賣空機(jī)制與市場質(zhì)量
——基于中國交易型開放式指數(shù)基金市場的實(shí)證研究

■王 琨，馬超群，周 科

賣空機(jī)制與市場質(zhì)量
——基于中國交易型開放式指數(shù)基金市場的實(shí)證研究

■王 琨，馬超群，周 科

雙重差分模型；ETF；流動(dòng)性；波動(dòng)性；跟蹤誤差

一、引言

賣空機(jī)制作為金融創(chuàng)新環(huán)節(jié)中重要的一環(huán)，是金融市場建設(shè)不可或缺的組成部分，一個(gè)缺少賣空機(jī)制的市場無法及時(shí)反映市場負(fù)面信息，使得金融市場在因正面信息導(dǎo)致的暴漲和釋放負(fù)面信息的暴跌之間頻繁切換，對(duì)提升市場質(zhì)量①市場質(zhì)量是指金融市場運(yùn)行績效的綜合體現(xiàn)，是證券市場建設(shè)的最終目標(biāo)之一，與各類金融產(chǎn)品和交易機(jī)制的發(fā)展創(chuàng)新息息相關(guān)(成微,劉善存和邱菀華,2011;許紅偉和吳沖鋒,2012)。具有重要作用(Boehmer et al.,2008;Saffi and Sigurdsson,2011)。中國金融市場自2010年相繼推出融資融券、股指期貨和ETF期權(quán)后，一定程度上建立了賣空機(jī)制，然而2015年中國股票市場發(fā)生巨幅波動(dòng)，滬深300指數(shù)從年初的3533.71點(diǎn)快速上升至當(dāng)年6月中旬的最高點(diǎn)5335.42點(diǎn)，漲幅高達(dá)50.99%，當(dāng)年8月26日下跌至3025.69點(diǎn)，短短52個(gè)交易日跌幅達(dá)42.78%，2015年全年振幅達(dá)68.72%②數(shù)據(jù)來源于Wind金融數(shù)據(jù)庫。。股票市場的巨幅波動(dòng)使得監(jiān)管層對(duì)賣空機(jī)制加以限制，賣空機(jī)制與市場質(zhì)量的關(guān)系引起關(guān)注，賣空機(jī)制是否是造成市場巨幅波動(dòng)的原因引人深思。已有研究多通過分析賣空機(jī)制實(shí)施前后中國股票市場質(zhì)量的變化來考察賣空機(jī)制與市場質(zhì)量之間的關(guān)系(楊陽和萬迪昉,2010;Xie and Mo,2014;李志生等,2015)，然而中國股票市場存在流動(dòng)性差、機(jī)構(gòu)投資者欠缺、政策影響和波動(dòng)性大等問題，并且相應(yīng)融資融券標(biāo)的和納入相關(guān)股指的股票多為流動(dòng)性較好的優(yōu)質(zhì)股，同時(shí)其市場表現(xiàn)受公司基本面影響較大，這些特點(diǎn)導(dǎo)致賣空機(jī)制與市場質(zhì)量之間的作用機(jī)制不明，有待進(jìn)一步研究。交易型開放式指數(shù)基金（Exchange Trader Fund，簡稱“ETF”）以跟蹤指數(shù)為目標(biāo)，具備獨(dú)特的雙重交易機(jī)制、低交易成本和高流動(dòng)性等特點(diǎn)，是投資股指的替代工具，同時(shí)還是融資融券與期權(quán)的標(biāo)的，在組合投資中獲得廣泛應(yīng)用①ETF的一級(jí)市場申購贖回和二級(jí)市場買賣的雙重交易機(jī)制能夠精確的跟蹤和反映指數(shù)價(jià)值；截止至2015年12月31日，滬深兩市ETF數(shù)量達(dá)到124只，規(guī)模超過6000億元，2015年全年成交金額達(dá)到1.13萬億元，市場流動(dòng)性充足，共25支ETF被納入融資融券標(biāo)的范圍；華泰柏瑞滬深300ETF等在價(jià)格、交易單位等方面的設(shè)計(jì)與對(duì)應(yīng)股指期貨的交易機(jī)制相匹配，有效減小市場摩擦風(fēng)險(xiǎn)，以ETF為標(biāo)的的上證50ETF期權(quán)可實(shí)現(xiàn)多維度投資管理。數(shù)據(jù)來源于Wind金融數(shù)據(jù)庫。。因此，本文基于中國ETF市場對(duì)賣空機(jī)制與市場質(zhì)量間的關(guān)系進(jìn)行考察。

現(xiàn)有研究多根據(jù)證券市場具體特征來選擇市場質(zhì)量代理指標(biāo)(Glen,1994;蘇冬蔚,2008)。ETF具備雙重交易機(jī)制在一定程度上能避免出現(xiàn)大幅折溢價(jià)，但由于股利分配、交易費(fèi)用等市場摩擦的存在使得ETF收益仍會(huì)與跟蹤指數(shù)收益產(chǎn)生偏離，對(duì)此可用跟蹤誤差來反映(Roll,1992)，Ramam et al.(2004)認(rèn)為ETF基金的跟蹤誤差可作為風(fēng)險(xiǎn)衡量標(biāo)準(zhǔn)。因此，除可代表市場質(zhì)量的流動(dòng)性和波動(dòng)性之外，本文還從跟蹤誤差方面考察賣空機(jī)制與市場質(zhì)量的關(guān)系。目前探究賣空機(jī)制與跟蹤誤差之間關(guān)系的文獻(xiàn)十分欠缺，Banerjee and Graveline(2014)指出當(dāng)衍生品交易被限制后，其對(duì)應(yīng)標(biāo)的現(xiàn)貨資產(chǎn)定價(jià)功能會(huì)變得更為不足，從而扭曲資產(chǎn)定價(jià)，李科等(2014),朱宏泉等(2016)和王紅喜(2017)的研究從中國資本市場融資融券的角度指出賣空機(jī)制有助于矯正資產(chǎn)定價(jià)偏差，提升市場定價(jià)效率。

關(guān)于賣空機(jī)制對(duì)市場流動(dòng)性影響的研究多集中在股票市場，得出的結(jié)論也不盡相同。Bessembinder and Seguin(1992)對(duì)股指期貨的引入進(jìn)行考察發(fā)現(xiàn)賣空機(jī)制在平抑現(xiàn)貨市場波動(dòng)的同時(shí)顯著提升了市場流動(dòng)性；Kolasinski et al.(2010)的實(shí)證結(jié)果同樣表明賣空限制顯著降低了股票的流動(dòng)性，并且Beber and Pagano(2013)的研究表明賣空限制對(duì)流動(dòng)性造成的負(fù)面影響根據(jù)股票特征的不同而有所區(qū)別，對(duì)小盤股的影響更為明顯。然而Jegadeesh and Subrahmanyam(1993)的研究卻發(fā)現(xiàn)股指期貨的引入使得現(xiàn)貨市場平均買賣價(jià)差顯著擴(kuò)大。另有廖士光和楊朝軍(2005)的研究表明賣空機(jī)制與市場流動(dòng)性之間并無顯著關(guān)系。

關(guān)于賣空機(jī)制對(duì)市場波動(dòng)性的影響與流動(dòng)性類似，并無統(tǒng)一的研究結(jié)論。Wang et al.(2009)等研究香港恒生H股指數(shù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，股指期貨增加了股票市場的投機(jī)行為，進(jìn)而使指數(shù)股的波動(dòng)加?。籜ie and Mo(2014)對(duì)中國滬深300股指成分股的研究表明，股指期貨的引入短期內(nèi)使得個(gè)股波動(dòng)變大，長期將恢復(fù)到正常水平。然而Bessembinder and Seguin(1992)的研究表明S&P500期貨的交易行為（交易量和持倉量）越活躍，股票市場越穩(wěn)定；Drimbetas et al.(2007)對(duì)希臘股票市場的研究也發(fā)現(xiàn)股指期貨降低了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)；并且楊陽和萬迪昉(2010)的研究表明股指期貨對(duì)中國股票市場的穩(wěn)定作用會(huì)隨著市場結(jié)構(gòu)的完善而逐漸顯現(xiàn)，竇澤群等(2016)的研究亦表明賣空約束的放松能有效降低市場的波動(dòng)。另有Rahman et al.(2001)的研究表明賣空機(jī)制與市場波動(dòng)并無直接影響。

通過上述相關(guān)文獻(xiàn)的回顧可以發(fā)現(xiàn)，賣空機(jī)制對(duì)市場質(zhì)量的影響在不同國家的股票市場市場有所不同，并未形成統(tǒng)一的結(jié)論，中國金融市場相對(duì)發(fā)達(dá)國家而言具有較大差異，賣空機(jī)制對(duì)市場質(zhì)量影響如何值得探究。2015年中國證券市場發(fā)生巨幅波動(dòng)期間，監(jiān)管層先后多次對(duì)股指期貨等賣空機(jī)制加以限制，形成一個(gè)研究賣空機(jī)制的自然實(shí)驗(yàn)樣本。不同于以往研究僅考慮賣空機(jī)制推出前后市場質(zhì)量的變動(dòng)(Xie and Mo,2014;Wang,2009;Harris,1989;Drimbetas et al.,2007)，本文參照楊陽和萬迪昉(2010)的研究方法，綜合考慮2015年中國證券市場巨幅波動(dòng)期間監(jiān)管層對(duì)賣空機(jī)制進(jìn)行限制的三個(gè)重要時(shí)間點(diǎn)作為標(biāo)志性事件②三個(gè)重要時(shí)間點(diǎn)選擇和區(qū)間劃分在2.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源處說明。，選取2015年4月25日至2015年10月31日作為研究區(qū)間，對(duì)被限制賣空的ETF構(gòu)成的實(shí)驗(yàn)組通過傾向得分匹配法（Propensity Score Matching Method）匹配出相應(yīng)的不可賣空ETF構(gòu)成的控制組樣本，再對(duì)比二者的差異。其次，本文使用5分鐘高頻數(shù)據(jù)③Andersen et.al(2003)指出5分鐘數(shù)據(jù)能較好的平衡微觀噪聲和樣本長度。從流動(dòng)性、波動(dòng)性和跟蹤誤差三個(gè)方面分析賣空機(jī)制對(duì)市場質(zhì)量的影響。最后，為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文結(jié)合經(jīng)典事件研究的虛擬變量回歸和用于政策效果評(píng)價(jià)的雙重差分模型來對(duì)賣空機(jī)制的影響進(jìn)行研究，前者設(shè)定虛擬變量分別對(duì)比實(shí)驗(yàn)組與控制組的市場質(zhì)量在各階段的不同，后者則比較實(shí)驗(yàn)組與控制組在不同階段前后兩組的差異，進(jìn)而得到相關(guān)結(jié)論。

研究發(fā)現(xiàn)隨著賣空機(jī)制被逐步限制，與不具賣空機(jī)制的ETF相比較，被限制賣空的ETF流動(dòng)性顯著下降，波動(dòng)加劇，并且跟蹤誤差也顯著的擴(kuò)大，表明賣空機(jī)制的缺失使得ETF市場風(fēng)險(xiǎn)上升，市場質(zhì)量下降，并且隨著賣空限制不斷趨嚴(yán)，市場質(zhì)量有著明顯的下降，穩(wěn)健性檢驗(yàn)也證實(shí)了上述研究結(jié)論。而造成市場質(zhì)量下降的原因則是由于賣空機(jī)制的缺失導(dǎo)致市場缺少有效的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，因此無法獲得增量資金造成流動(dòng)性萎縮，同時(shí)市場無法揭示負(fù)面信息和缺乏風(fēng)險(xiǎn)緩釋途徑使得市場波動(dòng)加劇和資產(chǎn)定價(jià)機(jī)制扭曲，表現(xiàn)為波動(dòng)上升和跟蹤誤差擴(kuò)大。因此，本文認(rèn)為建立有效的賣空機(jī)制是必要的，對(duì)注入市場流動(dòng)性、平抑波動(dòng)和糾正扭曲的定價(jià)機(jī)制、促進(jìn)多層次資本市場的健康發(fā)展以及提升中國金融市場的國際競爭力都具有重要的意義。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分介紹樣本選擇與數(shù)據(jù)來源、市場質(zhì)量指標(biāo)與回歸模型設(shè)定；第三部分通過虛擬變量回歸和雙重差分模型分析賣空限制實(shí)施前后中國ETF市場質(zhì)量的變化對(duì)賣空機(jī)制與市場質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行考察；第四部分分析了賣空對(duì)市場質(zhì)量的影響機(jī)理；最后是對(duì)全文的總結(jié)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

2015年6月中旬中國股票市場出現(xiàn)快速下跌，為穩(wěn)定市場，監(jiān)管層陸續(xù)出臺(tái)政策對(duì)賣空加以限制，為保證結(jié)論的可靠性，本文選擇3個(gè)具有代表性的事件劃分了4個(gè)區(qū)間，如表1所示。考慮樣本數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取2015-04-15至2015-10-31作為樣本區(qū)間，其中2015-04-15至2015-08-02作為基準(zhǔn)對(duì)照階段，2015-08-03至2015-08-25為限制賣空第一階段，2015-08-26至2015-09-06作為限制賣空第二階段，2015-09-07至2015-10-31代表限制賣空第三階段。

本文選取2015年4月15日至2015年10月31日不間斷交易（成交滿134天）①上證50股指期貨和中證500股指期貨于2015年4月15日上市交易。，并于2015年1月1日前上市的ETF作為研究對(duì)象，剔除相關(guān)指數(shù)的行業(yè)指數(shù)ETF后，共選取55只ETF作為研究對(duì)象。在每個(gè)階段中，橫截面數(shù)據(jù)包括實(shí)驗(yàn)組和控制組，控制組包括根據(jù)實(shí)驗(yàn)組的特征通過傾向評(píng)分匹配法匹配出與實(shí)驗(yàn)組具有相同數(shù)量的ETF。傾向得分匹配法根據(jù)實(shí)驗(yàn)組的部分特征匹配出與其特征最為相似的控制組樣本，該方法可以降低樣本選擇的偏差，使控制組和實(shí)驗(yàn)組的分布特征分布類似，一定程度上消除內(nèi)生性問題，進(jìn)而為處理效果的分析提供無偏估計(jì)（楊陽和萬迪昉，2010；Xie and Mo，2014）。其中可賣空的ETF，即三大股指期貨的標(biāo)的指數(shù)ETF、融資融券標(biāo)的和期權(quán)的標(biāo)的ETF共19只ETF作為本文的實(shí)驗(yàn)組，剩余36只不可賣空ETF作為控制組的備選樣本②限于篇幅不一一羅列選取的樣本。。由于樣本的控制變量中包括規(guī)模、交易所、股票價(jià)格水平、機(jī)構(gòu)投資者比例等多個(gè)變量，因此運(yùn)用傾向評(píng)分匹配法來配對(duì)與實(shí)驗(yàn)組樣本特征相近的ETF構(gòu)造控制組更為合適。本文選用的高頻數(shù)據(jù)來自于Wind高頻數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來源于Wind金融數(shù)據(jù)庫。

表1 限制賣空事件表

（二）市場質(zhì)量指標(biāo)構(gòu)建

1.流動(dòng)性

本文選取Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)作為流動(dòng)性度量指標(biāo)(Amihud,2002)，記為Ailliq，用以衡量完成一單位成交量造成的價(jià)格變動(dòng)程度。為保證研究結(jié)論的穩(wěn)定性，選擇楊朝軍等(2008)提出的以單位時(shí)間內(nèi)單位成交金額所引起的價(jià)格振動(dòng)幅度來表示非流動(dòng)性指標(biāo)用以穩(wěn)健性檢驗(yàn)，記為Yilliq。

本文首先對(duì)日內(nèi)數(shù)據(jù)取樣 n 次，記 pi，t，j為第 i只ETF第t日第j時(shí)刻的價(jià)格，則日內(nèi)j-1到j(luò)時(shí)刻的收益率定義為 ri，t，j=（pi，t，j-pi，t，j-1）/pi，t，j-1，第 i只 ETF 第 t日的Ailliq定義為：

其中，Volumei，t，j指第 i只ETF 第 t日第j-1 時(shí)刻到第j時(shí)刻的成交量。第i只ETF第t日的Yilliq定義為：

其中，Hi，j，t、Li，j，t、Oi，j，t分別表示第 i只 ETF 第 t日第j-1時(shí)刻到第j時(shí)刻的最高價(jià)、最低價(jià)和開盤價(jià)。

2.波動(dòng)性

本文選擇“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率（realized volatility,RV）作為波動(dòng)性度量指標(biāo)，“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率把一段時(shí)間內(nèi)收益率的平方和作為波動(dòng)率的估計(jì)，是針對(duì)金融高頻數(shù)據(jù)的一種波動(dòng)率度量方法（Merton,1980；Taylor，1997），表示為：

為保證結(jié)論的可靠，選取收益率的日內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差作為波動(dòng)性度量指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（楊陽和萬迪昉,2010），記為STD，表示為：

其中，ri,t表示第i只ETF第t日收益率的算數(shù)平均值。

3.跟蹤誤差

Roll(1992)提出三種常見的度量跟蹤誤差的方法：絕對(duì)值法、標(biāo)準(zhǔn)差法和回歸殘差法。由于本文采用5分鐘高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，日內(nèi)樣本量過少，無法滿足回歸殘差法的計(jì)算需要，因此不作考慮（王良和馮濤，2012）。所以本文采用標(biāo)準(zhǔn)差法作為跟蹤誤差指標(biāo)，同時(shí)選擇絕對(duì)值法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)以保證結(jié)論的可靠性。標(biāo)準(zhǔn)差法是日內(nèi)每個(gè)時(shí)刻ETF收益率與跟蹤指數(shù)收益率之差的標(biāo)準(zhǔn)差，表示為：

（三）模型設(shè)定

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過相關(guān)研究用于事件研究的虛擬變量回歸模型和雙重差分模型研究賣空限制對(duì)市場質(zhì)量的影響。比較實(shí)驗(yàn)組與控制組的虛擬變量回歸模型如下：

其中,qualityi,t分別表示對(duì)數(shù)化處理后的Ailliqi,t、RVi,t和TE1i,t，DT為虛擬變量，當(dāng)樣本屬于限制賣空第一階段時(shí)，DT1=1，否則為0，當(dāng)樣本屬于限制賣空第二階段時(shí)，DT2=1，否則為0，當(dāng)樣本屬于限制賣空第三階段時(shí)，DT3=1，否則為0；X為影響市場質(zhì)量的控制變量向量矩陣。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，模型和控制變量設(shè)定如下：

其中，trend是趨勢變量，用以控制受市場上漲和下跌帶來的影響，當(dāng)樣本區(qū)于2015-06-12以后，trend=1，否則為0；size為對(duì)數(shù)化的ETF規(guī)模，用以衡量非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和買賣價(jià)差的差異(Glosten and Harris,1988)；inst表示機(jī)構(gòu)投資者比例；exc用以控制不同交易所帶來的差異，當(dāng)ETF在上海證券交易所交易時(shí)，exc=1，否則為0；為避免產(chǎn)生共同方法偏差，分別選取了invp和sdp，分別表示價(jià)格的倒數(shù)水平和日內(nèi)價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差，用以反映與價(jià)格相關(guān)的流動(dòng)性和波動(dòng)性(楊陽和萬迪昉,2010)。

第二種方法是雙重差分模型，雙重差分模型與傾向得分匹配法結(jié)合使用，可以排除一些無法觀測到的因素帶來的影響，通過比較時(shí)間差異與組間差異得到結(jié)果。本文構(gòu)建雙重差分模型如下：

其中,qualityi,t和控制變量X與公式（8）、（9）和（10）一致，當(dāng)樣本屬于實(shí)驗(yàn)組時(shí)G=1，否則為0；β2j是雙重差分估計(jì)量，反映了實(shí)驗(yàn)組與控制組的差異在事件前后的差分。

三、研究結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2 分階段市場質(zhì)量描述性統(tǒng)計(jì)

表2描述了賣空限制前后四個(gè)階段實(shí)驗(yàn)組與控制組市場質(zhì)量的差異。從表2可以看出：在流動(dòng)性方面，實(shí)驗(yàn)組在各個(gè)階段的流動(dòng)性都顯著優(yōu)于控制組，這主要是由于納入融資融券標(biāo)的的ETF和股指期貨對(duì)應(yīng)指數(shù)標(biāo)的ETF都優(yōu)先考慮流動(dòng)性較好的ETF；但實(shí)驗(yàn)組流動(dòng)性在樣本區(qū)間內(nèi)顯著變差（從2.8209上升到3.6622），而控制組卻有著顯著的改善（從5.5586下降到4.1406），表明限制賣空一定程度上使得市場流動(dòng)性變差。（2）在波動(dòng)性方面，實(shí)驗(yàn)組與控制組的波動(dòng)性在樣本區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)震蕩變動(dòng)趨勢，該現(xiàn)象與樣本區(qū)間內(nèi)市場波動(dòng)有關(guān)，但是在基準(zhǔn)對(duì)照期實(shí)驗(yàn)組的波動(dòng)性顯著小于控制組，而實(shí)行賣空限制以后，控制組的波動(dòng)性顯著小于實(shí)驗(yàn)組，表明限制賣空加劇了ETF的波動(dòng)性。（3）在跟蹤誤差方面，實(shí)驗(yàn)組的跟蹤誤差均顯著小于控制組，該現(xiàn)象與流動(dòng)性的原因類似，但是限制賣空后，控制組跟蹤誤差的下降幅度顯著大于實(shí)驗(yàn)組（實(shí)驗(yàn)組縮小0.0396，對(duì)照組縮小了0.1120），一定程度說明賣空限制對(duì)跟蹤誤差具有影響。綜上所述，賣空限制顯著影響了ETF市場質(zhì)量，主要表現(xiàn)為流動(dòng)性下降，波動(dòng)加劇，跟蹤誤差擴(kuò)大。

（二）賣空限制對(duì)流動(dòng)性的影響

根據(jù)式（8）和式（13），賣空限制對(duì)流動(dòng)性的影響如表3所示。從虛擬變量回歸模型可以得出，DT的參數(shù)估計(jì)值都通過1%的顯著性檢驗(yàn)，但實(shí)驗(yàn)組DT的參數(shù)估計(jì)值顯著為正，控制組顯著為負(fù)，表明控制組的流動(dòng)性隨著市場穩(wěn)定有所改善，而實(shí)驗(yàn)組被限制賣空以后流動(dòng)性變得更差，并且受賣空限制的負(fù)面影響不斷變大造成ETF流動(dòng)性嚴(yán)重不足（DT的參數(shù)從0.3047升至0.3953，最后升至0.5470），無論對(duì)于實(shí)驗(yàn)組還是控制組，變量trend的系數(shù)顯著為正，說明市場下跌期間流動(dòng)性顯著下降。在雙重差分模型中，虛擬變量G代表在基準(zhǔn)對(duì)照期實(shí)驗(yàn)組與控制組的非流動(dòng)性之差，其估計(jì)值顯著為負(fù)并通過1%顯著性檢驗(yàn)，表明在賣空限制前實(shí)驗(yàn)組的流動(dòng)性顯著高于控制組。階段虛擬變量DT與實(shí)驗(yàn)值虛擬變量G交互項(xiàng)的估計(jì)值為雙重差分估計(jì)量，表示各限制賣空階段與基準(zhǔn)對(duì)照階段相比，實(shí)驗(yàn)組與控制組流動(dòng)性水平差異的變化情況。DT1*G、DT2*G、DT3*G的參數(shù)估計(jì)顯著為正并通過1%顯著性檢驗(yàn)，表示與基準(zhǔn)對(duì)照階段相比，相對(duì)于控制組而言，實(shí)驗(yàn)組的流動(dòng)性水平明顯下降，其中限制空賣空第一階段和第三階段對(duì)流動(dòng)性造成的負(fù)面影響最為關(guān)鍵，尤其是在限制賣空第三階段（由0.7986升至2.2593），即全面限制賣空后，ETF市場流動(dòng)性水平出現(xiàn)顯著的下降。

表3 賣空限制對(duì)流動(dòng)性的影響

（三）賣空限制對(duì)波動(dòng)性的影響

根據(jù)式（9）和式（11），賣空限制對(duì)波動(dòng)性的影響如表4所示。DT的參數(shù)估計(jì)顯著為負(fù)并都通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明市場趨于平穩(wěn)。在虛擬變量回歸模型中，實(shí)驗(yàn)組和控制組的波動(dòng)性在限制賣空第三階段大幅下降（實(shí)驗(yàn)組從-0.0090下降至-0.0364，控制組則從-0.0320下降至-0.0612），表明市場波動(dòng)明顯減弱，但是無法得出波動(dòng)減弱是否是由于賣空限制造成的還是由市場流動(dòng)性的萎縮造成的。變量trend的系數(shù)顯著為正并通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明市場下跌期間波動(dòng)性顯著加劇。在雙重差分模型中，虛擬變量G的參數(shù)估計(jì)顯著為負(fù)并通過1%的顯著性檢驗(yàn)表明在基準(zhǔn)對(duì)照期實(shí)驗(yàn)組的波動(dòng)性顯著小于控制組。DT1*G、DT2*G、DT3*G的參數(shù)估計(jì)顯著為正并通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明與基準(zhǔn)對(duì)照階段相比，相對(duì)于控制組而言，實(shí)驗(yàn)組的波動(dòng)性顯著變大，隨著限制賣空政策的實(shí)施，顯著加大ETF的波動(dòng)性，其中以限制賣空第二階段對(duì)波動(dòng)性造成的負(fù)面影響最為顯著（參數(shù)為0.0161）。

表4 賣空限制對(duì)波動(dòng)性的影響

（四）賣空限制對(duì)跟蹤誤差的影響

表5 賣空限制對(duì)跟蹤誤差的影響

根據(jù)式（10）和式（11），賣空限制對(duì)跟蹤誤差的影響如表5所示。DT的參數(shù)估計(jì)顯著為負(fù)并通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明隨著市場趨于平穩(wěn)，跟蹤誤差顯著減??；從虛擬變量回歸模型可以看出，實(shí)驗(yàn)組和控制組的跟蹤誤差在限制賣空第三階段大幅下降（實(shí)驗(yàn)組從-0.0019下降至-0.14449，控制組則從-0.0629下降至-0.2600），但是無法得出跟蹤誤差減小是否是由于賣空限制造成的，這與波動(dòng)性的結(jié)論相似。變量trend的系數(shù)顯著為正并通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明市場下跌期間跟蹤誤差顯著增大。在雙重差分模型中，虛擬變量G的參數(shù)估計(jì)值顯著為負(fù)并通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明在基準(zhǔn)對(duì)照期實(shí)驗(yàn)組的跟蹤誤差顯著小于控制組。DT1*G、DT2*G、DT3*G的參數(shù)估計(jì)顯著為正同時(shí)通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表示與基準(zhǔn)對(duì)照階段相比，相對(duì)于控制組而言，實(shí)驗(yàn)組的跟蹤顯著變大，表明隨著賣空限制政策實(shí)施，顯著的增加了ETF的跟蹤誤差，以限制賣空第一階段和第三階段的對(duì)跟蹤誤差造成的負(fù)面影響最為明顯，尤其是在限制賣空第三階段具有大幅的擴(kuò)大（從0.0541升至0.1063）。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性，本文分別使用1分鐘高頻數(shù)據(jù)和不同市場質(zhì)量代理指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以排除因數(shù)據(jù)頻率造成的市場微觀噪聲影響和因市場質(zhì)量代理指標(biāo)選擇導(dǎo)致的偶然性結(jié)果①限于篇幅，本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未給出，留存?zhèn)渌?。，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與上文一致。

四、賣空對(duì)市場質(zhì)量的影響機(jī)理分析

通過上述對(duì)賣空限制前后市場質(zhì)量變化的考察發(fā)現(xiàn)，賣空被限制之前，由可賣空ETF組成的實(shí)驗(yàn)組相對(duì)于由不可賣空的ETF組成的控制組具有更好的流動(dòng)性、更低的波動(dòng)和更小的跟蹤誤差，與選擇跟蹤代表性指數(shù)并且具備良好流動(dòng)性的ETF納入賣空體系的要求相符合。而限制賣空后，與基準(zhǔn)對(duì)照期相比，相對(duì)于控制組的ETF而言，實(shí)驗(yàn)組ETF的流動(dòng)性出現(xiàn)顯著的下降，波動(dòng)更加劇烈，跟蹤誤差也隨之?dāng)U大，表明賣空機(jī)制的缺失導(dǎo)致了市場質(zhì)量的下降，定價(jià)被扭曲，并且隨著賣空限制不斷趨嚴(yán)，市場質(zhì)量明顯惡化。

造成本次市場質(zhì)量下降的原因主要是由于賣空機(jī)制的缺失無法提供有效的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，尤其是其關(guān)鍵的組成部分股指期貨被指是2015年中國證券市場巨幅波動(dòng)的“元兇”而被嚴(yán)格限制以后，使得市場缺少有效的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖工具。而以賣空為標(biāo)志的雙向交易機(jī)制是市場的自穩(wěn)定機(jī)制，是資本市場經(jīng)歷了多年探索之后形成的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。作為資本市場的基本交易制度，賣空不可或缺，在提高資產(chǎn)配置效率、提供多種避險(xiǎn)方式等方面起到重要作用。

套利者和投機(jī)者為市場提供了持續(xù)流動(dòng)性，利于市場效率。賣空機(jī)制的缺失使得投資者因無法對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)而退出市場，尤以各類對(duì)沖基金因缺乏業(yè)務(wù)所需的對(duì)沖工具而退出市場，使得市場無法獲得增量資金提供流動(dòng)性，市場流動(dòng)性不斷萎縮，投資者類型多樣性下降進(jìn)而造成證券市場結(jié)構(gòu)失衡；并且賣空機(jī)制的缺失無法及時(shí)揭示市場負(fù)面信息，投資者以及監(jiān)管部門失去未來價(jià)格走勢的風(fēng)向標(biāo)，現(xiàn)貨未來走勢更加撲朔迷離，市場不確定性迅速上升，市場缺乏有效的信息傳播和風(fēng)險(xiǎn)緩釋途徑，從而增加投資者的盲目性與市場風(fēng)險(xiǎn)累積，加劇市場波動(dòng)；投資者套期保值工具的弱化會(huì)加碼現(xiàn)貨市場風(fēng)險(xiǎn)，使得系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)膨脹，市場間價(jià)格傳導(dǎo)受阻，定價(jià)機(jī)制被扭曲，表現(xiàn)為ETF與其跟蹤指數(shù)間出現(xiàn)較大偏離，跟蹤誤差擴(kuò)大，風(fēng)險(xiǎn)上升，市場整體質(zhì)量下降。

五、結(jié)論

不同于已有研究以中國股票市場的個(gè)股作為研究對(duì)象來考察賣空機(jī)制與市場質(zhì)量之間的關(guān)系，本文根據(jù)賣空機(jī)制在中國證券市場的實(shí)踐選擇ETF作為研究對(duì)象，以2015年中國證券市場巨幅波動(dòng)時(shí)監(jiān)管層限制賣空機(jī)制這一自然實(shí)驗(yàn)為背景，運(yùn)用虛擬變量回歸模型和雙重差分模型從流動(dòng)性、波動(dòng)性和跟蹤誤差三個(gè)方面研究了賣空機(jī)制對(duì)市場質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)賣空機(jī)制被限制以后，由可賣空ETF組成的實(shí)驗(yàn)組相對(duì)于由不可賣空的ETF組成的控制組而言，非流動(dòng)性和跟蹤誤差顯著上升，波動(dòng)率增大，表明賣空機(jī)制的缺失導(dǎo)致了市場流動(dòng)性萎縮，波動(dòng)加劇，跟蹤誤差擴(kuò)大，并且隨著賣空限制不斷趨嚴(yán)，市場質(zhì)量有著明顯的下降。而造成市場質(zhì)量下降的原因則是由于賣空機(jī)制的缺失導(dǎo)致市場缺少有效的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，因此無法獲得增量資金造成流動(dòng)性萎縮，同時(shí)市場無法揭示負(fù)面信息和缺乏風(fēng)險(xiǎn)緩釋途徑使得市場波動(dòng)加劇和資產(chǎn)定價(jià)機(jī)制扭曲，表現(xiàn)為波動(dòng)上升和跟蹤誤差擴(kuò)大。

賣空機(jī)制是證券市場不可或缺的重要組成部分，以股指期貨為例，作為成熟的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，對(duì)于價(jià)格發(fā)現(xiàn)、改善證券市場運(yùn)行機(jī)制、提供保值避險(xiǎn)工具、完善投資產(chǎn)品體系和促進(jìn)市場穩(wěn)定都具有重要的作用。就中國金融市場而言，賣空機(jī)制雖然發(fā)展還很不完善，但對(duì)提升市場質(zhì)量具有積極的作用。因此，本文認(rèn)為建立健全完善的賣空機(jī)制是必要的，包括逐步推出更多的股指期貨品種，擴(kuò)大融資融券標(biāo)的范圍，設(shè)置合理的保證金水平和交易費(fèi)用，完善期權(quán)交易機(jī)制和豐富期權(quán)品種，以此建立有效的賣空機(jī)制和構(gòu)建合理的金融市場結(jié)構(gòu)，對(duì)引進(jìn)和培育機(jī)構(gòu)投資者，為中國證券市場注入新的流動(dòng)性、平抑波動(dòng)和糾正扭曲的定價(jià)機(jī)制，促進(jìn)多層次資本市場的健康發(fā)展以及提升中國金融市場的國際競爭力都具有重要的意義。

[1]成微，劉善存，邱菀華.回轉(zhuǎn)交易制度對(duì)股票市場質(zhì)量的影響[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2011，31（8）：1409～1418.

[2]竇澤群,李永建,程富強(qiáng).賣空約束對(duì)市場波動(dòng)性的影響研究——來自中國滬深300指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài),2016,(10):76～85.

[3]李科,徐龍炳,朱偉驊.賣空限制與股票錯(cuò)誤定價(jià)——融資融券制度的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2014,49(10):165～178.

[4]李志生,陳晨,林秉旋.賣空機(jī)制提高了中國股票市場的定價(jià)效率嗎?——基于自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2015,50(04):165～177.

[5]廖士光,楊朝軍.賣空交易機(jī)制,波動(dòng)性和流動(dòng)性——一個(gè)基于香港股市的經(jīng)驗(yàn)研究[J].管理世界,2005,21(12):6～13.

[6]蘇冬蔚.噪聲交易與市場質(zhì)量[J].經(jīng)濟(jì)研究,2008,54(9):82～95.

[7]王紅喜.賣空交易對(duì)股票價(jià)格定價(jià)效率的影響——基于中國證券市場[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2017,(23):130～132.

[8]王良,馮濤.中國ETF基金價(jià)格“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率,跟蹤誤差之間的Granger關(guān)系研究[J].中國管理科學(xué)，2012，29(1):59～70.

[9]許紅偉,陳欣.我國推出融資融券交易促進(jìn)了標(biāo)的股票的定價(jià)效率嗎?——基于雙重差分模型的實(shí)證研究[J].管理世界,2012,28(5):52～61.

[10]許紅偉,吳沖鋒.滬深300股指期貨推出改善了我國股票市場質(zhì)量嗎——基于聯(lián)立方程模型的實(shí)證研究[J].南開管理評(píng)論,2012，21(4):101～110.

[11]楊朝軍,張志鵬,廖士光.證券市場流動(dòng)性綜合測度指標(biāo)研究[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2008,42(11):1767～1771.

[12]楊陽，萬迪昉.股指期貨真的能穩(wěn)定市場嗎?[J].金融研究,2010,53(12):146～158.

[13]朱宏泉,余江,陳林.異質(zhì)信念、賣空限制與股票收益——基于中國證券市場的分析[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2016,19(07):115～126.

[14]Amihud Y.Illiquidity and stock returns:cross-section and time-series effects[J].Journal of Financial Markets,2002,5(1):31～56.

[15]Andersen T G,Bollerslev T,Diebold F X,et al.Modeling and forecasting realized volatility[J].Econometrica,2003,71(2):579～625.

[16]Bae S C,Kwon T H,Park J W.Futures trading,spot market volatility,and market efficiency:the case of the Korean index futures markets[J].The Journal of Futures Markets,2004,24(12):1195～1228.

[17]Banerjee S,Graveline J J.Trading in Derivatives when the Underlying is Scarce[J].Journal of Financial Economics,2014,111(3):589～608.

[18]Beber A,Pagano M.Short-selling bans around the world:Evidence from the 2007～09 crisis[J].The Journal of Finance,2013,68(1):343～381.

[19]Bessembinder H,Seguin P J.Futures-trading activity and stock price volatility[J].The Journal of Finance,1992,47(5):2015～2034.

[20]Boehmer E,Jones C M,Zhang X.Which shorts are informed?[J].The Journal of Finance,2008,63(2):491～527.

[21]Drimbetas E,Sariannidis N,Porfiris N.The effectofderivativestrading on volatilityofthe underlying asset:evidence from the Greek stock market[J].Applied Financial Economics,2007,17(2):139～148.

[22]Drimbetas E,Sariannidis N,Porfiris N.The effectofderivativestrading on volatilityofthe underlying asset:evidence from the Greek stock market[J].Applied Financial Economics,2007,17(2):139～148.

[23]Glen J D. An introduction to the microstructure of emerging markets[M].World Bank Publications,1994.

[24]Glosten L R,Harris L E.Estimating the componentsofthe bid/ask spread[J].Journalof Financial Economics,1988,21(1):123～142.

[25]Harris L.S&P 500 cash stock price volatilities[J].The Journal of Finance,1989,44(5)：1155～1175.

[26]Jegadeesh N,Subrahmanyam A.Liquidity effects of the introduction of the S&P 500 index futures contracton the underlying stocks[J].Journalof Business,1993,66(2):171～187.

[27]Kolasinski A C,Reed A V,Thornock J.Can Short Restrictions Result in More Informed Short Selling?Evidence from the 2008 Regulations[J].SSRN Working Paper Series,2010.

[28]Merton R C.On estimating the expected return on the market:An exploratory investigation[J].Journal of Financial Economics,1980,8(4):323～361.

[29]Rahman S.The introduction of derivatives on the Dow Jones Industrial Average and their impact on the volatility of component stocks[J].Journal of Futures Markets,2001,21(7):633～653.

[30]Roll R.A mean/variance analysis of tracking error[J].The Journal of Portfolio Management,1992,18(4):13～22.

[31]Saffi P A C,Sigurdsson K.Price Efficiency and Short Selling[J].The Review of Financial Studies,2011,24(3):821～852.

[32]Taylor S J,Xu X.The incremental volatility information in one million foreign exchange quotations[J].Journal of Empirical Finance,1997,4(4):317～340.

[33]VardharajR,FabozziF J,JonesF J.Determinants of tracking error for equity portfolios[J].The Journal of Investing,2004,13(2):37～47.

[34]Wang S S,Li W,Cheng L T W.The impact of H-share derivatives on the underlying equity market[J].Review of Quantitative Finance and Accounting,2009,32(3):235～267.

[35]Xie S,Mo T.Index Futures Trading and Stock MarketVolatility in China:A Difference- in-Difference Approach[J].Journal of Futures Markets,2014,34(3):282～297.

不同于已有研究基于中國股票市場考察賣空機(jī)制與市場質(zhì)量的關(guān)系，本文結(jié)合賣空機(jī)制在中國金融市場的實(shí)踐，選擇交易型開放式指數(shù)基金（ETF）作為研究對(duì)象，以2015年中國股票市場巨幅波動(dòng)期間限制賣空這一自然實(shí)驗(yàn)為背景，基于5分鐘高頻數(shù)據(jù)的虛擬變量回歸模型和雙重差分（DID）模型，從流動(dòng)性、波動(dòng)性和跟蹤誤差三個(gè)方面研究了限制賣空前后市場質(zhì)量的變化。研究發(fā)現(xiàn)，賣空機(jī)制的缺失會(huì)導(dǎo)致ETF市場的流動(dòng)性顯著下降、波動(dòng)加劇、跟蹤誤差擴(kuò)大，表明市場風(fēng)險(xiǎn)上升、市場質(zhì)量下降，并且隨著賣空限制不斷趨嚴(yán)，市場質(zhì)量下降明顯。穩(wěn)健性檢驗(yàn)也證實(shí)了上述研究結(jié)論。因此，建立有效的賣空機(jī)制，有利于提升市場流動(dòng)性、平抑波動(dòng)和糾正扭曲的定價(jià)機(jī)制，對(duì)于提高市場質(zhì)量也具有重要意義。

F830.91

A

1006-169X（2017）11-0004-08

10.19622/j.cnki.cn36-1005/f.2017.11.001

國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“高維度、非線性、非平穩(wěn)及時(shí)變金融數(shù)據(jù)建模和應(yīng)用”（71431008）。

王琨（1992-），湖南大學(xué)工商管理學(xué)院，碩士，研究方向?yàn)榻鹑诠こ膛c風(fēng)險(xiǎn)管理；馬超群（1963-），湖南岳陽人，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榻鹑诠こ膛c風(fēng)險(xiǎn)管理；周科（1984-），湖南大學(xué)工商管理學(xué)院，博士，助理教授，研究方向?yàn)榻鹑陲L(fēng)險(xiǎn)管理。（湖南長沙 410082）