我國融資融券業務風險防范研究

楊飛

摘要：本文從保證金比率研究融資融券風險防范，綜合考慮證券市場資金的使用效率與風險防范，選取一只有針對性的標的股票，從價格、波動率、初始負債三個方面推算出基于GARCH—VaR模型的實時動態保證金比率。研究得出：動態保證金比率制度對融資融券交易的風險起一定的防范抑制作用。

關鍵詞：融資融券風險防范動態保證金比率VaR模型

一、引言

融資融券交易的引入為我國證券市場帶來積極影響的同時，其高杠桿特點使風險隨著利潤的擴大而加倍放大。因此，合適的保證金比率的設定是防范融資融券交易風險最關鍵的一步。有效的保證金機制可以減少由市場風險或者其他杠桿作用帶來的一些風險。市場需要杠桿機制，杠桿作用會刺激證券市場的活躍性，加速市場的完善與成熟。杠桿過大或過小都不利于資本市場的發展。有效的保證金制度會使杠桿作用得到積極發揮。

二、我國現有固定保證金制度的缺陷

固定的初始擔保比例、維持擔保比率、可充抵保證金折價率是我國融資融券交易的顯著特征。在高比例的固定保證金制度中，保證金比率僅似于一種合約條款性質的規定，在這種規定下，融資融券的初始保證金與維持保證金都將按照固定比例來收取。在業務推廣試點期間制定一個高比例的固定擔保比例及較低的證券折算率可以很大程度上預防融資融券交易風險的發生。

三、實證分析

數據選擇上：依據國外學者使用VaR的經驗，使用1000組以上的數據可以最有效反應股價波動。文章選擇藍籌股浦發銀行（600000）為研究對象，選取2012年3月1日至2016年7月12日之間交易日的1062組復權收盤價數據。

持有區間選擇上：由于我國有漲跌停板這一特殊制度，選擇一天作為持有期計算出的VaR值很不合理。國外的券商選擇標的股票時明文規定：標的證券連續出現三個跌停板的概率要低于某一特定值，因此，把三天作為持有期更加合理。

數據樣本正態性檢驗上：通過浦發銀行三日收益率描述性統計顯示：浦發銀行的峰度6.47>3，表現出尖峰后尾的這一現象；偏度0.19為正，融資風險較大；JB統計量1%的顯著性下，拒絕正態分布的原假設。

（一）動態保證金比率的計算

浦發銀行三日收益率不符合正態分布，而且具有典型的“尖峰厚尾”特點，因此本文將使用基于GARCH模型的T分布來擬合殘差。基于對Akaike信息準則越小越精確的判斷，我們認為GARCH（2，2）對序列擬合效果是最理想的。由維持擔保比例的計算公式，我們可推出最低的融資維持擔保比例（MR）： 四、結論與建議

目前，我國規定了一個較高并且固定的保證金比率來防范融資融券交易的風險，這樣基于主觀判斷下設定的保證金比率不能準確的反映有價證券在某一時刻的風險狀況，相比而言，動態保證金比率制度采用了VaR方法評估標的證券的風險，并得出實時動態保證金制度具有明顯優勢：

（1）標的證券價格波動程度及其他相關因素不同，其風險大小也必然不同，根據各個有價證券的風險程度制定出的保證金制度及比率具有時效性，既能有效地防范風險，又能保證融資融券交易的有效進行。

（2）如果要建立一個有效的保證金制度，就必然要對融資融券交易過程中所產生風險準確的識別和評估。動態保證金比率制度對標的證券和可充抵保證金證券進行了風險評估，對我國證券市場的健全與完善發揮重要的作用。

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