融資融券對我國股市波動(dòng)性影響研究
——基于狀態(tài)空間模型

融資融券具有價(jià)格穩(wěn)定器的作用，當(dāng)某一股票價(jià)格暴漲或嚴(yán)重低估時(shí)，投資者可以通過融券或融資的手段使之恢復(fù)到合理位置。我國融資融券業(yè)務(wù)起步較晚，但發(fā)展迅猛。2010年3月31日我國正式推出融資融券業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)顯示，2013年底，融資融券余額為3456億元，截止2018年3月，融資融券余額已突破六百萬億元(數(shù)據(jù)來源：國泰安數(shù)據(jù)庫)，融資融券業(yè)務(wù)呈爆發(fā)式增長。在這段時(shí)間內(nèi)，我國股市還經(jīng)歷了從5178點(diǎn)到2800點(diǎn)的大起大落。融資融券究竟是平抑還是加劇了股市的波動(dòng)？目前，融資融券業(yè)務(wù)對我國資本市場的健康發(fā)展是否起到積極的關(guān)鍵作用？對這些問題的研究成為了學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

一、文獻(xiàn)綜述

融資融券不僅有助于形成市場內(nèi)在價(jià)格機(jī)制，提高市場投資活躍程度，促進(jìn)券商業(yè)務(wù)多元化，還能為投資者提供更多成熟的衍生品來進(jìn)行交易，從而改變證券市場“單邊市”的現(xiàn)象，為投資者提供了更多規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的方式。國外融資融券業(yè)務(wù)推出較早，故對其相關(guān)問題的研究也日漸成熟。國外關(guān)于融資融券對股市波動(dòng)性的影響研究結(jié)果大致分為三類，第一類，認(rèn)為融資融券降低股價(jià)的波動(dòng)性(Arturo Brisetc.，2007)；第二類，認(rèn)為融資融券加劇了股價(jià)的波動(dòng)性(Allen &Postlewaite，1993；Henry&Mc Kenzie，2006)；第三種觀點(diǎn)認(rèn)為融資融券對股價(jià)波動(dòng)性沒有顯著影響(Figlewski etc.，1993)。我國的融資融券交易機(jī)制引入較晚，目前學(xué)術(shù)界研究融資融券對股市波動(dòng)性主要使用VAR模型和GRACH模型，由于選取的樣本不同和研究方法不同，結(jié)論也相差較多。目前的主流觀點(diǎn)認(rèn)為，融資融券會(huì)使股市趨于平穩(wěn)。佟孟華，孟照康(2015)采用VAR模型，從股票市場整體和不同類別股票個(gè)體兩個(gè)角度，分析說明融資融券能夠顯著降低股票市場的波動(dòng)性。王帥(2017)采用VAR模型，發(fā)現(xiàn)融資融券能抑制股市的異常波動(dòng)，但股市波動(dòng)更多與股市自身及外部沖擊影響有關(guān)。戴秦、謝斐、嚴(yán)廣樂(2014)利用Swarm模型，設(shè)計(jì)開發(fā)出支持中國股市現(xiàn)行的連續(xù)雙向拍賣和融資融券制度的人工股市仿真系統(tǒng)，并以此研究得出結(jié)論：在中國現(xiàn)行股市交易制度下，融資融券制度可以在一定程度上平抑股價(jià)波動(dòng)，增加市場的有效性和理性程度。部分學(xué)者認(rèn)為，融資融券會(huì)增加股市的波動(dòng)性。吳國平和谷慎(2015)利用VAR模型和GARCH模型，并采用流通股加權(quán)法，比較了融資融券前后股市的波動(dòng)性，最后發(fā)現(xiàn)融資融券加劇了股市價(jià)格的波動(dòng)。李森峰(2017)基于波動(dòng)非對稱性視角，提出融資融券并沒有助推牛市上升或者加劇熊市下降，因此從一個(gè)較長的周期來看，融資融券對股市波動(dòng)性的影響是中性的。

狀態(tài)空間模型于上世紀(jì)70年代初被提出，很快成為一種強(qiáng)有力的建模工具，它可用來估計(jì)不可觀測的時(shí)間變量和不可觀測的因素。在一般的統(tǒng)計(jì)模型中出現(xiàn)的變量都被默認(rèn)為是可以觀測到的，適用于整個(gè)樣本區(qū)間。而實(shí)際上，描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的模型在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都受如理性預(yù)測，測量誤差，長期收入等不可觀測因素的影響，所以，建立這種含有不可觀測變量的模型—狀態(tài)空間模型，可以更精確的分析經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)間的影響規(guī)律。由于股市波動(dòng)受到多種可觀測和不可觀測的因素影響，因此，本文嘗試引入狀態(tài)空間模型來研究融資融券對股市波動(dòng)性的影響。這也是本文最大的創(chuàng)新點(diǎn)。

二、變量定義及樣本選取

記lnRZ_t表示t期融資余額對數(shù)，lnRQt表示t期融券余額對數(shù)(融資RZ，單位：百萬，融券RQ，單位：百萬)。借鑒Anderson(2002)等人采用的方法，定義上證綜指的日波動(dòng)指標(biāo)如下：

(1)

本文選取2014.1.2-2018.3.16的1026個(gè)日數(shù)據(jù)，研究這段時(shí)間融資融券對股市波動(dòng)的影響。觀察上證指數(shù)走勢圖(如圖1)可以發(fā)現(xiàn)：從2014年3月12日到2015年6月12日股指保持上漲，本文把這一段劃為牛市階段；從2015年6月15日至2016年2月，上證指數(shù)呈震蕩型下降，把這一段劃為熊市階段；其余時(shí)間指數(shù)變化相對平穩(wěn)劃為股市的平穩(wěn)階段。我們將通過建立空間狀態(tài)模型來研究融資融券對股市不同階段行情的波動(dòng)性影響。圖2為根據(jù)(1)式得到的2014.1.2-2018.3.16的上證指數(shù)波動(dòng)圖。圖中可發(fā)現(xiàn)在2015年到2016年中旬，上證指數(shù)波動(dòng)劇烈。那么這種劇烈的波動(dòng)與融資融券有沒有關(guān)系？有多大的關(guān)系？這正是本文要回答的問題。

圖1 上證綜合指數(shù)收盤價(jià)(Pt)

圖2 上證指數(shù)波動(dòng)變化圖(VOLt)

三、空間狀態(tài)模型

(一)單位根、協(xié)整檢驗(yàn)

對于時(shí)間序列建模，為避免偽回歸問題，要求序列是平穩(wěn)序列或序列之間存在協(xié)整關(guān)系，因此，需要先對各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)。

首先分別對lnRZt、lnRQt，其差分項(xiàng)DlnRZt、DlnRQt，和上證綜合指數(shù)波動(dòng)序列(VOLt)做ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表1。

表1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

由檢驗(yàn)結(jié)果可知：融資余額(lnRZt)，融券余額(lnRQt)在5%的顯著性水平下是不平穩(wěn)的，但它們的一階差分序列在1%的水平下平穩(wěn)，上證綜合指數(shù)波動(dòng)性序列(VOLt)在1%水平下平穩(wěn)，即DlnRZ，DlnRQ和VOLt～I(xiàn)(0)。

其次，用E-G兩步法對DlnRZt、DlnRQt與VOLt三者進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果表明上證綜合指數(shù)收益率序列(VOLt)與融資余額序列(DlnRZt)、融券余額序列(DlnRQt)存在長期協(xié)整關(guān)系。

(二)狀態(tài)空間模型的建立

狀態(tài)空間模型一般由一組可觀測經(jīng)濟(jì)向量yt和一組不可觀測的狀態(tài)向量αt構(gòu)成，它包含兩組方程，一組為“量測方程”：

yt=Ztαt+dt+ut，t=1，2，…，T

其中，T為樣本長度，yt為包含k個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的k×1維向量，Zt是k×m矩陣，dt是k×1維向量，ut是由均值為0，且不相關(guān)的k個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)所構(gòu)成的k×1維向量。另一組為“狀態(tài)方程”：

αt=Ttαt-1+ct+Rtεt，t=1，2，…，T

式中，Tt表示m×m矩陣，ct是m×1維向量，Rt表示m×g矩陣，εt由均值為0，且不相關(guān)的g個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)所構(gòu)成的g×1維向量。

本文建立的狀態(tài)空間模型即是當(dāng)k=1，m=2，g=3時(shí)的情形。以上證綜合指數(shù)收益率序列(VOLt)為因變量，融資余額一階差分序列(DlnRZt)與融券余額一階差分序列(DlnRQt)為自變量建立狀態(tài)空間模型，模型及估計(jì)結(jié)果如下：

量測方程：

(2)

狀態(tài)方程：

(3)

(4)

(5)

圖3 股價(jià)波動(dòng)性的擬合值(VOLF)

由估計(jì)的狀態(tài)空間模型(2)—(5)來重新描繪股市的波動(dòng)性曲線，如圖3，將它與由(1)式計(jì)算的波動(dòng)性畫出的波動(dòng)圖2比較，發(fā)現(xiàn)由狀態(tài)空間模型擬合的結(jié)果，基本反映了股市波動(dòng)的曲線，說明通過建立狀態(tài)空間模型能較精準(zhǔn)反應(yīng)融資融券對股市波動(dòng)性的影響。

(三)空間狀態(tài)模型的結(jié)果解釋

在(2)式中α1t，α2t，α3t均為變參數(shù)，它們的變化由(3)-(5)決定?？紤]到本文使用的自變量為DlnRZt和DlnRQt。因此，這里α1t代表股市波動(dòng)性的融資增長彈性，α2t代表股市波動(dòng)性的融券增長彈性，α3t代表股市波動(dòng)性的其他因素變化。圖4，5分別給出了樣本時(shí)間段內(nèi)融資彈性、融券彈性的曲線圖：

圖4 融資增長彈性的變化圖

圖5 融券增長彈性的變化圖

從圖4、5中我們可以看到2014年以來融資彈性變化較大，變化區(qū)間為(-0.685，0.405)。融券的彈性變化很小，約在(-0.019，0.048)，即，總體來說融券對股市波動(dòng)的影響不足融資對股市波動(dòng)影響的十分之一。

觀察圖4我們發(fā)現(xiàn)，從2014年第四季度開始，融資彈性有一個(gè)巨幅增加，至2015年上半年融資彈性恒為正，而此階段正對應(yīng)股市的牛市階段，這表明融資確實(shí)在市場的牛市階段具有推波助瀾的影響。隨后融資彈性出現(xiàn)斷崖式下跌，其值由正變負(fù)，而市場也恰好由牛轉(zhuǎn)熊然后趨于平穩(wěn)波動(dòng)。由此我們分析，在牛市時(shí)，市場樂觀信息迅速蔓延，非理性股民大量融資買入股票，融資對市場泡沫增加起到助推作用。而在牛市結(jié)束后，市場的樂觀情緒逐漸消失，投資者紛紛拋售股票，此時(shí)融資將緩沖股價(jià)的下跌趨勢，起到降低股價(jià)波動(dòng)性的作用。而當(dāng)市場較為平穩(wěn)時(shí)，融資將繼續(xù)發(fā)揮其穩(wěn)定市場的作用。

觀察圖5我們發(fā)現(xiàn)，融券增長只有在牛市前期對股價(jià)波動(dòng)性起到了輕微的增加作用，在后期(2015年后)融券彈性變?yōu)樨?fù)，說明對股市的非理性上漲有抑制作用，但由于其太小，故作用有限。之后融券彈性基本在0附近，說明在熊市階段和股市平穩(wěn)階段，融券對股價(jià)波動(dòng)性的影響基本可以忽略不計(jì)。

綜上，對比融資對股市波動(dòng)性的影響，融券對股市波動(dòng)性的影響較小。這也進(jìn)一步表明在我國金融市場存在融資融券交易發(fā)展不均衡，融資交易占絕對優(yōu)勢等問題。

四、結(jié)論

本文選取了2014年1月2日至2018年3月16日的1026個(gè)數(shù)據(jù)作為樣本，建立了狀態(tài)空間模型來研究融資融券對股市波動(dòng)的影響。得到以下結(jié)論：股價(jià)快速增長時(shí)，融資增長對股市波動(dòng)性有較強(qiáng)的正向影響。在熊市和市場較平穩(wěn)時(shí)期，增加融資都可以穩(wěn)定股價(jià)。增加融券只有在牛市前期對股價(jià)波動(dòng)性有輕微的正向作用，在其他階段對股市波動(dòng)性沒有影響。融資對股市波動(dòng)性產(chǎn)生的影響遠(yuǎn)大于融券，這說明我國融資融券發(fā)展不平衡，融資占絕對優(yōu)勢所致。