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user: 3. 实证分析 3.1. 样本选取和变量定义 中国股市从2014年至2016年经历了“疯牛”到“股灾”的巨大股市波动，同时2014年也是融资融券突飞猛进的一年，故我们选取2014年3月12日到2016年9月14日上证综指共计619个样本数据，分析融资融券制度对这一时间的股市波动性的影响(数据来源：国泰安数据库)。根据股市进程，我们以2015年6月12日为时间节点，定义2014.3.12~2015.6.12为牛市阶段，2015.6.15~2016.9.14为熊市阶段，将样本区间划分为两个时间段来研究。沿用文 [ 12 ] 的定义，在本文中，用融资余额代表融资交易的影响力，用融券余额代表融券余额的影响力，引入三个变量： Vol表示“股市波动性”；RZ表示“融资余额(亿元)”；RQ表示“融券余额(亿元)” 其中，股市波动性Vol用上证综指的对数收益率表示，即： V o l = ln ( P t / P t − 1 ) 。本研究所用统计软件为Eviews 8.0. 3.2. 模型的建立和估计 为建立GARCH模型，先对样本数据的正态性、平稳性和相关性进行检验。 3.2.1. 正态性检验 本文采用Jarque-Bera法对上证综指的日对数收益率作正态性检验。结果如表1所示。 从表1可以看出，峰度系数为 7.495 > 3 ，偏度系数为 − 1.184 < 0 ，JB值为666.8，且相应的概率值为0，在1%的显著性水平下，说明该分布不服从正太分布，上证综指的对数收益率分布具有尖峰厚尾的特征，且重尾在左侧，该分布左偏。 3.2.2. 平稳性检验 通过描点可知上证综指的日对数收益率没有时间趋势也没有截距项，故选择不含截距和斜率的模式对样本数据进行ADF检验，结果如表2所示。 Table 1 Normal test result 统计量 均值 标准差 偏度 峰度 JB值 JB值对应概率值 Vol 0 0.019 −1.184 7.495 666.8 0 表1. 正态性检验结果 Table 2 Stationarity test result t值 P值 ADF检验统计量 −5.95 0 测试临界值 1%的显著性水平 −3.44 5%的显著性水平 −2.86 10%的显著性水平 −2.57 表2. 平稳性检验结果 从表2得出的结果来看，上证综指的对数收益率序列的ADF统计值为−5.95，在各显著性水平下，均小于临界值，且伴随概率P值为0。所以可以得出，在1%的显著性水平下，拒绝原假设，即该时间序列没有单位根，是平稳的时间序列。 3.2.3. 相关性检验 在建立GARCH模型的均值方程之前，首先要对被解释变量的时间序列进行相关性检验。通过计算上证综指的日对数收益率序列的自相关和偏自相关系数，可知在滞后项为1阶、2阶、3阶时都落入两倍的估计标准差内，且其对应的Q统计量的伴随P值均大于0.05，故序列在5%的显著性水平下，不存在明显的自相关性。 3.2.4. ARCH效应检验 由相关性检验知，序列不存在显著的相关性，所以，将均值方程设置为只含残差项和常数项的模型即可： V o l t = C + ε t 其中，C为常数项， ε t 为残差项。 然后将序列 V o l t 去均值化(将原序列的值减去序列的均值)，记得到新的序列 W t 。由于建立的均值方程不是ARMA模型，在统计软件中没有直接的LM法，因此我们采用对残差的平方相关图检验的方法。首先，生成 W t 的平方序列 Z t ( Z t = W t 2 )；其次，对 Z t 序列进行自相关和偏自相关的检验。检验结果如表3所示。由表3可知，该序列存在明显的相关性，所以有ARCH效应，可以建立GARCH模型对其进行修正和估计。 3.2.5. GARCH模型的建立及估计 Engle在1982年首次提出了ARCH模型(自回归条件异方差模型)该模型可用来刻画波动率的聚集特征及收益率的厚尾特性。但由于其自相关系数高并缓慢衰减的特征，ARCH(q)往往需要较大的q才能刻画资产收益率波动率的变化。T.Bollerslev于1986年提出了广义ARCH(GARCH)模型进行改进，它能以非常简约的形式刻画波动率的高阶自相关性以及资产收益率的厚尾特征。 [ 11 ] GARCH模型的一般表达式是含有q个ARCH项和p个GARCH项，即GARCH(p，q)： σ t 2 = α 0 + λ 1 σ t − 1 2 + ⋯ + λ p σ t − p 2 + α 1 u t − 1 2 + ⋯ + α q u t − p 2 GARCH(p，q)应满足的条件是 α 0 > 0 ，   α i ≥ 0 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ，   λ i ≥ 0 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ，   0 ≤ ∑ i = 1 q α i + ∑ i = 1 p λ i < 1 为确定GARCH模型的阶数，由 V o l t 的AC和PAC图尝试分别建立GARCH(1，1)、GARCH(1，2)、GARCH(2，1)、GARCH(2，2)模型。表4给出了这4个模型的拟合结果，根据AIC和SC准则以及显著性原则，最后选定GARCH(1，1)模型是最合适的模型。 为了研究融资融券工具对股市波动率是否存在显著影响，我们在GARCH(1，1)模型中加入RZ和RQ变量。同时，为进一步分析融资融券工具对股市“牛市”、“熊市”的影响是否存在差异，我们引入了虚拟变量： Table 3 Correlation test of sequence 自相关系数 ρ ( 1 ) ρ ( 2 ) ρ ( 3 ) ρ ( 4 ) ρ ( 5 ) ρ ( 10 ) 0.213 *** 0.256 *** 0.245 *** 0.218 *** 0.182 *** 0.149 *** 0.089 *** 表3. 序列Z的相关性检验 注：“ * ”“ ** ”“ *** ”分别表示该系数在10%，5%及1%的水平下显著。本文其余表中记号同此。 Table 4 Selection of the GARCH mode GARCH(1，1) GARCH(1，2) GARCH(2，1) GARCH(2，2) AIC值 −5.5518 −5.5451 −5.5486 −5.5420 SC值 −5.4945 −5.4807 −5.4842 −5.4704 表4. GARCH模型的选择 D t = { 0 ，   2015.06.12 以 前 ， 1 ，   2015.06.12 以 后 . 最终建立GARCH(1，1)模型如下： { V o l t = C + ε t ε t = σ t u t ， u t ~ i i d   Ν ( 0 ， 1 ) σ t 2 = α 1 + α ε t − 1 2 + β σ t − 1 2 + α 2 D t + β 1 R Z t + β 2 R Q t + β 3 ( D t R Z t ) + β 4 ( D t R Q t ) (1) 其中， α 1 为常数项， ε t 为残差项。(1)式代表的含义分别如下： 当处于熊市时，即虚拟变量 D t = 0 时，GARCH模型的形式则变为： σ t 2 = α 1 + α ε t − 1 2 + β σ t − 1 2 + β 1 R Z t + β 2 R Q t (2) 当处于牛市时，即虚拟变量 D t = 1 时，GARCH模型的形式则变为： σ t 2 = ( α 1 + α 2 ) + α ε t − 1 2 + β σ t − 1 2 + ( β 1 + β 3 ) R Z t + ( β 2 + β 4 ) R Q t (3) 对比上面的式(2)和式(3)，可以看出， α 2 为截距差异系数，它代表的是相对于熊市来说，牛市对股市波动性的平均影响。 β 3 ， β 4 为斜率差异系数，其中， β 3 代表的是在熊市的基础上，处于牛市的融资交易对股市波动性的影响，也就是说牛市的融资交易相对于熊市的融资交易对股市波动性的影响的差异。同样地， β 4 代表的是在熊市的基础上，处于牛市的融券交易对股市波动性的影响。对GARCH模型的回归结果如表5所示。 以上常数项和相应参数的系数的P值均小于0.1，且大部分在1%的显著性水平下通过t检验，这说明GARCH模型的方差方程中的参数和常数项的设置均有意义，即这些变量对波动性均产生显著影响。又因为在条件方差方程中，GARCH项和ARCH项的系数和为0.947 < 1，满足GARCH(1，1)模型的约束条件。 从估计结果可以看出，ARCH项的系数为正，说明股市前一期的波动信息对本期的波动性存在正的影响。GARCH项表示前一期的波动性对本期波动性的影响，系数越大，表示对条件方差的冲击性越持久。由估计结果得，GARCH项的系数为正，且达到了0.91，数值较大，说明前一期的波动性对当期的波动性存在着较大的正的影响。之后的分析我们以虚拟变量 D t 的取值分成两部分，在之前的假定中，当虚拟变量 D t = 0 时，即表明股市为熊市，首先对熊市的情况进行分析，在估计结果中， R Z t 的系数 β 1 为正，说明在熊市时，融资交易行为增加了当时股市的波动性。另一方面， R Q t 的系数 β 2 为负，说明在熊市时，融券交易减少了当时股市的波动性。下面考虑当虚拟变量 D t = 1 时的情况，即股市为牛市时，首先虚拟变量 D t 的系数为正，说明相较于熊市来说，当处于牛市时，股市的波动性会增加。 D t R Z t 的系数 β 3 为负，但是 β 1 + β 3 的值仍为正值，说明总的来说，牛市的融资交易行为会增加股市波动性，但这时它对股市波动性的影响不如它在熊市时的影响大。 D t R Q t 的系数 β 4 为正值，且 β 2 + β 4 的值也是正值，说明总的来说，牛市的融券行为会增加股市的波动性。下面通过表6，来展示以上文字叙述的结果。 Table 5 The regression results of the GARCH(1，1) mode C α 1 α β α 2 β 1 β 2 β 3 β 4 上证 0.001 −4.97×10 −5 0.038 0.909 4.08×10 −5 1.35×10 −8 −4.82×10 −7 −1.04×10 −8 6.73×10 −7 (0.03) ** (0.00) *** (0.00) *** (0.00) *** (0.00) *** (0.00) *** (0.09) * (0.00) *** (0.02) ** 表5. GARCH(1，1)模型的回归结果 Table 6 Analysis results of GARCH mode 融资交易 融券交易 熊市(2015~2016) ++ - 牛市(2014~2015) + + 表6. GARCH模型的分析结果 其中：“+”表示增加股市波动性，“++”表示比“+”更加强的正影响，“-”表示减少股市波动性。除此之外，从模型中，我们还可以看出，2014至2015年的牛市比2015年至2016年的熊市波动性更大。 3.2.6. GARCH模型的结果解释 从GARCH模型得到的分析结果来看，融资交易比融券交易更能加剧股市的波动性。从上证综指历年的融资、融券余额数据可以看出，融资余额都要远远大于融券余额，以2014年3月12日为例，当天的融资余额为8780.76亿元，而融券余额仅为31.82亿元，融资交易余额是融券余额的283倍，并且随着时间的推移，两融业务的差距也越拉越大。导致这一现象的根本原因是我国的做空机制(融券机制)相比发达国家的金融市场还不成熟。在我国，融券需要投资者向券商借入债券，券商在融券业务中是占据主导地位的，而我国券商持有的券源并不充足，所以就算是在熊市，有很多做空机会，投资者也会面临融不到券的窘境。其次，我国投资者普遍有着“追涨杀跌”的投资心态，大部分投资者都不愿意承担做空头的风险。这两点就会造成融券交易的规模在我国十分有限，所以它对股市波动性的影响相对于融资交易就很小。所以，这也解释了，即使当2015年~2016年股市处于熊市时，融券交易确实降低了股市的波动性，但由于我国融券交易规模较小，它带来的对股市波动的抑制作用也是十分有限的。 从融资交易的角度来看，在2013年4月之前，根据国家的融资融券的管理条例，只有达到或是超过50万元的客户才有资格进行融资融券交易，然而满足这类要求的客户在沪深两市仅占5%。在2013年4月，国家降低了融资融券的门槛要求，允许证券公司按照自己服务的投资者的特性设置适当的门槛。证监局对融资交易的放开，使得投资者的举债能力增加。而随着股市回暖，投资者对当时股市的预期普遍偏高，且投资者也受当时主流媒体所传达的乐观信息所影响，如“改革牛”、“政策牛市”等。所以，投资者利用融资交易以极高的杠杆进行融资(如1:5，1:10甚至更高)。这样就带来极大的杠杆风险，这样就解释了在牛市时，融资交易对股市波动性有增强和放大的作用。我们绘制了从2013年12月到2016年8月的融资余额(取每月的最后一天的融资余额作为当月的融资余额)的趋势图，如图1。 从图中可以看出，从2014年下半年开始，上交所的融资规模发生了爆发式的增长，从2014年初的2000多亿元飞涨至2015年6月的近14000亿元，且这个时间段刚好与我们划定的牛市时间段吻合。而在2016年6月之后，融资余额发生了断崖式的下跌。另外，这与我们所划定的熊市时间也正好吻合。并且我们还做了上证综合指数与上交所融资、融券余额的相关性分析(表7)，以及上证综合指数和融资余额的时间趋势图(如图2)。 Table 7 Correlation analysis of the Shanghai composite index with the total amount of financing and short sellin 上证综合指数 上交所融资余额 上交所融券余额 上证综合指数 1 0.95 0.54 上交所融资余额 0.95 1 0.63 上交所融券余额 0.54 0.63 1 表7. 上证综指与融资、融券总额的相关性分析 图1. 融资余额的时间趋势图 图2. 上证综指和融资余额的时间趋势图 从表7中可以看出，上交所的融资余额和上证综指的相关性极高到了0.95，而融券余额和上证综指并没有明显的相关性。而从图2中可以看出，上交所的融资余额和上证综指的走势基本相一致，说明在我国，融资融券制度主要是融资业务在对股市的波动性造成影响，融券业务对我国股市的影响较小。我们知道，一个理性的投资人，会在股市行情看涨时，进行融资交易，而在看跌股市行情时，进行融券交易。而在我国，大多数的投资者都是非理性投资者，他们的投资方式都有明显的“追涨杀跌”的特征，他们在处于牛市时疯狂地买入，一旦股价下跌，造成恐慌，他们就迅速地抛售手中持有的股票。正是我国投资者的这种投资习惯，限制了融资融券制度对股市波动性的调节作用。 3.3. 总结与政策性建议 3.3.1. 总结 本文以上证综合指数的日对数收益率代表股市波动性，用上交所的融资余额和融券余额分别代表沪市的融资规模和融券规模，并且以2014年3月12日~2016年9月14日的数据为基础，并以2015年6月12日，上证综指暴跌这一事件为时间节点，建立了引入了虚拟变量的GARCH模型，来研究融资融券制度在熊市和牛市时对股市波动性的不同影响并得出了以下结论： 1) 从融资交易的角度来说，在牛市时(2014.3.12~2015.6.12)，融资交易增加了股市的波动性。这是因为融资交易带来了资金杠杆，使得盈亏放大，人们在股市行情较好的情况下，纷纷进行融资，加大杠杆，从而带来了极大的杠杆风险。而在这次熊市时(2015.6.15~2016)，融资交易也增加了股市的波动性，且这种波动性和在牛市是非对称的，模型结果显示，在熊市时，融资交易能给股市带来更大的波动性。 2) 从融券交易的角度来说，在牛市时，融券交易加剧了市场的波动性。而在熊市时，融券交易能够对股市波动性起到抑制的作用。然而，现实情况是在2015~2016年的熊市时，股市波动性依然很大，上证综指一路暴跌，这也从侧面说明了，在现阶段，我国的融券制度对股市波动性的抑制作用十分有限。 3) 从两融交易总体来看，两融业务开展时间较短，2010年3月31日才刚刚起步，我国的融资融券交易还存在着很多问题。第一，融券业务和融资业务发展极为不均衡，其中融资业务占主导地位，所以两融业务对股市波动性的影响，主要是融资业务对股市波动性的影响，也就是说在短期内，两融业务会增强对股市波动性，且在熊市时，两融业务对股市波动性的放大作用会比牛市时大。第二，目前融资融券业务的门槛依然很高，个人账户的开户的基本条件是在过去20个交易日中，账户日均资产满50万元。但是我国大部分个人投资者持股市值集中在10万元以下，截至2016年2月，我国持股市值在50万元以上个人投资者仅占总数的4.83% (数据来源：中证登，申万宏源研究)。第三，我国的个人投资者习惯于单边做多投资思维。投资者习惯于投资其看涨的股票，而不习惯于做空交易。 3.3.2. 政策性建议 1) 有序推进融资融券标的股票的扩容。之前我们分析到，我国融券规模较小的原因之一是证券公司券源有限，推进标的股票的扩容，可以促进融券业务的进行，避免投资者想融券却无券可融的局面。在一个健全的融资融券制度中，是否应该融券的标准应该是是否看跌股票价格而不是是否有券可融。 2) 适当降低融资融券的门槛。目前，我国的融资融券门槛是50万元。这个门槛对于个人投资者过高，而个人投资者占股市总投资者的99.71% (截至2016年2月)。应该鼓励证券公司根据自己客户的实际情况，设定自己的门槛，但是同时也要对证券公司设置的门槛实施强有力的监控，避免像2014年~2015年牛市期间那样，投资者以过高的资金杠杆进行融资的情况。 3) 加大对融资融券交易理念的宣传和教育。我国大部分投资者仍属于非理性投资者，应该鼓励证券公司对客户进行普及性的融资融券理念的教育，尽量使客户的投资观念趋于理性，这样做有利于投资者进行融资融券并用的双向投资，而非仅仅执着于融资的单向投资，能够很好地改善两融业务发展极不均衡的情况。