保证金扩张：基础股票的定价效率是否有所提高？_股票论文

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       融资融券交易是我国股票市场发展与创新的一项重要举措。在此制度下，拥有利好信息而对未来市场持乐观预期的投资者，可以向符合条件的券商借入资金(融资)买入股票，从而实现买空交易；而拥有利空信息看跌后市的投资者，可以向符合条件的券商借入股票(融券)并卖出，从而实现卖空交易。融资融券机制不仅向投资者提供了多空双向交易的通道，更重要的是在一定程度上扫除了知情者因禀赋约束而无法参与市场的障碍。

       所谓“知情者”指的是那些拥有有价值的私人信息的投资者；禀赋约束则指这些知情者是否有足够的资金或者股票。这里“有价值的私人信息”主要是个人基于公共信息的理性预期，因而并非是“内幕信息”。直观上，如果乐观的知情者没有足够的资金，或者悲观的知情者没有足够的股票，这些禀赋约束都将使市场难以反映他们的信息，相应地，价格的信息效率较低。融资融券机制正是为上述两类投资者缓解禀赋约束，便于其参与市场，进而改善个股价格的信息揭示效率而设计的一种制度安排。

       为了推进我国股票市场的基础制度建设，提升价格的信息揭示效率，沪深交易所于2010年3月3 1日正式启动融资融券试点操作，并于2011年11月25日由“试点”转为“常规”。此后，融资融券业务在国内股票市场大规模展开。截至2013年12月31日，我国上市交易的股票中，纳入融资融券范围的股票已达700只。这为研究融资融券交易能否提升市场的价格发现效率提供了更加丰富、有效的样本。

       本文将以业务“常规”化后的两次扩容新增股票为研究对象，实证比较这些股票在扩容前后对市场公共信息的定价效率是否提升。本文旨在探索这一机制创新能否为提升市场质量带来积极作用，进而为监管部门在后续的融资融券工作中提供更具现实意义的实证依据。

       文献回顾

       融资融券的实施究竟能否提升市场的价格发现效率一直是学术界和实务界关注的重要问题。理论上，从交易机制的角度来讲，实施融资融券交易的主要意义在于放松了卖空限制。Miller(1977)[10]指出，存在卖空限制的市场易于高估资产价格。Diamond和Verrecchia(1987)[5]还认为，卖空限制会排除一些知情交易，从而削弱价格对信息(特别是负面信息)的反应速度。Hong和Stein(2003)[8]进一步指出，卖空限制对悲观知情者交易行为的抑制会使其拥有的负面信息难以立即揭示，随着新的负面信息到达市场，先前累积的负面信息会在市场下跌时与新的负面信息一并释放，从而导致市场在没有重大利空信息的条件下暴跌。Abreu和Brunnermeier (2003)[1]和Scheinkman与Xiong(2003)[12]也认为，在投资者并非完全理性的情况下，卖空限制是导致资产价格出现泡沫和过度波动的必要条件。

       从实证研究来看，近期的研究如Bris等(2007)[4]对全球46个股票市场的截面和时间序列信息进行分析后发现，那些允许卖空的市场能够更为快速地吸收负面信息。导致这一结果的重要因素是卖空者往往都是知情者，即他们大多拥有有价值的私人信息。Diether等(2009)[6]为此给出了进一步的证据。他们发现，伴随正收益的卖空者增加能够较好的预测未来的负收益，且在控制了流动性供给和机会性风险容忍后，这一模式依然是稳健的。这说明卖空者的确拥有有价值的私人信息。Henry等(2013)[7]的实证研究也显示，在公司信用评级被下调前的一个月，公司股票的卖空余额约比一年前高出40％。这也就是说，卖空者能够提前识别哪些公司的违约风险会增加。这些证据均从不同的角度强调了卖空者常常是市场的知情交易者。放松卖空约束，让这些知情者拥有的私人信息能够及时反映到市场中，将有助于提升市场的信息揭示效率。其他的研究如Saffi和Sigurdsson(2011)[11]、Boehmer和Wu(2013)[3]以及Beber和Pagano(2013)[2]等也都给出了支持性的证据。然而，与国际经验常常显示放松卖空约束有助于提升市场定价效率的结论相比，国内的学者结论并不统一。廖士光(2011)[15]采用事件研究法，对沪深两市融资融券“试点”期及其以后半年内，标的证券在确定与调整事件前后的超常收益率进行了考察，结果发现融资融券交易尚未发挥价格发现功能。许红伟和陈欣(2012)[17]的研究也发现融资融券交易的实施并未显著改进市场的价格发现效率。但同样是以“试点”期标的股票为样本，黄洋等(2013)[14]选取盈余公告后的价格漂移异象作为研究标的，结果显示，A股市场的盈余漂移异象在融资融券后有显著减弱。该研究可视为支持了融资融券交易有助于提升定价效率的证据。

       因此，就定价效率的检验而言，从价格对信息的调整速度和反映程度这两个维度，直接地考察融资融券的实施能否提升标的股票的定价效率的文献相对较少。另外，就研究的样本期而言，现有研究大多关注于“试点”阶段。然而，正如崔媛媛等(2010)[13]在对融资融券运行现状进行分析后所指出的，试点期面临着融资融券规模较小、业务发展不平衡等两大问题，而除了转融通机制的缺乏和风险防范制度过严等因素外，融资融券标的范围过窄以及投资者多年来单向做多的交易习惯也是产生上述问题的本质原因。王晓国(2011)[16]还从投资者权益保护的视角进一步指出，融资融券试点制度虽然层次清楚、基本完整，但结构失衡、效率不高，应尽快推进转融通制度和市场准入制度的调整。因此，基于“试点”期样本未能得出定价效率显著改进的结论，可能是因为投资者对融资融券交易还不够熟悉，或者相关业务规则不够完善。这也就使得基于融资融券业务“常规”化、标的股票大范围铺开之后的样本，对定价效率做进一步检验显得尤为必要了。

       定价效率的比较与检验

       资产价格的定价效率是指价格对信息的揭示效率。就“揭示效率”而言，应包括两个层面的含义：一是价格对信息的调整速度，二是价格对信息的反映程度。为了从这两个维度较为全面地衡量扩容新增标的股票的定价效率，本文借鉴Hou和Moskowitz(2005)[9]的做法，即以市场收益率作为公共信息的代理变量，考察个股收益率在控制当前的市场因素后，历史时期的市场信息对其有多强的解释力。为此，构建如下模型：

      

       其中，

分别表示个股和市场的收益率；

表示滞后τ期的市场收益率。直观上，如果对于较大的τ，

显著异于0，说明个股价格在对市场公共信息进行调整时速度较慢，因而根据

的显著性和τ的大小可用于衡量价格调整速度。为了对标的股票纳入融资融券范围前后的价格调整速度进行比较，记样本股的个数为N，则对于所有样本股而言，可以采用传统的t－检验考察整个样本

的估计值是否显著异于0。具体来说，记个股j的收益率对滞后τ期的市场收益率回归系数的估计值为

，对于所有样本股的均值为m(

)，标准误为se(

)，则可以构造t－统计量

进行显著性检验，其中,

。如果标的股票在扩容前显著异于0的τ大于扩容后的结果，表明扩容后的价格调整速度显著快于扩容前。

       此外，(1)式回归的可决系数(

)反映了个股收益率可由当前的市场收益率和过去市场收益率的解释程度，因而可作为信息反映程度的度量。作为比较基准，进一步限制(1)式中的

=0(τ=1，2，...，M)，可得如下回归：

      

       该回归式的可决系数(

)反映的是在不考虑历史信息的情况下，个股收益率对当前市场信息的反映程度。

越大，表面个股价格能够越多地反映当前的市场信息。基于

，Hou和Moskowitz(2005)[9]定义如下指标：

      

       该指标依赖的核心变量是

，且与其正相关。

越大，

越小，这也就意味着当前的个股价格包含的历史公共信息较多(

较大)，而对当前的市场因素反映的较少(

)，即当前的价格对过去的市场因素具有较强的延迟揭示。可见，这个指标是定价效率的反向指标，该指标值越高，表明价格对历史信息的反映延迟越严重，价格的信息揭示效率越低。此外，直接使用该指标进行截面比较时易于出现较为严重的异方差问题。因此，本文对上述指标进行修正，并定义个股(j)的定价效率指标为：

      

       从(4)式的构造可以看出，指标

的主要区别在于如下两个方面：首先，

的倒数，这就确保了指标值的大小与定价效率的大小在经济意义上能够保持一致；其次，

取对数的结果，进而从一定程度上消除了指标值的异方差问题。因此，便于后续统计检验的构造。

       为了对定价效率进行比较，本文先基于扩容前后的样本，依据(1)～(4)式计算所有个股定价效率指标。为了便于表述，我们先做出如下符号约定：基于融资融券前样本计算的定价效率指标值记为

，而基于融资融券后样本P计算的指标值记为

。为了考察标的股票的定价效率在纳入融资融券范围后能否得到显著提升，考虑检验

是否显著大于0。为此，构造如下t－统计量，

，其中，N表示标的股票的个数，

的标准差的无偏估计，j=1，2，...，N。

       样本说明

       在经历了一年半的“试点”操作后，我国融资融券交易于2011年11月25日转为“常规”业务。与此同时，沪深交易所发布了《关于调整融资融券标的证券范围的通知》，融资融券标的股票由此前的90只扩大至285只，称为“第一次扩容”。两个交易所均于2011年12月5日接受新增标的股票的融资融券交易。在此之前，沪深交易所还对部分标的股票进行了微调。其中，上交所于2010年6月21日将上港集团(600018)、南方航空(6130029)、振华重工(600320)、北大荒(600598)调出，同时将中国中冶(601618)、潞安环能(601699)、光大证券(601788)、中信银行(601998)调入，之后又于2010年7月16日将上海电气(601727)调出，而将农业银行(601288)调入；深交所则于2010年6月21日将华菱钢铁(000932)调出，而将国元证券(000728)调入。考虑到上述微调后，本次扩容共新增股票188只，其中，上交所新增130只，深交所新增58只。

       2013年1月25日和26日，沪深交易所分别再次调整了融资融券标的证券的范围，上交所两融交易的标的股票由此前的180只增加到300只，而深交所标的股票则由此前的98只增加到200只，称为“第二次扩容”。在第一次扩容之后以及第二次扩容之前，理论上应新增标的股票222只。但通过比较沪深交易所两次发布的扩容名单，可以发现有54只股票存在于第一次扩容名单却没有列在第二次扩容名单中。这说明第一次扩容后至第二次扩容前有54只标的股票进行了调整。鉴于此，为了确定第二次扩容新增股票名单，本文将采用如下方法：首先，以2013年1月31日第二次扩容后首次接受申报为起始日期，以第三次扩容前的2013年9月15日为截止日期，确定为第二次扩容后的样本期；其次，以2011年12月5日第一次扩容后首次接受申报为起始日期，以第二次扩容前的2013年1月30日为截止日期，确定为第一次扩容后的样本；然后，收集两次扩容后样本期内融资融券交易的明细数据，并根据融资买入额与融券卖出额的和是否非0，确定实际交易中有融资融券交易的标的股票名单；最后共获得276只新增标的股票。

       实证研究中，鉴于本文可获得的最新数据为2013年12月16日的交易数据，从第二次扩容开始，截至上述日期共有208个交易日。因此，为了平衡样本期内观测值的数量，本文第一次扩容前的样本期确定为2011年1月26日～2011年12月2日，第一次扩容后的样本期确定为2011年12月5日～2012年10月15日；第二次扩容前的样本期确定为2012年3月27日～2013年1月30日，第二次扩容后的样本期确定为2013年1月31日～2013年12月16日。这样就确保了在上述样本期内均包括208个交易日。所有个股收益率均为基于前复权的收盘价计算的对数百分比收益率。

       表1给出了上述样本的描述性统计结果。需要说明的是，把所有标的股票的收益率混合在一起计算描述性统计指标意义并不大。因此，这里给出的描述性统计结果中，关于标的股票的各描述性统计指标值，是各样本期内所有标的股票的描述性统计指标值的等权平均。

      

       从表1的描述性统计结果来看，所有标的股票日收益率，在两次扩容前后的样本期内，均值、标准误、偏度、峰度、最大值和最小值六个统计指标的平均值非常接近。因此，从描述性统计的结果来看，收益率的分布特征在两次扩容前后并未发生较大变化。但沪深300指数收益率在两次扩容前后的样本期内，除了标准误和最大值这两个指标之外，其他指标在第一次扩容前后由小变大，而在第二次扩容前后由大变小。偏度指标由负转正意味着大幅下跌高于大幅上涨的可能性在第一次扩容后增加了，而在第二次扩容后减小了；峰度指标由小变大意味着新增标的股票价格发生大幅涨跌的可能性在第一次扩容后增加了，而在第二次扩容后减小了。

      

       实证结果及分析

       本文分别基于两次扩容前后共四个样本完成无约束回归((1)式)和有约束回归((2)式)。式(1)用于考察个股收益率可由本期和过去若干期市场收益率的解释程度，式(2)用于考察个股收益率可由本期市场收益率的解释程度。关于(1)式中滞后期M，本文借鉴现有研究的做法，取M=5，6，...，10。当M=5时，所有个股系数估计的均值及其他描述性统计如表2所示。限于篇幅，且当M=6，7，...，10时的结果与M=5时的结果相似，因此不在此赘述。

       从表2可以看出，所有四个样本的估计结果均显示，(1)式和(2)式回归中，市场当期收益率

的系数估计的样本均值约为1，且显著异于0。这是符合预期的，个股与市场收益率间的回归系数可视为市场因子的因子载荷。所有个股的

均值显著为正，意味着市场对个股系统风险的贡献给予正的补偿。

      

(τ=1，2，...，5)的显著性可为本文研究的问题提供有益的实证预示。如前所述，如果

显著异于0，则意味着过去的市场信息对本期个股的收益率具有显著的解释力。当然，对于不同的个股而言，

是否显著异于0往往是不同的。但是，采用t－统计量可以检验mean

是否显著异于0，进而在平均意义下，考察过去τ期的市场收益率是否对个股收益率具有显著的解释力。如果有，则说明个股收益率对过去r期的市场信息存在延迟反映。由表2可以看出，第一次扩容前，过去5期的市场信息在平均意义下，都对本期的个股收益率具有显著的解释力；而扩容后，在过去5期的市场信息中，仅有3期的市场信息对本期的个股收益率具有显著的解释力。这就预示着，标的股票的信息揭示效率在扩容后显著提高了。类似的，从表2还可以看出，第二次扩容前，过去5期的市场信息中有4期的信息可以显著解释个股收益率，而扩容后减少为3期。这些结果从价格调整速度的角度说明两次扩容后，新增标的股票对当期的市场信息具有更快的反应速度。

       图1 两次扩容前后的定价效率指标(M＝5)

      

       进一步采用(4)式定义的定价效率指标，考察新增标的股票对当前市场信息的反映程度在两次融资融券前后具有怎样的差异。图1给出了新增标的股票的定价效率指标(M=5)，在两次扩容前后共四个样本期内的散点图及其均值线。

       从图1可以看出，两次扩容新增标的股票的定价效率指标在扩容前的均值都高于扩容后。与表2的结果结合起来可以看出，两次扩容后，不仅过去的市场收益率能够解释新增标的股票当前收益率的期数在扩容后显著减少，且解释的比重(

)在两次扩容后也都呈现降低的趋势。这些证据均表明，两次扩容后标的股票的定价效率均得到了提升。表3给出了M=5，6，...，10共六种情形下，定价效率指标在两次扩容前后的差及其检验结果。

      

       表3结果显示，在M=5，6，...，10等情形下，两次扩容新增标的股票的定价效率在扩容后均显著提高。从(4)式对定价效率指标的定义可知，在融资融券业务“常规”化后，新增标的股票对当期市场信息的揭示程度在两次扩容后均得到显著提升。这与现有研究采用“试点”期标的股票的研究结果存在明显不同。廖士光(2011)[15]和许红伟与陈欣(2012)[17]等的研究均显示，在“试点”期，融资融券业务的开展并未显著提升标的股票的信息揭示效率。综合表2和表3的结果我们可以得出如下结论：首先，过去5～10天市场指数收益率中，能够解释标的股票当前收益率的天数，在其纳入融资融券范围后显著减少，即标的股票价格对市场因素的调整速度显著加快；其次，从反映程度来看，同样滞后期数的市场收益率，对标的股票当前收益率的解释力，在扩容后显著下降，即标的股票在纳入融资融券范围后能够更多地吸收同期的市场公共信息。因此，上述结果分别从价格对市场因素的调整速度和反映程度两个维度显示了，融资融券大扩容后标的股票的定价效率得到显著提升。

       结论与启示

       本文以融资融券业务“常规”化以后，两次大扩容的新增标的股票为样本，从价格对市场公共信息的调整速度和反映程度两个维度，考察了融资融券交易是否提升了标的股票的定价效率。结果发现：首先，对标的股票当前收益率具有显著影响的过去的市场信息期数在扩容后显著减少，这表明标的股票价格对公共信息的调整速度显著提升；其次，所有新增标的股票能够更多地反映当前的市场信息，而过去的市场信息对标的股票当前收益率的解释力显著减弱，这就从信息揭示程度的维度进一步支持了标的股票定价效率显著提高。因此，本文实证结果预示着，我国沪深股市的融资融券交易在经历过两次大扩容后，随着业务规模的大范围铺开，对于提升股票价格发现效率的积极作用已经显现。

       基于以上认识，本文提出如下几点政策建议：

       首先，为全面发挥融资融券交易在促进定价效率方面的功能，进一步扩大融资融券标的范围是有益的。截至第二次扩容，沪深交易所融资融券交易的标的股票共达500只，占到了上市A股总数量(2472只)的20.2％。经历2013年9月份的第三次扩容，标的股票的占比也已经提高到了28％。从本文的结果来看，标的股票定价效率在两次扩容后均已得到显著提升。因此，两融标的占比仍值得进一步提高，以期全面发挥这一机制创新在A股市场的积极作用。

       其次，从本文表3的结果来看，第二次扩容定价效率的提升幅度略低于第一次扩容。当然，出现这一结果的原因相对较为复杂。可能有个股本身的问题，如第二次扩容新增的标的股票中增加了创业板的股票。相对于主板市场的股票而言，创业板股票的规模相对较小，风险较大，融资融券交易对于这类股票定价效率的促进作用可能不如主板市场。但即便如此，本文的结果依然从定价效率的角度，支持了沪深交易所制定的标的股票筛选规则，能够为融资融券交易确定合适的标的，从而引导价格发现功能的有效发挥。

       最后，建议沪深交易所考虑进一步放宽会员单位的进入门槛，促使券商之间形成有效的竞争格局，从而降低融资融券的交易成本，尤其是融券业务因投资者与券商之间的利益冲突而面临的主观约束。从当前的融资融券业务现状来看，融资交易依然占据绝对优势。这显然不利于融资融券交易形成真正的“双向”交易通道。与“试点期”股票的定价效率难以得到显著提升相比，两次扩容新增股票定价效率能够有效提高，在很大程度上可能得益于转融通业务于2012年8月正式起航。因此，为了进一步发挥融资融券交易对定价效率的提升作用，扫除“双向”交易通道中存在的相关约束，仍然是值得监管部门重点关注的问题。

       本文的一个局限是定价效率指标的构建是基于日度数据实现的。为进一步考察融资融券交易对定价效率的促进作用，还可以基于个股交易的分时高频数据构造测度指标，从而考察标的股票的日内定价效率是否得到提升。此外，作为另一个有益的研究内容，采用账户级交易数据考察融资买入流和融券卖出流具有怎样的信息含量，还可以为两融交易能否提升定价效率提供更为直接的实证依据。

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