融资融券交易规模对股价波动性的影响研究

李青霖

【摘  要】融资融券制度的出台代表着我国金融市场从单边交易进入双边交易，交易模式更加市场化。对于卖空交易和杠杆交易是否加剧股票市场的波动，在学术界产生了较大的分歧。论文选取2010年3月至2022年1月的融资和融券日度余额作为解释变量，运用BEKK-GARCH模型分析融资融券余额变动与股价之间的波动性溢出效应，发现融资交易会加剧股价的波动，融券交易并未对股价产生影响。

【关键词】融资融券；信用交易；杠杆交易；股价波动；BEKK-GARCH模型

【中图分类号】F832.5                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2023）03-0046-03

1 引言

在融资融券交易出现之前，我国股票市场长期处于单边交易模式，市场信息不能充分反映到股价当中，导致股票市场经常出现大涨或者大跌的现象，波动性较大。在这种交易背景下，投资者所承受的风险更大，交易的意愿也不够积极。融资融券制度的出台，填补了我国股票市场的交易模式空缺，也为股价信息的充分反映提供了有力的保障，减少了内幕交易的机会，充分保护了投资者的权益，且降低了投资风险。

本文从实践角度探究融资融券余额变动对于股价波动性的影响，选取2010年3月融资融券制度施行以来到2022年2月的交易数据作为样本，运用BEKK-GARCH模型探究融资融券余额变动对股价的波动溢出效应，从而评估融资融券制度的实施效果，提出制度放松调整或者收紧调整的建议。

2 文献回顾

国内外学者对于融资融券交易余额的研究较少，大多数聚焦于融资融券制度的变动。对于融资融券与股价波动的研究，主要分为3种观点：第一种观点认为，融资融券制度会平抑股价的波动性，稳定股票市场的波动。肖浩和孔爱国认为，融资融券交易会降低标的股票的特质性波动[1]。李志生等的研究结果发现，融资融券交易会增加我国股票市场的稳定性，显著降低了标的股票的波动性和振幅[2]。第二种观点认为，融资融券制度会导致股价剧烈波动。褚剑和方军雄采用双重差分法探究融资融券制度对股票崩盘风险的影响，结果表明，融资交易和融券交易并未起到应有的效果，反而会进一步扩大股票价格崩盘风险[3]。巴曙松和朱虹认为，强杠杆和弱风险对冲的特点会助长非理性投资者的投机行为，会增加消极投资者的激动投资行为，导致市场受情绪影响更大，从而加剧市场的不稳定性[4]。第三种观点认为，融资融券制度与股价的波动性并无显著性相关关系，杠杆交易和卖空机制并未对股价波动性产生显著影响。刘烨等研究了融资融券制度实施前后信息冲击对于股票市场波动性的影响，研究结果显示，融资融券制度出台后并未对股票市场的暴跌和暴涨产生显著性的影响，但融资融券制度的实施使暴涨与暴跌概率的不对称性增加[5]。

3 融资融券交易制度与股价波动理论分析

3.1 影响股价波动的理论基础

随机漫步理论（Random Walk Theory）的提出首先解释了股票的波动性是不可预测的随机过程，通常与随机扩散和马尔可夫过程联系在一起。该理论认为，市场上的股价已经完全反映了股票的供求关系，而股价的变化是由随机事件的冲击所造成的，但该理论的前提是没有交易模式的限制，各种交易方式都被允许。有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis）的提出进一步完善和补充了随机漫步理论，根据信息的不同反映程度将市场分为弱式、半强势和强势3种有效市场类型，该假说建立在投资者理性投资行为的基础上。行为金融学的发展为研究金融市场提供了新的方向，市场上的投资者并非完全理性投资者，投资情绪会受到外界信息的影响，从而反映在股价之上，较高的投资情绪会导致股价的不确定性增强，从而使股价的波动性更强。

3.2 融资融券交易对股价波动的作用机制

融资融券交易制度作为股票市场改革的一项重要措施，主要分为融资和融券两种交易方式。与以往的单边市场看涨多头相比，融资融券交易进一步实现了交易模式的多样化，加入了杠杆交易和卖空交易。杠杆交易，即融资交易，在交易过程中不需要支付全部本金，只需要缴纳部分比例的保证金即可以交易；卖空交易，即融券交易，允许投资者反向看跌，为负面消息的反映提供了路径，使股票信息的作用路径扩充为多空双向，股价信息含量得到有效提升。

融资融券交易对于股价波动的影响路径主要有两条，即理性投资路径和非理性投资路径。

在理性投资路径中，融资融券交易推进了交易模式的多样化，为股价信息的反映提供了更多路径。融券机制的出现，弥补了证券市场不能卖空的缺陷，当负面消息产生时，市场处于低迷状态，投资者将会持续抛售股票，导致股价的进一步下跌，而理性投资者认为股价被低估，融资投资者的杠杆买入会使市场需求增加，缩小股价的下跌幅度；当上市公司爆出利好消息时，市场情绪高涨，股票价格被高估，理性投资者选择融券卖出股票，致使证券市场的需求量下降，从而降低股价暴涨现象的出现概率。融資融券交易会使股票信息在有效传递的过程中减少股价的过度反映现象，降低羊群效应的负面影响。

在非理性投资路径中，融资融券交易制度的出现会放大非理性投资者的非理性行为，加剧市场情绪的传导。当市场情绪过热时，投资者普遍认为股价在未来一段时间会出现较大的涨幅，融资投资者将会借入资金来买入股票，致使股票的需求进一步扩大，助推了股价的向上波动；当市场情绪低迷时，投资者普遍不看好该股票，认为该股票在未来一段时间会持续下跌，融券投资者则会向证券公司融入股票再进行卖空操作，股票市场的供给将会持续增多，股价暴跌的风险也会进一步增加。

4 基于BEKK-GARCH模型的实证分析

4.1 数据选取与变量定义

我国融资融券制度在很早之前就已经提出，正式实施是在2010年3月31日。所以本文选取2010年3月31日至2022年1月31日的上证指数和融资融券日度余额作为样本，共9 372个数据。以上数据均来自Choice金融数据库。

4.1.1 融资融券交易规模

本文将融资融券交易拆分来看，分别探究融资交易和融券交易这两种交易方式对股价波动的影响。本文选用融资融券交易余额的日度变动量来衡量融资融券交易的规模，由于融资融券交易额的数据较大，对交易额数据取对数并扩大100倍。融资交易规模LRZt的计算方式如下：

LRZt=100×ln（RZt-RZt-1）

式中，RZt代表第t日两市的融资余额；RZt-1代表第t-1日两市的融资余额。

融券交易规模LRQt的计算方式如下：

LRQt=100×ln（RQt-RQt-1）

式中，RQt代表第t日两市的融券余额；RQt-1代表第t-1日两市的融券余额。

4.1.2 股价波动指标

本文选取上证指数的日度变动量来衡量股价的波动，同样对上证指数取对数并做扩大100倍处理。股价波动指标LSZt的计算方式如下：

LSZt=100×ln（SZt-SZt-1）

式中，SZt代表第t日上证指数收盘价；SZt-1代表第t-1日上证指数收盘价。

4.2 描述性统计与平稳性检验

在进行模型回归之前需要对3组时间序列样本进行描述性统计，表1为股价波动指标、融资交易规模、融券交易规模3组时间序列样本的描述性统计结果。

从表1的统计结果可以看出，LSZ、LRZ、LRQ这3个变量的均值都为正值，表明股价波动指标呈现向上波动趋势，融资交易和融券交易规模均呈现扩大趋势。股价波动指标的偏度小于0，呈现左偏分布，融资融券交易规模均为右偏分布，3个序列均存在尖峰性，股价波动指标的尖峰性不明显。由表1可知，3组序列均在1%的概率水平下拒绝原假设，认为3组序列均不存在单位根，序列平稳。

4.3 BEKK-GARCH模型的设定

GARCH模型用来衡量单组时间序列数据的波动性，仅仅能解释单变量往期波动对未来波动的预测效果，对于多变量波动特性之间的跨越性影响很难衡量。为了准确解释不同变量之间的波动性相关情况，Bollerslev[6]最早构建了多元GARCH模型和VECH模型，在探究多元变量波动关系的模型中，应用最广泛的模式是由Engle和Kroner[7]建立的BEKK-GARCH模型。BEKK模型可对方差-协方差矩阵自身正定性进行有效保障，并且能够减少预估参数的数量，与其他的多元GARCH模型相比，BEKK模型的优点在于对差异化的序列内部波动溢出效应的检验更为有效。所以根据上述描述，本文构建了三元BEKK（1，1）模型，其公式表达如下：

yit=i+εit，i=1，2，3

∑t=ΩΩ '+Aεt-1ε't-1 A'+B∑t-1B '     （1）

式中，yit为变量矩阵；μi为变量均值；εit为均值方程回归残差；∑t为3×3三阶的对称矩阵，指t时刻条件残差的方差-协方差矩阵；Ω为下三角矩阵；Ω '为Ω的转置；A为ARCH项系数矩阵；εt-1为yt-1的非标准化残差；ε't-1为εt-1的转置；B为GARCH项系数矩阵；B '为B的转置；∑t-1为t-1时刻条件残差的方差-协方差矩阵。

该模型的矩阵表达形式如下：

式中，h11t、h22t、h33t分别代表t时刻股价波动指标、融资交易规模和融券交易规模间的条件协方差；α11、α22、α33代表3个变量自身时变的方差特征；b11、b22、b33代表3个变量自身波动的持久性；α12、α21、α13、α31、α23、α32、b12、b21、b13、b31、b23、b32分别代表股价波动指标、融资交易规模和融券交易规模两两之间的波动影响关系。

4.4 回归分析结果

由表2的参数可知，A11、A22、A33和B11、B22、B33分别表示股价波动指标、融资交易规模和融券交易规模序列自身受到前期波动的影响。上述6个指标均在1%的概率水平下显著，说明当期条件方差会受到前期方差的影响。A12和B12表示股价波动指标对融资规模的波动溢出效应，A12的参数估计P值小于0.01，说明当期股价的波动会对当期融资规模产生影响，当股价波动较大时，融资规模也会受其影响而扩大；B12的参数估计P值也小于0.01，说明前期股价波动同样会对当期融资规模产生影响。A13和B13表示股价波动指标对融券规模的波动溢出效应，A13的参数估计P值小于0.01，说明当期股价的波动会对当期融券规模产生影响，当股价波动较大时，融券规模也会受其影响而扩大；B13的参数估计P值也小于0.01，说明前期股价波动同样会对当期融券规模产生影响。

A21和B21表示融资规模波动对股价波动的影响，从表2的数据可以看出，A21的参数估计P值并不显著，说明当期的融资规模变动并不会影响当期的股价波动；B21的参数估计P值在1%的水平下显著，说明前期融资规模的波动会对当期的股价波动产生影响，且参数为正，即融资规模的扩大会加剧股价的波动。A31和B31表示融券规模波动对股价波动的影响，A31和B31的参数估计P值均不显著，说明融券规模的变动并未对股价波动产生影响。

5 结论

本文选取2010年3月31日融资融券交易开始至2022年1月31日的现有融资融券交易数据为样本，对融资融券规模与股价波动之间的关系进行了实证研究。研究结果发现，股价波动会影响融资融券的交易规模，前期和当期的波动增加都会导致融资融券的规模扩大，说明投资者在不确定性增加的情况下，会提高投资的积极性，增加投资杠杆；反过来看，融资交易当期规模的扩大并不会影响当期的股价波动，但是前期融资交易规模的扩大会导致股价的波动程度提升，这无疑加剧了股市的不稳定性；融券交易对股价波动并无显著性的影响，融券交易的规模相比融资交易更小，其变动对股市的影响程度微乎其微。从现阶段的交易数据来看，融资融券交易并没有发挥其应有的作用，反而增加了股市的不稳定性，对于融资融券政策的后续调整，值得相关部门进一步思考。

【参考文献】

【1】肖浩，孔爱国.融资融券对股价特质性波动的影响机理研究：基于双重差分模型的检验[J].管理世界，2014（8）：30-43+187-188.

【2】李志生，杜爽，林秉旋.卖空交易与股票价格稳定性——来自中国融资融券市场的自然实验[J].金融研究，2015（6）：173-188.

【3】褚剑，方军雄.中国式融资融券制度安排与股价崩盘风险的恶化[J].经济研究，2016，51（5）：143-158.

【4】巴曙松，朱虹.融资融券、投资者情绪与市场波动[J].国际金融研究，2016（8）：82-96.

【5】劉烨，方立兵，李冬昕，等.融资融券交易与市场稳定性：基于动态视角的证据[J].管理科学学报，2016，19（1）：102-116.

【6】Tim Bollerslev.Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[J].Journal of Econometrics，1986，31（3）：307-327.

【7】Robert F. Engle，Kenneth F. Kroner.Multivariate Simultaneous Generalized ARCH[J].Econometric Theory，2000，11（1）：122-150.