3盒舶经济加。umal旷日nallceand Eω110师ics融资融券、对冲基金指数与沪深300指数的传导关系研究.赵丽月度买空卖空余额是投资者当月看涨与看跌的一种重要指标，本文将利用国内对冲基金指数、买空卖空余额变动三个变量，通过向量自回归模型和向最误差修正模型，分析它们与沪深300指数的互动关系，探究A股市场上对冲因素的传导作用。[关键词]融资融券;沪深3∞指数;VEC模型[中图分类号]文献标识码]A文章编号]1∞6-169X(2013)Q6-í泊67-04赵丽(1980-)，陕西西安人，西安职业技术学院讲师，硕士，研究方向为金融。(陕西西安71ω77) -、引蕾交易所公开数据，统计起始日为2010年3月。4个2010年3月31日，我国正式开通了融资融券业变量的截止日均为2012年12月。务，当月沪深两市共有42家上市公司可以被买空卖二、模型构建空，其中沪市25家，深市17家;两市共融资买入654(一)样本数据选取万元，其中沪市586万元，深市68万元;融券余额9本文选取的样本空间为:2007年1月至2012万元，其中沪市2万元，深市7万元。截至2012年12年12月的月度数据，包括214个样本数据，文中的月31日，两市融资融券标的上市公司增加到278家，对冲基金指数取自于第三方机构好买基金网公开融资余额高达857亿元，融券余额38亿元，与2010数据，此指数基于国内阳光私募收益情况制作。文年同期相比分别增加了约572%、34600%和209%，中利用VAR模型对好买对冲基金指数、沪深300指可以看出我国股票对冲工具从无到有快速发展。数、融资余额(margindebt balance)和融券余额(short第三方机构好买网在2007年1月1日通过对sale balance)进行分析，4个变量分别记为:hdi、hsi、阳光私募基金的各项统计数据而编制了我国首个mb、sb。为了消除异方差，分别对4个变量取对数，对冲基金指数，通过直观图来看，对冲基金指数的波分别记为:lnhdi、lnhsiJnmb Jnsb，如图1为四个变量幅要明显小于沪深300指数，尤其是2010年后融资的趋势图。融券开通，其波幅较之前开始收敛，说明了买空卖空对冲工具确实可以起到稳定指数的作用，而且对冲基金的收益情况要比公募基金稳定。:E三1::JE!111本文将利用我国对冲基金指数、融资融券余额变动情况与沪深300指数进行相关性研究，建立VAR模型回归方程，通过模型分析4个变量间的互j j;;JJ「动关系与传导作用。其中，对冲基金指数由于是从rl 2007年1月开始统计，故此时间序列从此月开始统计，沪探3∞指数时间序列随同。其他两个变量融资固1融资余额(lnmb)、融券余额(lnsb)、对冲基金余额和融券余额的时间序列数据源于上海与深圳指数(lnhdi)、沪深3∞指鼓固(lnhsi)页百歹67
金融与经济 (二)VAR模型构建力有限，融券比融资影响力要大，原因是我国融资建立VAR模型之前，首先要确定滞后阶数。本融券规模仍然较小，两市融资融券标的截至2012年文对滞后期进行检验，发现滞后阶数选为20末仅有278家。然后对4个变量建立VAR模型，滞后阶数选(三)时间序列的平稳性和Johansen协整检验20 VAR模型矩阵表达式为:本文利用常用的单位根检验方法ADF方法检[lhs , 1 [ -0.∞3173 Hlhs I-1 验单位根。结果看出，4个变量均不平稳，经过一阶1 lhd , I -0.∞3347 Illhd 差分后，序列平稳，所以原序列都是→阶单整1(1), H + 1mb, I Illmbl-i 可以继续进行协整检验。Isb, j [ Illsb叫协整分析中，要研究的是沪深3∞指数与其影斗斗β10287Hlhs 1 1 [ 响因素，包括对冲基金指数、融资融券余额是否存-0.ω4253 -0.∞8688 IIIhd I-2 I 在长期均衡关系。如果它们之间存在协整关系，则1+1 l扣~峭旧16峭ω川ω刷2叫0∞01卜-刷斗拍6阳崎6仙础ωω2剖删削创1l川η.1333存在以下方程:-0吼矶盯.η7345锦48-0斗.2归0∞02-0斗.656创4仪0川.199846川j[l战sb'_2川j1到58.怒2533刃3 dlnhsi,= o+ xd 1 nhdi汁。2xdlnmbt+ß3xdlnsb41表1VAR模型各方程检验结果dlnhsi=白。，+ßlxdlnhdi汁。2xdlnmbt+防3xdlnsblt表3协擎检验表R-squared Hypothesized Trace Adj. R-squared Critical No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.** Sum sq. resids Value None * O.∞90 . equation At most 1 F-statistic At most 2 Log likelihood At most 3 * Akaike AIC T’race test indicates 1 cointegrating eq叫s)at the I肝elSchwarz SC * denotes rejection of the hypothesis at the level Mean dependent 由上表所示，不论是迹检验还是最大特征值检 验，检验的结果都是拒绝"至多存在1个协整关系"表2模型整体效果检验的原假设，而不能拒绝"至多存在2个协整关系"的原假设，因此表明在5%的水平下存在2个协整关Determinant resid covariance (dof a削-1O系，沪深300指数、对冲慕金指数和融资融券业务存Determinant resid covariance E-11 在长期均衡关系。将第一个协整关系写成代数表达Log likelihood 式为:Akaike information criterion el,=+ Schwarz criterion 协整向量为:自=( ) 4个方程调整的拟合优度分别为:然后，对协整关系进行检验，用AR根图标来检222R1>;i=，R验，表明模型是稳定的。1xj;=，R时，=，R2，晶，=从上表中的各方程检验结果来看，四个序列的(四)Granger因果关系检验调整拟合优度都达到80%或以上，F统计值也较大，协整检验中已经证明了变量之间存在长期均统计结果拟合程度适中可以利用这个模型进行进衡关系，但并未指出变量间是否构成因果关系，所→步的分析。模型总体反映了沪深300指数与对冲以可以通过Granger因果检验，以进一步说明变量基金指数和融资融券的短期波动关系，在一阶滞后之间的因果关系。因果检验的核心意义是如果三个情况下，沪深300指数对其自身有一个正影响，对冲自变量X有助于预测一个因变量Y，即根据Y的过基金指数和融资融券对其有负影响，融资融券影响去值(滞后阶数序列)对Y进行回归时，如果再加上68万lYJj
融资融券、对冲基金指数与沪深300指数的传导关系研究X的过去值，能够显著增强回归的解释能力，则成X表4VEC模型各方程检验与整体检验表是Y的Granger原因。R-squared 通过检验，可以发现，lnmb的P值是<-squared ，所以拒绝lnmb不是lnhsi的Granger因果的原Sum 因假设，也就是说融资余额变化是沪深300指数变 化的原因，也说明了对冲基金公司的买空操作会导F- statistic 致沪深300指数产生相应的变化。同理，沪深300指数的变化也是融资余额变化的原因，说明市场上长Log likelihood 仓对冲交易策略常以沪深300指数为参考，当沪深Akaike AIC 300指数有所上涨时，融资交易将增加，融资余额随Schwarz SC 之增加。而且，卖空交易余额的变化也会导致沪深Mean dependent -0.∞1654 300指数的变化。融资余额变化和对冲基金指数变 化也互为因果关系，说明对冲基金的买空操作会直接反映在其对冲指数的收益上来。融资余额的变动由上表的模型检验部分的数据显示，VEC模型2对融券余额的变动也会产生因果关系，原因是融资中4个方程的拟合优度R都在30%-70%之间，说余额达到一定程度时，卖空交易者会预期买空者需明该模型的估计比较合理。但是仍然有少量参数不要还本付息，获利回吐，则在此时进行卖空将是获显著，但模型基本能反映沪深300指数和对冲基金利的最佳时机。对冲基金指数和沪深300指数之间指数、融资融券之间的短期波动关系，该波动不仅不构成因果关系，沪深300指数也不是融券余额变受到偏离均衡的影响，而且，还受到其他3个变量和动的原因，融券余额变动与对冲基金指数不构成因自身变动的影响。果关系，同时，融券对融资的余额变动没有因果关从VEC模型的回归检验结果观察，对冲基金系。指数对沪深300指数的短期波动影响的调整速度四个变量之间均存在Granger因果性，故也可为，误差修正项为负说明了当期值起到了反以判断lnhdi、lnmb和lnsb可以作为VAR模型的因向调整的作用，致使当期沪深300指数下降。然而变量。1阶滞后和2阶滞后的对冲基金指数对沪深300三、建立VEC模型指数都是正向作用，分别是和;融资在VAR模型的基础上，将协整与误差修正模型业务对沪深300指数的短期波动影响的调整速度结合起来，建立向量误差修正模型(VEC)。是，误差修正项的负值系数对当期值起到了得到两个协整方程:反向调节作用，致使当期沪深300指数下降，说明当lnhsi’_I= 1nmbt-l+ ’_1+ 融资额上涨到一定量时，由于还本付息和预期价格lnhdit-l= 1+0. 13631nsb’_I+1 0 .6270 溢价于价值，沪深300指数开始下降。但是之前的1第一个协整方程说明在其他条件不变的情况期和2期的融资余额变化对沪深300指数的影响是下，融资每减少→个百分点，则沪深300指数值就增一负一正，分别是和;融券对沪深加个百分点，融券每增加一个百分点，则沪300指数的短期波动影响的调整速度是，深300指数增加个百分点，统计量显著，说误差修正项为负对当期值起到了反向调整的作用，明融资对沪深300指数有负作用，而融券却对沪深致使当期沪深300指数下降，但其1期和2期分别300指数有正作用。第二个协整方程说明在其他条为和，影响较小。件不变的情况下，融资余额每减少一个百分点，对冲四、主要结论基金指数减少个百分点，融券余额每增加一通过实证研究中国对冲基金指数和融资融券个百分点，对冲基金指数增加个百分点，统余额变化对沪深300指数的互动关系发现，四个变计量显著，说明融资对对冲基金指数有反作用，而融量之间可以建立VAR模型，模型检验通过。模型结券对对冲基金指数有正向作用o果说明了对冲基金指数和融资融券(下转第48页)页百69
公l奇:与?王i开.货币政策坚守"中性保证资金环境与融资的监管方式和强度，并实行预防性监管与动态监条件平稳管。在影子银行与正规银行体系构建有效防火墙，货币政策应更为"稳健总体保持"中性在保防止风险传染。适时改进货币供应量的统计口径，证社会资金平稳供应的同时，有效"防风险"。从社使其能客观准确反映理财产品的影响，以提高货币会融资规模角度加大社会流动性闸门控制，保持融供应量统计的准确性。资条件平稳。要防止融资条件宽松，银行信贷、表外3.加快推进与落实各项改革措施，提高实体经融资与整体债务规模进一步膨胀;也要防止融资条济盈利能力和资金吸引力件收紧导致社会资金链断裂，债务风险与金融风险只有提高实体经济的盈利能力才能提高其对集中释放。如果表外融资因监管加强而出现收缩，社会资金的吸引力。加快改革步伐，进一步释放改应适时、适度加大表内信贷供应，保证社会融资规革红利应成为激发实体经济活力和改善其盈利能模平稳。力的关键。具体有:一是加快开展与新型城镇化相为保持"中性年内不应对利率和存款准备金配套的财政、土地和户籍制度等领域改革。二是破率进行调整。货币政策继续倚重于公开市场操作与除体制机制障碍，加快"国退民进"改革。通过降低窗口指导O一方面，通过加强窗口指导，保证货币信民间融资成本、扩大融资渠道、结构性减税以及开贷平稳增长，推动信贷结构"有保有压"的调整。另放民间资本的投资领域等措施来激发民间投资热一方面，根据外汇占款变化、市场资金需求变动等情。三是落实、推进收入分配改革。重点围绕已出台方面的需要，通过灵活运用正回购、逆回购和发行的《关于深化收入分配制度改革的若干意见}，通过央票等公开市场操作工具，保持银行间市场流动性政策细化和实施监管，确保收入分配改革政策的逐合理适度。步落实。2.加强对金融创新的监测、监管以加强一行三会协作监管和纳入法制和规施框[参考文献]架来稳健推动金融创新。进一步建立健全银行理财[1]刘煌辉.摸底中国负债口].财经，2013，(11).产品统计信息制度，并将其纳入货币当局日常统计[2]孙建坤，范俊林.商业银行理财产品对广义货监测体系，完善传统银行与影子银行关联业务的统币供应量统计的影响[J].中国流通经济，2012，(4).计制度，提高影子银行的信息披露程度。加强对正[3]姚宁.当前我国社会融资结构改善背后的隐规银行体系和影子银行的风险监测力度，确定适当忧[J].华北金融，2012，(12). (上接第69页)余额变化对投资者有一定的参考价的变动确实是融资融券余额变动的原因。在目前的值，可以通过这三个变量的提前变化情况，来预测融资融券规模下，融资融券交易还无法影响大盘的沪深300指数的走势。通过协整检验，发现模型中走势。同时，我国阳光私募与国际顶级对冲基金相存在协整关系，可以进行向量误差修正模型的建比有较大差距，应当引入全球最优秀的对冲基金进立，模型也说明了融资融券虽然对沪深300指数有入中国市场，就像逐步引入优秀外资银行一样，逐正向或者负向的作用，然而系数过小，作用力较小。渐放开市场准入条件，开设更多的对冲工具业务，同时，对冲基金指数对沪深300指数有直接的正向加强投融渠道建设。作用，在一定意义说明对冲机构在进行交易时，会[参考文献]参考二者指数变化情况，从而进行投资决策。而且，[1 ]高铁梅.计量经济分析方法与建模一-EViews融券余额变动在某些时候对沪深300指数起到了正应用与实例(第二版)[M].北京:清华大学出版社，2009.向作用，而融资余额变动却起到了负向作用，但其之[2]何诚颖，卢宗霖，张龙斌.融资融券业务影响前的滞后阶数系数却恰恰相反，这也说明了融资融证券市场的途径与方式[J].中国金融，2010，04:53-55.券余额变动的确对沪深300指数有参考意义。[3]Stephen Figlewski, Gwendolyn P. ›文中同时也说明了融资融券余额变动情况与沪tions, Short Sales, and MarketCompleteness [J]. The 深300指数走势没有很强的规律趋同性，但是指数Joumal of Finance. ,,Page:. 48 ]五百7
