我国股市融资融券与股市波动的VAR模型分析

我国股市融资融券与股市波动的VAR模型分析 我国股市融资融券与股市波动的 VAR 模型分析 唐 艳? 利用 VAR 模型、协整分析及脉冲响应等,对我国股票市场融资融券试点运行以来的交易情况做实 证检验,发现融资交易和融券交易都与股市波动协整 ,且融券卖空对指数波动的影响要大于融资交易 ,同时 ,股市波动更多源于外在因素及自身的惯性影响。 在“转 实证结果明融资融券对股市波动的整体贡献很小 ”机制推出之后,融资融券发展的关键还是要控制卖空,其运行模式可以从单轨制到双轨制、中央结算机 融通 ,且每种模式下都要兼顾市场效率与风险控制。 制逐步改进 [关键词] 融资融券,卖空机制,股市波动,VAR [中图分类号] F830.91 [文献标识码]A [文章编号]1006,169X,2012,09,0017,40 唐艳,1982-,,四川成都人,四川大学经济学院金融学博士研究生,研究方向为融资融券,中国股市波动。 ,四川成都 610064, 一、引言、 完善股票市场结构体系、对于加强金融市场监管 融资融券是典型的信用交易, 具有明显的杠杆 实现资本市场融资功能、减少我国金融市场剧烈波 作用,能够以小博大,具有投机套利特点,且这种投 动、助推经济平稳快速发展具有重要意义。 机套利行 为 与 外 在的 经 济 冲击 或 股 价 波动 具 有 互 二、我国融资融券业务及研究现状 为放大效应,因此融资融券潜在的市场风险较大,容 融资融券改变了我国股票市场“单边交易”的不 易引发恐慌性抛售、增加股市波动性以及市场崩溃 足, 标志着市场 上 做 空 机制 的 形 成, 是 证 券 交 易制 概率,蔡笑,2010,。 考虑到当前 A 股市场中融资业 度的重大改革, 且当前“ 转 融 通 ” 机制 的 推 出, 表 明 务的限制比融券业务少,且融资交易额远远高于融 融资融券即将成为股票市场中的常规业务,其发展 券交易,未来融资融券业务发展肯定要放宽融券交 也将 进 入 快速 通 道 。 然 而回 顾 一 年多 来 的 试 点交 易。 而当前“转融通”机制的推出就是一个很好的信 易,A 股市场融资业务和融券业务发展比例却严重 号,但融资融券及卖空机制对市场到底产生何种影 失 调 , 融 资 交 易 占 比 高 达 98.5% , 融 券 交 易 仅 占 响,其影响是大是小,依旧是一个有争议的话题。 此 1.5%,融资与融券形成巨大反差。 此外,融资融券的外,融资融券是股票市场运行的基础机制之一,如何 保证金水平设置 偏 高 , 融券 标 的 股票 过 少 , 卖 空业 引导和控制融资融券的过度信用膨胀,如何应对融 务异常低迷, 除了客观上考虑风险控制因素之外, 资融券对股市的波动影响,如何通过完善市场运作 这一现状也影响了融资融券业务的运行效率, 机制规范融资融券业务的常规化发展,是摆在我国 我们的市场并没有很好地发挥卖空交易机制作用。 融资融券业务面前的重要问题。 正确认识这些问题 国内学 者 对融 资 融 券 与卖 空 机 制的 研 究 主 要集 中 JRYJJ 17 金融与经济 2012.09 在微 观 的 股票 价 格 发 现及 宏 观 的卖 空 机 制 对市 场、 融券交易三个方面 , 时间序列数据为 融资交易?波动性、流动性的影响,然而这种影响是正是负,是 2010 年 3 月至 2011 年 10 月的日交易数据。 对于 ,是融资买多机制影响明显还是融券卖空机 , 我们选用沪深 300 指数为研究对 大是小股市波动的描述 象,沪深 300 指数的标的股票市值覆盖率高,样本股 制影响明显, 研究者们尚无形成比较一致的结论。 集中了市场中大量优质股票, 且与包含融资融券标 陈国进等,2008,基于我国股票市场样本,通过研究 的股票的上证 50 指数和深证成指密切相关,因此是 异质信念和盈余惯性的关系,发现缺乏卖空交易机 最能反映市场走势和市场波动的标的指数。 对沪深 制的市场会推动价格高估,将导致较大的股市投机 300 的日收盘指数进行数据分析, 以 5 日内的动态 泡沫。杨德勇,吴琼,2011,通过对上海证券市场的经 标准差代表指数波动, 可得沪深 300 指数的波动率 验数 据 研 究了 融 资 融 券交 易 推 出后 对 股 市 的波 动 时间序列数据,ZSBD,。 对于融资融券交易情况,我 和流动的影响,发现融资融券交易对我国股市流动 们采用沪深两市日交易的融资余额和融券余额之 性和 波 动 性具 有 格 兰杰 因 果 引 致作 用 , 但 在 长期 和,将统计单位统一为亿元。 本文研究所涉及的数据 内,融资融券交易机制与整个市场的波动性存在协 资料来源于 wind 统计,钱龙行情分析软件以及上海 整关系,与市场流动性却不存在协整关系。 事实上, 证券交易所和深圳证券交易所网站, 计量分析软件 股市流动性和波动性本质上是一样的,都是在反映 为 Eviews5.0。 市场风险,但波动性相对于流动性来讲更能反映融 四、实证结果与分析资融券带给市场 的 冲击 , 因 此 , 当 前大 多 数 关 于融 ,1,描述性统计 资融券影响的研究都是集中在股市波动方面。 从表 1 沪深 300 指数波动情况和融资日交易 响对于我国股市融资融券的实际波动影, 大部 余额、融券日交易余额的均值、标准差、偏度、峰度及 分是借助境外地区 ,我国香港地区或台湾地区,的 J-B 统计量描述结果来看,指数波动,ZSBD,、融资余 数据来间接对 A 股市场进行研究,很少有学者通过 额,RZYE,、融券余额,RQYE, 三个金融时间序列数 国 内实 际 数 据直 接 进 行 影响 研 究 。 本文 选 取 沪 深 据呈现典型的尖峰厚尾特征, 明显不服从变量正态 300 指数、融资交易余额、融券交易余额作为研究对 分布,适合金融时序模型研究。 象, 运用金融时 间 序 列模 型 , 实 证分 析 融 资 交易 和 表1 变量数据的统计特征 融券交易对 A 股市场的实际影响,并根据实证结论 沪深 指数 两市融资余额两市融券余额300 合计 合计 对未 来 融 资 融券 的 持 续完 善 及 转 融通 机 制 的 逐步 波动 RZYE,亿元, RQYE,亿元, ZSBD, 点数, 改进给出相应的对策及建议。 三、数据选取及研究设计 观测数(个) 380 380 380 均值 中位,1,模型设计 39.82 151.18 1.08 数 最大值 34.50 133.14 0.29 本文依据 VAR 的思想建立股市波动与融 最小值 标156.07 344.36 4.67 资融券交易的实证模型, 准差 偏度7.57 0.17 0.00 峰度 i=p i=p i=p 21.50 119.31 1.14 J-B 统计量 ZSBD=aZSBD+bInRZYE+cInΣΣΣ it-iit-ii1.81 0.26 0.87 i = 1 i = 1 i = 1 7.84 1.59 2.45 RQYE+ε,t=1,…,T, ,1, tii - 578.21 35.82 53.12 其 中 ,ZSBD 表示动态指数波动点数 ,RZYE 表 示沪深两市日融资余额,RQYE 表示沪深两市日融 ,2,单位根检验 券 余 额 ,p 为 滞 后 阶 数 ,T 为 样 本 个 数 ,ε是 扰 动 向 表 2 是 ADF 单位根检验结果。 表中代表股市波 动情况的沪深 300 指数波动原始序列的 ADF 值在 量,但 ε不与自己的滞后值及模型中其他变量相关 。 1%的显著性水平下小于临界值,拒绝存在单位根的 ,2,数据选取 原假设,表明该序列是 I(0)平稳的,而融资余额日交 本文涉及的数据资料主要包括股市指数波动、 该时间跨度是以 年 月《转融通业务监督管理试行办法》颁布这一事件为基础,数据对象符合金融时间序 ?2011 10 列模型。 事实上,随着交易时间的持续,我们还可以继续增加研究对象,以便对该研究结论做敏感性测试。 JRYJJ18 我国股市融资融券与股市波动的 VAR 模型分析 、 融券交易 从方程中可以看出指数波动和融资交易易数据和融券余额日交易数据的 ADF 值在 1%的显 著性水平下都大于临界值, 说明融资余额和融券余 之间存在长期互相影响关系, 并且融资业务和融券 额的原序列都不平稳,存在单位根。 而我们观察融资 业务都对指数波动有负向影响作用, 说明融资融券 余额、融券余额的交易数据,发现这两个序列数据都 业务确实有抑制股市异常波动的平滑机制。 此外,就 有明显的增长趋势,因此我们对融资、融券序列分别 融资与融券影响作用大小来看, 融券交易的波动影 取对数,进行变量变换后,消除趋势项,得到新的时 ,即等量交易额的增加,融券业务给 响大于融资交易 间序列 lnRZYE 和 lnRQYE, 而新序列的 ADF 值都 股市造成的波动幅度大于融资业务, 这也证实了为 小于 1%显著性水平下的临界值,说明新的序列服从 什么融券业务,卖空机制,在我国市场甚至发达市场 I(0) 平稳。 根据协整序列性质, 若 InRZYE:I(0),In- t中一直都有较多限制 。 同 样 , 我 们 分 别 对 ,ZSBD, RQYE:I (0), 则 可 能 存 在 ZSBD=aInRZYE+bIn- t t t LNRZYE, 和,ZSBD,LNRQYE, 两对变量分别 进 行 协 RQYE:I(0),因此,我们可以对沪深 300 指数波动和 t整检验, 发现它们之间仍然存在显著的长期协整关 融资交易、融券交易作 Johansen 协整分析。 系,说明指数波动与融资、融券交易在长期内确实保 持一种稳定的变化关系。 表 检验结果2 ADF 变量 4,VAR 模型脉冲响应 ,变量 显著水平 显著水平 ADF值 P 值 ADF值 P 值 变换 我们采用检验两个变量间关系的一般冲击反应 ZSBD -10.50758 0.0000 1%(-3.448) 作为回避正交化反应变量顺序依赖性的方法, 分别 1%,-3.448, 1%(-3.448) RZYE -0.584188 0.8708 lnRZYE -5.288706 0.0000 建立 ZSBD 和 lnRZYE、ZSBD 和 lnRQYE 的 VAR 模 1%,-3.448, 1%(-3.448) RQYE 1.573069 0.9995 lnRQYE -6.197110 0.0001 型,进而分析融资交易、融券交易的短期波动带给股 ,3,协整检验 市波动的影响。 Johansen 协整检验本身是一种基于向量自回归 我们发现在 2 阶滞后情况下,两个变量 VAR 模 ,VAR, 模型的检验, 进行检验之前, 先 要 进 行 VAR 型单位根都在圆内,表明模型都是稳定的。 最佳滞后阶数的确定。 根据常用的信息准则定价,采 用从较大滞后阶数开始的方法, 对 VAR 模型进行 lag structure 操作, 可以确定最佳滞后阶数为 2,同 时, 根据其他最佳滞后阶数检验方法我们发现滞后 2 期的 VAR 模型是拟合优度较好的模型,在此基础 上,可以得到协整检验结果如下表 3, 表 3 协整检验结果 Hypothesized Trace 0.05 No.of CE(s )Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None* 0.213819 114.9884 29.79707 0.0000 图 1 指数波动与融资交易对扰动冲击的动态反应 At most1* 0.046517 24.29435 15.49471 0.0018 At most2* 0.016667 6.336577 3.841466 0.0118 协整分析表明三个变量之间至少存在 3 个协整 方程,其中指数波动与融资余额变动率、融券余额变 动率之间的协整向量为, β=,1.000000,0.988863,4.506105, 根据协整结果及误差修正模型, 则三个变量之 间的协整方程为, ZSBD=-0.988863×lnRZYE-4.506105×lnRQYE ,2, (2.64631) (2.60481) 方程,2,中融资交易变量系数和融券交易变量 图 2 指数波动与融券交易对扰动冲击的动态反应 系数的 t 统计量都显著,说明该协整方程是显著的。 图 1 显示的是指数波动与融资交易对单位标准 误差扰动冲击的动态反应, 图 2 显示的是指数波动 JRYJJ 19 金融与经济 2012.09 与融券交易对单位标准误差扰动冲击的动态反应。,更加突出了卖空机制对我国股市的重要性。 最明显 对比两图我们可以发现,第一,股市指数波动对来自 后, 实证分析还表明当前我国股市指数波动的影响 , 这种惯性冲击 原因几乎都来自于自身的惯性冲击于自身的扰动冲击反应敏感, 单位标准误差冲击会 对当期及最近的指数波动带来较大的惯性冲击,但 大多是因为宏观、中观、微观的外界因素带给股市的 随着期限增长这种冲击会逐渐平稳, 这一现象符合 持续波动, 而融资融券业务对股市的波动影响几乎 我国股市的惯性波动规律。 第二,相对于融资交易的 很小。 误差扰动带给指数波动反应不明显来说, 融券交易 在我国资本市场中, 完善市场运行机制势在必 的误差扰动带给指数波动的影响要明显得多, 并且 行,融资融券业务虽然与股市波动有相互影响关系, 这一冲击在滞后 3 期达到顶点, 随后影响效应有所 但其影响力度十分有限, 因此当前的转融通机制推 减少,但仍然明显。 第三,股市指数自身的扰动误差 出时机较好。 融资交易与融券交易之间的巨大反差 带给融券交易的波动明显大于带给融资交易的波 是全球股票市场面对的共同问题, 这与融资买多与 动。 融券卖空的内在机理相联系, 我国市场的这种反差 ,5,方差分解 表现更为突出, 而且实证结果也证实融券业务对市 从方差分解结果看, 股市指数波动的所有变动 场的波动影响更加明显, 但随着融资融券业务的逐 在短期内几乎都来自于自身的标准误差扰动, 且贡 渐发展,这种反差将逐渐趋于正常,无需在机制设计 献度在 98%以上, 而融资交易和融券交易虽然对指 中加入更多影响因素去控制这种反差, 它是市场运 数波动的误差扰动都有所贡献, 且融券交易的贡献 行的自然选择。 明显大于融资交易, 但两者的贡献度平均都不超过 融券卖空业务在我国市场上具有重要的影响意 1%。 这说明当前我国股市的指数波动影响主要来自 义, 因此未来融资融券业务的发展更多需要控制的 于自身的波动惯性影响及其他因素, 比如宏观经济 是卖空机制的设计。 在当前我国融资融券快速发展 ?因素、行业因素、公司因素、投资者因素等,而融资融 阶段,日本的单轨制集中信用机制是我们的最好借 券业务给股市波动带来的影响几乎很小。 鉴, 而实际中我们新的转融通机制确实采用的就是 五、结论及对策含义 单轨制,单轨制虽然能够有效控制风险,但其带来的 本文通过向量自回归模型,VAR,分析了股市指 垄断性必然会造成市场效率的低下, 随着市场的进 数波动与融资交易、融券交易之间的相互影响关系, 一步完善, 我们可以逐步借鉴台湾地区的双轨制运 实证结果得出了部分有意义的结论。 首先,在 2010 行模式或者是香港地区的中央结算公司信用机制, 年 3 月至 2011 年 10 月将近 380 个试点交易日内, 因为在这类机制下, 可以实现市场运行效率及卖空 我国股市融资融券业务规模整体增长速度较快,虽 风险控制的合理搭配。 然其业务比重占整个 A 股市交易比重的比例很少, [参考文献] [1]蔡笑.融资融券对但随着业务规模的增长, 股市的异常波动次数明显 股票市场的影响研究[D].苏 减少,融资融券抑制股市波动的内在机制有所显现。 州大学博士学位论文,2010,43~50. [2]袁怀宇.中国证其次, 融资交易和融券交易在长期内都与股市指数 券市场卖空机制研究[D].华中 波动具有协整关系, 虽然融资交易和融券交易之间 科技大学博士学位论文,2009,13~29. [3]杨德勇,吴琼.?的差值曲线明显,但融券交易带给指数波动的影响 融资融券对上海证券市场影响 却大于融资交易, 说明融券交易本身所包含的各种 的实证分析[J].中央财经大学学报,2011,,5,,28~29. 信息,比如政策影响、投资者预期、市场行为等会对 [4]温涛,冉光和等.中国金融发展与农民收入增 股市波动带来联动效应。 此外,格兰杰因果关系分析 长[J].经济研究,2005,,9,,36~40. [5]高铁梅. 计量经也表明指数波动是融资交易产生变动的原因之一, 济分析方法与建模[M]. 北京, 清华大学出版社,2006,250~267. 表明融券交易和市场波动之间的相互影响关系更为 差值融资余额融券余额,该曲线体现的是多方、空方的能量大小。 ?=- ?当前融资融券信用交易主要有四种运行模式,分散信用模式、单轨制集中信用模式、双规轨制集中信用模式和中 央结算公司信用模式。 JRYJJ20