信用交易对我国股市波动性和有效性影响的实证研究

王晓凯 周昭雄

引 言

信用交易又称融资融券交易，是指投资者提供担保物向证券公司等中介机构借入资金买入证券或者借入证券卖出，并在约定期限内偿还所借资金或证券并缴纳相应的利息和费用的证券交易活动。内地证券市场自2010年3月31日正式引入融资融券制度，至今已有将近4年的时间。期间，信用交易规模稳步提高，标的股票逐步扩围，对市场定价机制和资源配置功能的影响日益突出。那么，信用交易制度究竟对我国股票市场带来了何种系统性的影响，是否降低了市场的整体风险，是否增加了市场的有效性，这正是本文所试图回答的问题。

一、文献综述

（一）信用交易对股市波动性的影响

在理论研究方面，Allen和Gale（1991）的不完全市场均衡模型认为，卖空交易被禁止时，市场是完全竞争和均衡的，但是在允许卖空交易的情况下，市场就是不完全竞争的，均衡也是无效的。因此实行金融改革，允许卖空交易不利于维持市场的稳定。Hong和Stein（2003）通过构建异质代理人模型来研究卖空约束能否阻止股价下跌，结果表明，允许卖空交易能够有效释放投资者对于股票的悲观情绪从而避免恐慌情绪的蔓延和累积，进而可以降低股市出现崩盘的极端性风险，避免发生股灾。Bai，Chang和Wang（2006）的完全理性预期均衡模型按照交易动机的不同区分了两类不同的卖空交易者：一类是为了分散风险，另一类是为了通过个人信息获取投机收益。结果发现，由于禁止卖空对两类交易者的作用机制正好是相反的，因此卖空约束对证券市场波动性的最终影响取决于其对两类卖空交易者影响的净效应。

在实证研究方面，相当一部分学者的研究成果都证实融资融券交易非但不会加剧证券市场的动荡，反而会在一定程度上降低证券市场的波动，起到稳定市场的作用。

Woolridge和 Dickinson（1994）基于美国证券市场的交易数据，对空头头寸和股价之间的关系进行了实证研究，结果发现卖空交易不是造成股票价格下跌的主要原因，而且卖空机制的存在对提高股票市场的流动性有积极影响。这和美国大通曼哈顿银行（2000）的研究结论是基本一致的。Charoenrook和Daouk（2003）考察了全球111个国家或地区的历史交易数据，研究结果显示，虽然没有明显证据表明卖空约束影响了收益率的偏度和股市发生崩盘的概率，但是允许卖空交易可以明显降低股票收益率的波动性并提高市场的流动性，从而在整体上提升证券市场的质量。Bris，Goetzmann和 Zhu（2007）选取世界范围内46个比较具有代表性的股票市场作为研究对象，探究了卖空约束对个股和市场收益率分布特征的影响。结果发现，在卖空交易没有受到限制的市场，收益率的波动性要低得多，负收益率极端值的分布频数也要小很多，这也就意味着卖空机制可以起到稳定市场的作用。

当然，也有部分学者的实证结果在不同程度上支持融资融券交易会加剧股票收益率的波动，不利于证券市场的稳定。Chang，Cheng和 Yu（2007）考察了香港证券市场上个股在被列入和剔除可卖空股票名单前后的变化，结果证实，当卖空机制较少受到限制或者被允许时，个股收益率的波动性明显变大了。

国内研究方面，由于内地证券市场开展融资融券业务的时间尚短，因此大多数文献都选取了台湾或者香港证券市场作为研究对象。廖士光和杨朝军（2005）对台湾证券市场的月度卖空数据进行了实证研究，结果发现卖空机制的引入并未加剧证券市场的波动，而且由于卖空交易额与股票指数之间存在着正向变动关系，因此卖空机制的存在反而可以对证券市场的波动起到一定的平抑作用。陈淼鑫和郑振龙（2008）运用非对称GARCH模型探讨了香港证券市场引入卖空机制前后股票市场波动性的变化，结果同样证实卖空机制的引入并没有加剧证券市场的波动性。

（二）信用交易对股市有效性的影响

在国际研究方面，Danielsen和 Sorescu（2001）选取分析师盈利预测的标准差作为异质信念的代理变量，对美国证券市场过去二十余年的历史交易数据进行了实证分析，结果发现，分析师盈利预测分歧越大的股票其未来的收益率越低，支持Miller（1997）的股价高估假说。Chang，Cheng和 Yu（2007）对香港证券市场的实证结果显示卖空约束导致了股价高估，且高估程度随着投资者意见分歧程度的提高而变大，并认为放松卖空约束可以提高股票市场的定价效率，这也进一步验证了Millier（1977）的股价高估假说。Bris，Goetzmann和 Zhu（2007）的实证结果显示，在允许卖空交易的国家或地区，资产价格对利空信息的反应速度要快于卖空交易受到限制或禁止的国家或地区，这也就意味着信用交易确实有利于提高股票市场的定价效率。

国内研究方面，许红伟和陈欣（2012）利用双重差分模型研究了信用交易的引入对标的股票定价效率和收益率分布特征的影响，结果发现融资融券业务对提高股票定价效率的积极影响十分有限，远远没有达到监管层的预期目标，并提出了放松卖空约束、扩大融资融券标的股票范围的政策建议。黄洋等（2013）选取首批90只融资融券标的股票作为研究样本，从理论和实践的角度检验了信用交易对股票市场价格发现功能的影响。结果表明，融资融券的推出使得投资者有更多的选择和手段对市场信息做出及时反应，从而显著提高了股票市场的定价效率。

二、研究方法

股票市场波动性是指市场中由于各种不确定因素导致证券资产蒙受损失的可能性，也即收益的不确定性或者不可预测性。单个证券或者证券组合的系统性风险可以用CAPM模型中的β系数来描述，而整个市场的波动性则需要借助于方差等统计指标来刻画，基于方差概念的现代风险度量模型主要有VaR模型和GARCH族模型。

Engle（1982）研究英国通货膨胀率序列变化规律时最早提出了自回归条件异方差模型，此后，经过Bollerslev（1986）等人的扩展，逐渐形成了应用更为广泛的GARCH模型、GARCH-M模型以及GJR-GARCH模型等。考虑到VaR风险管理模型依赖于对投资组合收益率服从正态分布的假设，而金融市场上资产收益率序列又往往呈现出尖峰厚尾的特征，且存在波动聚类现象，并非严格服从正态分布，因此本文将采用GARCH族模型来研究信用交易对股票市场波动性和有效性的影响。鉴于条件方差与期望收益在理论上的相关性，笔者将模型设定为如下 GARCH（1，1）-M形式：

由方差方程可以看出，当期的条件方差取决于以下三个部分：其一是截距项，系数α0衡量股票市场波动性系统性地上升或下降；其二是上一期的随机误差项，系数α1衡量上一期的新信息对市场当期波动率的影响；其三是上一期的条件方差项，系数β1衡量历史信息对市场当期波动率的影响，反映了冲击的长期记忆性。

Malkiel和Fama（1970）的有效市场假说认为，股票市场的有效性是指证券价格充分反映了该资产所有可获得的信息，并能准确而迅速地对新的市场信息做出反应。有效性的实证检验方法主要有随机游走检验法、滤波检验法、CAPM模型或三因子模型法、GARCH模型法等。本文承接前面部分对波动性的研究，继续采用GARCH模型，通过模型拟合结果中反应前一期的新信息与历史信息对当前市场波动性影响的系数α1和β1的变化来考察信用交易对股票市场有效性的影响。

三、证券信用交易对市场影响的实证分析

（一）数据来源与检验

2006年6月30日，证监会发布《证券公司融资融券试点管理办法》，这是内地证券市场尝试引入信用交易制度的开端，故本文选取2006年6月30日至2013年9月30日作为研究区间。考虑到上证50指数和深证成指的样本股分别为上交所和深交所开展融资融券业务所选择的首批标的股票，因此本文选取上证50指数和深证成指的日收盘价格作为研究对象，并分别作为上海市场和深圳市场的代表。样本数据共有1764个，数据来源为锐思金融研究数据库，分析软件为Eviews 8.0。

本文首先对上证50指数和深证成指日收盘价格的对数取差分以获得连续的日收益率序列，为了提高计算精度，对上述序列均乘以100从而分别得到上证50指数和深证成指的日收益率数据RSH和RSZ.，首先对数据的正态性、平稳性以及是否存在ARCH效应进行检验。

1、正态性检验

表1 收益率序列正态性检验结果

由表1可以看出，两个指数的收益率序列均具有明显的尖峰厚尾特征，Jarque-Bera统计量远远大于任意合理显著水平下的临界值，因此在模型中不能认为残差是正态分布的。

2、平稳性检验

平稳性检验采用的是不带截距项和趋势项的ADF检验，滞后阶数由软件自动设定。ADF检验的结果表明，上证50指数和深圳成指的日收益率序列均为平稳序列。

表2 收益率序列平稳性检验结果

3、ARCH效应检验

检验收益率序列是否存在ARCH效应的标准方法是ARCH-LM检验。首先将收益率序列对常数项进行回归，得到残差序列。取滞后阶数为20，得到的检验结果如表3所示，从中我们可以看出残差存在强烈的波动集聚现象，因此本文采用GARCH模型进行分析是合理的。

表3 收益率序列A R C H效应检验结果

（二）信用交易制度实行前后市场波动性变化检验

为了考察信用交易制度对证券市场波动性的影响，本文在方差方程中加入F、M和N三个虚拟变量，其取值如下：

其中，融资融券交易的分界线选为正式实施日2010年3月31日；转融资业务的分界线选为正式实施日2012年8月30日，转融券业务的分界线选为正式实施日2013年2月28日。GARCH模型的方差方程相应地变为：

式中，虚拟变量F的系数λ衡量融资融券交易制度实行前后市场波动性系统性的增减变化；虚拟变量M的系数γ衡量转融资业务开展前后市场波动性系统性的增减变化；虚拟变量N的系数θ衡量转融券业务开展前后市场波动性系统性的增减变化。采用Eviews 8.0对模型进行估计，由于残差拒绝服从正态分布，故模型的误差分布项选择为广义误差分布（Generalized Error Distribution），回归结果见表4。

表4 信用交易制度对证券市场波动性影响回归结果

由GARCH-M模型的估计结果，我们可以得出以下结论：

1、上证50和深证成指的均值方程中均有系数δ为正数，且分别在10%和1%的置信水平下显著，这反映了期望收益与期望风险的正向关系。另外，深证成指的系数δ明显大于上证50指数，大约是后者的两倍，这说明面对相同的期望风险，深圳市场的投资者要求更大的期望回报。

2、上证50和深证成指的方差方程中均有系数λ为负数，且均在10%的置信水平下显著，这说明融资融券业务的开展有效地降低了证券市场的波动性，分别使得上证50和深证成指的市场波动性平均降低了0.0076和0.0118。

3、上证50和深证成指的方差方程中，系数γ均为正数，系数θ均为负数，但也均不显著，这说明转融通业务的开展并没有对证券市场的波动性造成显著影响。原因可能是转融通业务开展的时间尚短，转融资和转融券的规模都很小，尚不足以影响到证券市场的波动。

（三）信用交易制度实行前后市场有效性变化检验

为了考察信用交易制度对证券市场有效性的影响，笔者以2010年3月31日为分界线将考察期划分为两个区间并进行对比分析。由于常数项的大小不会影响有效性的讨论，故本文将简化方差方程，去掉三个虚拟变量，利用GARCH模型分别对两个区间的样本数据进行拟合，估计结果见表5。

表5 融资融券制度实行前后样本数据回归结果

由估计结果可以看出，四次回归均有α1+β1＜1，满足模型的平稳性要求。α1和β1分别反映了前一期的新信息和历史信息对股票市场当期波动率的影响。分析上述估计结果，我们可以得出以下结论。

1、对于上证50指数而言，融资融券交易实行以前，系数α1的值为0.060212，且在1%的置信水平下显著；融资融券交易实行以后，系数α1变得不再显著，也就是说，信用交易的实施使得证券市场当期的波动率不再明显受到上一期新信息的影响。对于深证成指而言，系数α1的值由融资融券交易实行以前的0.072374大幅度下降为融资融券交易实行以后的0.015374，且分别在1%和5%的置信水平下显著，这说明信用交易制度的实施大大降低了上一期新信息对证券市场当期波动率的影响。

2、对于上证50指数而言，系数β1由融资融券交易实行以前的0.932206下降为融资融券交易实行以后的0.930533，且均在1%的置信水平下显著，这说明信用交易制度的实施使得历史信息对证券市场当期波动率的影响变小了，下降幅度为0.18%。对于深证成指而言，系数β1由融资融券交易实行以前的0.916632上升为融资融券交易实行以后的0.949106，且均在1%的置信水平下显著，这说明信用交易制度的实施使得历史信息对当期波动率的影响变大了，上升幅度为3.54%。

四、结 论

通过对信用交易制度的实证分析，本文发现内地证券市场引入信用交易制度确实对股票市场的波动性和有效性都产生了一定程度的影响，并得出了以下5点主要结论。

1、对于上证50指数和深证成指而言，期望收益和期望风险均呈现正向变化关系。这说明，投资者对于风险较大的股票要求有相应足够大的收益，表现出理性的特征。而且，面对相同的期望风险，深圳市场的投资者要求获得更高的期望收益。

2、融资融券交易确实有效降低了证券市场的波动性，分别使得上证50指数和深证成指的市场波动性平均下降了0.0076和0.0178，后者明显大于前者。

3、转融通业务的开展对上证50指数和深证成指的波动性均无显著影响，这可能和此项业务开展的时间尚短、转融资和转融券的规模过小有关。

4、融资融券交易实行以后，对于上证50指数而言，系数α1由0.060212变为不再显著；对于深证成指而言，系数α1由0.072374大幅度下降为0.015374。这意味着内地证券市场在引入信用交易制度以前，由于受到“T+1”交易制度的限制，当天公布的信息不能充分地体现到当天的股价之中，市场定价缺乏效率。而在信用交易制度推行以后，这一局面有所改善，市场对当天公布的信息都能够充分吸收，这才使得上一期的新信息对证券市场当期波动率的影响大幅度降低甚至不再明显，从这个意义上来说，市场的有效性明显增强。

5、融资融券交易实行以后，对于上证50指数而言，系数β1由0.932206小幅度下降为0.930533，历史信息对当期波动率的影响降低，市场的有效性有所增强；然而对于深证成指而言，系数β1则由0.916632小幅度上升为0.949106，这意味着信用交易制度实施以后，历史信息对当期波动率的影响有所增强，但是笔者认为，不能仅凭β1的上升就简单地判断市场的有效性降低了，而应该对融资融券交易实行前后市场对新信息的反应程度和冲击的持续性两方面所发生的相反变化有所区分。

系数β1一方面衡量了历史信息对市场当期波动率的影响程度，另一方面又衡量了历史冲击对市场波动性影响的衰减速度，系数α1大幅度下降和系数β1小幅度上升同时出现则意味着尽管今天公布的信息对次日的冲击大幅度降低了，但是该冲击将会在市场上停留更长的时间，从而对未来的股价带来更加持久的影响。另外，证券信用交易对上海市场和深圳市场有效性的影响有所不同，这可能和上市公司类型、投资者结构、交易制度等因素的差别有关，至于何者占主导地位，则有待于今后进一步的研究。

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