賣空交易與股票市場價格關系研究

劉陸宇 馮科

摘要：為驗證融券賣空交易機制對證券市場穩定性的影響，文章通過數據平穩性和單位根檢驗、長期均衡關系和協整檢驗、VAR模型構建和模型平穩性檢驗、Granger因果關系檢驗、脈沖響應等方法，對來自上海證券交易所、深圳證券交易所及萬得終端（WIND）的股票市場價格和融券余額數據進行了時間序列分析。我們發現：上證綜指和融券余額存在長期穩定的均衡關系，融券賣空交易不是股票波動的根本原因，股票價格的變化是融券余額變動的原因，即當股票價格上漲超過其內在價值時，市場投資者將增加融券賣空交易，促使股票價格回調，而當股票價格下跌低于其內在價值時，市場投資者將減少融券賣空交易的操作，促使股票價格回升，因此融券賣空交易具有平緩市場價格波動幅度的作用。

關鍵詞：融資融券;賣空機制;股票市場

中圖分類號：F830.91? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1001-862X（2020）04-0143-007

一、問題的提出

2010年3月31日，我國正式啟動股票市場融資融券試點，允許投資者向指定券商借入資金或標的股票進行買空賣空交易。但自兩融業務開展以來，融資融券發展極不平衡，多空力量不均衡積累大量風險。截至2015年12月31日，滬深兩市融資融券業務余額約為11742.67億元，其中滬深兩市融資余額約為11713.07億，占滬深兩市兩融余額的比重超過99%，而滬深兩市融券余額僅為29.6億元，比重不足1%。此外，傘形信托、單賬戶結構化產品、民間配資等其他場外配資渠道為投資者融資做多提供了多種多樣化的途徑，整個配資市場多空嚴重失衡。

理論上講，引入融資融券交易機制，投資者都可在其投資組合中通過融資交易或融券交易來對沖可能的風險，從而有效地降低投資收益率的波動水平。融資融券業務的開展使得投資者的投資更加靈活多樣，資金使用效率、市場流動性也將得到顯著提高，更可改善股票市場目前多空嚴重失衡的狀況。

然而，這種技術創新活動本身存在期限較長、投入較大、不確定性較高等風險，會導致經營者和投資者之間的信息不對稱，從而影響我國資本市場的資源配置。[1] 此外，融券賣空交易發展的遲緩使其發揮不出本應起到的對沖風險作用，導致其遠小于融資買入交易的杠桿負面影響。

因此，研究賣空交易與市場價格的關系，在現階段具有重要的理論價值與實踐意義。

二、文獻綜述

賣空機制作為金融創新鏈條中最為重要的環節，被普遍看成是市場不可或缺的組成部分，但其對市場價格的作用及其二者間的內在聯系仍然存在爭議。學界對此有三類觀點，且至今未形成較為一致的意見。

（一）賣空交易加劇市場價格波動

在賣空交易與市場價格的關系上，一種較為流行的觀點認為：賣空交易機制不利于市場價格的穩定。例如，Allen和Gale（1991）[2]在研究中從市場效率角度出發，發現當存在賣空限制時，市場將會是完全競爭的狀態;而當賣空限制解除之后，市場出現不完全競爭的情況，因此，賣空交易機制不利于市場價格的穩定;Lamont和Stein（2004）[3]通過研究發現，賣空機制的存在沒有起到穩定市場價格的作用，且沒能防止1997年至2000年間美國互聯網泡沫的破裂，相反在泡沫中加劇了股市價格的震蕩;Henry和McKenzie（2006）[4]通過實證研究香港股票市場發現，香港市場在經歷一段時間的賣空交易后，呈現出了股價波動率加劇的情況。

國內學者李科、徐龍炳、朱偉驊（2014）[5]認為賣空限制會造成股票錯誤定價的后果，不利于股市價格穩定。

（二）賣空交易減緩市場價格波動

另一種觀點認為賣空交易機制減緩市場價格波動，有利于市場價格的穩定。Miller（1977）[6]通過研究投資者行為發現，限制賣空交易將導致市場看空投資者無法進行適當的交易操作，最終只能離開市場，從而推動股票價格的繼續上漲。

廖士光和楊朝軍（2005）[7]通過對中國臺灣股票市場的研究發現，賣空機制的存在并未加劇證券市場的波動，而且由于賣空交易額和股價指數存在正向變動關系，使得賣空機制對市場的波動起到平抑作用;陳海強、范云菲（2015）[8]發現融資融券制度的推出有效降低了融資融券標的個股波動率，且融資交易和融券交易對股市波動率的影響存在非對稱性。

Bris、Goetzmann和Zhu（2007）[9]研究發現，賣空機制的出現一方面通過信用交易為市場創造了充足的流動性，另一方提供了一種價格發現機制。

李琛、賀學會（2017）[10]等考察了賣空機制對股價崩盤風險的影響，認為賣空機制具有風險釋放作用;涂紅、江旭（2019）[11]用事件分析法研究了賣空機制和信用交易對市場的影響，他們的結論是融資融券交易抑制了市場暴漲暴跌行情。

（三）賣空交易與市場價格波動缺乏關聯性

除了上述兩種觀點，也有一些研究文獻發現，在全球證券市場范圍內賣空機制可能并不會導致股票價格的大幅下跌，但也不會造成股價的大幅波動。

Figlewski和Webb（1993）[12]在研究中考慮了股票期權的因素，發現若存在股票的期權交易，則賣空交易與股價波動之間的相關性不強;Woolridge和Dickinson（1994）[13]以紐約證券交易所、美國證券交易所以及場外交易市場交易數據為基礎，進行實證研究發現賣空交易與股票價格不存在非常顯著的關聯性，認為賣空交易會為市場提供流動性;Charoenrook和Daouk（2010）[14]通過對眾多股票市場的研究發現，在允許賣空交易的市場中，股票價格波動性更小，同時市場的流動性更強。但是，沒有足夠的證據表明賣空交易的限制會導致市場收益出現偏峰或者導致市場崩潰的可能。總體而言，賣空交易提高了市場的發展質量。

從上述對以往研究的回顧中可以發現，學界至今未形成較為一致的意見。特別是對于我國股票市場融資融券交易機制的研究，由于兩融業務于2010年才正式啟動開展，業務實踐時間相對較短，研究歷史也較短，相對的研究發現也較為有限。本文希望通過實證研究，揭示融券賣空業務與我國股市價格波動的內在聯系。

三、滬深兩市融券余額與上證指數的波動關系

本文以上證指數作為研究股票市場價格的變量，以融券余額作為研究市場賣空規模的變量，兩個變量根據上海證券交易所（http：//www.sse.com.cn/）、深圳證券交易所（http：//www.szse.cn/）以及萬得終端（WIND）公布的數據整理而成。

本文樣本數據的起始日期為2011年滬深兩市第一個交易日——1月4日，樣本數據的截止日期為2015年最后一個交易日——12月31日。樣本一共包含1214個交易日的融券余額和上證指數數據。2015年之后由于融資融券受到了限制，外加其他制度的約束，致使數據一定程度上失真，故而本研究數據截止到2015年。在實證分析和數據處理過程中，主要使用計量軟件EVIEWS 9。

為了檢驗上證指數同融券余額的確切關系以驗證融券賣空交易機制對證券市場穩定性的影響，本文分為以下幾個部分：一是數據平穩性和單位根檢驗，二是長期均衡關系和協整檢驗，三是VAR模型構建和模型平穩性檢驗，四是Granger因果關系檢驗，五是脈沖響應分析。

（一）數據平穩性和單位根檢驗

首先，在時間軸上繪制本節中所選取的上證指數、滬深兩市融券余額以及滬深兩市融資余額的樣本數據，觀察樣本數據是否均值為零、是否存在隨機游走現象以及是否存在長期的趨勢，結果如圖1、圖2、圖3所示：

從以上三張時序圖中可以發現：上證綜指的樣本數據不存在顯著的趨勢，且樣本數據均值不為零;滬深兩市融券余額的樣本數據也不存在顯著的趨勢，且樣本數據均值不為零;滬深兩市融資余額的樣本數據也不存在顯著的趨勢，且樣本數據均值不為零。

單位根檢驗的對象分別是樣本數據及其差分，如果樣本數據含有單位根，那么樣本數據是非平穩的。現分別對變量上證綜指（SSE Composite Index，記為Index）、滬深兩市融券余額（Volume of SSE & SZSE Securities Lending，記為VolSL）以及滬深兩市融資余額（Volume of SSE & SZSE Margin Trading，記為VolMT）進行單位根檢驗，采用擴展的Dickey-Fuller檢驗（Augmented Dickey-Fuller test，簡稱ADF），結果如表1所示：

檢驗結果表明：在1%、5%以及10%的顯著水平下，2011年1月4日至2015年12月31日間上證指數（Index）序列存在單位根，是非平穩序列，而上證指數的一階差分D（Index）是平穩序列。在1%、5%的顯著水平下，2011年1月4日至2015年12月31日間滬深兩市融資余額（VolMT）序列存在單位根，是非平穩序列，而融資余額的一階差分D（VolMT）是平穩序列。

（二）長期均衡關系和協整檢驗

本文在發現變量上證綜指序列（Index）和滬深兩市融券余額序列（VolSL）均為一階單整，下面采用Johansen（1988，1991）提出的協整檢驗方法，通過跡檢驗（Trace Test）和最大特征值檢驗（Maximum Eigenvalue Test）來分析兩個變量之間是否存在協整關系：

協整檢驗結果發現：在5%的顯著性水平下，跡檢驗（Trace Test）和最大特征值檢驗（Maximum Eigenvalue Test）的結果均表明變量上證綜指序列（Index）和滬深兩市融券余額序列（VolSL）存在協整關系，說明上證綜指和滬深兩市融券余額之間存在長期穩定的均衡關系，結果如表2所示。

（三）VAR模型構建和模型平穩性檢驗

本文主要研究上證綜指（Index）和滬深兩市融券余額（VolSL）間的聯動關系，若將滬深兩市融資余額（Volume of SSE & SZSE Margin Trading，記為VolMT）加入到模型中后，可有效提高VAR模型的估計效率，增強VAR模型的穩健性和解釋水平。

VAR模型是一個含有多因變量的系統回歸模型，其p階的基本表達形式是：

其中Xt為VAR模型中含有n個變量的向量（n*1），a0為常數截距項向量（n*1），ai為系數矩陣（n*n），et為誤差項向量（n*1）。

本文嘗試研究上證綜指變化值與滬深兩市融券余額的變化值及滬深兩市融資余額變化值之間的內在聯系，因此將本文選取的3個變量上證綜指（Index）、滬深兩市融券余額（VolSL）和滬深兩市融資余額（VolMT）的一階差分建立VAR模型。滬深兩市融券余額的變化反映了當日實際融券賣空的交易規模，滬深兩市融資余額的變化則反映了當日實際融資買入的交易規模。

本文建立的VAR模型，其一階（即p=1）的數學表達式為：

本文VAR模型的滯后階數檢驗結果如表3所示：

由以上滯后階數檢驗結果可知：在5%顯著性水平下，LR，FPE和AIC三個指標建議滯后階為8階，SC指標建議滯后階數為2階，HQ指標建議滯后階數為7階。綜合以上5個指標和服從多數的原則，本文建立VAR模型選擇最佳滯后階數為8階（即p=8）。

接下來，建立含有8階滯后項的VAR模型：

VAR（8）模型估計結果如表4所示：

根據估計的結果可以發現：在VAR（8）模型中，在5%顯著性水平下，大部分參數估計顯著，但也存在一部分參數估計不顯著的情況。

VAR（8）模型的穩定需要滿足所選序列是平穩的，此外由該平穩序列建立的VAR模型也是穩定的。D（index），D（VolSL）和D（VolMT）在前文中已經檢驗為平穩序列，現對VAR（8）模型作平穩性AR根檢驗，結果見表5、圖4。

VAR模型平穩性檢驗結果顯示：模型中所含全部特征根均分布在單位圓內，因此所建立的VAR模型整體平穩。

（四）Granger因果檢驗

在本文上一節的討論中，發現股市波動幅度（即D（Index））、融資買入交易額（即D（VolMT））、融券賣空交易額（即D（VolSL））所建立的VAR（8）模型是平穩的，所選三組序列本身亦是平穩的，并且確定了模型的滯后階數為8。為了進一步研究上證綜指、兩市融券交易規模以及兩市融資交易規模的內在因果關系，這里我們選擇運用Granger因果關系檢驗（Granger Causality Test）。通過計量，結果如表6所示：

根據上表的檢驗結果可以看出：在5%的顯著性水平下，滬深兩市融券賣空交易額和上證綜指的波動幅度均是滬深兩市融資買入交易額的Granger原因;滬深兩市融資買入交易額和上證綜指的波動幅度均是滬深兩市融券賣空交易額的Granger原因;滬深兩市融資買入交易額是上證綜指的波動幅度的Granger原因，而滬深兩市融券賣空交易額不是上證綜指的波動幅度的Granger原因。

滬深兩市融資買入交易額的歷史數據有助于解釋和預測上證綜指的波動幅度，而滬深兩市融券賣空交易額的歷史數據對解釋和預測上證綜指的波動幅度沒有作用;上證綜指的波動幅度的歷史數據對解釋和預測滬深兩市融資買入交易額以及滬深兩市融券賣空交易額均有幫助。

（五）脈沖響應分析

在本文建立的VAR模型中，D（index）、D（VolSL）和D（VolMT）均為內生變量，而e1，t、e2，t和e3，t是隨機擾動項。當系統受到沖擊時，內生變量會同時發生變化，而內生變量的變化也會導致內生變量未來的取值。比如：當系統受到一個e1，t的隨機擾動項的沖擊，D（index）的數值會同時改變，隨后由于當前數值的改變也會影響到D（index）、D（VolSL）和D（VolMT）等變量未來的取值。因此，有必要建立脈沖響應分析，通過響應函數，我們可以直觀地看出在一單位的正向沖擊對變量當期取值和未來取值的影響，結果如圖5所示：

從圖中可以發現：在受到每日滬深兩市融資買入交易額的一個沖擊后，上證綜指波動性立即擴大，受到這個沖擊當日的波動幅度最大，隨時間推移開始逐漸減小，在第三個交易日時影響基本減弱為零，后在零上下震蕩后平穩至零;在受到每日滬深兩市融券賣空交易額的一個沖擊后，隨時間推移開始逐漸減小，在第二個交易日時影響基本減弱為零，后在零上下震蕩后平穩至零。這表明對于我國股票市場，在同時受到一個隨機的沖擊擾動時，滬深兩市融資買入交易對上證綜指波動幅度的影響要比滬深兩市融券賣空交易更大及更持久。

四、研究結論及政策建議

上述分析揭示了我國融資融券交易對股票價格波動性具有如下影響。

在協整檢驗中發現：在5%的顯著性水平下，上證綜指和滬深兩市融券余額存在協整關系，意味著兩者存在長期穩定的均衡關系。

在Granger因果關系檢驗中發現：在5%的顯著性水平下，上證指數的波動是滬深兩市融資余額變化以及滬深兩市融資余額變化的Granger原因，滬深兩市融資余額變化也是上證指數波動的Granger原因，但滬深兩市融資余額變化不是上證指數波動的Granger原因。在脈沖響應分析中發現：每日融資買入交易量對股票價格的波動比每日融券賣空交易量影響更大更持久，但兩者對股票價格波動的影響持續均在兩至三個交易日內，持續時間較短。這說明：我國股票市場中融券賣空交易并不是對股票造成波動的根本原因，而股票價格的變化是融券余額變動的原因。即當股票價格上漲超過其內在價值時，市場投資者將增加融券賣空交易，促使股票價格回調，而當股票價格下跌低于其內在價值時，市場投資者將減少融券賣空交易的操作，促使股票價格回升，因此融券賣空交易具有平緩市場價格波動幅度的作用。

由此，我國融資融券交易制度可以嘗試進一步改革，推出更為多樣化的交易方式，這不僅有利于我國金融市場體制改革，更能夠推進我國金融市場與發達成熟市場接軌。

參考文獻：

[1]楊亭亭，許伯桐.技術創新、分析師跟蹤與公司投資價值[J].江西師范大學學報（哲學社會科學版），2019，（4）：129-137.

[2]Allen，F.Gale，D.Arbitrage，Short Sales，and Financial Innovation.Econometrica，1991，（59）：1041-1068.

[3]Lamont.O，Stein.J.Aggregate short interest and market valuations.NBER Working Paper No.10218.2004.

[4]Henry.？魷，McKenzie，M.The Impact of Short Selling on the Price‐Volume Relationship：Evidence from Hong Kong.The Journal of Business，2006，（79）：671-691.

[5]李科，徐龍炳，朱偉驊.賣空限制與股票錯誤定價——融資融券制度的證據[J].經濟研究，2014，（10）：165-178.

[6]Miller，E.Risk，uncertainty，and divergence of opinion.The Journal of finance，1977，（32）：1151-1168.

[7]廖士光，楊朝軍.賣空交易機制對股價的影響——來自臺灣股市的經驗證據[J].金融研究，2005，（10）：131-140.

[8]陳海強，范云菲.融資融券交易制度對中國股市波動率的影響——基于面板數據政策評估方法的分析[J].金融研究，2015，（6）：159-172.

[9]Bris，A.，Goetzmann，W.，Zhu，N.Efficiency and the bear：Short sales and markets around the world.The Journal of Finance，2007，（62）：1029–1079.

[10]李琛，賀學會，李志生，徐壽福.作為風險釋放工具的賣空機制——基于不同市場態勢的賣空效應研究[J].國際金融研究，2017，（11）：65-75.

[11]涂紅，江旭.融資融券交易增加了中國股票市場波動性嗎？[J].投資研究，2019，（1）：94-108

[12]Figlewski，S.;Webb，G.Options，short sales，and market completeness.The Journal of Finance，1993，（48）：761-777.

[13]Woolridge，J.;Dickinson，A.Short selling and common stock prices.Financial Analysts Journal，1994，（50）：20-28.

[14]Daouk，H.;Charoenrook，A.A study of market-wide short-selling restrictions.SEC“Amendments to Regulation SHO（final rule）.” Release No.34-61595.2010.

（責任編輯 蔡華玲）