研究法，發(fā)現(xiàn)引入賣空機制能夠降低股票的波動性。李志生、陳晨（2015）運用面板模型發(fā)現(xiàn)融資融券業(yè)務地開展提高了市場的定價效率。然而部分學者持有不同意見。廖士光（2011）、許紅偉、陳欣（2012）等基于我國融資融券的實踐，認為融資融券規(guī)模過小以及結構不匹配等因素都限制了融資融券的定價效率地提高。

三、研究設計

（一）指標與模型

1、股價信息含量指標

在股價信息反應程度方面，本文借鑒Bris（2007）的模型和指標。以指標R2+i（R2-i）是表示在市場指數(shù)上漲（下跌）行情下，個股i的日收益率與市場日收益率的可決系數(shù)R2。R2+i（R2-i）代表了吸收正面（負面）信息的反應程度。

在賣空約束存在時，個股股價變動與市場指數(shù)有高度聯(lián)動性，導致負面信息無法充分融入價格，股價信息含量較少，定價效率較低，R2-較高。由于一般股票不存在買入限制，相對應的R2+往往比較低。

在股價信息反應速度方面，本文借鑒Bris（2007）的模型和指標。以指標ρ+i（ρ-i）表示在市場指數(shù)上漲（下跌）行情下，個股i的日收益率與市場周收益率的相關系數(shù)。ρ+i（ρ-i）分別代表了吸收正面（負面）信息的反應速度。

當賣空約束存在時，個股股價不能及時對市場的向下波動做出迅速的反應，從而ρ-i較高，資產(chǎn)定價效率較低。然而個股基本無買入限制，ρ+i往往較低。

根據(jù)上述分析，本文將股價信息含量指標R2+i，R2-i，ρ+i，ρ-i作為衡量定價效率的指標。同時認為引入融資融券機制能夠提高標的股票的信息反應程度以及反應速度R2-，ρ-i即下降。

2、收益率分布指標

本文選取了樣本標準差（Std）、偏度（Skew）、峰度（Kurt）、正端極值頻度Pout=N[Ri，t>μ+2σ]T、樣本負端極值頻度Nout=N[Ri，t>μ+2σ]T五個指標對股票收益率分布特征進行了深層次的研究。

3、DID模型

為了研究融資融券這一業(yè)務的政策效果，本文采用DID模型進行研究。模型設定如下：

yi，t=β0+β1Dt+β2Dg+β3Dt*Dg+∑βxi，t+i，t

其中，yi，t為指標值，這里用度量定價效率的指標代替。Dt為時間虛擬變量，Dt=1表示融資融券推出后，Dt=0表示融資融券推出前。Dg表示組別虛擬變量，Dg=1表示可以進行融資融券的股票，Dg=0表示不能進行融資融券的股票。Dt*Dg為虛擬變量Dt與Dg的乘積。xi，t是一組相關控制變量，包括個股換手率、個股流通市值、個股市盈率、個股市凈率、個股平均收益率。i，t為隨機干擾項。

4、平衡面板模型

為了進一步從交易規(guī)模的角度分析融資融券本身對標的股票定價效率的影響。本文使用融資融券交易規(guī)模占比作為解釋變量，分析融資融券交易規(guī)模占比對標的股票定價效率的影響。面板模型設定如下：

Ei，t=α+β*turnoveri，t+γcontroli，t+vi+et+i，t

其中Ei，t為月度定價效率指標，解釋變量turnoveri，t表示月度融券交易規(guī)模占比，controli，t表示控制變量，其中包括月度平均個股換手率、市盈率、市凈率、流通市值、收益率，vi表示個體效應，et表示時間效應，i，t為隨機誤差項。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

首先定義時間窗口。融資融券事件前窗口：2013年12月19日至2014年9月21日。融資融券事件后窗口：2014年9月22日至2015年6月30日。由于中證800收盤指數(shù)涵蓋了大部分融資融券標的股票，對照組也從中證800指數(shù)中獲取，因此選取其為樣本指數(shù)。以上原始數(shù)據(jù)均由同花順I(yè)Find數(shù)據(jù)庫獲得。兩市的融資融券標的股票名單是從上海證券交易所以及深圳證券交易所獲得。

實驗組與對照組處理如下：1、剔除2013年12月19日之后上市的股票。2、剔除整個樣本期間中證800指數(shù)成分股中調整的股票。3、剔除2014年9月22日被調出融資融券列表的標的股票。4、剔除在整個樣本期間總計停牌天數(shù)多于20個交易日的股票。5、剔除在整個樣本期間有過特殊處理的股票。經(jīng)過以上處理，得到實驗組共119只股票，對照組共96只股票。其中剔除整個樣本期累計停牌天數(shù)多于20個交易日的股票是為了減輕股票上市、停牌、復牌、特殊處理等特殊事件對于相關股票收益率分布的影響。

四、實證結果與分析

（一）融資融券交易對標的股票定價效率的影響

由表1可以發(fā)現(xiàn)，R2-顯著下降0.0107。這說明融資融券交易地實施能夠增加股價信息含量，特別是對負面信息的吸收程度較大，緩解了市場同漲共跌現(xiàn)象。R2+下降但不顯著。從信息反應速度指標上看，ρ+、ρ-均不顯著，說明融資融券交易并沒有加快股票向上波動和向下波動的反應調整速。從收益率分布方面看，標準差以及正端極值頻度顯著為正，分別為0.0049，0.00885。表明融資融券交易提高了個股波動性和暴漲的風險。負端極值頻度為-0.00509，顯著為負。意味著融資融券交易降低了暴跌的風險。偏度與峰度有所下降，但并不顯著。這表明融資融券交易并沒有起到顯著改善收益率分布的作用。總體來看，股價信息含量有所提升而收益率分布并沒有的到有效改善，股票定價效率有一定程度地提高。

（二）融資融券交易規(guī)模占比對標的股票定價效率的影響

由表2可以發(fā)現(xiàn)，表示股價信息含量的四個指標中只有R2-的融資融券交易規(guī)模占比系數(shù)顯著為負，為-0.0915，意味著隨著融資融券交易規(guī)模占比的提高，負面信息能夠有效的融入股票價格中，標的股票的股價信息含量提高，定價效率也相應提高。表示收益率分布的六個指標中，標準差以及正端極值頻度的融資融券交易規(guī)模占比系數(shù)顯著為正，分別為0.00438、0.0106。說明隨著融資融券交易規(guī)模的增加，個股波動性加劇，暴漲風險顯著提升。負端極值頻度的融資融券交易規(guī)模占比系數(shù)為-0.0690，顯著為負，說明融資融券交易規(guī)模占比越大，對暴跌風險能夠進行有效地抑制。然而，融資融券交易規(guī)模占比對收益率分布的偏度和峰度并未起到顯著作用，即標的股票的價格高估和尖峰厚尾現(xiàn)象并未得到改善。整體上看，融資融券交易提高了股價的信息含量，卻無助于改善收益率分布。這與DID模型實證結論一致。

五、結論與政策建議

（一）結論

融資融券業(yè)務開展完善了我國市場賣空機制，改變了我國單邊做多市場的格局，同時還能夠提高股票價格信息含量，改善收益率分布。本文使用DID模型和平衡面板模型研究融資融券交易對標的股票定價效率的影響，主要有以下結論。

第一，從股價信息含量方面看，融資融券交易對于標的股票總體在信息反應程度方面確實提高了我國股價的信息含量，尤其是對負面信息的吸收更為明顯，而對信息反應速度卻無顯著影響。

第二，從收益率分布方面看，融資融券交易使得個股的波動性加劇，暴漲風險概率提升，尖峰厚尾現(xiàn)象并未受到影響，但是有效地控制了暴跌風險，最終起到了單向助推、單向緩沖的作用。

第三，總體來說融資融券交易提高了股價信息含量，股票收益率分布并未得到顯著改善。

（二）政策建議

第一，在風險可控的原則下，繼續(xù)擴大轉融資融券規(guī)模以及標的范圍。轉融通機制可以增加資金和證券的來源，促進融資融券業(yè)務規(guī)模的擴大，提高市場的人氣以及活躍程度。

第二，加強市場監(jiān)管力度。在融資融券業(yè)務開展的同時，要防范監(jiān)管不到位造成投資者融資融券杠桿過度放大，以至于股價暴漲暴跌，要加強投資者交易行為和市場風險的管理，從而使融資融券能夠更好地降低市場、個股波動性，穩(wěn)定市場。

第三、對進行融資融券交易的市場參與者進行優(yōu)化。一方面，個人投資者應該普及融資融券業(yè)務的知識，加強風險意識，改變單邊買多的傳統(tǒng)投資思維，引導他們的賣空思維意識。另一方面，有必要加強培育優(yōu)秀的機構投資者進行融資融券業(yè)務提高股票的定價效率。

第四，制定股票的不同交易標準。借鑒國外，我們可以對于高收益率、高市盈率等股票加強融券頭寸以降低估值泡沫；也可以對高波動性的股票降低融資融券頭寸、提高融資融券費用等以抑制其大幅波動；對于裸賣空等行為應該實行更為嚴格的控制措施。（作者單位：浙江工商大學金融學院）

參考文獻：

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