融資融券對股市波動的影響研究
——以滬深市場為例

(天津財經大學 天津 300222)

一、數據來源和處理

本文選擇2016年5月3日到2017年11月28日共385個觀察數據，數據來自于東方財富網站。本文采取滬深兩市的融資余額總量X1代表指標融資余額，并取對數來消除異方差形成新變量lnX1；融券余額用滬深兩市的融券余額總量表示指標融券余額，用X2表示并取對數來消除異方差形成新變量lnX2；股市波動性采用滬深300指數的日波動率來表示，第t日的價格波動率計算公式如下：Yt=(Ph-Pl)/[(Ph+Pl)/2]，其中Pl代表當天的最低價格，Ph代表當天的最高價格。

二、實證分析

(一)檢驗變量平穩性

因為經濟類數據很大程度上是非平穩，所以在建立向量自回歸模型之前需要檢驗各個序列是否平穩，在這里采用ADF單位根檢驗，結果如下：

表1 ADF單位根檢驗表

上述結果顯示變量lnX1，lnX2，Y的ADF檢驗對應的p值分別為0.9523，0.9056，0.3553，均大于0.05，故可認為三個變量在ADF單位根檢驗下均為非平穩狀態。接下來對lnX1，lnX2，Y序列分別作一階差分形成新序列D(lnX1)，D(lnX2)，D(Y)，再分別對其作ADF單位根檢驗，新變量D(lnX1)，D(lnX2)，D(Y)相對應的p值都為0.0000，均小于0.05，表示各變量一階差分后在5%置信水平下均為平穩狀態。故變量lnX1，lnX2，Y均為一階單整序列。

(二)VAR模型滯后階數選擇

一般來說，滯后期的確定常用以下兩種方法：一是根據經濟理論確定；二是由AIC和SC值得到。一般人們用AIC或SC準則來確定最合適滯后期。首先初步建立向量自回歸模型，然后在生成的界面下通過選擇lag length criteria,不斷對滯后階數進行調整并觀察AIC值和SC值的大小，最終發現當滯后期為3時，AIC和SC值分別為-19.98和-19.67，在所有滯后期的AIC和SC值中為最小，由AIC和SC同時最小規則知，滯后階數應選擇3。

(三)協整檢驗

上文發現原始變量經過一階差分后才平穩，原序列可能存在“偽回歸”導致方程不準確的狀況，所以在此采用Johnson檢驗法檢驗各序列間是否存在協整關系，當原假設為0個協整向量*時，其相應的特征值、最大特征值統計、5%統計臨界值和P值分別為0.1745、72.8765、21.1316和0.0000；當原假設為至多1個協整向量時，其相應的特征值、最大特征值統計、5%統計臨界值和P值分別為0.0234、8.9982、14.2644和0.2863；當原假設為至多2個協整向量時，其相應的特征值、最大特征值統計、5%統計臨界值和P值分別為0.0027、1.0407、3.8414和0.3077。第一個檢驗的統計量的p=0.00<0.05,表示拒絕有0個協整向量的原假設；第二個檢驗的統計量p=0.2863>0.05，表示接受至多有1個協整向量的原假設，所以綜合來看，序列間有一個協整關系，因此可建立ECM模型。

(四)誤差修正模型

在上述基礎上，建立協整方程研究融資融券余額與股市波動的長期關系。

Y=-0.0074lnX1-0.0009lnX1+0.0759

(1)

從(1)來看，在長期內，融資余額每增加1%，股市波動率平均減少0.0074%；融券余額每增加1%，股市波動率平均減少0.009%。總的來數，融資余額、融券余額都能在一定程度上減少股市波動，但融資余額對抑制股市波動的作用更大。

通過協整分析發現融資余額、融券余額與股市波動率間有長期穩定的關系，為了更深一步研究它們在短期內的動態變化關系，需要建立誤差修正模型。

D(Y)=-0.9141ecm(-1)-0.2290*D(lnX1(-1))+0.0124*D(lnNX1(-2))+0.0196*D(lnX2(-1))+0.0232*D(lnX2(-2))-0.0891*D(Y(-1))-0.0178*D(Y(-2))+3.55e-05

(2)

從(2)來看，在短期內，融資余額每增加1%，股市波動率平均減少0.229%；融券余額每增加1%，股市波動率平均增加0.0196%。誤差修正系數-0.9141說明當股市的波動偏離均衡時，整體會以0.9141的速度反向逐步調整至均衡水平。

(五)格蘭杰因果檢驗

本部分利用格蘭杰因果檢驗來探究融資余額、融券余額對股市波動率有沒有因果關系，檢驗的兩個假設分別是：

原假設 H0：被檢驗的解釋變量和因變量沒有Granger因果關系

備則假設H1：被檢驗的解釋變量和因變量有Granger因果關系

接下來，我們對各變量之間進行檢驗。

當原假設為融資余額不是股市波動的格蘭杰因果關系時，其p值為0.0015；當原假設為股市波動不是融資余額的格蘭杰因果關系時，其p值為0.0240；p值分別與置信水平0.05相比可得，融資余額(lnX1)構成對股市波動(Y)的格蘭杰因果關系；反之，股市波動也構成對融資余額的格蘭杰因果關系。當原假設為融券余額不是股市波動的格蘭杰因果關系時，其p值為0.0001；當原假設為股市波動不是融券余額的格蘭杰因果關系時，其p值為0.0062；p值分別與置信水平0.05相比可得，融資余額(lnX1)構成對股市波動率(Y)的格蘭杰因果關系；反之，股市波動率也構成對融券余額的格蘭杰因果關系。

(六)方差分解

方差分解的用途是把某一變量的浮動方差分配到各干擾項上。因此為了弄清各個解釋變量對因變量的解釋程度，我們接著通過Eviews8.0對股市波動Y序列進行方差分解來研究各個變量對其的貢獻程度。

表2 股市波動的方差分解表

從表可知，從第一期到第十期，Y序列的方差變動可由自身解釋部分從占100%到91.91%，呈逐漸下降趨勢；lnX1序列對Y序列的方差貢獻度從剛開始的2.76%到3.11%，呈逐漸上升趨勢；lnX2序列對Y序列的方差貢獻度從2.63%上升到4.97%。綜合可知，滯后前幾期內融資余額對股市波動率的方差貢獻度大于融券余額，但當滯后階數變大時，融券余額對股市波動的貢獻也增強。同時也表明股市的波動性能夠被其自己解釋的比例較高，但是全體變量視角下，融資和融券所占的解釋比重隨著滯后期數的增加也越來越大。

三、結論與建議

兩融業務在我國發展了多年，無論是證券市場的制度建設還是融資融券的交易規模都與日俱增。本文通過研究我國股市的兩融業務現狀，利用格蘭杰因果檢驗、誤差修正模型等得到一些結論。

首先，格蘭杰因果關系檢驗顯示，融資余額與股市波動互為因果關系，融券余額與股市波動彼此之間也互為因果關系。其次，由誤差修正模型可得，短期時間內，增發融券業務會稍微促進股票市場的波動，融資余額的增加會抑制股市波動，但從長期影響看，融資余額和融券余額的增加都會在一定程度抑制股市波動。

最后，方差分解顯示隨著滯后階數增加，融資融券余額對股市波動率影響都逐漸增加，但對股市波動方差的貢獻度不是很大，從整體來看，股市波動主要受自身前期影響。說明融資融券對股市波動的影響存在時滯性。

在得出以上結論的同時，為了使股市更加穩定相應的提出一些建議：

第一，目前我國股市融資融券標的規模不是很大，可以在可控范圍內擴大兩融標的范圍。前文分析得出兩融業務能在一定程度能較少股市波動，起到穩定市場情緒作用，而且目前國內融資融券標的占據全部股票市場比例不是很大，所以在風險可控前提下，應適當擴充融資融券標的。

第二，在兩融業務中，融資業務規模以及占比甚高，相反融券業務的規模和占比很小，兩融業務的結構不平衡也在助推市場的不穩定，因此在擴大兩融業務的前提下進一步加大融券標的的擴充。同時，建議在保證金融安全下適當的放寬兩融業務的進入門檻，因為高門檻會導致部分投資者不能參與其中，打擊投資者的參與情緒。

第三，注意控制融資融券的杠桿率，使杠桿率在適當范圍內調整，以防止產生由于投機行為導致的杠桿率偏高的現象，同時應對配資行為進行嚴格監督和管理，防止因股市價格的大幅波動而造成金融性風險的發生。另外要有效監管大的投資機構與上市公司，防止出現私下聯合隨意調整股票價格的行為，因為一旦大機構對股價產生影響，小型投資者會形成羊群效應加劇股市的波動。

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