融资融券交易与股票价格走势关系的实证研究

融资融券交易与股票价格走势关系的实证研究

报告要点：

1. 随着融资融券试点规模的扩大，融资融券交易对我国证券市场

和个股的价格影响究竟如何，是当前迫切需要研究的问题。

作者：张龙斌

2. 对融资融券规模与大盘收益关系的实证分析表明，市场收益

是融资余额变动和融券余额变动的Granger因果原因，而融 资余额和融券余额变动不是市场收益的Granger因果原因。

电话：0755-82130627

3. 在目前的融资融券规模下，融资融券交易还无法影响大盘的走

e-mail:

势。 [email protected]

4. 对个股的融资融券规模与股价收益关系的实证研究表明，个股

的融资融券规模与股价走势的关系不存在确定的规律。

报告编号：2011039

完成时间：2010-5-30

独立声明：本报告所采用的信息及数据均来源于公开可得到的资料。

博士后工作站专题报告

目 录

摘 要........................................................................................................................ I 1. 引言......................................................................................................................... 1 2. 数据选择与处理..................................................................................................... 3

2.1 数据的选择与描述......................................................................................... 3 2.2 数据的平稳性分析......................................................................................... 4 3. 融资融券规模与大盘走势的关系....................................................................... 11 4. 融资融券规模与个股走势的关系....................................................................... 16

4.1 浦发银行融资融券规模与股价走势关系................................................... 17 4.2 中兴通讯融资融券规模与股价走势关系................................................... 20 4.3中国太保融资融券规模与股价走势关系.................................................... 24 5. 小结....................................................................................................................... 27 参考文献...................................................................................................................... 28

摘 要

现阶段我国融资融券交易刚刚推出，对融资融券交易与市场表现关系的研究尚显缺乏。随着融资融券试点规模的扩大，融资融券交易对我国证券市场和个股的价格影响究竟如何，是当前迫切需要研究的问题。研究二者的关系对指导投资者参与融资融券交易，提高管理层监管水平，发挥融资融券交易发现价格和稳定市场的功能很有意义。因此，本文拟对我国融资融券试点推出以来的交易数据与证券价格的关系进行实证分析。

对融资融券规模变动与大盘收益关系的实证分析表明，市场收益是融资余额变动和融券余额变动的Granger因果原因，而融资余额变动和融券余额变动不是市场收益的Granger因果原因。在目前的融资融券规模下，融资融券交易还无法影响大盘的走势，融资融券交易规模的变动对市场走势的预期作用并不显著。

对个股的融资融券规模与股价收益关系的实证研究表明，个股的融资融券规模与股价走势的关系不存在确定的规律。浦发银行的融券规模变动是股票收益的Granger因果原因，融券卖空规模对浦发银行的股价的变化有一定的预期作用。中兴通讯的融资规模变动是股票收益的Granger因果原因，但融券规模变动不是股价变动的Granger因果原因，融资规模的变动对中兴通讯的股价有一定的预期作用。同时，中兴通讯股价的收益是融券规模的Granger因果原因，但不是融资规模的Granger因果原因。中国太保的融资融券规模变动不是股票收益的Granger因果原因。但是，中国太保的股价的收益是融资规模的Granger因果原因，但不是融券规模的Granger因果原因。

关键词： 融资融券、股价走势、Granger因果检验

1. 引言

所谓融资融券交易，其功能在于面对资本市场的收益机会，投资者通过信用交易向具有上海证券交易所或深圳证券交易所会员资格的证券公司提供担保物，有选择地借入资金购买证券以看涨行情，或是借入上市证券卖出以看淡后市。在海外证券市场，融资融券业务是一项普遍实施的成熟交易制度，是证券市场基本职能发挥作用的重要基础之一，它不仅会提高市场的价格发现效率，完善市场质量，也会对交易活跃度的提高产生非常积极的作用。

随着股权分置改革、上市公司治理、大力发展机构投资者、证券公司综合治理等一系列改革发展工作的深入推进，证券市场基础性制度建设取得了积极进展，开展融资融券业务的市场环境已经成熟。在此背景下，经证监会批准，2010年3月31日，沪、深交易所开始正式接受来自第一批包括国泰君安、国信证券、中信证券等在内的六家试点券商的融资融券交易申报，这意味着经过四年准备的融资融券交易已经正式进入市场操作阶段。融资融券交易的出现，给中国的资本市场注入了新鲜血液。其不仅终结了多年的单边市交易，为投资者带来了一种新的赢利模式，盘活了证券公司的存量资本、增大了证券市场资金的供给和需求量，大大提高了市场的流动性，同时还能实现价格发现、稳定市场、提供调控等功能。

目前共有三批25 家证券公司开展了融资融券业务试点。2011 年4 月，两市融资融券业务融资余额239.6 亿元，两市融券余额15.4 亿元。下面我们简单回顾融资融券交易试点的开展情况：

第一批6家试点券商上线。2010年3月19日，中国证监会公布了首批6家融资融券试点券商名单，分别是国泰君安、国信证券、中信证券、光大证券、海通证券和广发证券。

融资融券首日交易数据显示，两市融资融券交易额合计659万元。其中沪市融资融券交易总量为 584.9万元，深市融资融券交易总量为74.17万元。融资金额与融券金额之比为69：1，融资买入看多的占据绝对优势。其中沪市融资余额582.48万元，深市融资余额67万元，两市合计融资余额649.48万元；而在融券卖出方面，沪市融券余量金额 2.4万元，深市融券余量金额7万元，两市合计融券余量金额9.4万元。

第二批5家试点券商入场距第一批试点券商上线仅仅2个多月，2010年6月8日，证监会核准申银万国、东方证券、招商证券、华泰证券、银河证券等第

二批5家试点券商开展融资融券业务。

第二批试点券商于2010年7月5日正式开始融资融券交易。数据显示，当日，融资融券交易总量突然从前日的14.94亿元跃升至15.96亿元，环比增幅高达6.78%。之后，两市融资融券交易规模大幅攀升，沪深日融资买入额进入“亿元时代”，单日融资买入额超过1000万元，乃至达到亿元级别的标的证券持续出现。

融资融券业务经过首日遇冷、初期低迷后，进入快速扩容期。统计显示，两融余额从659万元到1亿元，用了8个交易日；从1亿元到10亿元用了34个交易日；从10亿元到50亿元用了88个交易日；而从50亿元到100亿元则仅用了41个交易日。

第三批14家券商2010年12月13日进场交易。2010年11月底，第三批14家申请开展融资融券试点业务的券商获证监会核准其融资融券业务资格的批复，两融市场迎来新一轮扩容。这14家券商分别是安信证券、长城证券、长江证券、方正证券、国都证券、国元证券、宏源证券、平安证券、齐鲁证券、西南证券、兴业证券、中金公司、中投证券、中信建投证券。

对第三批试点券商监管部门适当降低了准入门槛，即最近一次分类评价为B类以上、最近6个月净资本在30亿元以上。据不完全统计，25家获批融资融券业务试点资格券商两融总授信额度已超过800亿元。第三批试点券商开展业务后，开展融资融券业务的券商营业部将超过2200家，占全国所有4198家券商营业部总数的53%。

现阶段我国融资融券交易刚刚推出，对融资融券交易与市场表现关系的研究尚显缺乏。随着融资融券试点规模的扩大，融资融券交易对我国证券市场和个股的价格影响究竟如何，是当前迫切需要研究的问题。研究二者的关系对指导投资者参与融资融券交易，提高管理层监管水平，发挥融资融券交易发现价格和稳定市场的功能很有意义。因此，本文拟对我国融资融券试点推出以来的交易数据与证券价格的关系进行实证分析，从而考察融资融券交易对我国证券价格的影响。

2. 数据选择与处理

2.1 数据的选择与描述

研究选择了沪深交易所提供的融资融券每日的交易统计数据为研究对象。由于第三批14家券商2010年12月13日开始开展融资融券业务，为了规避开展融资融券业务券商家数变化对融资融券交易数据造成的影响，研究的样本区间选择为2011年1月4日至2011年5月16日。

沪深交易所提供的融资融券数据包括融资融券标的证券的截止日融资余额、期间融资买入额、期间融资偿还额、截至日融券余额、期间融券卖出量等五个指标。其中，今年以来，沪深两市的融资融券交易情况统计如下：

图 1 沪深两市融资余额

图2 沪深两市期间融资买入额

图 3 沪深两市期间融资偿还额

图 4 沪深两市融券余额

图 5 沪深两市期间融券卖出量

2.2 数据的平稳性分析

为了分析融资融券指标与市场收益率的关系，首先需要对截至日融资余额、期间融资买入额、融券余额、期间融券卖出等指标的时间序列进行单位根检验。具体检验结果如下：

表1 融资余额序列的单位根检验

Null Hypothesis: 截至日融资余额（元） has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic 0.049648 -3.510259 -2.896346 -2.585396

Coefficient 0.000200 0.412074 75499413

Std. Error 0.004032 0.101502 76629913

t-Statistic 0.049648 4.059750 0.985247

Prob.* 0.9599

Prob. 0.9605 0.0001 0.3274 1.34E+08 1.56E+08 40.44576 40.53257 40.48065 2.037746

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(RZYE) Method: Least Squares Date: 05/17/11 Time: 16:11 Sample (adjusted): 3 86

Included observations: 84 after adjustments

Variable RZYE(-1) D(RZYE(-1))

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

0.169494 Mean dependent var 0.148988 S.D. dependent var 1.44E+08 Akaike info criterion 1.68E+18 Schwarz criterion -1695.722 Hannan-Quinn criter. 8.265441 Durbin-Watson stat 0.000541

表2 期间融资额序列的单位根检验

Null Hypothesis: 期间融资买入额（元） has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic -2.325174

Prob.* 0.1666

Augmented Dickey-Fuller test statistic

Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-3.510259 -2.896346 -2.585396

Coefficient -0.172702 -0.298489 2.07E+08

Std. Error 0.074275 0.106429 93104523

t-Statistic -2.325174 -2.804590 2.224624

Prob. 0.0226 0.0063 0.0289 1497648. 2.89E+08 41.63570 41.72251 41.67060 2.098994

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(QJMR) Method: Least Squares Date: 05/17/11 Time: 16:12 Sample (adjusted): 3 86

Included observations: 84 after adjustments

Variable QJMR(-1) D(QJMR(-1))

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

0.200761 Mean dependent var 0.181026 S.D. dependent var 2.61E+08 Akaike info criterion 5.53E+18 Schwarz criterion -1745.699 Hannan-Quinn criter. 10.17318 Durbin-Watson stat 0.000114

表3 融券余额序列的单位根检验

Null Hypothesis: 截止日融券余额（元） has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic -1.094714 -3.509281 -2.895924 -2.585172

Prob.* 0.7148

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(RQYE) Method: Least Squares Date: 05/17/11 Time: 16:17 Sample (adjusted): 2 86

Included observations: 85 after adjustments

Variable RQYE(-1)

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Coefficient -0.027989 4486526.

Std. Error 0.025567 2835828.

t-Statistic -1.094714 1.582087

Prob. 0.2768 0.1174 1840641. 13691570 35.72335 35.78082 35.74647 2.130597

0.014233 Mean dependent var 0.002356 S.D. dependent var 13675430 Akaike info criterion 1.55E+16 Schwarz criterion -1516.242 Hannan-Quinn criter. 1.198399 Durbin-Watson stat 0.276808

表4 期间融券卖出序列的单位根检验

Null Hypothesis: 期间融券卖出（股） has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic -1.257105 -3.512290 -2.897223 -2.585861

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.* 0.6459

Prob.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(QJMC) Method: Least Squares Date: 05/17/11 Time: 16:18 Sample (adjusted): 5 86

Included observations: 82 after adjustments

Variable

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

QJMC(-1) D(QJMC(-1)) D(QJMC(-2)) D(QJMC(-3))

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

-0.089991 -0.571801 -0.488794 -0.316246 399975.6

0.071586 0.118221 0.118226 0.109146 275349.2

-1.257105 -4.836719 -4.134419 -2.897447 1.452612

0.2125 0.0000 0.0001 0.0049 0.1504 29260.32 1599441. 31.08611 31.23286 31.14502 1.857547

0.350648 Mean dependent var 0.316916 S.D. dependent var 1321920. Akaike info criterion 1.35E+14 Schwarz criterion -1269.530 Hannan-Quinn criter. 10.39496 Durbin-Watson stat 0.000001

使用Eviews6.0对上述融资融券统计指标的单位根检验表明，统计结果都无法拒绝截至日融资余额、期间融资买入额、融券余额、期间融券卖出等指标的时间序列具有单位根的原假设，也就说上述时间序列都不平稳。

因此，下面我们对截至日融资余额和截止日融券余额进行差分处理，然而对这两个指标的差分进行单位根检验，检验结果如下：

图 6 融资余额样本的差分序列

表5 融资余额差分序列的单位根检验

Null Hypothesis: D(RZYE) has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic -5.830928 -3.510259 -2.896346 -2.585396

Coefficient -0.587712 79161276

Std. Error 0.100792 20659175

t-Statistic -5.830928 3.831773

Prob.* 0.0000

Prob. 0.0000 0.0002 407521.3 1.69E+08 40.42198 40.47985 40.44524 2.037737

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RZYE,2) Method: Least Squares Date: 05/17/11 Time: 16:47 Sample (adjusted): 3 86

Included observations: 84 after adjustments

Variable D(RZYE(-1))

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.293102 Mean dependent var 0.284481 S.D. dependent var 1.43E+08 Akaike info criterion 1.68E+18 Schwarz criterion -1695.723 Hannan-Quinn criter. 33.99973 Durbin-Watson stat 0.000000

图 7 融券余额样本的差分序列

表6 融券差分余额序列的单位根检验

Null Hypothesis: D(RQYE) has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic -7.739602 -3.512290 -2.897223 -2.585861

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.* 0.0000

Prob.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RQYE,2) Method: Least Squares Date: 05/17/11 Time: 16:48 Sample (adjusted): 5 86

Included observations: 82 after adjustments

Variable

D(RQYE(-1)) D(RQYE(-1),2) D(RQYE(-2),2)

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

-1.566212 0.446436 0.322396 2940349.

0.202363 0.158800 0.107496 1524286.

-7.739602 2.811319 2.999139 1.929001

0.0000 0.0062 0.0036 0.0574 -61261.29 20469479 35.69502 35.81242 35.74216 1.965301

0.592224 Mean dependent var 0.576541 S.D. dependent var 13320260 Akaike info criterion 1.38E+16 Schwarz criterion -1459.496 Hannan-Quinn criter. 37.76053 Durbin-Watson stat 0.000000

从单位根检验的结果可以看出，融资余额和融券余额的差分都以1%的显著性水平拒绝了序列存在单位根的原假设。也就说说融资余额和融券余额的差分可以看做是平稳序列。

3. 融资融券规模与大盘走势的关系

由于融资融券的标的证券包括了沪深两市的90只股票，因此我们选择沪深300指数作为市场的代表，考察两市融资融券规模变动与沪深300指数变动的关系。

表 7 融资余额变动与大盘收益的因果检验

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/24/11 Time: 17:02 Sample: 1 86 Lags: 4

Null Hypothesis:

Obs 81

F-Statistic 3.30754 0.78900

Prob. 0.0152 0.5361

RETURN does not Granger Cause DRZYE DRZYE does not Granger Cause RETURN

表 8 融券余额与市场收益的因果关系检验

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/24/11 Time: 17:02 Sample: 1 86 Lags: 4

Null Hypothesis:

Obs 81

F-Statistic 2.32588 0.08252

Prob. 0.0645 0.9875

RETURN does not Granger Cause DRQYE DRQYE does not Granger Cause RETURN

从上面的Granger因果检验分析结果可以看出，市场收益是融资余额变动和融券余额变动的Granger因果原因，而融资余额变动和融券余额变动不是市场收益的Granger因果原因。由此可见，在目前的融资融券规模下，融资融券交易还无法影响大盘的走势。

从融资余额和沪深300指数收益的VaR模型估计结果可以看出，沪深300指数的收益对融资余额变动的影响显著为正，即大盘持续上涨可能会导致市场融资余额的增加。

表 9 融资差分序列与沪深300指数收益序列的VAR模型估计结果

Vector Autoregression Estimates Date: 05/24/11 Time: 17:12 Sample (adjusted): 6 86

Included observations: 81 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

DRZQE (-1)

DRZQE (-2)

DRZQE (-3)

DRZQE 0.355916 (0.11340) [ 3.13849]

0.034398 (0.11937) [ 0.28816]

0.058273 (0.12150) [ 0.47962]

RETURN 1.25E-09 (1.0E-09) [ 1.20672]

-1.42E-09 (1.1E-09) [-1.30295]

1.00E-09 (1.1E-09) [ 0.90202]

DRZQE (-4)

RETURN(-1)

RETURN(-2)

RETURN(-3)

RETURN(-4)

C

R-squared Adj. R-squared

-0.043855 (0.11153) [-0.39321]

-18089598 (1.3E+07) [-1.43381]

13856189 (1.3E+07) [ 1.08208]

24553296 (1.3E+07) [ 1.92211]

34924023 (1.3E+07) [ 2.70289]

82385096 (2.5E+07) [ 3.31334] 0.308990 0.232211

-8.21E-10 (1.0E-09) [-0.80543]

-0.090508 (0.11537) [-0.78451]

0.042108 (0.11709) [ 0.35961]

0.035592 (0.11681) [ 0.30470]

-0.160854 (0.11815) [-1.36140]

0.007411 (0.22737) [ 0.03260] 0.089619 -0.011535

从VAR的脉冲响应函数可以看出，沪深300指数收益会对融资余额变动产生正的冲击，这种冲击在第五天达到最大，然后影响开始减弱。

表 9 融资差分序列与沪深300指数收益序列的VAR模型估计结果

Vector Autoregression Estimates Date: 05/24/11 Time: 17:20 Sample (adjusted): 6 86

Included observations: 81 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

RETURN(-1)

RETURN(-2)

RETURN -0.110155 (0.11780) [-0.93509]

0.000766 (0.12440) [ 0.00615]

DRQYE 3110920. (1189827) [ 2.61460]

181500.4 (1256507) [ 0.14445]

RETURN(-3)

RETURN(-4)

DRQYE(-1)

DRQYE(-2)

DRQYE(-3)

DRQYE(-4)

C

R-squared Adj. R-squared

0.068447 (0.12203) [ 0.56092]

-0.160993 (0.12159) [-1.32409]

5.71E-09 (1.2E-08) [ 0.48630]

3.08E-09 (1.1E-08) [ 0.27633]

-3.52E-10 (1.1E-08) [-0.03185]

4.06E-09 (1.1E-08) [ 0.35892]

-0.012109 (0.15365) [-0.07881] 0.054051 -0.051055

-1434904. (1232489) [-1.16423]

-1854880. (1228069) [-1.51040]

-0.175002 (0.11859) [-1.47571]

-0.119054 (0.11241) [-1.05910]

-0.283145 (0.11166) [-2.53588]

0.064676 (0.11429) [ 0.56588]

2933971. (1551917) [ 1.89055] 0.220548 0.133943

图 8 融券余额差分与沪深300指数收益VAR模型的脉冲响应函数 从融券余额和沪深300指数收益的VAR模型的脉冲响应函数分析可以看出，沪深300指数收益会对融券余额变动产生正的冲击，这种冲击在第二天达到最大，然后影响开始减弱。

4. 融资融券规模与个股走势的关系

上面研究了融资融券规模与大盘走势的关系，下面我们对融资融券与个股走势的关系进行研究。研究挑选了融资融券交易比较活跃而且连续的个股作为样本。样本包括浦发银行、中国平安和中兴通讯。实证结果如下：

4.1 浦发银行融资融券规模与股价走势关系

图 9 浦发银行的融资融券数据

表10 浦发银行融资余额变动与股价变动的因果关系

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/24/11 Time: 17:46 Sample: 22 88 Lags: 4

Null Hypothesis:

Obs 67

F-Statistic 2.98406 1.32090

Prob. 0.0262 0.2730

DRQYE does not Granger Cause RETURN RETURN does not Granger Cause DRQYE

表11浦发银行融券余额变动与股价变动的因果关系

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/24/11 Time: 17:47 Sample: 22 88 Lags: 4

Null Hypothesis:

Obs 67

F-Statistic 1.66240 0.32249

Prob. 0.1711 0.8618

RETURN does not Granger Cause DRZYE DRZYE does not Granger Cause RETURN

从浦发银行的融资融券规模变动与股价收益的Granger因果检验结果可以看出，浦发银行的融券规模变动是股票收益的Granger因果原因，但融资规模变动不是股价变动的Granger因果原因。同时，股价的收益也不是融资规模与融券规模变动的Granger因果原因。

表12 浦发银行融资余额变动与股价变动的VAR模型估计结果

Vector Autoregression Estimates Date: 05/24/11 Time: 17:58 Sample: 22 88

Included observations: 67

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

DRQYE(-1)

DRQYE -0.631921 (0.12766) [-4.94991]

RETURN -5.78E-08 (2.7E-08) [-2.16014]

DRQYE(-2)

RETURN(-1)

RETURN(-2)

C

R-squared Adj. R-squared

-0.351662 (0.13019) [-2.70118]

743062.9 (626369.) [ 1.18630]

903853.0 (637915.) [ 1.41689]

-1296.764 (8385.80) [-0.15464] 0.289576 0.243742

-3.90E-08 (2.7E-08) [-1.43010]

0.082046 (0.13130) [ 0.62487]

0.238466 (0.13372) [ 1.78333]

0.000895 (0.00176) [ 0.50900] 0.099721 0.041638

图 10 脉冲响应函数

从VAR模型的估计结果和脉冲响应分析的结果可以看出，融券规模变动对股价会产生负的影响，这种负的冲击主要体现为短期效应，即在第二期影响最大。 4.2 中兴通讯融资融券规模与股价走势关系

图 11 中兴通讯融资融券交易数据

表13 中兴通讯融资余额变动与股价变动的因果关系

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/25/11 Time: 08:55 Sample: 22 88 Lags: 3

Null Hypothesis:

Obs 67

F-Statistic 0.11190 2.80185

Prob. 0.9528 0.0475

RETURN does not Granger Cause DRZYE DRZYE does not Granger Cause RETURN

表14 中兴通讯融券余额变动与股价变动的因果关系

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/25/11 Time: 08:54 Sample: 22 88 Lags: 3

Null Hypothesis:

Obs 67

F-Statistic 2.23290 0.28211

Prob. 0.0936 0.8381

RETURN does not Granger Cause DRQYE DRQYE does not Granger Cause RETURN

从中兴通讯的融资融券规模变动与股价收益的Granger因果检验结果可以看出，中兴通讯的融资规模变动是股票收益的Granger因果原因，但融券规模变动不是股价变动的Granger因果原因。同时，股价的收益是融券规模的Granger因果原因，但不是融资规模的Granger因果原因。

表15 中兴通讯融资余额变动与股价变动的VAR模型估计

Vector Autoregression Estimates Date: 05/25/11 Time: 09:00 Sample: 22 88

Included observations: 67

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

RETURN(-1)

RETURN -0.241162

DRZYE -5978022.

RETURN(-2)

RETURN(-3)

DRZYE(-1)

DRZYE(-2)

DRZYE(-3)

C

R-squared Adj. R-squared

[-1.98619]

0.005481 (0.12246) [ 0.04476]

0.107432 (0.11949) [ 0.89911]

6.05E-11 (2.6E-10) [ 0.22951]

7.52E-11 (2.7E-10) [ 0.28225]

7.30E-10 (2.6E-10) [ 2.77356]

-0.001035 (0.00304) [-0.34047] 0.167514 0.084266

[-0.10067]

31548418 (6.0E+07) [ 0.52673]

1139860. (5.8E+07) [ 0.01951]

0.186629 (0.12900) [ 1.44677]

-0.039712 (0.13028) [-0.30483]

-0.096417 (0.12878) [-0.74870]

1494223. (1486569) [ 1.00515] 0.049905 -0.045104

表16 中兴通讯融券余额变动与股价变动的VAR模型估计

Vector Autoregression Estimates Date: 05/25/11 Time: 08:58 Sample: 22 88

Included observations: 67

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

RETURN(-1)

RETURN -0.171620 (0.14159) [-1.21207]

DRQYE 158313.6 (163768.) [ 0.96669]

RETURN(-2)

RETURN(-3)

DRQYE(-1)

DRQYE(-2)

DRQYE(-3)

C

R-squared Adj. R-squared

0.042905 (0.14239) [ 0.30132]

0.068786 (0.14458) [ 0.47575]

-7.13E-08 (1.2E-07) [-0.59515]

-2.56E-08 (1.2E-07) [-0.21570]

5.42E-08 (1.2E-07) [ 0.44738]

8.17E-05 (0.00316) [ 0.02587] 0.064091 -0.029500

401491.4 (164693.) [ 2.43782]

218384.6 (167228.) [ 1.30591]

-0.456554 (0.13853) [-3.29573]

-0.419286 (0.13718) [-3.05657]

-0.265308 (0.14010) [-1.89371]

-73.38352 (3653.38) [-0.02009] 0.223581 0.145939

图 12 脉冲响应函数

从中兴通讯的融资融券规模变动与股价收益的VAR模型分析结果可以看出，中兴通讯的融资余额增加将对未来股价产生正的影响，而股价的上涨则会导致融券规模的增加。

4.3中国太保融资融券规模与股价走势关系

图 13 中国太保融资融券交易数据

表17 中国太保融资余额变动与股价变动的因果关系

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/25/11 Time: 15:35 Sample: 22 89 Lags: 2

Null Hypothesis:

Obs 68

F-Statistic 1.03152 4.02836

Prob. 0.3624 0.0226

DRZYE does not Granger Cause RETURN RETURN does not Granger Cause DRZYE

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/25/11 Time: 15:36 Sample: 22 89 Lags: 2

表18 中国太保融券余额变动与股价变动的因果关系

Null Hypothesis:

Obs 68

F-Statistic 1.34162 0.55738

Prob. 0.2688 0.5755

RETURN does not Granger Cause DRQYE DRQYE does not Granger Cause RETURN

从中国太保的融资融券规模变动与股价收益的Granger因果检验结果可以看出，中国太保的融资融券规模变动不是股票收益的Granger因果原因。但是，股价的收益是融资规模的Granger因果原因，但不是融券规模的Granger因果原因。

表19 中国太保融券余额变动与股价变动的VAR模型估计结果

Vector Autoregression Estimates Date: 05/25/11 Time: 15:38 Sample: 22 89

Included observations: 68

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

RETURN(-1)

RETURN(-2)

DRZYE(-1)

DRZYE(-2)

C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids

RETURN 0.021998 (0.12433) [ 0.17693]

0.128552 (0.12809) [ 1.00362]

1.85E-10 (1.8E-10) [ 1.04555]

1.33E-10 (1.8E-10) [ 0.75443]

-0.000112 (0.00219) [-0.05103] 0.042326 -0.018478 0.020538

DRZYE -1.86E+08 (8.7E+07) [-2.14872]

-1.57E+08 (8.9E+07) [-1.75971]

0.129360 (0.12366) [ 1.04611]

-0.044300 (0.12323) [-0.35949]

547773.1 (1529701) [ 0.35809] 0.145549 0.091298 9.99E+15

S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood

Akaike information criterion Schwarz criterion

0.018055 0.696104 179.0825 -5.120072 -4.956873 8.56E-05 0.017891

12590851 2.682886 -1205.588 35.60552 35.76872 599226.2 13208222 5.15E+10 4.42E+10 -1026.381 30.48181 30.80820

从中国太保的融资融券规模变动与股价收益的VAR模型分析结果可以看出，中国太保的股价上涨将对融资余额产生负的影响，这可能与融资者获利了结有关。

5. 小结

对融资融券规模变动与大盘收益关系的实证分析表明，市场收益是融资余额变动和融券余额变动的Granger因果原因，而融资余额变动和融券余额变动不是市场收益的Granger因果原因。在目前的融资融券规模下，融资融券交易还无法影响大盘的走势。从融资余额和沪深300指数收益的VAR模型估计结果可以看出，沪深300指数的收益对融资余额变动的影响显著为正，即大盘持续上涨可能会导致市场融资余额的增加。从VAR的脉冲响应函数可以看出，沪深300指数收益会对融资余额变动产生正的冲击，这种冲击在第五天达到最大，然后影响开始减弱。从融券余额和沪深300指数收益的VAR模型的脉冲响应函数分析可以看出，沪深300指数收益会对融券余额变动产生正的冲击，这种冲击在第二天达到最大，然后影响开始减弱。

对个股的融资融券规模与股价收益关系的实证研究表明，个股的融资融券规模与股价走势的关系不存在确定的规律。

从浦发银行的融资融券规模变动与股价收益的Granger因果检验结果可以看出，浦发银行的融券规模变动是股票收益的Granger因果原因，但融资规模变动不是股价变动的Granger因果原因。同时，股价的收益也不是融资规模与

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融券规模变动的Granger因果原因。

从中兴通讯的融资融券规模变动与股价收益的Granger因果检验结果可以看出，中兴通讯的融资规模变动是股票收益的Granger因果原因，但融券规模变动不是股价变动的Granger因果原因。同时，股价的收益是融券规模的Granger因果原因，但不是融资规模的Granger因果原因。

从中国太保的融资融券规模变动与股价收益的Granger因果检验结果可以看出，中国太保的融资融券规模变动不是股票收益的Granger因果原因。但是，股价的收益是融资规模的Granger因果原因，但不是融券规模的Granger因果原因。

参考文献

1. 廖士光，融资融券交易价格发现功能研究，上海立信会计学院学报，2011年

第1期。

2. 汤弦，卢涛，融资融券运行现状分析及问题剖析[R]，上海证券交易所研究中

心研究报告，2010。

3. 才静涵，夏乐，卖空制度、流动性与信息不对称问题研究，管理科学学报，

2011年第2期。

4. 李 竞，我国A 股融资融券交易与市场表现关系研究，现代商业，2011年1

月。

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