賣空交易與股票市場價格關(guān)系研究

劉陸宇 馮科

摘要：為驗證融券賣空交易機制對證券市場穩(wěn)定性的影響，文章通過數(shù)據(jù)平穩(wěn)性和單位根檢驗、長期均衡關(guān)系和協(xié)整檢驗、VAR模型構(gòu)建和模型平穩(wěn)性檢驗、Granger因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)等方法，對來自上海證券交易所、深圳證券交易所及萬得終端（WIND）的股票市場價格和融券余額數(shù)據(jù)進行了時間序列分析。我們發(fā)現(xiàn)：上證綜指和融券余額存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，融券賣空交易不是股票波動的根本原因，股票價格的變化是融券余額變動的原因，即當股票價格上漲超過其內(nèi)在價值時，市場投資者將增加融券賣空交易，促使股票價格回調(diào)，而當股票價格下跌低于其內(nèi)在價值時，市場投資者將減少融券賣空交易的操作，促使股票價格回升，因此融券賣空交易具有平緩市場價格波動幅度的作用。

關(guān)鍵詞：融資融券;賣空機制;股票市場

中圖分類號：F830.91? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1001-862X（2020）04-0143-007

一、問題的提出

2010年3月31日，我國正式啟動股票市場融資融券試點，允許投資者向指定券商借入資金或標的股票進行買空賣空交易。但自兩融業(yè)務(wù)開展以來，融資融券發(fā)展極不平衡，多空力量不均衡積累大量風險。截至2015年12月31日，滬深兩市融資融券業(yè)務(wù)余額約為11742.67億元，其中滬深兩市融資余額約為11713.07億，占滬深兩市兩融余額的比重超過99%，而滬深兩市融券余額僅為29.6億元，比重不足1%。此外，傘形信托、單賬戶結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品、民間配資等其他場外配資渠道為投資者融資做多提供了多種多樣化的途徑，整個配資市場多空嚴重失衡。

理論上講，引入融資融券交易機制，投資者都可在其投資組合中通過融資交易或融券交易來對沖可能的風險，從而有效地降低投資收益率的波動水平。融資融券業(yè)務(wù)的開展使得投資者的投資更加靈活多樣，資金使用效率、市場流動性也將得到顯著提高，更可改善股票市場目前多空嚴重失衡的狀況。

然而，這種技術(shù)創(chuàng)新活動本身存在期限較長、投入較大、不確定性較高等風險，會導致經(jīng)營者和投資者之間的信息不對稱，從而影響我國資本市場的資源配置。[1] 此外，融券賣空交易發(fā)展的遲緩使其發(fā)揮不出本應(yīng)起到的對沖風險作用，導致其遠小于融資買入交易的杠桿負面影響。

因此，研究賣空交易與市場價格的關(guān)系，在現(xiàn)階段具有重要的理論價值與實踐意義。

二、文獻綜述

賣空機制作為金融創(chuàng)新鏈條中最為重要的環(huán)節(jié)，被普遍看成是市場不可或缺的組成部分，但其對市場價格的作用及其二者間的內(nèi)在聯(lián)系仍然存在爭議。學界對此有三類觀點，且至今未形成較為一致的意見。

（一）賣空交易加劇市場價格波動

在賣空交易與市場價格的關(guān)系上，一種較為流行的觀點認為：賣空交易機制不利于市場價格的穩(wěn)定。例如，Allen和Gale（1991）[2]在研究中從市場效率角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)當存在賣空限制時，市場將會是完全競爭的狀態(tài);而當賣空限制解除之后，市場出現(xiàn)不完全競爭的情況，因此，賣空交易機制不利于市場價格的穩(wěn)定;Lamont和Stein（2004）[3]通過研究發(fā)現(xiàn)，賣空機制的存在沒有起到穩(wěn)定市場價格的作用，且沒能防止1997年至2000年間美國互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破裂，相反在泡沫中加劇了股市價格的震蕩;Henry和McKenzie（2006）[4]通過實證研究香港股票市場發(fā)現(xiàn)，香港市場在經(jīng)歷一段時間的賣空交易后，呈現(xiàn)出了股價波動率加劇的情況。

國內(nèi)學者李科、徐龍炳、朱偉驊（2014）[5]認為賣空限制會造成股票錯誤定價的后果，不利于股市價格穩(wěn)定。

（二）賣空交易減緩市場價格波動

另一種觀點認為賣空交易機制減緩市場價格波動，有利于市場價格的穩(wěn)定。Miller（1977）[6]通過研究投資者行為發(fā)現(xiàn)，限制賣空交易將導致市場看空投資者無法進行適當?shù)慕灰撞僮?，最終只能離開市場，從而推動股票價格的繼續(xù)上漲。

廖士光和楊朝軍（2005）[7]通過對中國臺灣股票市場的研究發(fā)現(xiàn)，賣空機制的存在并未加劇證券市場的波動，而且由于賣空交易額和股價指數(shù)存在正向變動關(guān)系，使得賣空機制對市場的波動起到平抑作用;陳海強、范云菲（2015）[8]發(fā)現(xiàn)融資融券制度的推出有效降低了融資融券標的個股波動率，且融資交易和融券交易對股市波動率的影響存在非對稱性。

Bris、Goetzmann和Zhu（2007）[9]研究發(fā)現(xiàn)，賣空機制的出現(xiàn)一方面通過信用交易為市場創(chuàng)造了充足的流動性，另一方提供了一種價格發(fā)現(xiàn)機制。

李琛、賀學會（2017）[10]等考察了賣空機制對股價崩盤風險的影響，認為賣空機制具有風險釋放作用;涂紅、江旭（2019）[11]用事件分析法研究了賣空機制和信用交易對市場的影響，他們的結(jié)論是融資融券交易抑制了市場暴漲暴跌行情。

（三）賣空交易與市場價格波動缺乏關(guān)聯(lián)性

除了上述兩種觀點，也有一些研究文獻發(fā)現(xiàn)，在全球證券市場范圍內(nèi)賣空機制可能并不會導致股票價格的大幅下跌，但也不會造成股價的大幅波動。

Figlewski和Webb（1993）[12]在研究中考慮了股票期權(quán)的因素，發(fā)現(xiàn)若存在股票的期權(quán)交易，則賣空交易與股價波動之間的相關(guān)性不強;Woolridge和Dickinson（1994）[13]以紐約證券交易所、美國證券交易所以及場外交易市場交易數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進行實證研究發(fā)現(xiàn)賣空交易與股票價格不存在非常顯著的關(guān)聯(lián)性，認為賣空交易會為市場提供流動性;Charoenrook和Daouk（2010）[14]通過對眾多股票市場的研究發(fā)現(xiàn)，在允許賣空交易的市場中，股票價格波動性更小，同時市場的流動性更強。但是，沒有足夠的證據(jù)表明賣空交易的限制會導致市場收益出現(xiàn)偏峰或者導致市場崩潰的可能?？傮w而言，賣空交易提高了市場的發(fā)展質(zhì)量。

從上述對以往研究的回顧中可以發(fā)現(xiàn)，學界至今未形成較為一致的意見。特別是對于我國股票市場融資融券交易機制的研究，由于兩融業(yè)務(wù)于2010年才正式啟動開展，業(yè)務(wù)實踐時間相對較短，研究歷史也較短，相對的研究發(fā)現(xiàn)也較為有限。本文希望通過實證研究，揭示融券賣空業(yè)務(wù)與我國股市價格波動的內(nèi)在聯(lián)系。

三、滬深兩市融券余額與上證指數(shù)的波動關(guān)系

本文以上證指數(shù)作為研究股票市場價格的變量，以融券余額作為研究市場賣空規(guī)模的變量，兩個變量根據(jù)上海證券交易所（http：//www.sse.com.cn/）、深圳證券交易所（http：//www.szse.cn/）以及萬得終端（WIND）公布的數(shù)據(jù)整理而成。

本文樣本數(shù)據(jù)的起始日期為2011年滬深兩市第一個交易日——1月4日，樣本數(shù)據(jù)的截止日期為2015年最后一個交易日——12月31日。樣本一共包含1214個交易日的融券余額和上證指數(shù)數(shù)據(jù)。2015年之后由于融資融券受到了限制，外加其他制度的約束，致使數(shù)據(jù)一定程度上失真，故而本研究數(shù)據(jù)截止到2015年。在實證分析和數(shù)據(jù)處理過程中，主要使用計量軟件EVIEWS 9。

為了檢驗上證指數(shù)同融券余額的確切關(guān)系以驗證融券賣空交易機制對證券市場穩(wěn)定性的影響，本文分為以下幾個部分：一是數(shù)據(jù)平穩(wěn)性和單位根檢驗，二是長期均衡關(guān)系和協(xié)整檢驗，三是VAR模型構(gòu)建和模型平穩(wěn)性檢驗，四是Granger因果關(guān)系檢驗，五是脈沖響應(yīng)分析。

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性和單位根檢驗

首先，在時間軸上繪制本節(jié)中所選取的上證指數(shù)、滬深兩市融券余額以及滬深兩市融資余額的樣本數(shù)據(jù)，觀察樣本數(shù)據(jù)是否均值為零、是否存在隨機游走現(xiàn)象以及是否存在長期的趨勢，結(jié)果如圖1、圖2、圖3所示：

從以上三張時序圖中可以發(fā)現(xiàn)：上證綜指的樣本數(shù)據(jù)不存在顯著的趨勢，且樣本數(shù)據(jù)均值不為零;滬深兩市融券余額的樣本數(shù)據(jù)也不存在顯著的趨勢，且樣本數(shù)據(jù)均值不為零;滬深兩市融資余額的樣本數(shù)據(jù)也不存在顯著的趨勢，且樣本數(shù)據(jù)均值不為零。

單位根檢驗的對象分別是樣本數(shù)據(jù)及其差分，如果樣本數(shù)據(jù)含有單位根，那么樣本數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的?，F(xiàn)分別對變量上證綜指（SSE Composite Index，記為Index）、滬深兩市融券余額（Volume of SSE & SZSE Securities Lending，記為VolSL）以及滬深兩市融資余額（Volume of SSE & SZSE Margin Trading，記為VolMT）進行單位根檢驗，采用擴展的Dickey-Fuller檢驗（Augmented Dickey-Fuller test，簡稱ADF），結(jié)果如表1所示：

檢驗結(jié)果表明：在1%、5%以及10%的顯著水平下，2011年1月4日至2015年12月31日間上證指數(shù)（Index）序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列，而上證指數(shù)的一階差分D（Index）是平穩(wěn)序列。在1%、5%的顯著水平下，2011年1月4日至2015年12月31日間滬深兩市融資余額（VolMT）序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列，而融資余額的一階差分D（VolMT）是平穩(wěn)序列。

（二）長期均衡關(guān)系和協(xié)整檢驗

本文在發(fā)現(xiàn)變量上證綜指序列（Index）和滬深兩市融券余額序列（VolSL）均為一階單整，下面采用Johansen（1988，1991）提出的協(xié)整檢驗方法，通過跡檢驗（Trace Test）和最大特征值檢驗（Maximum Eigenvalue Test）來分析兩個變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系：

協(xié)整檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在5%的顯著性水平下，跡檢驗（Trace Test）和最大特征值檢驗（Maximum Eigenvalue Test）的結(jié)果均表明變量上證綜指序列（Index）和滬深兩市融券余額序列（VolSL）存在協(xié)整關(guān)系，說明上證綜指和滬深兩市融券余額之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，結(jié)果如表2所示。

（三）VAR模型構(gòu)建和模型平穩(wěn)性檢驗

本文主要研究上證綜指（Index）和滬深兩市融券余額（VolSL）間的聯(lián)動關(guān)系，若將滬深兩市融資余額（Volume of SSE & SZSE Margin Trading，記為VolMT）加入到模型中后，可有效提高VAR模型的估計效率，增強VAR模型的穩(wěn)健性和解釋水平。

VAR模型是一個含有多因變量的系統(tǒng)回歸模型，其p階的基本表達形式是：

其中Xt為VAR模型中含有n個變量的向量（n*1），a0為常數(shù)截距項向量（n*1），ai為系數(shù)矩陣（n*n），et為誤差項向量（n*1）。

本文嘗試研究上證綜指變化值與滬深兩市融券余額的變化值及滬深兩市融資余額變化值之間的內(nèi)在聯(lián)系，因此將本文選取的3個變量上證綜指（Index）、滬深兩市融券余額（VolSL）和滬深兩市融資余額（VolMT）的一階差分建立VAR模型。滬深兩市融券余額的變化反映了當日實際融券賣空的交易規(guī)模，滬深兩市融資余額的變化則反映了當日實際融資買入的交易規(guī)模。

本文建立的VAR模型，其一階（即p=1）的數(shù)學表達式為：

本文VAR模型的滯后階數(shù)檢驗結(jié)果如表3所示：

由以上滯后階數(shù)檢驗結(jié)果可知：在5%顯著性水平下，LR，F(xiàn)PE和AIC三個指標建議滯后階為8階，SC指標建議滯后階數(shù)為2階，HQ指標建議滯后階數(shù)為7階。綜合以上5個指標和服從多數(shù)的原則，本文建立VAR模型選擇最佳滯后階數(shù)為8階（即p=8）。

接下來，建立含有8階滯后項的VAR模型：

VAR（8）模型估計結(jié)果如表4所示：

根據(jù)估計的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：在VAR（8）模型中，在5%顯著性水平下，大部分參數(shù)估計顯著，但也存在一部分參數(shù)估計不顯著的情況。

VAR（8）模型的穩(wěn)定需要滿足所選序列是平穩(wěn)的，此外由該平穩(wěn)序列建立的VAR模型也是穩(wěn)定的。D（index），D（VolSL）和D（VolMT）在前文中已經(jīng)檢驗為平穩(wěn)序列，現(xiàn)對VAR（8）模型作平穩(wěn)性AR根檢驗，結(jié)果見表5、圖4。

VAR模型平穩(wěn)性檢驗結(jié)果顯示：模型中所含全部特征根均分布在單位圓內(nèi)，因此所建立的VAR模型整體平穩(wěn)。

（四）Granger因果檢驗

在本文上一節(jié)的討論中，發(fā)現(xiàn)股市波動幅度（即D（Index））、融資買入交易額（即D（VolMT））、融券賣空交易額（即D（VolSL））所建立的VAR（8）模型是平穩(wěn)的，所選三組序列本身亦是平穩(wěn)的，并且確定了模型的滯后階數(shù)為8。為了進一步研究上證綜指、兩市融券交易規(guī)模以及兩市融資交易規(guī)模的內(nèi)在因果關(guān)系，這里我們選擇運用Granger因果關(guān)系檢驗（Granger Causality Test）。通過計量，結(jié)果如表6所示：

根據(jù)上表的檢驗結(jié)果可以看出：在5%的顯著性水平下，滬深兩市融券賣空交易額和上證綜指的波動幅度均是滬深兩市融資買入交易額的Granger原因;滬深兩市融資買入交易額和上證綜指的波動幅度均是滬深兩市融券賣空交易額的Granger原因;滬深兩市融資買入交易額是上證綜指的波動幅度的Granger原因，而滬深兩市融券賣空交易額不是上證綜指的波動幅度的Granger原因。

滬深兩市融資買入交易額的歷史數(shù)據(jù)有助于解釋和預(yù)測上證綜指的波動幅度，而滬深兩市融券賣空交易額的歷史數(shù)據(jù)對解釋和預(yù)測上證綜指的波動幅度沒有作用;上證綜指的波動幅度的歷史數(shù)據(jù)對解釋和預(yù)測滬深兩市融資買入交易額以及滬深兩市融券賣空交易額均有幫助。

（五）脈沖響應(yīng)分析

在本文建立的VAR模型中，D（index）、D（VolSL）和D（VolMT）均為內(nèi)生變量，而e1，t、e2，t和e3，t是隨機擾動項。當系統(tǒng)受到?jīng)_擊時，內(nèi)生變量會同時發(fā)生變化，而內(nèi)生變量的變化也會導致內(nèi)生變量未來的取值。比如：當系統(tǒng)受到一個e1，t的隨機擾動項的沖擊，D（index）的數(shù)值會同時改變，隨后由于當前數(shù)值的改變也會影響到D（index）、D（VolSL）和D（VolMT）等變量未來的取值。因此，有必要建立脈沖響應(yīng)分析，通過響應(yīng)函數(shù)，我們可以直觀地看出在一單位的正向沖擊對變量當期取值和未來取值的影響，結(jié)果如圖5所示：

從圖中可以發(fā)現(xiàn)：在受到每日滬深兩市融資買入交易額的一個沖擊后，上證綜指波動性立即擴大，受到這個沖擊當日的波動幅度最大，隨時間推移開始逐漸減小，在第三個交易日時影響基本減弱為零，后在零上下震蕩后平穩(wěn)至零;在受到每日滬深兩市融券賣空交易額的一個沖擊后，隨時間推移開始逐漸減小，在第二個交易日時影響基本減弱為零，后在零上下震蕩后平穩(wěn)至零。這表明對于我國股票市場，在同時受到一個隨機的沖擊擾動時，滬深兩市融資買入交易對上證綜指波動幅度的影響要比滬深兩市融券賣空交易更大及更持久。

四、研究結(jié)論及政策建議

上述分析揭示了我國融資融券交易對股票價格波動性具有如下影響。

在協(xié)整檢驗中發(fā)現(xiàn)：在5%的顯著性水平下，上證綜指和滬深兩市融券余額存在協(xié)整關(guān)系，意味著兩者存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

在Granger因果關(guān)系檢驗中發(fā)現(xiàn)：在5%的顯著性水平下，上證指數(shù)的波動是滬深兩市融資余額變化以及滬深兩市融資余額變化的Granger原因，滬深兩市融資余額變化也是上證指數(shù)波動的Granger原因，但滬深兩市融資余額變化不是上證指數(shù)波動的Granger原因。在脈沖響應(yīng)分析中發(fā)現(xiàn)：每日融資買入交易量對股票價格的波動比每日融券賣空交易量影響更大更持久，但兩者對股票價格波動的影響持續(xù)均在兩至三個交易日內(nèi)，持續(xù)時間較短。這說明：我國股票市場中融券賣空交易并不是對股票造成波動的根本原因，而股票價格的變化是融券余額變動的原因。即當股票價格上漲超過其內(nèi)在價值時，市場投資者將增加融券賣空交易，促使股票價格回調(diào)，而當股票價格下跌低于其內(nèi)在價值時，市場投資者將減少融券賣空交易的操作，促使股票價格回升，因此融券賣空交易具有平緩市場價格波動幅度的作用。

由此，我國融資融券交易制度可以嘗試進一步改革，推出更為多樣化的交易方式，這不僅有利于我國金融市場體制改革，更能夠推進我國金融市場與發(fā)達成熟市場接軌。

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（責任編輯 蔡華玲）