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融资交易与股票市场波动性关系研究

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高彦彬杨茹好

摘要：文章以我国沪深300作为研究对象，根据沪深两市日融资余额的数据，以2016年1月4日至 2018 年 12月27日的交易数据为样本，通过向量自回归模型（VAR）来分析融资交易对我国股市波动性的影响。最后，根据实证分析结果，提出了降低股市波动性的建议。

关键词：融资交易;VAR模型;实证分析

一、引言

学术界关于融资交易对股票市场波动性的影响进行了深入地研究，逐渐形成了三种观点：融资交易对股票市场的波动性起到了助推、平抑或无影响作用。本文利用向量自回归模型（VAR），采用沪深300样本数据进行实证分析，来验证这三种观点，考证融资交易在股票市场波动的过程中究竟起着什么样的作用。

二、研究设计

（一）指标选取

融资交易指标（RZ），选择沪深两市合计融资日融资余额作为自变量;股市波动性（SMV），衡量股市波动性的指标，由于研究所有数据均为日数据，因此采用沪深 300 指数的日波动率来反映股市的波动水平，记波动率为：

其中，Ph表示当日沪深300指数最高价，Pm表示当日沪深300指数最低价。

（二）数据来源

本文所用数据来自东方财富网、网易财经、上海证券交易所、深圳证券交易所以及中国证券金融公司。本次数据模型实验的样本空间为2016年1月4日到2018 年12月27日。2016年12月融资标的股票的范围第五次扩展，可供选择的标的股票比之前变多，融资交易氛围变得活跃，其交易量开始走向合理水平。选用沪深300指数反映股市波动性。由于本文是从整体上分析融资与股市波动性之间的关系，所以没有选择个别标的股进行分析，而是选择沪深300来进行研究。用沪深300来反映股市的波动性非常具有代表性，它的走势能够反映中国整个证券市场的状况，并且能够全部涵盖第五次扩容后沪深两市股票走势的普遍情况，所以选择沪深300来代表股市的波动性使研究结果更贴近真实。

（三）模型设定

影响股市波动性的因素很繁杂，比如宏观因素、投资者、市场监管等都是重要的因子，融资也许只是其中一小因子，想要将众多影响因子包含在实证中，但考虑到其他变量数据获取的难易程度，本研究主题是融资对股市波动性的影响，因此通过构架VAR模型来分析。在建模时注重两方面，都有哪些变量有关联性，计算滞后期k，一般用AIC和SC准则确定滞后期的最优期数。一个滞后阶数为p的VAR（p）模型的数学表达式如下：

其中，Yt是具有k个维度的内在向量，Yt-i（i=1，2，…，p）是具有滞后期的内生变量向量，Xt-i（i=1，2，…，r）是具有d个维度的外生变量向量或滞后外生变量向量，p、r为滞后阶数。At是具有k个维度的系数矩阵，Bi是具有d个维度的系数矩阵，这些矩阵都是待估计的参数矩阵。

三、融资交易与股票市场波动性的实证分析

（一）单位根检验

将每组数据进行ADF检验观察所得检验结果中ADF值与t统计量临界值比较，观察ADF值是否小于t临界值，或者观察P值是否小于0.05，也就是在显著性水平为5%的情况下是否有95%的概率来说明数据是否平稳，见表1。

（二）最优滞后阶数的确定

这里进行Lag Length Criteria 检验模型，选择检验阶数为10阶，然后观察实验结果发现LR、FPE、AIC、HQ检验显示滞后6期为最优滞后阶数，SC 检验的结果表明3期为最优滞后期，因此选择滞后6期为最佳滞后期，见表2。

（三）VAR模型构建

随着滞后阶数的确定，重新构建的以滞后阶数为6阶的VAR模型如下式所示。

（四）检验VAR模型的稳定性

检验 VAR 模型稳定性较多，最常用的是AR根检验，如果所有根的倒数值小于 1（分布在半径为 1 的单位圆内），即可认为估计模型是稳定的。如图1所示。

（五）脉冲响应分析

脉冲响应函数表示的是SMV受到RZ后其波动性的反应图。如图2所示。

纵观全图当融资交易发生后，股票市场所产生的的波动性并不是单纯的单一加剧或者单一延缓机制而是双向交替分布的。同时，在滞后期末尾冲击影响并没有接近于零轴。这就能有力的说明RZ对SMV的影响是明显存在的。

（六）方差分解分析

從方差分解的结果看，股票市场的波动其内在原因还是尤其自身所引起，并且其对自我的解释程度非常高，其显著程度看似几乎与融资交易没有相关性。但是随着滞后期的增加其被自己所能解释的比例在逐步下降呈现一种弱化趋势。见表3。

四、研究结论

通过实验过程与实验数据分析，可以了解到融资交易与股票市场的波动具有关联影响，且从实验结果来看均有“双向制”影响;从 VAR模型的相关系数中也可以看出，融资交易显著影响着股票市场的波动性;从脉冲响应函数分析来观察，可以发现虽然融资交易在前几个滞后期中也存在加剧股市波动的现象，但是随着滞后期的延长总体来看其对降低股市的波动性是显著存在的且在不断变化中逐步降低;从方差分解中可以发现，虽然融资业务对股票市场的波动产生了影响，但是其影响作用仍旧是较小的，但是从发展态势来看其呈现增长趋势。

参考文献：

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[2]顾海峰，孙赞赞.融资融券对中国证券市场运行绩效的影响研究[J].南京审计学院学报，2013（01）：22-30.

[3]倪纬佳.融资融券交易对我国股市波动性的实证分析[J].浙江金融，2012（08）：59-60.

[4]杨德勇，吴琼.融资融券对上海证券市场影响的实证分析[J].中央财经大学学报，2011（05）：28-34.

[5]马宇文.融资融券对股市波动性影响的实证分析[D].成都：西南财经大学，2016.

（作者单位：河南理工大学财经学院）

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