融資對國內(nèi)股價波動的分析
在我國做空機(jī)制改變了我國傳統(tǒng)的“單邊市”，使得投資者在股市下跌趨勢中也能獲利，并有效地抑制股市的劇烈波動。那么，融資對國內(nèi)股價波動有什么影響呢？
融資融券機(jī)制具有平抑市場波動的作用。在我國證券市場引入融資融券機(jī)制兩年多的時間里，融資融券機(jī)制是否發(fā)揮了其穩(wěn)定市場的基本功能?國內(nèi)研究融資融券業(yè)務(wù)對證券市場和股價波動的影響尚處于起步階段，主要觀點有兩種：
一是認(rèn)為融資融券交易不會對股市波動性產(chǎn)生影響。王虎、朱貴宇(2011)運用GARCH模型研究融資融券交易與股市波動性之間的內(nèi)在聯(lián)系，并得出結(jié)論，融資融券交易業(yè)務(wù)在一定程度上可以降低股票價格波動，但現(xiàn)階段我國融資融券業(yè)務(wù)對股市波動影響不具有顯著性。
二是認(rèn)為融資融券交易對股票波動性有一定平抑作用。楊德勇、吳瓊(2011)以上海證券市場的經(jīng)驗數(shù)據(jù)研究了融資融券交易的推出對市場流動性和波動性的影響，結(jié)果表明融資融券交易機(jī)制對個股的波動性有一定抑制作用。
以上研究均涉及到融資融券交易與股票波動性之間長期均衡關(guān)系的研究，本文將運用VAR模型來研究我國融資融券交易與股票波動性之間的均衡關(guān)系。
研究思路
本文擬選取我國證券市場融資融券交易作為研究對象，從市場波動性方面考察融資、融券交易對證券市場的沖擊效應(yīng)，驗證融資融券交易是否具有穩(wěn)定市場的功能。本文通過單位根檢驗、最佳滯后期選擇、Granger因果性檢驗、Johnsen檢驗、誤差修正模型和脈沖響應(yīng)等檢驗方法，展開融資、融券對股票市場波動性的研究。
變量選取和實證分析
本部分選取2010年4月15日至2011年11月30日為樣本區(qū)間，共397個交易日的日度數(shù)據(jù)，來實證研究我國推出融資融券交易對證券市場波動性的沖擊效應(yīng)。變量取如下：
融資余額(MPs)。本文采用滬市每日的融資余額代表融資買空交易，并對數(shù)據(jù)取對數(shù)以消除異方差，即LNMPst=Log(MPst)
融券余額(SSs)。本文采用滬市每日的融券余額代表融券賣空交易，并對數(shù)據(jù)取對數(shù)以消除異方差，即LNSSst=Log(SSst)
股市波動性(VOL)。現(xiàn)有研究文獻(xiàn)多數(shù)采用市場指數(shù)的月內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差來衡量股票市場的波動性，由于本文采用的是日度數(shù)據(jù)，因此本文擬采用上證180指數(shù)的日波動率來反映市場波動性水平，即其中，PHt表示市場指數(shù)第t日的最高價格指數(shù)，PtL表示市場指數(shù)第t日的最低價格指數(shù)。(數(shù)據(jù)直接來源于國泰安數(shù)據(jù)庫)時間序列平穩(wěn)性檢驗。
建立向量自回歸模型的前提條件是模型中的變量是平穩(wěn)的，對模型中各變量單整性檢驗采用的是ADF檢驗?zāi)Ｐ停瑱z驗?zāi)Ｐ筒话鼐囗椇挖厔蓓�，最佳滯后期的確定是由Eviews5.0軟件按照AIC準(zhǔn)則自動確定，各變量單整性檢驗結(jié)果如下：(略)。
表1的檢驗結(jié)果表明：LNMPs、LNSSs、VOL的ADF值分別為2.5479、1.3797、-0.9988，都大于5%檢驗水平的臨界值，因此這三個變量都不是平穩(wěn)時間序列。但各變量經(jīng)過一階差分后，ADF值都分別為-4.7835、-27.372、-12.034，小于5%水平臨界值，表明各變量經(jīng)過一階差分后都是平穩(wěn)序列。因此，各變量均為一階單整序列。
VAR模型滯后期的選擇。VAR模型滯后期的選擇對變量之間協(xié)整關(guān)系和因果關(guān)系的檢驗影響較大，在檢驗兩種關(guān)系時需要確定模型的最佳滯后期。本文通過SC準(zhǔn)則和HQ準(zhǔn)則來檢驗最佳滯后期，分析的結(jié)果如表2，由SC確定的最佳滯后期為2期，HQ確定的最佳滯后期為2期，即VAR(2)模型是最佳檢驗?zāi)Ｐ汀?/p>
協(xié)整檢驗。由于本文選擇的三個變量都是非平穩(wěn)的，在進(jìn)行回歸分析時容易產(chǎn)生“虛假回歸”問題，導(dǎo)致回歸的結(jié)果不準(zhǔn)確。因此應(yīng)檢驗變量之間的協(xié)整關(guān)系。本文采用Johnson檢驗，對有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗。檢驗結(jié)果如表3所示： (略)。
由Johnson檢驗表3可知，變量間存在協(xié)整檢驗，可以建立誤差修正模型。
Granger因果檢驗。判斷一個變量的變化是否引起另一個變量變化的原因，可以使用Granger因果檢驗。對融資余額、融券余額以及股市波動性三個變量兩兩進(jìn)行檢驗，結(jié)果如下表所示：(略)。
從檢驗結(jié)果可以看出，在5%的顯著性水平下，檢驗同時拒絕融資余額不是股市波動率Granger原因的原假設(shè)和股市波動率不是融券交易額Granger原因的原假設(shè)，表明融資融券余額是市場波動性的Granger原因即融資融券交易影響股票市場波動。
在6%的顯著性水平下，檢驗同時拒絕融資余額變動不是融券余額變動的Granger原因以及融券余額變動不是融資余額變動的Granger原因的原假設(shè)，表明融資余額變動和融券余額變動之間互為因果。
而在5%的顯著水平下，檢驗同時接受了股市波動率不是融資融券余額變動的Granger原因，說明股市波動率對融資融券余額變動影響不顯著。
建立誤差修正模型。為進(jìn)一步研究融資融券與股市波動性之間的關(guān)系，建立誤差修正模型。根據(jù)誤差修正模型可知，融券余額、融資余額和股市波動性之間存在長期關(guān)系，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整參數(shù)向量為(1.0000，-0.0105，0.4173)，由此可得經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后的協(xié)整方程為：由協(xié)整方程得出結(jié)論：融券余額與股市波動性存在反向的長期關(guān)系，融券余額對股市波動水平的長期彈性為-0.0105，即融券余額增加1%，股市波動性將降低0.0105%。
其中，(1)式誤差修正項的系數(shù)為負(fù)，存在這誤差修正機(jī)制。表明當(dāng)股票波動偏離長期均衡狀態(tài)時，買空、賣空交易余額會以-6.4922的修正速度使偏離向下一期均值調(diào)整。
脈沖響應(yīng)。根據(jù)脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析圖可得，當(dāng)給本期融資余額一個標(biāo)準(zhǔn)單位的正向沖擊，股市波動率的響應(yīng)在第一期并未有變化，隨后呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，并達(dá)到第三期的最低點-0.18，后期會一直保持負(fù)相關(guān)，沖擊水平趨向于零。從中看出，隨著時間的不斷推移，融資余額的增加將會降低股票市場的波動率水平。
當(dāng)給本期對融券余額一個標(biāo)準(zhǔn)單位的正向沖擊，股市波動率在第一期沒有什么變化，到了第二期表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，并達(dá)到最低點-0.08，但這種沖擊幅度在不斷減弱，最后趨向于0。從中看出，融券余額的增加可以有效地抑制股票市場波動，且這種抑制作用在初期大于融資余額，而后便逐漸減弱。VOL對自身的一個單位差的正沖擊反映強烈，之后趨于平穩(wěn)。
結(jié)論和啟示
通過對397個交易日融資融券交易余額以及上證180指數(shù)關(guān)系的實證分析，得到以下結(jié)論：一是通過Granger檢驗可以看出，融資融券是影響股市波動性的Granger原因，融資、融券余額的變動總會引起股市波動。
說明融資融券可以成為抑制股市波動的有效方法。二是通過Johnson檢驗和建立誤差修正模型發(fā)現(xiàn)，融資融券與股市波動性之前存在著長期均衡關(guān)系以及誤差修正機(jī)制，做空機(jī)制可以降低股市波動水平。
在一定程度上說明，在我國做空機(jī)制改變了我國傳統(tǒng)的“單邊市”，使得投資者在股市下跌趨勢中也能獲利，并有效地抑制股市的劇烈波動。
三是通過脈沖響應(yīng)圖，融資、融券以及股市波動對其自身的影響是逐漸減弱的，且在初期，融券的變動對抑制股市波動的作用大于融資對抑制股市的作用。但由于我國融資融券業(yè)務(wù)仍處于起步階段，融券業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)模遠(yuǎn)小于融資業(yè)務(wù)規(guī)模，需要國家大力支持。
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