黃　虹，張恩煥，孫紅梅，劉江會(huì)

(上海師范大學(xué)商學(xué)院，上?！?00234)

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融資融券會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響嗎?

黃虹，張恩煥，孫紅梅，劉江會(huì)

(上海師范大學(xué)商學(xué)院，上海200234)

摘要：我國(guó)金融市場(chǎng)需要制度創(chuàng)新。啟動(dòng)融資融券后，股指波動(dòng)之大前所未有，人們?cè)谫|(zhì)疑兩融的作用。本文試圖探索投資者情緒、市場(chǎng)情緒、融資融券和股指波動(dòng)之間的影響路徑，以免錯(cuò)殺制度創(chuàng)新本身。運(yùn)用VAR模型研究發(fā)現(xiàn)，投資者情緒與股指波動(dòng)之間相互影響，投資者情緒單向影響融資融券交易，而融資融券單向影響股指波動(dòng)。再利用TARCH模型著重分析兩融是否為投資者情緒影響股指波動(dòng)的放大器，結(jié)果表明，兩融并不會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響。所以，監(jiān)管層需要正確估計(jì)新常態(tài)下制度變革的影響力，才能有效運(yùn)用和發(fā)展金融風(fēng)險(xiǎn)管理工具，防止發(fā)生區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：投資者情緒；融資融券；股指波動(dòng)

一、引言

融資融券業(yè)務(wù)是指投資者向證券公司交納一定的保證金后，證券公司向投資者出借資金供其買(mǎi)入證券或者出借證券供其賣(mài)出的一種信用交易。在發(fā)達(dá)的證券市場(chǎng)中，融資融券交易量占市場(chǎng)交易總量的比重相當(dāng)高。我國(guó)于2010年3月31日起正式開(kāi)通融資融券交易系統(tǒng)，這標(biāo)志著我國(guó)股市結(jié)束了單邊市場(chǎng)，進(jìn)入了做多和做空并存的新時(shí)期。在經(jīng)歷了4次大規(guī)模擴(kuò)容后，兩融的標(biāo)的證券已有近千只。截止2015年6月30日，滬深兩市的融資融券余額也達(dá)到了2萬(wàn)多億元。融資融券的迅猛發(fā)展越來(lái)越吸引人們的眼球，在面對(duì)股指大幅波動(dòng)時(shí)，人們總把責(zé)難的目光投向兩融等杠桿工具，股市中出現(xiàn)了一些關(guān)于融資融券影響投資者情緒，進(jìn)而牽連到股指波動(dòng)的評(píng)論。一些人甚至解釋為加了杠桿的股市放大了投資者情緒，兩融交易成為投資者情緒的放大器，認(rèn)為其買(mǎi)空賣(mài)空的特性激發(fā)了投資者追漲殺跌的情緒，從而加大股指的波動(dòng)。融資融券交易等金融創(chuàng)新工具的作用受到了深深的質(zhì)疑。在股市中，投資者情緒主要表現(xiàn)為因無(wú)法獲取正確信息或者受到自身心理、外部信息沖擊等因素的影響而做出的非理性投資行為，這是行為金融學(xué)理論中的一個(gè)重要觀點(diǎn)，即投資者并非都是理性的，投資者情緒會(huì)影響其投資決策。投資者情緒，融資融券與股指波動(dòng)之間撲朔迷離的關(guān)系，使其成為具有重要現(xiàn)實(shí)意義和價(jià)值的研究課題。

本文以投資者情緒、融資融券與股指間的關(guān)系為切入點(diǎn)，分析投資者情緒、融資融券與股指波動(dòng)間的關(guān)系，探討三者之間的影響關(guān)系是否存在傳導(dǎo)機(jī)制，以及融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通及歷次擴(kuò)容是否在投資者情緒與股指間的影響路徑上起作用。這將對(duì)穩(wěn)定股市、疏導(dǎo)投資者情緒，促進(jìn)股市健康發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。本文研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)股市中投資者情緒與股指之間相互影響，二者對(duì)彼此都具有一定的預(yù)測(cè)能力。投資者情緒與融資融券之間、融資融券與股指之間僅存在單向的格蘭杰因果關(guān)系，投資者情緒單向地影響融資融券，融資融券單向地影響股指。TARCH模型結(jié)果表明融資融券在投資者情緒影響股指的路徑上并沒(méi)有顯著影響，否定了關(guān)于兩融放大了投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響的說(shuō)法，即不存在融資融券助漲了投資者情緒的追漲殺跌情緒，從而增加股指波動(dòng)，或者融資融券交易降低了投資者的非理性投資，從而起到減少股市波動(dòng)的作用。這表明在解釋股指波動(dòng)緣由時(shí)，融資融券被“錯(cuò)殺”了。此外，也反映出由于我國(guó)資本市場(chǎng)起步較晚，發(fā)展不完善，監(jiān)管不力等原因，融資融券也沒(méi)有有效地發(fā)揮出穩(wěn)定股市的作用。

二、文獻(xiàn)綜述

投資者情緒理論開(kāi)始于20世紀(jì)90年代，進(jìn)入21世紀(jì)后關(guān)于投資者情緒的研究逐漸獲得學(xué)者們的青睞，如Stambuage(2012)[1]等人認(rèn)為股票市場(chǎng)的很多異象可用投資者情緒來(lái)解釋。研究投資者情緒的文章主要涉及兩方面，一是投資者情緒與金融資產(chǎn)價(jià)格方面，二是投資者情緒與公司治理方面。在第一類(lèi)研究中，Cliff(2005)[2]則發(fā)現(xiàn)投資者情緒與當(dāng)期股票收益間呈正相關(guān)關(guān)系，但對(duì)以后的股票收益沒(méi)有預(yù)測(cè)功能。投資者情緒高漲可能導(dǎo)致其忽略負(fù)面消息，高估股價(jià)；反之，投資者情緒低沉使得投資者反應(yīng)過(guò)度，低估股價(jià)。Ben-Rephael(2012)[3]研究得出投資者情緒與市場(chǎng)各期超額收益的關(guān)系不盡相同的結(jié)論，投資者情緒與市場(chǎng)同期的超額收益呈正相關(guān)關(guān)系，而與后期的超額收益負(fù)向相關(guān)。

國(guó)內(nèi)的學(xué)者如王美今(2004)[4]等人以央視看盤(pán)指數(shù)作為投資者情緒的代理變量，利用改進(jìn)的DSSW模型及GARCH模型發(fā)現(xiàn)投資者情緒的變化顯著地影響滬深兩市的收益，而且對(duì)股市的收益波動(dòng)具有修正作用。張強(qiáng)、楊淑娥(2009)[5]研究證實(shí)股票價(jià)格隨著投資者情緒波動(dòng)而波動(dòng)。池麗旭(2010)[6]等人研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒對(duì)股票收益具有顯著影響，股票收益的波動(dòng)隨投資者情緒的提高而變大，投資者情緒與股票的關(guān)注度、公司規(guī)模呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。陳其安(2012)[7]等人研究了樂(lè)觀、悲觀狀態(tài)下投資者情緒對(duì)投資組合結(jié)構(gòu)，以及收益風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的影響。張宗新(2013)[8]在研究投資者情緒、主觀信念調(diào)整與市場(chǎng)波動(dòng)之間的關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)三者之間存在內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)理，且投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)有著顯著的正向影響。劉維奇(2014)[9]通過(guò)區(qū)分個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者情緒，利用多項(xiàng)式分布滯后模型發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者情緒有利于預(yù)測(cè)個(gè)人投資者情緒，反之則不可以。機(jī)構(gòu)投資者的行為相比個(gè)人投資者更為理性，能夠在短期內(nèi)預(yù)測(cè)股市的后續(xù)發(fā)展，而個(gè)人投資者情緒不具有預(yù)測(cè)性。個(gè)人投資者情緒與機(jī)構(gòu)投資者情緒間僅存在單向的影響關(guān)系，機(jī)構(gòu)資者情緒能夠影響個(gè)人投資者情緒，反之卻不成立。

一些學(xué)者還將投資者情緒與公司治理和投資行為聯(lián)系起來(lái)，如花貴如(2010)[10]的研究表明投資者情緒對(duì)企業(yè)資源配置效率具有兩面性作用，即投資者情緒與企業(yè)過(guò)度投資呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，而與投資不足呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。盧闖(2011)[11]等人研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒顯著地影響了公司的定向增發(fā)折價(jià)。市場(chǎng)的錯(cuò)誤定價(jià)是定向增發(fā)折價(jià)與投資者情緒的中間變量?；ㄙF如(2011)[12]證實(shí)管理樂(lè)觀主義在投資者情緒影響企業(yè)投資行為機(jī)制上發(fā)揮著中間效應(yīng)。譚躍(2011)[13]在將股市分為平靜期和動(dòng)蕩期的基礎(chǔ)上，研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒、盈余管理對(duì)股票錯(cuò)誤定價(jià)的影響并不相同，且二者與公司投資行為的關(guān)系在各個(gè)時(shí)期也不一致。

從已有文獻(xiàn)可以看出，國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于投資者情緒方面研究主要局限于以上兩類(lèi)，而較少向其他方面進(jìn)行擴(kuò)展。考慮到隨著標(biāo)的證券的范圍逐漸擴(kuò)大，融資融券交易對(duì)股市的影響與日俱增，聯(lián)想到股市中一些融資融券與投資者情緒、股指波動(dòng)的評(píng)論，顯然將融資融券與投資者情緒和股指波動(dòng)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行研究十分必要。然而，目前關(guān)于融資融券與股市波動(dòng)的研究尚未有一致的結(jié)論，主要有三種觀點(diǎn)：一種是認(rèn)為融資融券的實(shí)施加大了股市的波動(dòng)性。如Ofek、Richardson(2003)[14]研究發(fā)現(xiàn)取消賣(mài)空限制會(huì)導(dǎo)致美國(guó)網(wǎng)絡(luò)公司行業(yè)的股價(jià)迅速下跌，最終產(chǎn)生股市崩盤(pán)。Chang等(2007)[15]等人在對(duì)港交所的股票研究中，通過(guò)將股票是否列入可賣(mài)空名單來(lái)觀測(cè)香港股票交易市場(chǎng)波動(dòng)的變化，發(fā)現(xiàn)融資融券制度加大了股價(jià)的波動(dòng)，這也驗(yàn)證了Henry和McKenzie(2006)[16]的結(jié)論。第二種觀點(diǎn)是融資融券有助于穩(wěn)定股市，增加流動(dòng)性，減少波動(dòng)。曼哈頓銀行在研究NYSE指數(shù)與紐約交易所賣(mài)空份額時(shí)，得出融資融券交易能夠減少股指波動(dòng)，穩(wěn)定股市的結(jié)論。Scheinkman(2003)[17]指出如果市場(chǎng)沒(méi)有融資融券，則投資者不會(huì)系統(tǒng)的進(jìn)行投資分析，這易造成泡沫的形成，而融資融券制度能夠較少股市的波動(dòng)。陳淼鑫(2008)[18]等人通過(guò)設(shè)置虛擬變量分析融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通后股市波動(dòng)性的變化，研究發(fā)現(xiàn)融資融券交易沒(méi)有加大股市波動(dòng)性。戴秦(2014)[19]通過(guò)Swarm模型設(shè)計(jì)出人工股市仿真系統(tǒng)，研究表明融資融券交易能夠在一定程度上抑制股價(jià)波動(dòng)，提高市場(chǎng)的理性程度。肖浩(2014)[20]運(yùn)用雙重差分模型，檢驗(yàn)得出融資融券交易通過(guò)降低標(biāo)的證券的噪音交易、盈余操縱和提升信息傳遞速度等途徑來(lái)降低標(biāo)的證券股價(jià)的波動(dòng)，穩(wěn)定證券市場(chǎng)。第三種觀點(diǎn)是融資融券業(yè)務(wù)對(duì)市場(chǎng)的影響不明顯。如Battalio(2006)[21]等人在利用高頻數(shù)據(jù)研究NASDAQ的網(wǎng)絡(luò)泡沫后，得出賣(mài)空交易并沒(méi)有對(duì)網(wǎng)絡(luò)股的泡沫產(chǎn)出影響的結(jié)論。Saffi(2011)[221 [23]利用我國(guó)香港證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)，分析得出受多種因素影響，融資融券交易對(duì)市場(chǎng)的影響程度及方向具有不確定性。王旻(2008)[24]基于流動(dòng)性與波動(dòng)性角度分析中國(guó)臺(tái)灣證券市場(chǎng)上融資融券交易對(duì)市場(chǎng)沖擊效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)融資融券交易對(duì)證券市場(chǎng)的波動(dòng)性沒(méi)有顯著影響。

不難看出，目前的國(guó)內(nèi)外的學(xué)者關(guān)于投資者情緒與融資融券、股指波動(dòng)的研究是涇渭分明的，鮮少有學(xué)者將三者聯(lián)系起來(lái)，而股市近年來(lái)的表現(xiàn)告訴我們這三者之間必然存在某種聯(lián)系，將投資者情緒與融資融券、股指波動(dòng)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行分析研究，有助于我們更全面、深刻的認(rèn)識(shí)問(wèn)題，解決問(wèn)題。我國(guó)融資融券業(yè)務(wù)自開(kāi)通和歷次擴(kuò)容以來(lái)，投資者情緒、融資融券與股指波動(dòng)之間是否存在傳導(dǎo)機(jī)制？?jī)扇跇I(yè)務(wù)的開(kāi)通和擴(kuò)容是否加大了投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響？這是本文將要回答的問(wèn)題。本文的研究思路為首先通過(guò)建立VAR模型，首次將投資者情緒、融資融券與股指波動(dòng)聯(lián)系在一起，研究三者之間的影響關(guān)系，再通過(guò)利用TARCH模型，創(chuàng)新性的將融資融券的開(kāi)通及四次擴(kuò)容加入到檢驗(yàn)投資者情緒與股指間的影響路徑上，對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證。這不僅對(duì)于研究穩(wěn)定股市，促進(jìn)股市健康發(fā)展有重大現(xiàn)實(shí)意義，也在該類(lèi)問(wèn)題的研究分析方法上有所創(chuàng)新和突破，為后續(xù)研究提供了新的研究視角。

三、變量選取與模型構(gòu)建

(一)變量選取

1.投資者情緒指標(biāo)

投資者情緒的度量方法是研究投資者情緒與資本市場(chǎng)的一個(gè)重難點(diǎn)，雖然我們可以感受到股市中投資者情緒的高低，但卻無(wú)法直接刻畫(huà)。從文獻(xiàn)中可以發(fā)現(xiàn)，不同的研究所選用的替代指標(biāo)并不相同，目前尚處于“百家爭(zhēng)鳴”的階段，但是總體來(lái)說(shuō)可以分為兩類(lèi)：直接指標(biāo)和間接指標(biāo)。直接指標(biāo)是發(fā)布機(jī)構(gòu)通過(guò)直接向投資者調(diào)查而獲取編制的，它主要反映投資者對(duì)市場(chǎng)的看漲、看跌或者悲觀、樂(lè)觀等心理。這類(lèi)指標(biāo)有國(guó)外的美國(guó)個(gè)人投資者協(xié)會(huì)指數(shù)、投資者智慧指數(shù)以及國(guó)內(nèi)的央視看盤(pán)指數(shù)、巨潮投資者信心指數(shù)等。間接指標(biāo)是通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得出能反映出投資者情緒的代理變量，例如封閉式基金折價(jià)、換手率、IPO首日收益率、IPO數(shù)量、投資者新增開(kāi)戶(hù)率等。還有學(xué)者將多個(gè)指標(biāo)綜合起來(lái)，利用主成分分析的方法構(gòu)建出投資者情緒指標(biāo)，如呂鵬博、雒慶舉(2010)[25]用主成分分析方法建立投資者情緒指標(biāo)，得出流動(dòng)性指標(biāo)、封閉式基金折價(jià)率、換手率和中簽率都與投資者情緒相關(guān)，并指出在對(duì)各主成分方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行排名后，投資者日情緒指標(biāo)的權(quán)重最為集中，是反映投資者情緒的最重要指標(biāo)，而反映IPO首日表現(xiàn)和封閉式基金折價(jià)率等其他幾個(gè)變量的重要性不如前者。

在我國(guó)，由于構(gòu)建投資者情緒的直接指標(biāo)往往是針對(duì)機(jī)構(gòu)投資者，不僅調(diào)查范圍存在局限性，其客觀性更值得懷疑。此外，被調(diào)查機(jī)構(gòu)家數(shù)也多有變化，從而數(shù)據(jù)的誤差較大。通過(guò)對(duì)比分析，因此本文以日換手率作為投資者情緒的替代變量。選用這一代理變量有如下兩個(gè)原因：一是股市中的換手率表示某一時(shí)間段內(nèi)市場(chǎng)中股票被買(mǎi)賣(mài)的比率，該指標(biāo)不僅反映出股票市場(chǎng)中的流動(dòng)性，更真實(shí)的反映了投資者的投機(jī)性需求。當(dāng)投資者情緒高漲時(shí)，股市中的投資者會(huì)更加頻繁地交易，換手率也隨之提高。反之，當(dāng)投資者情緒低沉?xí)r，股市中交易減少，換手率下降，它可以快速、客觀地折射出投資者的投資心理及情緒。Baker 和Wurgler ( 2006)[26]認(rèn)為以換手率表示的流動(dòng)性水平可作為衡量投資者情緒的有效指標(biāo)。二是數(shù)據(jù)質(zhì)量高，連續(xù)性好。封閉式基金折價(jià)率、IPO首日收益率和IPO數(shù)量等指標(biāo)多為月數(shù)據(jù)，從連續(xù)性上來(lái)講，其數(shù)據(jù)的質(zhì)量不如日換手率高。更重要的是，也許IPO首日表現(xiàn)(IPO首日數(shù)量和IPO首日收益率)在歐美發(fā)達(dá)的證券市場(chǎng)上發(fā)揮著替代投資者情緒的作用，但是我們應(yīng)該注意到它背后依存的新股發(fā)行適用于注冊(cè)制，不僅上市時(shí)機(jī)由公司自行決定，新股的發(fā)行價(jià)格也是由市場(chǎng)決定，而中國(guó)目前尚在實(shí)施的仍然是核準(zhǔn)制，除了上市公司數(shù)量受到固定的上市指標(biāo)數(shù)限制以外，上市時(shí)機(jī)的選擇和發(fā)行價(jià)格的確定也缺乏自主性和合理性。因此，我們認(rèn)為選用IPO首日表現(xiàn)作為衡量中國(guó)股票市場(chǎng)上投資者情緒的指標(biāo)不符合中國(guó)實(shí)際情況，而國(guó)內(nèi)一些學(xué)者在效仿國(guó)外學(xué)者利用數(shù)據(jù)度量投資者情緒時(shí)，往往忽略了這一點(diǎn)。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)也有一些學(xué)者如魯訓(xùn)法 (2012)[27]等用股市中的新增開(kāi)戶(hù)率作為投資者情緒的替代指標(biāo)，我們認(rèn)為這具有一定的合理性：與歐美成熟的證券市場(chǎng)相比，中國(guó)股市起步較晚且不成熟，在這種證券市場(chǎng)上，投資者入市時(shí)間和數(shù)量的變化反映出他們對(duì)市場(chǎng)的態(tài)度。當(dāng)投資者情緒高漲時(shí)，大量新股民積極涌入股市，新增開(kāi)戶(hù)數(shù)增加。反之，當(dāng)投資者情緒低落，看跌市場(chǎng)時(shí)，投資者就會(huì)推遲入市，從而新增開(kāi)戶(hù)數(shù)也會(huì)相對(duì)減少。因此，本文還以我國(guó)滬深兩市新增開(kāi)戶(hù)數(shù)的增長(zhǎng)率作為投資者情緒的替代指標(biāo)，但是由于它是月度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的連續(xù)性和代表性不如日換手率，因此僅作為穩(wěn)定性檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)其結(jié)果與以日換手率作為度量指標(biāo)時(shí)基本相同，這也佐證了本文投資者情緒指標(biāo)度量的正確性。由于篇幅原因，此檢驗(yàn)不在文中列示。

圖1顯示了以換手率為替代變量的投資者情緒在樣本期間內(nèi)的變化，從圖中可以發(fā)現(xiàn)其變化趨勢(shì)可以與股市的重大歷史事件很好地對(duì)應(yīng)起來(lái)(以上證綜指為例，2010年10月中下旬成功站上3000點(diǎn)；2014年12月8日恢復(fù)3000點(diǎn)；2015年3月中旬至6月大幅上漲等)，可以較好地反映股票市場(chǎng)上投資者情緒狀況，這進(jìn)一步說(shuō)明選用換手率作為中國(guó)股票市場(chǎng)上投資者情緒的代理指標(biāo)是合理的。

2.股指指標(biāo)

融資融券最初的標(biāo)的物是從上海50指數(shù)權(quán)重股和深證成指成份股中選取的。后來(lái)經(jīng)過(guò)歷次擴(kuò)容，在第四次擴(kuò)容之后已有近千只標(biāo)的股票，范圍已擴(kuò)展到上證綜指和深圳成指中，因此，本文的股指選用上證綜指和深圳成指，由下列公式計(jì)算得出：

(1)

(2)

其中，sh為上證綜指，sz為深圳成指，Pt為t日股指的收盤(pán)價(jià)，Pt-1為t-1日股指的收盤(pán)價(jià)。

3.融資融券指標(biāo)

本文使用滬深兩市融資融券余額作為融資融券指標(biāo)。其中融資余額指融資買(mǎi)入股票額與償還融資額的差額，融券余額指融券賣(mài)出額與每日償還融券額的差額。為消除量綱，對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

本文總樣本期間為2010年1月1日至2015年6月30日，其中融資融券指標(biāo)的樣本期間為2010年3月31日至2015年6月30日。本文數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)分析軟件，以及本文作者的手工整理。

(二)模型構(gòu)建

1. VAR模型

VAR模型常用于分析相互關(guān)聯(lián)的時(shí)間序列間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，該模型通過(guò)建立一個(gè)系統(tǒng)，把每個(gè)變量視作所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)建模型，來(lái)估計(jì)各個(gè)變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。本文通過(guò)建立關(guān)于投資者情緒、融資融券和股指的VAR模型，來(lái)研究三者之間的影響關(guān)系。含有k個(gè)變量的VAR(p)模型如下：

Yt=A1Yt-1+…+ApYt-p+HXt+εt，t=1,2,…T

(3)

文中構(gòu)建的由投資者情緒、融資融券和股指組成的VAR模型表達(dá)式如下：

圖1　投資者情緒隨時(shí)間變化圖

(4)

2. TARCH模型

股指的變動(dòng)可以反映股市的變化情況，而它在不同時(shí)段內(nèi)的波動(dòng)程度及其產(chǎn)生的影響并不相同，已有的研究表明股價(jià)下跌的影響比股價(jià)上漲的影響更大，即利空消息造成的波動(dòng)性大于利好消息。這種情況下，假定正向沖擊和負(fù)向沖擊對(duì)條件方差的影響是對(duì)稱(chēng)的，GARCH類(lèi)模型是不適用的。針對(duì)這一局限性，考慮到這種股價(jià)對(duì)信息的反應(yīng)具有非對(duì)稱(chēng)性，因而本文采用Glosten等人提出的TARCH模型來(lái)刻畫(huà)。

本文將樣本區(qū)間設(shè)定為2010年1月1日至2015年6月30日。并以2010年3月31日(融資融券開(kāi)始實(shí)施日)、2011年12月5日(第一次擴(kuò)容時(shí)點(diǎn))、 2013年1月25日(第二次擴(kuò)容時(shí)點(diǎn))、2013年9月16日(第三次擴(kuò)容時(shí)點(diǎn))和2014年 9月22日(第四次擴(kuò)容時(shí)點(diǎn))為幾個(gè)分界點(diǎn)，以加入虛擬變量驗(yàn)證融資融券的實(shí)施及擴(kuò)容是否對(duì)投資者情緒與股指間的關(guān)系有顯著影響，檢驗(yàn)兩融是否會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響。虛擬變量Dt的設(shè)定如下：

TARCH模型中方差方程的表達(dá)式如下：

σ2=ω+α×u2t-1+γ×u2t-1It-1+β×σ2t-1+η×sentt+φ×sentt-1+θ×Dt+φ×sentt×Dt

(5)

其中，u2t-1表示前期的殘差平方；It-1是一個(gè)虛擬變量，當(dāng)ut-1<0時(shí)，It-1=1，否則It-1=0；γ×u2t-1It-1為非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)項(xiàng)，只要γ≠0，就存在非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)，當(dāng)γ>0時(shí)，表示存在杠桿效應(yīng)，非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)的主要作用是使得波動(dòng)加大，反之則表明非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)的作用使得波動(dòng)減?。沪卤硎厩耙黄诠芍覆▌?dòng)的影響系數(shù)，η表示當(dāng)期投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響系數(shù)，φ表示上一期投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響系數(shù)，θ表示融資融券的實(shí)施及擴(kuò)容在投資者情緒影響指波動(dòng)上的作用，φ主要考察融資融券是否通過(guò)對(duì)投資者情緒產(chǎn)生影響進(jìn)而影響股指波動(dòng)。

四、實(shí)證分析

(一)單位根檢驗(yàn)與相關(guān)性分析

1.單位根檢驗(yàn)

對(duì)時(shí)間序列分析時(shí)，各變量必須滿(mǎn)足平穩(wěn)性條件。在檢驗(yàn)投資者情緒、融資融券和股指之間關(guān)系前，首先利用ADF檢驗(yàn)法對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下表2所示。

表1的檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明投資者情緒、融資融券、上證綜指和深圳成指序列均分別在10%和1%顯著水平下拒絕原假設(shè)，服從平穩(wěn)過(guò)程，這為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。

2.相關(guān)性分析

變量的相關(guān)性分析是刻畫(huà)各變量之間數(shù)量關(guān)系的一種方法，如果投資者情緒與股指之間相互影響，那么通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)可以粗略地判斷它們之間相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱。各變量之間的相關(guān)系數(shù)如表2所示。

表1　單位根檢驗(yàn)表

表2　變量的相關(guān)系數(shù)表

由表2可粗略判斷，投資者情緒與融資融券、上證綜指和深圳成指都顯著相關(guān)。下面將通過(guò)建立VAR模型確定變量間的影響關(guān)系。

(二)VAR模型的實(shí)證分析

VAR模型滯后階數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。從表3中可以看出，LR、FPE、AIC和HQ這四個(gè)指標(biāo)都顯示出應(yīng)該建立七期滯后的VAR模型，而SC的檢驗(yàn)結(jié)果表明滯后兩期的VAR模型比較合理，以大多數(shù)指標(biāo)的檢驗(yàn)結(jié)果為依據(jù)，因此本文建立滯后七期的關(guān)于投資者情緒、股指和融資融券的VAR模型。

圖2顯示出該VAR模型全部根的倒數(shù)小于1，位于單位圓內(nèi)，因此該VAR模型穩(wěn)定。

表3　VAR模型Lag Length Criteria檢驗(yàn)

格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)中投資者情緒指標(biāo)、融資融券和股指的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4的檢驗(yàn)結(jié)果表明：(1)投資者情緒與上證綜指之間、投資者情緒與深圳成指之間都存在1%水平上的雙向格蘭杰因果關(guān)系，因果關(guān)系十分顯著。這說(shuō)明在我國(guó)股市中，投資者情緒和股指都顯著地彼此相互影響，投資者情緒和股指之間具有一定的預(yù)測(cè)能力。(2)投資者情緒與融資融券之間僅存在單向的格蘭杰因果關(guān)系：投資者情緒是兩融的格蘭杰原因，反之則不成立。(3)融資融券與股指之間存在單向的格蘭杰因果關(guān)系：兩融是股指變化的格蘭杰原因，而股指不是兩融變化的格蘭杰原因。各變量間的因果關(guān)系可見(jiàn)圖3。

三者之間的關(guān)系可以推測(cè)為：投資者情緒的高低影響了兩融，而兩融所具的杠桿效應(yīng)，加大了投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響，而股指波動(dòng)又會(huì)反過(guò)來(lái)影響投資者的情緒，依次循環(huán)，造成了本輪股市的大起大落。為此，本文將采用TARCH模型來(lái)檢驗(yàn)兩融是否真的會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響。

表4　格蘭杰因果檢驗(yàn)表

圖2　AR根分布圖

圖3　變量間的格蘭杰因果關(guān)系圖

(三)TARCH模型的實(shí)證分析

進(jìn)行TARCH模型估計(jì)前，首先要檢驗(yàn)股指的波動(dòng)是否具有自回歸條件異方差性，本文將對(duì)上證綜指、深圳成指收益率序列的殘差進(jìn)行條件異方差的ARCH-LM檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果顯示出存在ARCH效應(yīng)。而在資本市場(chǎng)中，資產(chǎn)的向下運(yùn)動(dòng)往往存在比之程度更強(qiáng)的向上運(yùn)動(dòng)，因而下面將運(yùn)用TARCH模型實(shí)證分析，加入融資融券交易開(kāi)通及歷次擴(kuò)容時(shí)點(diǎn)的虛擬變量以及融資融券與投資者情緒的交互項(xiàng)后，投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響。TARCH模型的回歸結(jié)果如表5所示。

表5表明，(1)模型估計(jì)結(jié)果顯示出γ在各階段都顯著大于0，這說(shuō)明股票價(jià)格波動(dòng)確實(shí)有杠桿效應(yīng)，即利空消息造成的波動(dòng)性大于利好消息。(2)不同階段下，β都在1%的水平上顯著大于0，這說(shuō)明股指波動(dòng)具有慣性效應(yīng)。(3)從融資融券開(kāi)始實(shí)施到后續(xù)的四次擴(kuò)容中，η始終在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明了本期的投資者情緒始終對(duì)股指波動(dòng)有顯著為正的影響。(4)為了考察上期的投資者情緒是否對(duì)股指波動(dòng)產(chǎn)生影響，本文在方差方程中加入上期投資者情緒指標(biāo)，φ估計(jì)結(jié)果顯示出在不同階段下，上期的投資者情緒都會(huì)對(duì)本期的股指波動(dòng)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，這可能是由于市場(chǎng)應(yīng)對(duì)上一期投資者情緒而做出過(guò)激反應(yīng)的結(jié)果。(5)變量Dt的檢驗(yàn)系數(shù)除了在第一、第四次擴(kuò)容的上證綜指方程中，以及在第一、第二次擴(kuò)容階段的深圳成指方程中顯著(但系數(shù)都約為0)，在其他各時(shí)段的系數(shù)都很小且不顯著，這表明融資融券的開(kāi)通和擴(kuò)容在投資者情緒影響股指波動(dòng)的過(guò)程中沒(méi)有顯著作用。另外，交互項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果顯著性較差且系數(shù)符號(hào)不穩(wěn)定，這表明否定了之前關(guān)于投資者情緒影響了兩融，而兩融的杠桿效應(yīng)，加大了投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響的猜想，因而了關(guān)于融資融券交易的推出及擴(kuò)大影響了投資者情緒，從而影響了股指波動(dòng)的說(shuō)法，既不能說(shuō)明融資融券助漲了投資者情緒，追漲殺跌從而增加了股指的波動(dòng)，也沒(méi)有明顯證據(jù)表明融資融券可以降低投資者情緒，減少非理性投資，從而起到減少股市波動(dòng)的作用。

表5　TARCH模型估計(jì)結(jié)果

注：“***”、“**”、“*”分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

五、研究結(jié)論及政策建議

結(jié)合近年來(lái)中國(guó)股市大幅震蕩的行情，弄清楚融資融券交易是否真的會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。而融資融券交易的歷次擴(kuò)容為本文的研究提供了天然條件。本文以我國(guó)股市中換手率作為投資者情緒代理變量，通過(guò)構(gòu)建穩(wěn)健的VAR模型，研究投資者情緒、融資融券與股指之間的關(guān)系，并利用TARCH模型分析融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通及歷次擴(kuò)容在投資者情緒與股指波動(dòng)間的影響機(jī)制上的作用，檢驗(yàn)融資融券是否會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響。實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)股市中投資者情緒與股指之間存在著雙向的Granger因果關(guān)系，二者對(duì)彼此都有顯著的影響，具有一定的預(yù)測(cè)能力。投資者情緒與融資融券之間、融資融券與股指之間僅存在單向的格蘭杰因果關(guān)系，投資者情緒單向地影響融資融券，融資融券單向地影響股指，因而推斷投資者情緒影響融資融券，進(jìn)而對(duì)股指波動(dòng)產(chǎn)生影響，而股指的波動(dòng)又影響了投資者的情緒，依次循環(huán)，形成了本輪行情的推斷。接著本文利用TARCH模型檢驗(yàn)在此過(guò)程中，具有杠桿效應(yīng)的融資融券交易是否會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響。通過(guò)TARCH模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)本期的投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)有著顯著的正向影響，而由于市場(chǎng)的過(guò)激反應(yīng)，本期的投資者情緒對(duì)下期的股指存在顯著的負(fù)向影響。在模型中加入融資融券交易的開(kāi)通和四次擴(kuò)容時(shí)點(diǎn)的虛擬變量及融資融券與投資者情緒的交互項(xiàng)后，發(fā)現(xiàn)融資融券在投資者情緒影響股指的路徑上并沒(méi)有顯著影響，否定了關(guān)于融資融券交易加大了投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響說(shuō)法，即不存在融資融券助漲了投資者情緒的追漲殺跌情緒，從而增加股指波動(dòng)，或者融資融券交易降低了投資者的非理性投資，從而起到減少股市波動(dòng)的作用。

當(dāng)牛市迅速轉(zhuǎn)入熊市時(shí)，人們總是把責(zé)難的目光投向杠桿工具。若將杠桿歸咎為本輪股市暴漲暴跌的源頭，則易產(chǎn)生粗暴的行政干預(yù)方式——盲目地去杠桿。我們應(yīng)該全面徹底地反思本輪行情暴漲暴跌的真正原因。2015年，監(jiān)管部門(mén)的去杠桿舉措給我國(guó)股市帶來(lái)的可不止是“陣痛”。如果我們現(xiàn)在對(duì)這一失當(dāng)行為仍不加以反思，這種泄憤式的去杠桿將會(huì)對(duì)未來(lái)的股市帶來(lái)深遠(yuǎn)的負(fù)面影響。此次股災(zāi)與盲目快速的去杠桿舉措息息相關(guān)，證券監(jiān)管部門(mén)這一行為嚴(yán)重打擊了市場(chǎng)信心，導(dǎo)致股市崩盤(pán)。如此疾風(fēng)驟雨式的去杠桿行為帶來(lái)的流動(dòng)性缺口也會(huì)成為阻礙A股市場(chǎng)回暖的不利因素。因此，監(jiān)管者不能過(guò)于責(zé)難兩融，畢竟做空機(jī)制只是一種市場(chǎng)創(chuàng)新工具，融資融券本身無(wú)罪，這在美國(guó)等成熟的資本市場(chǎng)上已經(jīng)得到了驗(yàn)證，只是我國(guó)沒(méi)有很好地運(yùn)用它，股票市場(chǎng)中缺乏對(duì)杠桿工具的風(fēng)險(xiǎn)控制。如果將全部責(zé)任歸咎于兩融，窮追猛打，難免有矯枉過(guò)正之嫌，這于轉(zhuǎn)型期的中國(guó)經(jīng)濟(jì)是不利的，也與我國(guó)“十三五”規(guī)劃不相符合。因此，為充分發(fā)揮融資融券的功能，實(shí)現(xiàn)“加強(qiáng)金融宏觀審慎管理制度建設(shè)，健全金融機(jī)構(gòu)體系，改革并完善適應(yīng)現(xiàn)代金融市場(chǎng)發(fā)展的金融監(jiān)管框架，有效運(yùn)用和發(fā)展金融風(fēng)險(xiǎn)管理工具，防止發(fā)生系統(tǒng)性區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)”等“十三五”時(shí)期發(fā)展目標(biāo)。本文提出以下幾點(diǎn)政策性建議：

1.加強(qiáng)金融創(chuàng)新，進(jìn)一步擴(kuò)大融資融券標(biāo)的股票的范圍。本文實(shí)證得出，我國(guó)資本市場(chǎng)中，融資融券并沒(méi)有發(fā)揮出穩(wěn)定市場(chǎng)、減少股指波動(dòng)的作用，其原因較為復(fù)雜，有可能是融資融券標(biāo)的范圍的問(wèn)題。在第四次擴(kuò)容后，滬深交易所融資融券標(biāo)的股票數(shù)占上市A股總數(shù)量的1/3，融資融券業(yè)務(wù)增長(zhǎng)空間仍然很大。在融資融券發(fā)展穩(wěn)健發(fā)展的情況下，擴(kuò)大其標(biāo)的股票的范圍，有利于吸引資金進(jìn)入A股市場(chǎng)，活躍股票市場(chǎng)交易，健全和完善做空交易機(jī)制。金融市場(chǎng)的監(jiān)管者不應(yīng)只采取圍堵、扼殺等措施，在加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制的同時(shí)，更應(yīng)該加強(qiáng)金融創(chuàng)新，正確運(yùn)用創(chuàng)新金融工具。

2.完善金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管框架，提高風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)水平。滬深兩市需要構(gòu)建宏觀審慎分析框架。運(yùn)用全面、精確、及時(shí)的交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，在提高專(zhuān)業(yè)知識(shí)監(jiān)管策略的同時(shí)，要不斷提高證券市場(chǎng)監(jiān)管的技術(shù)化水平，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等建立信息共享和溝通機(jī)制，提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控能力，并做好充分的應(yīng)急預(yù)案，在定性分析的基礎(chǔ)上綜合運(yùn)用集中度控制、壓力測(cè)試等手段預(yù)判市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，將事后治理轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑胺婪丁?/p>

3.大力發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者，引導(dǎo)理性投資。近年來(lái)，投資者對(duì)金融資產(chǎn)加載杠桿的熱情不減，但數(shù)據(jù)顯示出短期兩融增量主要來(lái)自風(fēng)險(xiǎn)承受力較差、投機(jī)傾向更為明顯的散戶(hù)，而散戶(hù)對(duì)杠桿交易的過(guò)高參與增加了市場(chǎng)的不穩(wěn)定性。因此，應(yīng)該增加保險(xiǎn)、基金和企業(yè)年金等機(jī)構(gòu)投資者的入市比重，發(fā)揮機(jī)構(gòu)投資者的導(dǎo)向作用，引導(dǎo)個(gè)人投資者形成理性投資，降低市場(chǎng)上的噪音交易，減少異常的投資者情緒對(duì)股市的沖擊，穩(wěn)步發(fā)展股市。同時(shí)，監(jiān)管者要注意及時(shí)疏導(dǎo)投資者情緒，防范異常情緒對(duì)市場(chǎng)的沖擊。

4.正確引導(dǎo)輿論，發(fā)揮媒體凈化市場(chǎng)的功能。我國(guó)A股市場(chǎng)不成熟的一個(gè)重要表現(xiàn)是投機(jī)氛圍十分濃厚，這其中媒體起到了很大的推波助瀾的作用。在2015年上半年股市大漲階段，不少媒體，特別是如新華社、人民網(wǎng)等官方媒體刊發(fā)了大量預(yù)測(cè)牛市到來(lái)的文章，夸大了股市的作用，這極大地膨脹了投資者情緒。而在面臨股市大跌時(shí)，各式消極評(píng)論不斷，也打擊了投資者的信心。因此，要正確引導(dǎo)社輿論，避免誤導(dǎo)投資者。

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(本文責(zé)編：辛城)

Do Short Selling and Margin Trading Really Increas the Impacts of Investors’ Emotion on the Fluctuation of Stock Index?

HUANG Hong，ZHANG En-huan，SUN Hong-mei，LIU Jiang-hui

(SchoolofFinance&Business，ShanghaiNormalUniversity，Shanghai200234，China)

Abstract：China capital market need fundamental system innovation.Sincemargin trading began，the stock index has become unprecedented volatility，and many people question itsfunction.To avoid institutional innovation being wrongfully accusedof culprit，this paper tries to research the influence path among investor sentiment，market sentiment (margin trading) and the fluctuation of stock index.Empirical proofs of VAR model show that there are significant interactions between investor emotion and returns of stock index，while investor emotion unilaterally influences short selling and margin trading，andthe latter also unilaterally influences the returns of stock index.Meanwhile，throughTARCH model，this paper emphatically analyzes whether margin trading is the amplifier of investor sentimentinfluencethe fluctuation of stock index or not.Finally，this study shows that margin trading does not increase the influenceof investor sentiment on the fluctuation of stock index.Therefore，only regulatorsadapt to the impact of system reformin the New Normal，can the capitalmarket utilizefinancial instrumentseffectivelyand guard against regional financial risks.

Key words:investor’s sentiment；short selling and margin trading；the fluctuation of stock index

中圖分類(lèi)號(hào)：G18,G34

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1002-9753(2016)03-0151-11

作者簡(jiǎn)介：黃虹(1967-)，女，漢族，上海人，上海師范大學(xué)商學(xué)院教授，博士，研究方向：公司財(cái)務(wù)與資本市場(chǎng)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71373162，71573178)；上海市教委創(chuàng)新重點(diǎn)項(xiàng)目(14ZS107)；受上海市高峰高原工商管理學(xué)科建設(shè)和上海師范大學(xué)財(cái)務(wù)管理重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目資助。

收稿日期：2015-10-15修回日期：2016-02-26