融资融券交易对标的股票的影响研究

融资融券交易对标的股票的影响研究

一、融资融券交易对市场的影响融资和证券交叉交易，也称为保证交易和证券信用交易，是指客户在提供担保的前提下，在股东大价格下跌时，通过投资购买股票或下跌证券，并在规定的期限内偿还债务，以实现中间价格。为了逐步健全我国证券市场,改变投机盛行、同涨共跌、暴涨暴跌等低效现象,我国于2010年3月31日正式启动融资融券交易试点,引入做空机制,从而结束了证券市场只能单向获利的历史。我国在2011年12月5日进一步扩大标的股票范围,国内双边交易市场正在逐步形成。融资融券交易对股市流动性、风险性以及波动性的影响历来是学界争论的热点,学界也分别从理论和实证两方面进行了相关研究,但尚无明确定论。对于流动性而言,学界普遍认为,融资融券交易带来了全新的交易方法,健全了股票市场,从而使得市场的流动性得到提高。也有文献指出融资融券交易开通后噪声交易者由于担心亏损的可能性提高而退出市场或者变得更加谨慎,从而减弱市场个股交易的活跃程度,导致市场流动性的下降。股市的风险分为系统性风险和非系统性风险,本文着重考虑个股的非系统性风险(1)。仅从融资融券交易对标的股票的非系统性风险而言,学界并未有太多研究,文献也较为匮乏,一般只顺带提及融资融券交易可能降低股票的非系统性风险,并未有太多理论模型和实证研究。本文专门针对股市的非系统性风险进行探讨,虽未涉及到融资融券交易对股票非系统性风险的模型研究,但是针对这个议题做了开创性的实证研究。对于波动性而言,一方面,大部分文献认为融资融券交易引入了卖空机制,提供了一种新的投资工具,使得股价能及时的吸收市场的全部信息,从而导致股市的波动性下降。另一方面,也有部分文件认为,由于杠杆及卖空机制的存在,融资融券交易存在着“助涨杀跌”效应,倒还有可能扩大市场的波动性。此外另有一些文献提出,由于受到交易时间以及个股特殊情形的限制,尚不能证实融资融券交易的开通能对股市的流动性、波动性产生显著影响。尽管我国融资融券交易起步较晚,发展也较为缓慢,但是其带来了新的投资方式和投资理念,加之杠杆效应的存在。有理由相信,融资融券交易的开通或多或少会影响市场及标的股票的流动性、风险性及波动性。这种影响程度究竟如何,影响是否显著?借助于融资融券在我国试点这一难得的“自然实验”,通过严谨的定量方法来进行深入研究,具有十分重要的理论和政策意义。一方面为国际文献争议提供了新的经验证据;另一方面也为监管层完善后续相关政策、特别是进一步深化金融创新提供了理论基础和实证支持;最后,也为二级市场投资者提供了新的投资参考依据。因此,基于上述理论及实践背景,本文主要采用双重差分模型(Difference-inDifferencesModel),考察了融资融券交易的推出对我国股市的影响是否存在,影响有多大,尤其对融资融券交易对标的股票流动性、风险性及波动性的影响进行了相关实证检验和分析。二、文献总结(一)卖空交易约束对市场流动性的影响现有文献直接阐明融资融券交易对股市流动性影响的理论模型相对较少。DiamondandVerrecchia(1987)的理性预期模型发现:在卖空约束的条件下,可供卖出股票的供给不足,导致股票流动性的下降。因为有卖出需求的投资者可能并没有持有股票,这就表明卖空交易有助于股市流动性的提升。与理论模型一样,直接检验融资融券与股市流动性的研究也较少,结论也倾向于融资融券交易的开通可以显著增加市场的流动性。CharoenrookandDaouk(2005)采用全球111个国家1969年12月—2002年12月的数据,使用面板回归分析和事件研究法详尽地检验了卖空交易约束对市场总体流动性水平的影响。实证结果显示,相比于禁止卖空交易的市场,卖空交易允许并真实存在的国家市场总体流动性水平较高。杨德勇和吴琼(2013)以上海证券市场为样本,实证表明融资融券交易对市场流动性有因果引致作用,且运用事件研究法进行参数或非参数检验证实融资融券交易机制能显著提升个股流动性。另一方面也有部分研究表明融资融券交易的开通减少了市场的流动性。Caietal(2007)选取2000年1月1日到2005年12月31日香港主板市场标的股票,获得高频数据。通过对高频数据采用事件研究法发现噪声交易者由于担心引入卖空机制后亏损可能性的增加而变得更加谨慎,甚至退出市场,从而减弱市场的活跃程度,降低了市场流动性。于孝建(2012)以上海证券市场为例,采用VAR模型分析方法实证研究了融资融券交易对股市波动性、流动性的影响,研究结果表明:融资交易减小了股市流动性,融券交易也减小了股市流动性。且证实融资和融券交易均是引起股市流动性和波动性变化的Granger原因。此外,谷文林和孔祥忠(2010)运用单因素方差分析方法,从股票市场资本流动性的角度研究了融资融券交易开通产生的冲击,效应实证研究结果表明,融资融券交易短期并未对股票市场资本流动性产生显著影响。(二)证券市场稳定性下降学术界研究融资融券交易与市场波动性关系的文献较为丰富,但并未形成统一结论。一种观点认为允许卖空交易会影响股票市场的稳定,加剧市场波动。上世纪六十年代BogenandKrooss(1960)提出的“金字塔和倒金字塔”观点从理论角度上说明融资融券存在着“助涨杀跌”效应,会扰乱市场的正常波动,因此融资融券交易的开通会加大市场的波动性。这一观点在很长时间内在理论界占据主流地位。AllenandGale(1991)的理论模型发现:在完全不存在融券卖空的机制下,市场竞争是完全的;相反,允许融券卖空时,市场是不完全竞争的。因此融券卖空机制的引进会会增加市场的波动性。类似的,BemardoandWelch(2004)建模研究金融危机的恐慌与危机发生的关系,认为在存在融券卖空机制的市场,人们对危机更加恐慌,限制融券卖空机制可以减少由少数人引起的市场恐慌,大大减小金融危机发生的概率,据此认为限制融券卖空将减少市场的波动性,维持市场相对稳定。实证方面,OfekandRichardson(2003)采用美国网络公司数据研究表明:引进融券卖空机制吸引了大量的卖空投资者入市,使得网络公司股票价格出现34%的大幅下跌,验证了AllenandGlae(1991)的发现。Chang.etal(2007)以香港市场为例,考察个股被选入或剔除出卖空证券标的名单后的表现进行比较分析发现,当股票被列为融资融券标的证券后波动性显著增加。另一种观点认为允许卖空并不会加剧证券市场的波动,相反还有助于股票市场的稳定。HongandStein(2003)的运用异质代理人模型研究发现:在没有融资融券交易机制的市场,市场的悲观情绪得不到充分释放,一旦悲观情绪爆发,股价将出现恐慌性下跌,更有可能引发市场崩溃。Bai,Chang,andWang(2006)建立了一个完全理性预期均衡模型,考察了卖空约束对股价和市场效率的影响,发现卖空约束下股价波动性增加。这说明卖空机制的引入可以减少股市出现崩溃的极端性风险,从而降低市场波动性。实证方面,CharoenrookandDaouk(2005)采用全球111个国家1969年12月—2002年12月的数据进行分析,实证结果显示,与卖空交易禁止的国家相比,卖空交易允许并真实存在的国家的市场总体收益的波动性较小。Caietal.(2007)以香港股票市场为研究对象,运用事件研究法,发现股票可卖空后股价波动性下降。许红伟和陈欣(2013)研究我国第一批融资融券标的股票,一定程度上找到了融资融券交易能减缓股票市场暴跌、防止市场恐慌的证据。第三种观点认为允许卖空或者放开卖空约束对市场稳定性的影响方向不明确。KrausandRubin(2003)建立了一个理论模型,阐明了卖空交易限制放松的情况下(如引入指数期权)对股价收益波动性的影响。他们的理论模型认为股价波动性有可能增加,也有可能减少,这取决于模型的信息参数和经济外生变量的设定。随后,他们以禁止卖空交易的以色列Tel-Aviv股票市场在1993年8月推出股指期权为例,检验了上述模型的推论,实证结果表明,在股指期权推出后股票指数所包括的股票波动性增加。吴淑琨和廖士光(2007)对中国台湾地区市场的经验分析表明,卖空交易对波动性水平没有显著影响,卖空机制的存在并不会加剧证券市场的波动性。本文采用DID模型,对我国融资融券交易对标的股票的流动性、风险性及波动性影响进行了研究,发现融资融券交易对上述指标有一定积极作用,能有效促进市场的健康发展。本文的贡献主要在于:1.在研究方法上有所创新。本文采用该领域极少采用的DID模型,以成为融资融券标的股的时间为事件窗口,将部分沪深300成份股分为处理组和对照组,分别进行组间对比研究、窗口期前后对比研究以及混合对比研究,这样可以同时有效控制住时间序列和横截面上的其他因素,得到较为可靠和准确的结论。2.首次实证检验了融资融券交易与市场非系统性风险的关系。3.为学界的相关研究提供了新的案例和经验证据。我国证券市场有别于国外成熟市场,我国监管层政策的实施急需即时的国内实证数据作为参考。4.为二级市场投资者提供了新的投资参考依据。三、研究设计(一)事件后盘增长期数据处理以沪深股市第二期融资融券标的股票正式交易日期2011年12月5日为参照,本文选取的样本期间为2010年12月5日至2012年12月5日,前后约410个交易日(因股票个体差异存在左右误差)。即2010年12月5日至2011年12月04日为事件前窗口期,2011年12月5日至2012年12月5日为事件后窗口期。本文所涉及的沪深300指数数据、标的股票交易行情数据均从国泰安数据库(CSMAR)获得。数据处理过程如下:1.取得2012年12月5日沪深300指数成份股股票,剔除指数成分调整的股票,剔除2010年3月31日第一期成为融资融券标的股票的股票,共得股票264只。2.在第一步的基础上选取于2011年12月5日成为融资融券标的的股票(1),共171只,作为处理组。剩余非融资融券标的股票93只,作为对照组。3.提取并计算处理组和对照组所有股票的日流动性指标、日风险性指标、日波动性指标、股息率、市销率、风险因子等指标。各指标数据量均有105000左右。4.为了进一步研究融资融券交易对波动性的具体影响,提取并计算处理组和对照组所有股票的上波动指标和下波动指标。上波动指标剔除14197个为负值数据,剩92051个交易日数据;下波动指标剔除8504个正值数据,剩97744个交易日数据,所剔除数据对分析影响不大(2)。(二)关注双差分统计量的估计本文研究采用的基本模型设定为:其中,yi,t为第i个股票在第t期的指标值,分别为流动性指标(SQLi,t)、风险性指标(RIDi,t)、波动性指标(VOLi,t)、上波动指标(UVOLi,t)、下波动指标(DVOLi,t);Dt为时间虚拟变量,当交易日期为窗口期后时Dt=1,反之Dt=0;Dg为组间虚拟变量,当Dg=1时为沪深300成份股股票中第二期融资融券标的股票,即处理组,Dg=0时为沪深300成份股中的非融资融券标的股票,即对照组;ΣXi,t是一组相关的控制变量,包括股息率、市销率、风险因子;εi为随机干扰项。各变量定义如表1。此外,当日流动性指标SQLit由股票i在t月的日交易数据得来,其计算公式为:其中,Rdit和Vit分别是股票i在t月的第d个交易日的收益率和交易额(以百万元为单位),Daysit指股票i在t月从第一个有效交易日到交易当日的有效交易天数。式(2)是非流动性比率,衡量一定交易量引起价格变动幅度的大小,该数值越大,说明一定交易量引起的价格变动幅度越大,则流动性越差。风险性指标(RID)及风险因子(RIK)则由CAPM(以资本资产定价)模型为基础计算得出。其中,风险性指标是指除去系统性风险的个股自身风险占该股票总风险的比例估计值;风险因子(RIK),则是以超额收益计算的个股总风险的估计值(总市值加权)。参考Wooldridge的方法,本文以2011年12月5日作为事件窗口期,选取窗口期相关股票前后各一年的日交易数据,采用随机效应模型进行估计。本文着重考察双差分统计量既Dt×Dg的回归系数γ,其度量的就是剔除对照组的变化后由融资融券交易带来的总体净影响。如果回归系数γ的符号符合预期且在统计上显著,则可以认为融资融券交易的开通确实对标的股票的流动性、风险性、波动性产生了影响,反之则产生相反的影响或者影响不显著。四、结果表明和分析(一)对照组和被试组的波动幅度如表2所示,对比融资融券交易开通的前后,对照组(C)的流动性指标皆大于处理组(T)的流动性指标;表明融资融券标的股票的流动性较其它股票要高;其余无论是风险性、波动性还是上波动幅度、下波动幅度皆是对照组大于处理组。由此可知融资融券标的股票同非标的股票相比在总体上更为稳健。此外,融资融券交易开通后,处理组和对照组的流动性、风险性、波动性、上波动幅度、下波动幅度则皆有所下降。说明,开通融资融券交易后,市场的交易活跃度、非系统性风险和波动幅度皆有所降低。至于上述变动在统计上是否显著,是否是由融资融券交易所引起,还需要进一步实证研究。需要指出的是,由于市场行权日的影响,下波动指标的极值较大,但是所占比例极低,对本文估计结果的影响极小,故未作特别处理(1)。(二)融资融券交易开通前后市场整体和标的证券的流动性和风险性、阶段性下降在进行回归之前,首先对不同组别公司的关键变量的中位数进行T检验。之所以选取中位数而不选择平均数,是因为相关变量不服从正态分布,比较中位数更有意义(1)。结果如表3所示。表3中,组间差异=(融资融券组-非融资融券组)/((融资融券组+非融资融券组)/2)。前后差异=(融资融券开通后-融资融券开通前)/((融资融券开通后+融资融券开通前)/2)。从融资融券开通前后差异和组间差异可知,开通融资融券交易后,处理组和对照组的流动性指标都有大幅上升,分别上升了56.25%和15.54%,两组的上升在统计上均十分显著,处理组流动性指标的上升要大幅高于对照组,高出40.71%。说明融资融券交易开通后市场整体的流动性皆有所下降,融资融券标的股票的流动性下降相比非标的股票更为明显,但是标的股票的流动性在窗口期后依旧小于非标的股票。由表3同样可知,在融资融券交易开通后,处理组与对照组的风险性都有所下降,分别下降了24.81%和14.26%,两者在统计上皆十分显著,处理组风险性的下降要多于对照组,多下降了10.54%。同样的,在融资融券交易开通后,处理组和对照组的波动性也都有所下降,分别下降了7.39%、1.78%,两者在统计上也皆显著,处理组波动性的下降要多于对照组,多下降了5.61%。上述数据表明,融资融券交易开通后,处理组流动性的下降相对于对照组下降得更多,处理组风险性的减小相对于对照组减小得更多,处理组波动性的减小相对于控制组也减小得更多。综上初步可知,融资融券交易开通后市场整体和标的股票的流动性、风险性、波动性皆有所下降,这种变化在标的股票上表现更为明显,但这种全市场性质的变化并不能简单的归功于融资融券交易的开通。如果仅仅使用包括T检验在内的“前后比较”、“组间比较”方法,没有将时间序列与横截面上的其他系统性因素的影响剔除,得到的结论则可能产生偏差,若使用DID模型对其他因素进行控制则可较好地解决该问题。(三)融资融券交易开通后标的证券a本文采用面板数据下的随机效应模型进行估计,表4是重要变量的双重差分实证结果。模型一、模型二分别检验流动性和风险性,模型三、模型四、模型五则检验波动性。模型一、二、三中的变量Dg、Dt的系数分析结果与本文T检验结果类似,故不再累述,重点观测交互项系数。如表4可知,模型一、二、三交互项Dg*Dt的系数分别显著为正、显著为负、显著为负。结果与本文上述检验差异不大。从双差分估计量可以发现,在控制时间序列及横截面上的其他因素的影响下,由于融资融券交易开通的影响:1.标的股票的流动性显著下降,表明融资融券交易的开通可以有效降低标的个股的流动性;2.标的股票的风险性显著降低,表明融资融券交易的开通可以有效的降低个股的非系统性风险,有利于标的股票的价值发现;3.标的股票的波动性显著下降,表明融资融券交易的开通提升了标的股票的稳定性。在上述针对融资融券交易对波动性研究的基础上,笔者重新计算了波动性指标,将其分为上波动指标和下波动指标,用来进一步检验人们较为关心的融资融券交易到底是“助涨”还是“杀跌”的问题,分别对应于模型四、模型五,其被解释变量分别为UVOL(上波动指标)和DVOL(下波动指标)。观察模型四,Dg系数为负,表明融资融券标的股票的“上涨力度”确实较非融资融券标的股要差,这符合融资融券标的股的选取规则,但是其在统计上并不显著。Dt系数显著为负,表明融资融券交易开通之后,市场的“上涨力度”有明显下降,而从显著为负的Dg*Dt的系数可知融资融券标的股票的这种“上涨力度”的下降较整个市场而言更为明显。综上所述,融资融券交易正式开通后市场以及标的股票的向上波动都受到了明显“阻碍”,标的股票的相关指标变化由于受到融资融券交易开通的影响而更为明显,融资融券交易的开通“助涨”是假“抑涨”是真。观察模型五,Dg系数为正,表明融资融券标的股票的“下跌力度”显著小于非融资融券标的股票,这同样符合融资融券标的股的选取规则。Dt系数正,但不显著,说明融资融券交易开通后整个市场的下跌幅度并未产生显著变化。从显著为正的Dg*Dt的系数可知,融资融券交易的开通对标的股票的股票向下波动有明显的抑制作用,融资融券交易对标的股票“杀跌”是假“抑跌”是真。模型三、四、五综合表明融资融券交易开通后,市场以及标的股票的波动幅度都显著下降,但是市场的下波动幅度的减少在统计上不显著。由于受到融资融券交易的影响,标的股票波动幅度的下降幅度更大,由此可知融资融券交易的开通既能从“抑涨”方向也能从“抑跌”方向有效的降低标的股票的波动性。五、市场投资者强烈抗辩。《我国我国融资融