融资融券对我国股市波动性影响的实证分析

1、融资融券对我国股市波动性影响的实证分析陈作章1，2，陆心渊2，施耀2，李忠磊1（1. 苏州大学 应用技术学院，苏州 215021；2. 苏州大学 东吴商学院，苏州 215021）摘 要：以上海证券交易所的融资买入额和融券卖出量对上证指数波动性影响的实证研究表明，在融资融券业务中，融资业务对股市波动影响显著，且正相关，融券业务发展缓慢，业务量较小，对股市波动没有显著影响。总体上，融资 融券有利于降低股市的波动性，有利于提高股市的有效性和稳定性。关 键 词：融资融券；股市波动性；实证分析中图分类号：F830.91文献标识码：A文章编号：10063544（2014）04004109的关系。具体采取以

2、下研究方法：选用每日融资买入额波动率、每日融券卖出量波动率、上证综指日波动率作为变量， 进行 ADF 检验、Granger 因果检验以及 OLS 估计来分析变量之间的关系， 随后使用 HP 滤 波检验来判断股市波动性的趋势。二、文献综述在金融市场发达的国家， 融资融券几乎和证券 市场的建立同时产生， 针对融资融券与股市波动性 动态关系研究的文献众多， 而且由于研究时间段的 不同、数据选取的差异以及研究方法的不同，研究的 结论也存在很多的差异。（ 一） 国外文献美国、 日本等金融市场较为发达的国家开展融资融券业务的历史悠久， 学者研究融资融券对股市 波动性影响的成果也很多， 但得出的观点不一致。

3、 主要有以下三种： 一是融资融券会加剧股市短期的 波动，起到助涨助跌的作用；二是融资融券与股市波 动性并不存在相关性 ； 三 是融券会降低股市波动 性，起到稳定市场的作用。Bogen 和 Krooss（ 1960） 用 “ 金字塔倒金字塔效应”来阐明融资融券加剧股市 短期波动的机理： 投资者在股价上升时的融资买空 行为增加股票需求，使得股票价格上涨；股价下跌时一、引言融资融券交易也称证券信用交易，是指证券投 资者向证券公司借入资金购买证券（ 融资交易） 或借 入证券并卖出（ 融券交易） 的行为。无论融资还是融 券，通常投资者需向证券公司支付一定的保证金。融 资融券交易是证券市场基础交易制度的重

4、要组成部分，是套利和风险对冲的重要工具，一般来说具有稳 定市场、价格发现和提高流动性的功能。目前金融市场较为发达的国家和地区融资融券交易已开展得非常广泛， 我国也于 2010 年 3 月 31 日启动了融资融券交易。到 2013 年 9 月，沪深两市 融资融券的标的股票和基金已达 700 只，其中，沪市400 只， 深市 300 只。 由于我国市场经济的特殊性 和金融市场的自身局限性，股票市场的波动受政策 性因素影响较大，市场中的投机成分也较高。融资融 券业务在我国发挥的作用与其他国家相比会存在一定的差异。那么经过 3 年多的发展，我国融资融券交 易是否对股票市场产生了影响，具体又产生了怎样

5、的影响。本文采用实证分析的方法，分两个阶段研究 上海证券交易所的融资融券业务和股市波动性之间收稿日期：2014-06-05基金项目：江苏省社会科学基金项目（ 10JD030） ； 江苏省科协软科学 研究计划项目（ 2013SKXRA06）作者简介：陈作章（ 1959-） ， 男， 安徽安庆人 ， 博士 ， 苏州大学应用技 术 学 院 、 东 吴 商 学 院 副 教 授 ， 研究方向为区域产业转型 与金融创新。的融券卖空行为则会让市场雪上加霜，促使股价进一 步 下 跌 。Conrad 和 Jennifer（ 1994） 通 过 对 NYSE、 资料来源：中国在线网。41金融市场研究金融教学与研究

6、2014 年第 4 期（总第 156 期）Amex 和 OTC 市场的研究， 发现融券卖出和股价之间的正向关系不明显，投资者不能通过融券卖出操作获得超额收益，但投资者在市场上升趋势中增加融券交易和在下降趋势中减少融券交易的行为，对 于提高股市的稳定性有一定作用。（ 二） 国内文献我国推出融资融券交易时间较短，虽然理论研究的文献较多，但是在实证研究方面，很多学者是通过研究我国台湾或香港证券市场 ， 来 给 出 对 内 地证券市场融资融券业务的建 议 。 廖 士 光 、 杨 朝 军（ 2004） 采取了协整检验和 Granger 因果检验 ， 证明 了中国台湾股市融券机制与股票价格间的关系，发 现

7、卖空交易额与加权指数之间存在长期稳定的协整关 系 ， 融券机制并未加剧 证券市场的波动 。 蔡 笑（ 2010） 选取台湾地区融资融券作为研究对象，分别 分析了融资交易和融券交易对股市流动性的影响。 陈伟（ 2011） 采用 ADF 检验、协整检验和 Granger 因 果检验分析香港市场数据，发现融券交易在一定程 度上具有稳定市场的功能。龚红霞（ 2010） 同样研究 了香港证券市场，将融资融券额作为虚拟变量引入 ARCH 模型，研究二者对股市波动性的影响，得出了 融资融券会降低股市波动性的结论。 唐艳（ 2012） 通 过实证分析发现当前我国股价指数波动的影响原因几乎都来自于自身的惯性冲击

8、，这种惯性冲击大多 是因为宏观、中观、微观的外界因素带给股市的持续 波动，而融资融券业务对股市的波动影响很小。王圣（ 2012） 分析归纳国内外理论得出融资融券 具 有 稳 定市场价格， 完善价格发现的功能 ， 虽然短期内会 助涨助跌，但长期则会稳定市场。于孝建（ 2012） 认为 我国股市推出融券交易在一定程度上抑制了股市的波动性，由于融券交易的规模还不大，股市波动性指 标的减小是否一定是融券交易所致，还需深入分析。 夏丹和邓梅（ 2011） 通过实证分析发现，市场表现是 融资融券的先行指标，同时融资融券对股市波动性 和流动性有显著影响，融资显著增加市场波动性，融 券会降低波动性。（ 三）

9、文献总结与本文研究特点上述专家学者从不同角度分析了不同国家和地区融资融券对股市波动性造成的影响，并且给出了 解释或数据依据，由于金融市场制度、融资融券发展 时间以及研究方法的不同， 融资融券与股市波动性 之间的因果关系以及相关关系没有一个定论。此外， 国外学者的研究主要关注于发达资本市场下的研究， 然而我国融资融券业务才开展 3 年多， 标的证券、交易机制等还在不断发展和完善中，国外的研究结论是否适合我国的国情，有待进一步的研究；国内学者的研究则大部分集中于理论研究， 针对我国内 地市场所做的实证研究较少。本文与以往文献研究的不同之处在于：第一，根 据标的证券数量的不同， 分阶段对比研究融资融

10、券 和股市波动性的关系， 希望能够发现融资融券对股市波动性影响的变化过程。第二，将融资融券额做了 波动率处理， 有别于直接采取融资融券每日交易额 或是余额， 波动率处理后避免了融资融券额数据不 平稳的缺陷， 同时将融资融券数据与股市波动性数 据统一到一个数量级， 以便于得到更好的拟合关系 方程。第三，采用股市波动性的日内波动率数据， 与 许多文献采取收益率对数指标代表波动性不同，日 内波动率数据针对最近 3 年相对低迷的市场可以抽离部分市场下跌因素 ， 专注于研究波动性指标 ， 同 时与日内融资融券业务造成的影响形成更好的 对应。三、数据来源和研究方法（ 一） 数据来源1. 数据选取样本数据区

11、间分为两段，即 2010 年 5 月 4 日至2011 年 12 月 2 日共 387 个交易日，以及 2011 年 12月 5 日至 2013 年 2 月 28 日，共 298 个交易日。具 体的研究变量包括 ： 股票市场波动性指标 （ VOL） 、融资买入额波动性指标（ MVOL） 、 融券卖出 额波动性指标（ SVOL） ，数据均来源于上海证券交易 所，并通过进一步计算处理所得。数据均采用日数据， 希望通过高频的日数据分 析，能够取得更加普遍、有说服力的研究结果。2.数据说明（ 1） 样本数据区间。本文选取 2010 年 5 月 4 日 到 2013 年 2 月 28 日为样本区间，共

12、685 个交易日。 融资融券业务在我国证券市场尚处于初步发展阶段，试点证券的数量也在不断扩大中，根据上海证券 交易所可供融资融券的标的股票数量， 可分为三个 阶段：2010 年 3 月 31 日， 共有 50 只标的股票可供 融资融券；2011 年 12 月 5 日范围扩大为参照上证180 指数成份股的 180 只股票；2013 年 1 月 31 日标 的股票数量进一步增加至 300 只。本文的实证分析中将整个样本分为两个阶段进42金融教学与研究2014 年第 4 期（总第 156 期）行研究。第一个阶段之所以选择 2010 年 5 月 4 日至2011 年12 月 2 日，共 387 个交易

13、日，而剔除了我国开始开展融资融券业务的第一个月，即 2010 年 4 月的数据， 原因在于融资融券业务刚开展时由于投资者的不熟悉，在第一个月常发生融券卖出量为 0 的 情况，将影响后面的实证计算和分析。第二个阶段是2011 年 12 月 5 日至 2013 年 2 月 29 日， 共 298 个 交 易 日 ， 这期间融资融券标由 180 只 股 票 增 加 至300 只股票，考虑到标的增加后的样本个数较少（ 仅1 个月的样本与前标的范围不同） ，将其合并成一个 阶段进行分析，这可使区间样本数量较大，分析结果更加可靠，并且与第一个阶段样本数量相当，避免数 据的不对称性。（ 2） 股票市场波动性

14、指标（ VOL） 。现有研究文献 多数采用市场指数的月内标准差来衡量股票市场的波动性，由于笔者采用的是日度数据，因此拟采用上 证综合指数的日波率（ 价格波幅） 来反映市场波动性 水平，具体计算公式为：HL450 000 000400 000 000350 000 000300 000 000250 000 000200 000 000150 000 000100 000 00050 000 0000日期图 2上海证券交易所每日融券卖出量（单位：股）数据来源：上海证券交易所。公布的数据中，融资买入额的单位是元，而融券卖出量的单位是股（ 标的证券为股票） 、份（ 标的证券为基金） ，两者计量单位不

15、同，不能直接比较，为了比较故取两者的相对数。（ 二） 研究方法首先对 VOL、MVOL、SVOL 三个变量分别进行 ADF 单位根检验，在确定变量平稳的前提下对变量 之间的关系进行格兰杰因果检验， 随后结合因果关 系得出拟合方程，最后研究融资融券业务对股票市 场波动性影响的趋势。1. ADF 检验为了避免伪回归， 保证回归结果的无偏性和有 效性， 人们通常需要对时间序列数据进行平稳性检 验，检验方法一般有 DF 检验、PP 检验和 ADF 检验。 本文首先采用最普遍的 ADF 检验，对三个变量的时 间序列进行平稳性检验， 以判断能否进行下一步的 实证检验。2. Granger 因果检验如果 X

16、 和 Y 是两个时间序列变量，而且变量 Y 过去值的显著有利于预测变量 X 的值，那么就说 Y 是 X 的格兰杰原因， 反之亦然； 由于本文研究的三 个变量都是平稳的时间序列数据， 因此可以直接进 行 Granger 因果检验，不会产生伪回归问题。Granger 因果检验从定性的角度研究了融资融券与股市波动性之间的关系。3. OLS 估计通过 OLS 估计寻找变量间关系系数的估计值， 并使得离差平方和达到极小， 可以拟合出股市波动 率由融资买入额波动率和融券卖出量波动率所表示的估计方程， 进一步定量分析股市波动率受到融资 融券波动率影响的程度， 对比在不同阶段出现的不 同影响程度，并分析其原因

17、。4. Hood Rick-Prescot（t HP） 滤波检验HP 滤波检验是检验序列组成成分中的长期趋43Pt -PtVOL=（ 1）HL（ Pt +Pt ） /2H其中，Pt 表示上证综指第 t 日的最高价格指数，LPt 表示上证综指第 t 日的最低价格指数。（ 3） 融资买入额和融券卖出量的波动性指标。本 文采用的是日度数据，融资买入额波动性指标记作 MVOL， 融券卖出量波动性指标记作 SVOL。 由于每 日的融资买入额与融券卖出量均为时期数，无法进 行日内比较， 因此采取与前一交易日比较的方式 ，MPt即 MVOL=，其中 MPt 表示上海证券交易所第MPt-1SPtt 日的融资买

18、入额；SVOL=，其中 SPt 表示上海SPt-1证券交易所第 t 日融券卖出量。 波动性指标不直接选取每日融资买入额与融券卖出量，是因为上交所12 000 000 00010 000 000 0008 000 000 0006 000 000 0004 000 000 0002 000 000 0000日期图 1上海证券交易所每日融资买入额（单位：元）数据来源：上海证券交易所。金融教学与研究2014 年第 4 期（总第 156 期）势成分使用的主要方法， 由于本文的波动性样本容量大， 且经过 ARCH 族尝试检验， 无法直观判断波 动性趋势以及变化， 因此笔者将采取 HP 滤波来判 断融资融

19、券业务开展后股市波动性趋势的变化， 从 而判断融资融券对股市波动性呈何种方向的影响。四、实证分析（ 一） ADF 平稳性检验首先对各变量进行单位根 ADF 检验，然后再根据各变量序列的平稳性选择计量方法和模型。在进行单位根 ADF 检验时，要根据数据图形选取适当的 带截距项和趋势项的模型， 并且使用 AIC 信息准则 确定最合适的滞后阶数。 检验结果为表 1 和表 2。1. 第一阶段（ 2010.5.42011.12.2） ADF 检验%450400350300250200150100500日期%450040003500300025002000150010005000日期图 4 第一阶段上海证

20、券交易所每日融券卖出量波动率数据来源：上海证券交易所。%6543210日期图 5 第一阶段上证综合指数波动率数据来源：上海证券交易所。图 3第一阶段上海证券交易所每日融资买入额波动率数据来源：上海证券交易所。表 1第一阶段单位根 ADF 检验结果原序列检验形式检验结果结论t-Statistic1% level5% levelProb拒绝原假设拒绝原假设 拒绝原假设序列平稳序列平稳 序列平稳MVOLSVOL VOL（ c，0，16）（ c，0，16）（ c，0，16）-19.06637-20.53155-16.08778-3.447125-3.447080-3.447080-2.868829-2

21、.868809-2.8688090.00000.00000.0000数据来源：上海证券交易所。注：检验形式（ C，T，L） 中，C，T，L 分别代表常数项、时间趋势项和滞后项。根据图 3 至图 5 观察， 三个变量均含常数项， 不 包含时间趋势项。最佳滞后阶数的选择根据 AIC 和 SIC 信息准则确定，当 AIC 和 SC 同时最小时选择为最佳滞后阶数；如果不是 同时最小，根据 LR 最优似然函数值确定，LR 的值越大，则滞后阶数越佳。ADF 的临界值来自软件 EVIEWS6.0。2.第二阶段（ 2011.12.52013.2.28.） ADF 检验表 2 第二阶段单位根 ADF 检验原序列

22、检验形式检验结果结论t-Statistic1% level5% levelProb拒绝原假设拒绝原假设 拒绝原假设序列平稳序列平稳 序列平稳MVOLSVOL VOL（ c，0，14）（ c，0，15）（ c，0，15）-13.45652-14.75686-16.26600-3.452366-3.446162-3.452215-2.871128-2.868405-2.8710610.00000.00000.0000注：检验形式（ C，T，L） 中，C，T，L 分别代表常数项、时间趋势项和滞后项。根据图 6 至图 8 观察， 三个变量均含常数项， 不包含时间趋势项。最佳滞后阶数根据 AIC 和 S

23、IC 信息准则确定，当 AIC 和 SC 同时最小时选择为最佳之后阶数；如果不是同时最 小，根据 LR 最优似然函数值确定，LR 的值越大，则滞后阶数越佳。ADF 的临界值来自软件 EVIEWS6.0。44金融教学与研究2014 年第 4 期（总第 156 期）表 3 融资买入额波动性与上证指数波动性的 Granger因果检验%300250200150100500日期检验结果Null Hypothesis：LagsF-StatisticProb.MVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MVOL接受原假设12.633740.

24、1054接受原假设10.268230.6048MVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MVOL拒绝原假设24.349290.0136图 6第二阶段上海证券交易所每日融资买入额波动率数据来源：上海证券交易所。接受原假设21.211180.2990%350300250200150100500日期MVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MVOLMVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause MV

25、OL拒绝原假设34.965390.0022接受原假设30.703870.5502拒绝原假设42.921810.0211接受原假设41.788340.1305图 7第二阶段上海证券交易所每日融券卖出量波动率表 4 融券卖出量波动性与上证指数波动性的 Granger因果检验数据来源：上海证券交易所。检验结果Null Hypothesis：LagsF-StatisticProb.%55443322110日期SVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does

26、 notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOL接受原假设11.121320.2903接受原假设10.581660.4461接受原假设21.190810.3051接受原假设21.224690.2950图 8第二阶段上证综合指数波动率数据来源：上海证券交易所。接受原假设30.971780.4060检验结果分析：在 ADF 单位根检验中，零假设 H0：被检验序列 含

27、有单位根， 即被检验序列不稳定。 表 1 和表 2 显 示，不论在上海证券交易所允许融资融券标的股票 个数为 50 只的第一阶段，还是在标的股票范围扩大 以后的第二 阶 段 ， 三 个 变 量 的 ADF 值 检 验 结 果 P 值均很显著，拒绝原假设，原序列均平稳，平稳的时 序序列可直接采用，不需要进行差分处理，进行下一 步 Granger 因果检验。（ 二） Granger 因果检验1第一阶段 Granger 因果检验表 3 显示，在 5%的显著性水平下，第一阶段只 存在融资买入额波动性到上证指数波动性的格兰杰因果关系，却没有上证指数波动性到融资买入额波接受原假设31.101950.348

28、2接受原假设40.965790.4262接受原假设40.818830.5137动性的格兰杰因果关系。就此，可以得出初步结论，融资业务会单向影响股市波动性。表 4 显示，在 1%和 5%的置信水平下融券卖出 量波动性与上证指数波动性相互之间不存在格兰杰因果关系。与融资业务相比，融券业务量很小，根据 计算，每日融券余额平均仅为融资余额的1.34178%。 融券业务的不够发达是造成其对上证指数波动性影响不大的原因之一。45金融教学与研究2014 年第 4 期（总第 156 期）表 6 融券卖出量波动性与上证指数波动性的 Granger因果检验100 000 000 00090 000 000 000

29、80 000 000 00070 000 000 00060 000 000 00050 000 000 00040 000 000 00030 000 000 00020 000 000 00010 000 000 0000日期 Null Hypothesis： Lags F-Statistic Prob. 检验结果SVOL does notGranger Cause VOLVOL does notGranger Cause SVOL接受原假设11.870490.1725接受原假设13.245320.0727SVOL does notGranger Cause VOLVOL does not

30、Granger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOL接受原假设21.167870.3125接受原假设21.702230.1841图 9 每日融资余额与融券余额对比数据来源：上海证券交易所。接受原假设31.197720.31092第二阶段 Granger 因果检验表 5 融资买入额波动性与上证指数波动性的 Granger因果检验VOL does notGranger Cause SVOLSVOL does notGranger Cause VOLVOL does not接受原假设30.670950.5705接受原假设40.723940.5762 Nul

31、l Hypothesis： Lags F-Statistic Prob. 检验结果接受原假设40.760230.5519 Granger Cause SVOL MVOL does notGranger Cause VOL拒绝原假设110.62890.00121.第一阶段 OLS 估计通过表 7 对比可以发现， 相比滞后 1 阶以及 2 阶的方程， 在无滞后阶数的 OLS 估计方程中， 方程 的 F 检 验 值 较 大 ，R-squared 较 大 ，MVOL 和 SVOL 的 t 检验值均通过检验。 由于影响股市波动率的因 素很多， 融资融券难以完全解释股市的波动， 因此 R-squared

32、值较小也是情理之中的， 同时回归的目 的是检验变量之间 的关系而非做预测 ，R -squared 较小影响不大。 根据以上检验值， 可以认为 OLS 估 计结果是有效的。因此可得出 OLS 估计方程：VOL=0.00784593887009MVOL+0.000435723769293SVOL+0.00756182938923观察方程系数可以发现，MVOL 的系数值相对 SVOL 系数值较大， 但这并不是因为两者数量级不 同 造 成 的 ， 并且在同一时刻 SVOL 的 值 往 往 大 于 MVOL 的值，同时 SVOL 的 t 检验值也不够大。根据 上述分析， 可得出融资买入额的波动率对股市波

33、动 率的影响大于融券卖 出量波动率的影响 ， 这 与 Granger 因果检验中得出的融资业务是股市波动率 的 Granger 原 因 ， 而融券业务不是股市波动率的 Granger 原因这一结论也是相符合的。2.第二阶段 OLS 估计第二阶段的 OLS 估计中， 与第一阶段相同， 相VOL does notGranger Cause MVOL接受原假设11.198370.2745MVOL does notGranger Cause VOL拒绝原假设26.061000.0026VOL does notGranger Cause MVOL接受原假设20.306080.7366MVOL does

34、notGranger Cause VOL拒绝原假设34.176600.0065VOL does notGranger Cause MVOL接受原假设30.171840.9154MVOL does notGranger Cause VOL拒绝原假设43.113290.0157VOL does notGranger Cause MVOL接受原假设40.603840.6602在融资融券业务进一步开展后，表 5 中融资买入额波动性对股市波动性 Granger 因果检验的 F 统计量相比表 3 在 2、3、4 阶都有显著提升，P 值也都 缩小，因此可得出初步结论，随着融资业务的发展， 其对股市波动性的影

35、响越来越大。表 6 显示，融券业务同第一阶段相同，与股市波 动性相互之间不存在 Granger 因果关系。Granger 因果检验得出的只是变量之间是否互 相影响，但不能直观了解影响的程度，因此下一步将采取 OLS 估计方法来定量分析相关系数。（ 三） OLS 估计46每日融资余额（ 元）每日融券余量金额（ 元）金融教学与研究2014 年第 4 期（总第 156 期）表 7 第一阶段不同滞后阶数下 OLS 估计的统计值表 8 第二阶段不同滞后阶数下 OLS 估计的统计值指标滞后 0 阶滞后 1 阶滞后 2 阶指标滞后 0 阶滞后 1 阶滞后 2 阶CoefficientStd. Error t

36、-Statistic Prob.0.0078460.0009128.5988070.00005.46E-050.0010030.0544270.9566-0.0014220.001001-1.4203120.1563CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0117690.00108910.810250.0000-0.0025540.001442-1.7705650.0777-0.0002780.001456-0.1909500.8487MVOLMVOLCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0004360.00

37、01602.7278970.00670.0002820.0001751.6089120.10850.0002590.0001741.4830390.1389CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0041610.0010583.9329440.00010.0001780.0013990.1274270.10850.0002260.0014100.1600760.8729SVOLSVOLCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.0.0075620.0010617.1298540.00000.0161560.001167

38、13.847550.00000.0177320.00116315.243130.0000CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.-0.0028010.001180-2.3740160.01820.0161560.00116713.847550.89870.0139120.0015738.8440530.0000CCR-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihoodF-statisticProb（ F-statistic） Mean dependent

39、 var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat0.1800740.1758030.0075330.0217921344.20142.167340.0000000.0165660.008298-6.931273-6.900588-6.9191061.5149050.0067670.0015810.0082590.0261241305.2291.3047660.2724390.0166090.008265-6.747302-6.716557

40、-6.7351101.6051870.0103500.0051680.0082230.0258271303.5501.9974630.1370940.0165720.008244-6.756102-6.725297-6.7438841.603078R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihoodF-statisticProb（ F-statistic） Mean dependent var S.D. dependent var Akaikeinfo criterion Schwarz

41、criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat0.4330470.4292030.0049150.0071261162.676112.66260.0000000.0138480.006505-7.783060-7.745841-7.7681621.4408170.0128200.0061040.0064960.0124061075.9411.9089820.1500640.0138440.006516-7.225189-7.187879-7.2102531.7588200.000145-0.0066800.0065440.0125461070

42、.1680.0212380.9789870.0138590.006522-7.210596-7.173193-7.1956201.893920比滞后 1 阶和 2 阶的方程，无滞后阶数的 OLS 估计方 程 中 ， 方 程 的 F 检 验 值 较 大 ，R -squared 较 大 ，MVOL 和 SVOL 的 t 检验值均通过 检 验 ， 方 程 的 F检验值也很大 ；R-squared 值相比第一阶段有一定 的提升， 可以推测随着融资融券业务进一步发展， 其对股市波动率的影响逐渐扩大。根据以上检验值，可以认为第二阶段的 OLS 估计结果也是有效的。因此可得出 OLS 估计方程：VOL=0.

43、011768836587MVOL+0.00416082007718SVOL-0.00280125548525观察方程系数并与第 一阶段对比可以发现 ， MVOL 的系数值仍旧比 SVOL 系数值大， 但是相差 的程度远小于第一阶段，SVOL 的 t 检验值相比第一阶段也有所变大， 可得出融券卖出量的影响逐渐扩大的结论。根 据 以 上 的 ADF 检 验 、Granger 因 果 检 验 和OLS 估计可以得出融资买入额的波动率会影响股市波动率，融券卖出量的波动率对股市波动率的影响不明显的结论。 但是暂时还不能判断股市波动率在推出融资融券业务后自身是如何变动的，由于希望判断股市波动率是扩大还是缩

44、小了，即波动率的趋势性，因此下一步将采取 HP 滤波检验。（ 四） HP 滤波检验在 HP 滤波检验的过程中， 需要观测的是股市 波动率的整体趋势，因此将不再分第一第二阶段，而是对整个样本区间进行检验，结论。更加便于观察并得出47金融教学与研究2014 年第 4 期（总第 156 期）元， 融资业务一直是融资融券市场的主力军。 经过Granger 因果检验分析，融券卖出量波动率对股市波 动率的影响比融资买入额波动率对股市波动率的影响要小得多，融券卖出量变动率的 OLS 系数比融资 买入额变动率的系数也小很多。 融券的交易金额与 实证检验结果同时证明， 融券业务对股市波动性影 响不大， 尚未完全

45、发挥出其完善市场交易与盈利机 制，提高市场稳定性的作用。3. 随着融资融券业务的发展， 股市波动性呈下 降趋势。根据 HP 滤波检验分析，股市的波动率伴随 着融资融券业务的开展呈下降趋势， 结合因果检验 与估计方程揭示的融资融券与股市波动性的内在联系，有理由相信融资业务有助于完善股价形成机制，对市场波动起着市场缓冲器作用。（ 二） 政策建议1. 稳步发展融资业务，发挥稳定股市的作用。首 先，融资交易是市场上最活跃的、最能发掘市场机会 的部分， 实证分析也表明融资交易对市场影响程度 显著。其次，融资融券的引入也为投资者提供了新的 盈利模式，使投资者能使用杠杆获利。但杠杆因素也 放大了风险， 为了

46、避免短期可能出现价格剧烈波动 的现象， 上海证券交易所融资融券交易实施细则 中已设置： 当融资余额达到该证券上市可流通市值0.060.050.040.030.020.010.00VOLCycle0.060.040.020.00-0.02-0.04Trend2010M07 2011M01 2011M07 2012M01 2012M07图 10 上证综合指数 HP 滤波检验2013M01由滤波检验可见，上证综合指数波动率的趋势项在样本区间内整体有逐步减小的趋势，但在 2011年 6 月至 2011 年 10 月和 2012 年 10 月至2013 年2月两个区间段内波动率分别呈上升趋势。由于股市

47、波动的影响因素众多，波动率的阶段性上升，可能受 其他因素的影响，但没有改变总体下降的趋势。根据上证综合指数波动率在融资融券推出后整体呈下降趋势， 并结合之前的 Granger 因果检验和 OLS 估计， 可以得出融资融券业务的推出使得股市 波动率下降，对维持股市稳定具有一定作用的结论。五、结论和政策建议本文旨在检验融资融券业务对股票市场波动性 之间的动态关系， 笔者选取融资融券业务和股票市 场每日的波动率进行考察， 通过进行单位根检验、Granger 因果检验、OLS 估计模型以及 HP 滤波检验进行实证研究，从定量定性两个角度揭示了融资融券业务对股票市场波动性的影响。（ 一） 结论1. 融资

48、业务对股市波动性有显著影响， 呈正相 关且影响逐步变大。 由 Granger 因果检验和 OLS 估 计模型可以得出， 融资业务对股市波动性有显著影 响，融资同市场波动性呈正相关性， 通过对 Granger 检验结果的分析， 融资买入额的波动率单向影响股 市波动率，股市波动性并不会影响融资业务波动。并 且随着融资融券业务的开展，第二阶段 OLS 估计模 型中影响相比第一阶段显著增大， 融资买入额波动 率对股市影响越来越大。可见，融资业务已成为影响 股市波动性的重要因素之一， 一定程度上达到了推 出融资业务的预期效果。2. 融券业务量小，对股市波动性没有显著影响。 我国融券业务发展截至 2013

49、 年 2 月 28 日，融资余 量金额为 948.14 亿元，融券余量金额仅为 21.05 亿的 25%， 则暂停该标的证券的融资买入，来避免过度融资的行为。鉴于融资业务发展迅速，现有法规也较为完善地控制了融资风险程度， 保持市场运行的 自然选择更加有利于发挥融资交易对稳定市场的作用。 不过市场短期的波动性通过融资业务是很难解 决的， 我国证券市场受到的政策影响较大是难以改 变的现状， 融资业务所能起到的是完善市场长期交 易机制的作用。2. 多角度促进融券业务，完善市场交易机制。这 需要解决融券卖出量少， 与融资业务相比发展不均 衡 的 问 题 。 需要通过多个 角度促进融券业务的发 展。（

50、1） 培养投资者做空的投资理念和意识，改变多 年来单边市场形成的定向思维。（ 2） 完善市场交易机 制和做空渠道， 为市场信用交易机制中的双向做空 操作奠定基础，刺激市场融券业务量增加。3. 发挥融资融券的市场缓冲器作用。在证券市场上，融资融券这种信用交易和现货交易互相配合，可以增加证券供求的弹性。当股价过度上涨时，卖空 者预期股价会下跌，便提前融券卖出，增加了股票的 供应，现货持有者也不致继续抬价或趁高出手，从而48金融教学与研究2014 年第 4 期（总第 156 期）使市场不至于进一步失去理性； 当股价真的下跌之后，卖空者需要补进，增加了购买需求，会拉升股价。因此，买空交易在一定程度上可发挥市场缓冲器的 作用。伴随着我国股指期货市场的逐渐成熟，融资融券对提高股市的稳定性将起到越来越大的作用。（ 三） 总结实证研究表明，融资融券交易，有利于降低市场 波动性，从而提高股票市场的有效性和稳定性。我国融资融券业务已经过 3 年多的发展， 随着人们对其 认识的不断深化、市场规则的不断完善和标的证