陳作章,陸心淵,施 耀,李忠磊
(1.蘇州大學(xué) 應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,蘇州 215021;2.蘇州大學(xué) 東吳商學(xué)院,蘇州 215021)
融資融券交易也稱證券信用交易,是指證券投資者向證券公司借入資金購買證券(融資交易)或借入證券并賣出(融券交易)的行為。無論融資還是融券,通常投資者需向證券公司支付一定的保證金。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(xiǎn)對沖的重要工具,一般來說具有穩(wěn)定市場、價格發(fā)現(xiàn)和提高流動性的功能。
目前金融市場較為發(fā)達(dá)的國家和地區(qū)融資融券交易已開展得非常廣泛,我國也于2010年3月31日啟動了融資融券交易。到2013年9月,滬深兩市融資融券的標(biāo)的股票和基金已達(dá)700只,其中,滬市400只,深市300只。①資料來源:中國在線網(wǎng)。由于我國市場經(jīng)濟(jì)的特殊性和金融市場的自身局限性,股票市場的波動受政策性因素影響較大,市場中的投機(jī)成分也較高。融資融券業(yè)務(wù)在我國發(fā)揮的作用與其他國家相比會存在一定的差異。那么經(jīng)過3年多的發(fā)展,我國融資融券交易是否對股票市場產(chǎn)生了影響,具體又產(chǎn)生了怎樣的影響。本文采用實(shí)證分析的方法,分兩個階段研究上海證券交易所的融資融券業(yè)務(wù)和股市波動性之間的關(guān)系。具體采取以下研究方法:選用每日融資買入額波動率、每日融券賣出量波動率、上證綜指日波動率作為變量,進(jìn)行ADF檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)以及OLS估計(jì)來分析變量之間的關(guān)系,隨后使用HP濾波檢驗(yàn)來判斷股市波動性的趨勢。
在金融市場發(fā)達(dá)的國家,融資融券幾乎和證券市場的建立同時產(chǎn)生,針對融資融券與股市波動性動態(tài)關(guān)系研究的文獻(xiàn)眾多,而且由于研究時間段的不同、數(shù)據(jù)選取的差異以及研究方法的不同,研究的結(jié)論也存在很多的差異。
美國、日本等金融市場較為發(fā)達(dá)的國家開展融資融券業(yè)務(wù)的歷史悠久,學(xué)者研究融資融券對股市波動性影響的成果也很多,但得出的觀點(diǎn)不一致。主要有以下三種:一是融資融券會加劇股市短期的波動,起到助漲助跌的作用;二是融資融券與股市波動性并不存在相關(guān)性;三是融券會降低股市波動性,起到穩(wěn)定市場的作用。Bogen和 Krooss(1960)用“金字塔—倒金字塔效應(yīng)”來闡明融資融券加劇股市短期波動的機(jī)理:投資者在股價上升時的融資買空行為增加股票需求,使得股票價格上漲;股價下跌時的融券賣空行為則會讓市場雪上加霜,促使股價進(jìn)一步下跌。Conrad 和 Jennifer(1994) 通過對 NYSE、Amex和OTC市場的研究,發(fā)現(xiàn)融券賣出和股價之間的正向關(guān)系不明顯,投資者不能通過融券賣出操作獲得超額收益,但投資者在市場上升趨勢中增加融券交易和在下降趨勢中減少融券交易的行為,對于提高股市的穩(wěn)定性有一定作用。
我國推出融資融券交易時間較短,雖然理論研究的文獻(xiàn)較多,但是在實(shí)證研究方面,很多學(xué)者是通過研究我國臺灣或香港證券市場,來給出對內(nèi)地證券市場融資融券業(yè)務(wù)的建議。廖士光、楊朝軍(2004)采取了協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn),證明了中國臺灣股市融券機(jī)制與股票價格間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)賣空交易額與加權(quán)指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,融券機(jī)制并未加劇證券市場的波動。蔡笑(2010)選取臺灣地區(qū)融資融券作為研究對象,分別分析了融資交易和融券交易對股市流動性的影響。陳偉(2011)采用ADF檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)分析香港市場數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)融券交易在一定程度上具有穩(wěn)定市場的功能。龔紅霞(2010)同樣研究了香港證券市場,將融資融券額作為虛擬變量引入ARCH模型,研究二者對股市波動性的影響,得出了融資融券會降低股市波動性的結(jié)論。唐艷(2012)通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)前我國股價指數(shù)波動的影響原因幾乎都來自于自身的慣性沖擊,這種慣性沖擊大多是因?yàn)楹暧^、中觀、微觀的外界因素帶給股市的持續(xù)波動,而融資融券業(yè)務(wù)對股市的波動影響很小。王圣(2012)分析歸納國內(nèi)外理論得出融資融券具有穩(wěn)定市場價格,完善價格發(fā)現(xiàn)的功能,雖然短期內(nèi)會助漲助跌,但長期則會穩(wěn)定市場。于孝建(2012)認(rèn)為我國股市推出融券交易在一定程度上抑制了股市的波動性,由于融券交易的規(guī)模還不大,股市波動性指標(biāo)的減小是否一定是融券交易所致,還需深入分析。夏丹和鄧梅(2011)通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),市場表現(xiàn)是融資融券的先行指標(biāo),同時融資融券對股市波動性和流動性有顯著影響,融資顯著增加市場波動性,融券會降低波動性。
上述專家學(xué)者從不同角度分析了不同國家和地區(qū)融資融券對股市波動性造成的影響,并且給出了解釋或數(shù)據(jù)依據(jù),由于金融市場制度、融資融券發(fā)展時間以及研究方法的不同,融資融券與股市波動性之間的因果關(guān)系以及相關(guān)關(guān)系沒有一個定論。此外,國外學(xué)者的研究主要關(guān)注于發(fā)達(dá)資本市場下的研究,然而我國融資融券業(yè)務(wù)才開展3年多,標(biāo)的證券、交易機(jī)制等還在不斷發(fā)展和完善中,國外的研究結(jié)論是否適合我國的國情,有待進(jìn)一步的研究;國內(nèi)學(xué)者的研究則大部分集中于理論研究,針對我國內(nèi)地市場所做的實(shí)證研究較少。
本文與以往文獻(xiàn)研究的不同之處在于:第一,根據(jù)標(biāo)的證券數(shù)量的不同,分階段對比研究融資融券和股市波動性的關(guān)系,希望能夠發(fā)現(xiàn)融資融券對股市波動性影響的變化過程。第二,將融資融券額做了波動率處理,有別于直接采取融資融券每日交易額或是余額,波動率處理后避免了融資融券額數(shù)據(jù)不平穩(wěn)的缺陷,同時將融資融券數(shù)據(jù)與股市波動性數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個數(shù)量級,以便于得到更好的擬合關(guān)系方程。第三,采用股市波動性的日內(nèi)波動率數(shù)據(jù),與許多文獻(xiàn)采取收益率對數(shù)指標(biāo)代表波動性不同,日內(nèi)波動率數(shù)據(jù)針對最近3年相對低迷的市場可以抽離部分市場下跌因素,專注于研究波動性指標(biāo),同時與日內(nèi)融資融券業(yè)務(wù)造成的影響形成更好的對應(yīng)。
1.數(shù)據(jù)選取
樣本數(shù)據(jù)區(qū)間分為兩段,即2010年5月4日至2011年12月2日共387個交易日,以及2011年12月5日至2013年2月28日,共298個交易日。
具體的研究變量包括:股票市場波動性指標(biāo)(VOL)、融資買入額波動性指標(biāo)(MVOL)、融券賣出額波動性指標(biāo)(SVOL),數(shù)據(jù)均來源于上海證券交易所,并通過進(jìn)一步計(jì)算處理所得。
數(shù)據(jù)均采用日數(shù)據(jù),希望通過高頻的日數(shù)據(jù)分析,能夠取得更加普遍、有說服力的研究結(jié)果。
2.數(shù)據(jù)說明
(1)樣本數(shù)據(jù)區(qū)間。本文選取2010年5月4日到2013年2月28日為樣本區(qū)間,共685個交易日。融資融券業(yè)務(wù)在我國證券市場尚處于初步發(fā)展階段,試點(diǎn)證券的數(shù)量也在不斷擴(kuò)大中,根據(jù)上海證券交易所可供融資融券的標(biāo)的股票數(shù)量,可分為三個階段:2010年3月31日,共有50只標(biāo)的股票可供融資融券;2011年12月5日范圍擴(kuò)大為參照上證180指數(shù)成份股的180只股票;2013年1月31日標(biāo)的股票數(shù)量進(jìn)一步增加至300只。
本文的實(shí)證分析中將整個樣本分為兩個階段進(jìn)行研究。第一個階段之所以選擇2010年5月4日至2011年12月2日,共387個交易日,而剔除了我國開始開展融資融券業(yè)務(wù)的第一個月,即2010年4月的數(shù)據(jù),原因在于融資融券業(yè)務(wù)剛開展時由于投資者的不熟悉,在第一個月常發(fā)生融券賣出量為0的情況,將影響后面的實(shí)證計(jì)算和分析。第二個階段是2011年12月5日至2013年2月29日,共298個交易日,這期間融資融券標(biāo)由180只股票增加至300只股票,考慮到標(biāo)的增加后的樣本個數(shù)較少(僅1個月的樣本與前標(biāo)的范圍不同),將其合并成一個階段進(jìn)行分析,這可使區(qū)間樣本數(shù)量較大,分析結(jié)果更加可靠,并且與第一個階段樣本數(shù)量相當(dāng),避免數(shù)據(jù)的不對稱性。
(2)股票市場波動性指標(biāo)(VOL)。現(xiàn)有研究文獻(xiàn)多數(shù)采用市場指數(shù)的月內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差來衡量股票市場的波動性,由于筆者采用的是日度數(shù)據(jù),因此擬采用上證綜合指數(shù)的日波率(價格波幅)來反映市場波動性水平,具體計(jì)算公式為:
(3)融資買入額和融券賣出量的波動性指標(biāo)。本文采用的是日度數(shù)據(jù),融資買入額波動性指標(biāo)記作MVOL,融券賣出量波動性指標(biāo)記作SVOL。由于每日的融資買入額與融券賣出量均為時期數(shù),無法進(jìn)行日內(nèi)比較,因此采取與前一交易日比較的方式,即,其中MPt表示上海證券交易所第t日的融資買入額;,其中SPt表示上海證券交易所第t日融券賣出量。波動性指標(biāo)不直接選取每日融資買入額與融券賣出量,是因?yàn)樯辖凰嫉臄?shù)據(jù)中,融資買入額的單位是元,而融券賣出量的單位是股(標(biāo)的證券為股票)、份(標(biāo)的證券為基金),兩者計(jì)量單位不同,不能直接比較,為了比較故取兩者的相對數(shù)。
圖1 上海證券交易所每日融資買入額(單位:元)
圖2 上海證券交易所每日融券賣出量(單位:股)
首先對VOL、MVOL、SVOL三個變量分別進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),在確定變量平穩(wěn)的前提下對變量之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),隨后結(jié)合因果關(guān)系得出擬合方程,最后研究融資融券業(yè)務(wù)對股票市場波動性影響的趨勢。
1.ADF檢驗(yàn)
為了避免偽回歸,保證回歸結(jié)果的無偏性和有效性,人們通常需要對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)方法一般有DF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)。本文首先采用最普遍的ADF檢驗(yàn),對三個變量的時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),以判斷能否進(jìn)行下一步的實(shí)證檢驗(yàn)。
2.Granger因果檢驗(yàn)
如果X和Y是兩個時間序列變量,而且變量Y過去值的顯著有利于預(yù)測變量X的值,那么就說Y是X的格蘭杰原因,反之亦然;由于本文研究的三個變量都是平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù),因此可以直接進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn),不會產(chǎn)生偽回歸問題。Granger因果檢驗(yàn)從定性的角度研究了融資融券與股市波動性之間的關(guān)系。
3.OLS估計(jì)
通過OLS估計(jì)尋找變量間關(guān)系系數(shù)的估計(jì)值,并使得離差平方和達(dá)到極小,可以擬合出股市波動率由融資買入額波動率和融券賣出量波動率所表示的估計(jì)方程,進(jìn)一步定量分析股市波動率受到融資融券波動率影響的程度,對比在不同階段出現(xiàn)的不同影響程度,并分析其原因。
4.Hood Rick-Prescott(HP)濾波檢驗(yàn)
HP濾波檢驗(yàn)是檢驗(yàn)序列組成成分中的長期趨勢成分使用的主要方法,由于本文的波動性樣本容量大,且經(jīng)過ARCH族嘗試檢驗(yàn),無法直觀判斷波動性趨勢以及變化,因此筆者將采取HP濾波來判斷融資融券業(yè)務(wù)開展后股市波動性趨勢的變化,從而判斷融資融券對股市波動性呈何種方向的影響。
首先對各變量進(jìn)行單位根ADF檢驗(yàn),然后再根據(jù)各變量序列的平穩(wěn)性選擇計(jì)量方法和模型。在進(jìn)行單位根ADF檢驗(yàn)時,要根據(jù)數(shù)據(jù)圖形選取適當(dāng)?shù)膸Ы鼐囗?xiàng)和趨勢項(xiàng)的模型,并且使用AIC信息準(zhǔn)則確定最合適的滯后階數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果為表1和表2。
1.第一階段(2010.5.4~2011.12.2)ADF 檢驗(yàn)
圖3 第一階段上海證券交易所每日融資買入額波動率
圖4 第一階段上海證券交易所每日融券賣出量波動率
圖5 第一階段上證綜合指數(shù)波動率
表1 第一階段單位根ADF檢驗(yàn)結(jié)果
2.第二階段(2011.12.5~2013.2.28.)ADF 檢驗(yàn)
表2 第二階段單位根ADF檢驗(yàn)
圖6 第二階段上海證券交易所每日融資買入額波動率
圖7 第二階段上海證券交易所每日融券賣出量波動率
圖8 第二階段上證綜合指數(shù)波動率
檢驗(yàn)結(jié)果分析:
在ADF單位根檢驗(yàn)中,零假設(shè)H0:被檢驗(yàn)序列含有單位根,即被檢驗(yàn)序列不穩(wěn)定。表1和表2顯示,不論在上海證券交易所允許融資融券標(biāo)的股票個數(shù)為50只的第一階段,還是在標(biāo)的股票范圍擴(kuò)大以后的第二階段,三個變量的ADF值檢驗(yàn)結(jié)果P值均很顯著,拒絕原假設(shè),原序列均平穩(wěn),平穩(wěn)的時序序列可直接采用,不需要進(jìn)行差分處理,進(jìn)行下一步Granger因果檢驗(yàn)。
1.第一階段Granger因果檢驗(yàn)
表3顯示,在5%的顯著性水平下,第一階段只存在融資買入額波動性到上證指數(shù)波動性的格蘭杰因果關(guān)系,卻沒有上證指數(shù)波動性到融資買入額波動性的格蘭杰因果關(guān)系。就此,可以得出初步結(jié)論,融資業(yè)務(wù)會單向影響股市波動性。
表3 融資買入額波動性與上證指數(shù)波動性的Granger因果檢驗(yàn)
表4 融券賣出量波動性與上證指數(shù)波動性的Granger因果檢驗(yàn)
表4顯示,在1%和5%的置信水平下融券賣出量波動性與上證指數(shù)波動性相互之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。與融資業(yè)務(wù)相比,融券業(yè)務(wù)量很小,根據(jù)計(jì)算,每日融券余額平均僅為融資余額的1.34178%。融券業(yè)務(wù)的不夠發(fā)達(dá)是造成其對上證指數(shù)波動性影響不大的原因之一。
2.第二階段Granger因果檢驗(yàn)
表5 融資買入額波動性與上證指數(shù)波動性的Granger因果檢驗(yàn)
在融資融券業(yè)務(wù)進(jìn)一步開展后,表5中融資買入額波動性對股市波動性Granger因果檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量相比表3在2、3、4階都有顯著提升,P值也都縮小,因此可得出初步結(jié)論,隨著融資業(yè)務(wù)的發(fā)展,其對股市波動性的影響越來越大。
表6顯示,融券業(yè)務(wù)同第一階段相同,與股市波動性相互之間不存在Granger因果關(guān)系。
Granger因果檢驗(yàn)得出的只是變量之間是否互相影響,但不能直觀了解影響的程度,因此下一步將采取OLS估計(jì)方法來定量分析相關(guān)系數(shù)。
表6 融券賣出量波動性與上證指數(shù)波動性的Granger因果檢驗(yàn)
1.第一階段OLS估計(jì)
通過表7對比可以發(fā)現(xiàn),相比滯后1階以及2階的方程,在無滯后階數(shù)的OLS估計(jì)方程中,方程的F檢驗(yàn)值較大,R-squared較大,MVOL和SVOL的t檢驗(yàn)值均通過檢驗(yàn)。由于影響股市波動率的因素很多,融資融券難以完全解釋股市的波動,因此R-squared值較小也是情理之中的,同時回歸的目的是檢驗(yàn)變量之間的關(guān)系而非做預(yù)測,R-squared較小影響不大。根據(jù)以上檢驗(yàn)值,可以認(rèn)為OLS估計(jì)結(jié)果是有效的。
因此可得出OLS估計(jì)方程:
觀察方程系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),MVOL的系數(shù)值相對SVOL系數(shù)值較大,但這并不是因?yàn)閮烧邤?shù)量級不同造成的,并且在同一時刻SVOL的值往往大于MVOL的值,同時SVOL的t檢驗(yàn)值也不夠大。根據(jù)上述分析,可得出融資買入額的波動率對股市波動率的影響大于融券賣出量波動率的影響,這與Granger因果檢驗(yàn)中得出的融資業(yè)務(wù)是股市波動率的Granger原因,而融券業(yè)務(wù)不是股市波動率的Granger原因這一結(jié)論也是相符合的。
2.第二階段OLS估計(jì)
第二階段的OLS估計(jì)中,與第一階段相同,相比滯后1階和2階的方程,無滯后階數(shù)的OLS估計(jì)方程中,方程的F檢驗(yàn)值較大,R-squared較大,MVOL和SVOL的t檢驗(yàn)值均通過檢驗(yàn),方程的F檢驗(yàn)值也很大;R-squared值相比第一階段有一定的提升,可以推測隨著融資融券業(yè)務(wù)進(jìn)一步發(fā)展,其對股市波動率的影響逐漸擴(kuò)大。根據(jù)以上檢驗(yàn)值,可以認(rèn)為第二階段的OLS估計(jì)結(jié)果也是有效的。
表7 第一階段不同滯后階數(shù)下OLS估計(jì)的統(tǒng)計(jì)值
因此可得出OLS估計(jì)方程:
觀察方程系數(shù)并與第一階段對比可以發(fā)現(xiàn),MVOL的系數(shù)值仍舊比SVOL系數(shù)值大,但是相差的程度遠(yuǎn)小于第一階段,SVOL的t檢驗(yàn)值相比第一階段也有所變大,可得出融券賣出量的影響逐漸擴(kuò)大的結(jié)論。
表8 第二階段不同滯后階數(shù)下OLS估計(jì)的統(tǒng)計(jì)值
根據(jù)以上的 ADF檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)和OLS估計(jì)可以得出融資買入額的波動率會影響股市波動率,融券賣出量的波動率對股市波動率的影響不明顯的結(jié)論。但是暫時還不能判斷股市波動率在推出融資融券業(yè)務(wù)后自身是如何變動的,由于希望判斷股市波動率是擴(kuò)大還是縮小了,即波動率的趨勢性,因此下一步將采取HP濾波檢驗(yàn)。
在HP濾波檢驗(yàn)的過程中,需要觀測的是股市波動率的整體趨勢,因此將不再分第一第二階段,而是對整個樣本區(qū)間進(jìn)行檢驗(yàn),更加便于觀察并得出結(jié)論。
圖10 上證綜合指數(shù)HP濾波檢驗(yàn)
由濾波檢驗(yàn)可見,上證綜合指數(shù)波動率的趨勢項(xiàng)在樣本區(qū)間內(nèi)整體有逐步減小的趨勢,但在2011年6月至2011年10月和2012年10月至2013年2月兩個區(qū)間段內(nèi)波動率分別呈上升趨勢。由于股市波動的影響因素眾多,波動率的階段性上升,可能受其他因素的影響,但沒有改變總體下降的趨勢。
根據(jù)上證綜合指數(shù)波動率在融資融券推出后整體呈下降趨勢,并結(jié)合之前的Granger因果檢驗(yàn)和OLS估計(jì),可以得出融資融券業(yè)務(wù)的推出使得股市波動率下降,對維持股市穩(wěn)定具有一定作用的結(jié)論。
本文旨在檢驗(yàn)融資融券業(yè)務(wù)對股票市場波動性之間的動態(tài)關(guān)系,筆者選取融資融券業(yè)務(wù)和股票市場每日的波動率進(jìn)行考察,通過進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、OLS估計(jì)模型以及HP濾波檢驗(yàn)進(jìn)行實(shí)證研究,從定量定性兩個角度揭示了融資融券業(yè)務(wù)對股票市場波動性的影響。
1.融資業(yè)務(wù)對股市波動性有顯著影響,呈正相關(guān)且影響逐步變大。由Granger因果檢驗(yàn)和OLS估計(jì)模型可以得出,融資業(yè)務(wù)對股市波動性有顯著影響,融資同市場波動性呈正相關(guān)性,通過對Granger檢驗(yàn)結(jié)果的分析,融資買入額的波動率單向影響股市波動率,股市波動性并不會影響融資業(yè)務(wù)波動。并且隨著融資融券業(yè)務(wù)的開展,第二階段OLS估計(jì)模型中影響相比第一階段顯著增大,融資買入額波動率對股市影響越來越大??梢?,融資業(yè)務(wù)已成為影響股市波動性的重要因素之一,一定程度上達(dá)到了推出融資業(yè)務(wù)的預(yù)期效果。
2.融券業(yè)務(wù)量小,對股市波動性沒有顯著影響。我國融券業(yè)務(wù)發(fā)展截至2013年2月28日,融資余量金額為948.14億元,融券余量金額僅為21.05億元,融資業(yè)務(wù)一直是融資融券市場的主力軍。經(jīng)過Granger因果檢驗(yàn)分析,融券賣出量波動率對股市波動率的影響比融資買入額波動率對股市波動率的影響要小得多,融券賣出量變動率的OLS系數(shù)比融資買入額變動率的系數(shù)也小很多。融券的交易金額與實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果同時證明,融券業(yè)務(wù)對股市波動性影響不大,尚未完全發(fā)揮出其完善市場交易與盈利機(jī)制,提高市場穩(wěn)定性的作用。
3.隨著融資融券業(yè)務(wù)的發(fā)展,股市波動性呈下降趨勢。根據(jù)HP濾波檢驗(yàn)分析,股市的波動率伴隨著融資融券業(yè)務(wù)的開展呈下降趨勢,結(jié)合因果檢驗(yàn)與估計(jì)方程揭示的融資融券與股市波動性的內(nèi)在聯(lián)系,有理由相信融資業(yè)務(wù)有助于完善股價形成機(jī)制,對市場波動起著市場緩沖器作用。
1.穩(wěn)步發(fā)展融資業(yè)務(wù),發(fā)揮穩(wěn)定股市的作用。首先,融資交易是市場上最活躍的、最能發(fā)掘市場機(jī)會的部分,實(shí)證分析也表明融資交易對市場影響程度顯著。其次,融資融券的引入也為投資者提供了新的盈利模式,使投資者能使用杠桿獲利。但杠桿因素也放大了風(fēng)險(xiǎn),為了避免短期可能出現(xiàn)價格劇烈波動的現(xiàn)象,《上海證券交易所融資融券交易實(shí)施細(xì)則》中已設(shè)置:當(dāng)融資余額達(dá)到該證券上市可流通市值的25%,則暫停該標(biāo)的證券的融資買入,來避免過度融資的行為。鑒于融資業(yè)務(wù)發(fā)展迅速,現(xiàn)有法規(guī)也較為完善地控制了融資風(fēng)險(xiǎn)程度,保持市場運(yùn)行的自然選擇更加有利于發(fā)揮融資交易對穩(wěn)定市場的作用。不過市場短期的波動性通過融資業(yè)務(wù)是很難解決的,我國證券市場受到的政策影響較大是難以改變的現(xiàn)狀,融資業(yè)務(wù)所能起到的是完善市場長期交易機(jī)制的作用。
2.多角度促進(jìn)融券業(yè)務(wù),完善市場交易機(jī)制。這需要解決融券賣出量少,與融資業(yè)務(wù)相比發(fā)展不均衡的問題。需要通過多個角度促進(jìn)融券業(yè)務(wù)的發(fā)展。(1)培養(yǎng)投資者做空的投資理念和意識,改變多年來單邊市場形成的定向思維。(2)完善市場交易機(jī)制和做空渠道,為市場信用交易機(jī)制中的雙向做空操作奠定基礎(chǔ),刺激市場融券業(yè)務(wù)量增加。
3.發(fā)揮融資融券的市場緩沖器作用。在證券市場上,融資融券這種信用交易和現(xiàn)貨交易互相配合,可以增加證券供求的彈性。當(dāng)股價過度上漲時,賣空者預(yù)期股價會下跌,便提前融券賣出,增加了股票的供應(yīng),現(xiàn)貨持有者也不致繼續(xù)抬價或趁高出手,從而使市場不至于進(jìn)一步失去理性;當(dāng)股價真的下跌之后,賣空者需要補(bǔ)進(jìn),增加了購買需求,會拉升股價。因此,買空交易在一定程度上可發(fā)揮市場緩沖器的作用。伴隨著我國股指期貨市場的逐漸成熟,融資融券對提高股市的穩(wěn)定性將起到越來越大的作用。
實(shí)證研究表明,融資融券交易,有利于降低市場波動性,從而提高股票市場的有效性和穩(wěn)定性。我國融資融券業(yè)務(wù)已經(jīng)過3年多的發(fā)展,隨著人們對其認(rèn)識的不斷深化、市場規(guī)則的不斷完善和標(biāo)的證券的數(shù)量不斷增加,交易量也呈現(xiàn)幾何式的增長,但是,融資和融券不平衡,融券業(yè)務(wù)發(fā)展比較緩慢。需通過培養(yǎng)投資者的做空投資理念和意識、完善市場交易機(jī)制和做空渠道等措施,推動融資融券業(yè)務(wù)的全面發(fā)展。
[1]蔡笑,田奎.融資融券對股市流動性影響的實(shí)證檢驗(yàn)[J].商業(yè)時代,2010(31):56-57.
[2]陳偉.融資融券試點(diǎn)對我國股票市場波動性的影響實(shí)證研究[J].上海金融學(xué)院學(xué)報(bào),2011(5):42-50.
[3]龔紅霞.融資融券對股價波動性的影響研究——以香港市場為例[D].廣東商學(xué)院,2010.
[4]廖士光,楊朝軍.證券市場賣空機(jī)制對股價影響的研究——來自臺灣市場的實(shí)證[C].第四屆中國經(jīng)濟(jì)學(xué)年會入選論文,2004.
[5]唐艷.我國股市融資融券與股市波動的VAR模型分析[J].金融與經(jīng)濟(jì),2012(9):17-20.
[6] 王圣.淺談融資融券對證券市場的效應(yīng)[J].企業(yè)導(dǎo)報(bào),2012(4):32.
[7]夏丹,鄧梅.融資融券對滬深股市影響的實(shí)證分析[J].商業(yè)時代,2011(22):60-61.
[8]于孝建.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[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào),2012,14(2):1-6.
[9]趙衛(wèi)亞,彭壽康,朱晉.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2008.
[12]Bogen Jules,and Herman E.Kross,“ Security credit and its economic role and regulation.Englewood Cliffs,” NJ:Prentiee Hall,Ine,1960.
[13]Conrad and Jennifer,“ On Short Selling and Asset Price Adjustment To Private In formation”,Journal of Financial Economies,1987,18:77-311.
[14]Hong Harrison,and Jeremy Casein,“ Differences of opinion,short sales constraints,and market crashes”,Review of Financial Studies,2003,16:487-525.