股票交易的量化交易篇（1）

中图分类号： F832.5文献标识码：B 文章编号：1006-1770(2006)10-007-03

新层次股票市场的体制创新主要表现在三方面：第一，它应是一个由经纪人主导并以经纪人为中心的市场，不应是一个由政策导向以交易所为中心的市场；第二，这一市场应保障经纪人等市场的各参与主体有充分的选择权，并且每一主体都应为自己的行为后果承担经济责任乃至法律责任，而不应是一个缺乏选择权、各项业务基本由监管部门安排、并且最终由监管部门提供救助政策的市场；第三，这一市场应有比较完善的竞争机制和退市机制，严格贯彻优胜劣汰原则，不应是一个处处体现政策保护、差异对待和特殊处理的市场。

建立新层次股票市场是一项复杂的系统工程，因此，本文只能就新层次股票市场的一些主要方面提出设想，以供继续研讨之参考。

一、新平台：经纪人主导的股票场外交易市场

新层次股票市场应是一个与A股市场有着明显区别而且有明显竞争关系的市场。如果说A股市场是交易所市场（即场内市场），那么，这一新层次股票市场应是一个场外交易市场。

设立新层次股票市场的主要目的如下：一是有效满足各类公司（尤其是成长型中小企业）对资本金的需求，着力突破资本性资金可得性方面的体制障碍；二是培育中国股市乃至整个金融市场的经纪人机制，包括经纪人制度、机能、自律规范、行为监管等，弥补A股市场十多年发展中由于经纪人缺位所引致的股市机制缺陷；三是通过发挥经纪人机能，积极开发股市潜能（包括投资者、运行机制、证券产品和交易方式的潜能等），有效推进各方面的创新，由此提高中国股市的发展质量，加快国际接轨进程。

从这些要点出发，新层次股票市场的构架大致有六个特点。

第一，以证券公司为平台，通过将各家证券营业部和其他金融网点（如商业银行国债交易柜台）联网形成一个报价系统。

第二，以注册经纪人为中心。经纪人可分为公司经纪人和自然人经纪人两种，其中，自然人经纪人是基础，公司经纪人是平台。不论是公司经纪人还是自然人经纪人，都应进行注册并缴纳一定数额的经纪人保证金。具体来说，应当有三方面界定：其一，证券公司从事新层次股票市场的经纪业务，应有最低数量自然人经纪人的限制。其二，公司经纪人可根据公司的性质（如有限公司、股份有限公司和合伙制）分别承担有限责任和无限责任，但自然人经纪人应当为其违法违规行为承担无限责任。其三，经纪人资格的降档和撤销注册资格。

第三，股票入市的经纪人推荐制。进入新层次股票交易市场的股票，由公司经纪人推荐；为了保证该股票入市的合法合规，除实行股票的注册备案外，每只股票还应有若干个公司经纪人联合推荐，并且每个公司经纪人至少应有一名自然人经纪人在备案资料和推荐书上签字。这意味着，一旦发生被推荐的入市公司信息披露没有达到规定要求（包括作假、推荐人不尽职等），公司经纪人和签字的自然人经纪人就要准备对其行为后果承担经济责任乃至刑事责任。

第四，股票交易的做市商制度。在此，有五点是需要强调的：其一，每只入市交易的股票应有最低数量的做市商。一旦已入市股票的做市商数量少于最低数，则这只股票自动退出交易市场。其二，做市商应为每只做市股票缴纳规定数额的交易保证金。这种交易保证金，既可按照做市股票的某种价格（如面值、发行价等）的一定比率计算，也可规定为绝对值。当每日闭市结算之后，交易保证金少于规定数额，做市商就应在规定时间内补足，如果做市商不能补易保证金，就不能为这只股票继续做市；超过这一时间，做市商的资格自然撤销（但其经纪人资格依然保留）。其三，做市商对其做市的股票必须提供双向报价（即既报买价又报卖价），做市商每日必须达到做市股票最低成交股数。这意味着，如果没有投资者买卖做市股票，做市商之间必须进行该股票的最低股数交易，以维持股票交易价格的连续性。其四，做市商可以为自己买入或卖出做市股票，也可以客户买卖做市股票，但两者必须在业务台帐上严格区分。其五，做市商向其客户所推荐股票的信息应当真实可靠，一旦有确凿证据证明做市商利用信息不对称有着误导客户买卖，监管部门就应对其依法进行处罚。

第五，股票交易的融资融券制度。这既是经纪人向客户提供的一项重要业务，也是经纪人的重要收入来源。融资融券的重心在于融资，其直接效应是提高了客户进行股票买卖的能力。

第六，最低佣金制度。实行最低佣金制度有两个含义：其一，在客户进行股票交易中，实行最低交易佣金制度，以便于经纪人根据客户委托和提供服务的差异，调整佣金数额；其二，只规定一部分最基本经纪业务（如交易）的最低佣金，其他业务（如咨询、资产管理等）则由经纪人与客户谈判商定。在交易佣金制度中，应改变按照交易额的一定比例收取佣金的制度，实行按照交易笔数收取浮动佣金的制度，由此，鼓励大额投资者进行股市投资，限制小额投资者频繁买卖股票。

二、入市股票：由经纪人选择的交易对象

A股市场发展的10多年历史，实际上与公开发行的社会公众股的一系列特点直接相关。具体来看，A股具有五个特点：一是无纸化，即一律实行电子股票方式；二是记名式，即A股股票均为记名式股票；三是增量股份制，即股份公司的股份中只有以社会公众股名义发行的增量新股（包括首发、配股、增发新股等方式）可入市交易，由此，形成了股权分置格局；四是以融资为目的；五是审批制，即各种增量新股均需经过行政审批。新层次股票市场如若继续延续A股的这些特点，新层次股票市场也将只是A股市场的复制品，因此，需要对新层次股票市场的交易对象--股票进行新的界定。

事实上，股票特性不仅直接制约着股票市场的特点，而且严重影响着经纪人和其他参与者的运作空间。从建立由经纪人主导的新层次股票市场出发，同时，也从激励中小企业（尤其是成长型中小企业）发展的需要出发，在新层次场外交易市场中，股票应当具有8个方面的特点：

第一，有纸化和无纸化股票相联结。有纸化股票和无纸化股票各有优缺点。无纸化股票的主要优点包括成本较低、不易造假、递送快捷和保管方便等，但也存在一些缺点：一是在缺乏对应电子系统的场合，它不便使用，由此，给身份验证、股票赠与、遗产继承、公司并购和公司退市等带来种种困难；二是它不便质押处置，尤其是当债务人清偿能力不足时，债权人很难及时将质押股票随机处置；三是不利于经纪人和投资者的运作选择、组合创新和衍生开发。有纸化股票可以较好地克服无纸化股票的这些缺点，同时，也有一些缺陷，如印刷、保管和递送的成本较高且易于造假等。为了有效发挥有纸化股票和无纸化股票各自的优点，可以考虑实行有纸化股票与无纸化股票相联结的模式。具体来说，包括：在股票发行、投资者买卖委托等过程中实行有纸化股票方式；在投资者将有纸化股票委托给经纪人后，经纪人将这些有纸化股票交付托管机构，转为无纸化股票，进入交易环节；在股票成交并交割后，如果客户需要从经纪人处取回股票，则以有纸化股票付与。在这种模式中，如若公司退市，也可将托管的有纸化股票归还持有人。

第二，记名股票和无记名股票相联结。记名股票和无记名股票各有优缺点。记名股票的主要优点是，便于持有人和有关部门管理（包括身份管理、数量管理和丢失后的补给等）；缺点是，不便转手且转手成本较高（如有纸化股票条件下的背书）。无记名股票的主要优点是，便于转手（不仅包括交易，而且包括赠与、继承等）且成本较低。为了充分发挥记名股票和无记名股票的优点，可以考虑实行记名股票与无记名股票相联结的模式。具体来说，包括：股份公司发行的股票实行无记名的有纸化股票方式，以便于股东随机且多方式地处置其持有的股票；在公司入市以后，客户可将这些股票委托给经纪人，经纪人接受这些委托后，将无记名的有纸化股票转为记名的无纸化股票；在成交且交割完毕后，如若客户需要将股票取回，则经纪人付与他无记名的有纸化股票。在这种模式中，一旦公司退市，无记名的有纸化股票就将退还给客户，由此，客户可根据自己的需要随意处置。

第三，增量股票与存量股票并存。A股市场以发行增量股票为特征，由此引致股市以公司融资为中心，新层次股票市场应摆脱这一误区，回归到股市以“股票交易”为中心的定位，因此，不应继续以融资量为首要指标来讨论制度安排。从深层关系上说，“融资”是公司（尤其是高管层）的要求，而“交易”是股票持有者的要求。这两个要求虽有不少一致之处，但也有许多重要的差异之点。股市作为一种市场激励机制，不仅需要激励入市公司的融资，更重要的还是激励各种社会资金勇于投入众多的成长型中小企业，并通过这些中小企业的成长，给股市发展带来源源不断的新的入市公司。由此来看，着力推进存量股票入市，应是新层次股票市场的主要着力点。

由于股份公司为数众多，其中不乏质优公司，由此，在以存量股票入市为重心的条件下，经纪人就有了较为宽广的选择空间，也有了业务创新的各种可能。而且，改变增量股票形成的“融资”导向状况，有利于改变为了获得巨额融资，各家公司不惜血本大比拼所形成的“千军万马过独木桥”状况。毫无疑问，入市公司有着“融资”要求，因此，在一定程度上增发股票是必然的。但增量股票不应成为主导方式，更不应是唯一方式。在新层次股票市场建立的一段时间内，应贯彻“存量股票入市为主、增量股票发行为辅”的理念，以促使股份公司着力将自己的主业做好和公司质量提高。

第四，资金资本股票和人力资本股票相兼容。资金资本股票，是指由资金投入和相当于资金资本的实物资本投入所形成的股票；人力资本股票，是指由高管人员和高级专业技术人员的人力资本投入所形成的股票。要建立激励高科技企业发展和高新技术产业化的机制，必须建立人力资本机制，由此，就需要形成资金资本股票与人力资本股票相兼容的机制。这一机制的具体内容还可做进一步研讨，但取向应当清晰明确。

第五，持股人数。A股市场以增量股票为基础，要求上市股票应有不少于1000名持有者（每个持有者持有的股票面值不低于1000元）。如若坚持这一规定，存量股票的入市将面临严重障碍；尤其是，考虑到新《证券法》规定“向特定对象发行证券累计超过二百人的”视为公开发行，则存量股票的入市交易几乎没有可能。要摆脱这一困境，就必须打破原有的限制，选择分段计算的方式。例如，在存量股票入市时，持股人数不做限制；但这一股票在入市后的一段时间（如20个交易日）内，持股人数必须达到规定数量，否则，做退市处置。

第六，盈利要求。投资者购买股票的直接目的在于获得股利收益，因此，对入市股票的盈利要求是合理的。但是，“盈利”是一个相当复杂的指标。在相当多场合，满足股东追逐眼前盈利要求并不符合公司业务长期发展的需要，更不用说，一些高科技公司可能在一段时间内没有盈利可能。因此，新层次股票市场不应继续贯彻A股市场对上市公司的盈利水平要求，而应贯彻新《证券法》关于“具有持续盈利能力、财务状况良好”的规定。

第七，存量股票入市的注册登记制。在股票发行方面，A股市场迄今实行的是审核批准制度。新《证券法》再次明确了“国务院证券监督管理机构设发行审核委员会，依法审核股票发行申请”的制度，由此，A股发行的申请还将在一个漫长的审核批准程序中运行。新层次股票市场以存量股票入市为重心，并不涉及新股发行，同时，又大大强化了经纪人的职责，以做市商为特征，因此，应当考虑突破A股的发审制度约束，实行存量股票入市的注册登记制度和信息公开披露制度。

第八，新股发行的买断式包销。新层次股票市场以中小企业（尤其是成长型中小企业）的入市为基本定位。这些企业的特征是，成长性较高，但同时因尚不成熟所以风险较大。由此，为了保障投资者权益，也为了强化证券公司的风险责任，除了对存量股票入市实行做市商制度外，对增量股票（包括IPO、配股和增发新股等）应实行买断式包销制度，即经纪人一次性将发行人发行的股票按照竞标确定的每股价格全额买断，然后，再由承销团分销给投资者。在这个过程中，如若发生股价变动，则风险由承销团承担。这种方式的好处是，既有利于强化承销商的责任意识，提高承销股票的抗风险素质，又有利于拓宽证券公司在股票承销市场中的运作空间，还有利于实现股票发行市场与交易市场的分立，改变由A股市场形成的发行上市连为一体的状况。

三、退市安排：新层次股市的机能和防范风险的重要机制

入市公司退市，既是股市实现优胜劣汰、防范风险的重要机制，也是入市公司调整运作、提高股票价值的重要机制，还是经纪人化解风险和拓展业务的重要机制。在过去的10多年中，A股市场的上市公司整体质量出现了逐步下降的趋势，一个主要原因是，缺乏有效的退市机制，以至于鱼龙混杂，不仅给上市公司造成了一种“上市终身制”的误导，而且给证券公司、投资者和股市运行都带来了严重风险。新层次股票市场不应重蹈A股市场的这一覆辙，需要建立有效的退市机制，以强化经纪人的推荐责任和入市公司的负责机制。

所谓退市，就是入市公司的股票退出该股票交易市场，因此，不应发生在该股市另设一个市场予以交易的现象。新层次股票市场的退市，大致有六种情形：

第一，因做市商数量不足引致的退市。例如，在每只入市交易股票需要三个以上做市商的条件下，某只股票的做市商因少于三个且不能在规定时间内补足到三个，则该股票做退市处置。

第二，因交易价格不合规定引致的退市。例如，在规定入市股票的交易价格不得低于1元/股的条件下，如果某只股票的交易价格持续低于1元/股且在30个交易日内无力改善，则该股票做退市处置。

第三，因交易量过小引致的退市。例如，在规定入市股票的连续30个交易日的交易累计量不得低于总股份5%（或某一绝对值）的条件下，如果每只股票连续30个交易日的交易量低于规定且在此时间界限内无力改变，则该股票做退市处置。

第四，因股份回购引致的退市，即入市公司通过回购自己的股票而主动退出交易市场。

第五，因公司被并购、股份转换而退市，即在入市公司被其他公司并购的条件下，入市公司已不再作为一个独立的法人机构，此时并购公司将入市公司的股份转换为自己的股份，引致原入市公司的股票退市。

第六，因公司违法或倒闭引致的退市。

与A股市场相比，在这些退市情形中，有三点值得进一步探讨。

其一，入市公司的财务盈亏是否应作为退市的主导性标准。入市公司的经营盈亏是投资者买卖该股票的主要选择性指标，但股市的核心在于“交易”，不在于入市公司的经营盈亏。假定一家入市公司的经营状况优秀，有出乎预料的发展前景，使得持有其股票的投资者基本不愿卖出交易，造成该股票持续有行无市，那么，该股票就失去了可交易性，与其继续报单交易，不如做退市处置。反之，假定有一家入市公司亏损了，但对应股价下跌，投资者的买卖依然持续活跃，那么，将其立即做退市处置就没有必要。在入市公司信息公开披露的条件下，应当相信投资者自己对入市股票的买卖会做出自己的理性选择，因此，某只入市股票是否退市的关键在于它是否继续具有良好的可交易性。

其二，退市股票的恢复入市。退市股票因其可交易性丧失（或已不适合）或者支持可交易性的条件明显改变（如公司被并购、公司倒闭等）而退出股票交易市场，当引致退市的因素消解后，某些退市股票可能申请恢复入市。对此，A股的实践是，申请恢复上市的公司，其条件可以低于申请初次上市的公司。例如，初次上市公司需要有连续3年以上的盈利业绩，而恢复上市的公司只需有6个月的盈利业绩。这种状况事实上造成了入市标准的不公平，也给退市公司以“特权”，因此，在新层次股票市场中不应延续。在新层次股票市场中，恢复入市应当完全看作是一次新的入市申请，其标准应与其他入市公司一样。

其三，公司退市后的股票处置。A股市场因实行统一的电子化股票，所以，一旦公司退市，如何解决股票持有者的股票凭证，就成为一个大问题。新层次股票市场实行有纸化与无纸化相联结的股票，一旦公司退市，就可将有纸化股票退还给每个股东，以满足其身份鉴别、私下转让、捐赠送与、文物鉴赏等方面的需要，也可满足其等待该公司东山再起的期待心理的要求。需要指出的是，这些股票的私下交易是股票的一种交易方式，不应简单以违法违规论处，更不应简单予以强制取缔。如果私下交易的股票具有较强的可交易性，新层次股票市场就应考虑如何（包括修改入市规则和交易规则）将它们引入交易市场；如果私下交易的股票在可交易性方面较差，即便保留这一交易方式也不会对正式的股票交易市场产生多大负面影响，反而有利于解决退市股票的“出口”。

王国刚，现任中国社会科学院金融研究所副所长，兼任中国金融学会副秘书长、中国国际金融学会常务理事等职；曾任“江苏兴达证券投资服务有限公司”总经理、“江苏兴达会计师事务所”董事长，“中国华夏证券有限公司”副总裁等职。近年，主要从事资本市场、公司金融等理论与实务问题研究，已发表《中国企业组织制度的改革》、《中国证券业的理论和实务》、《资本市场导论》、《中国资本市场热点研究》、《资本账户开放与中国金融改革》、《中国资本市场的深层问题》等著作40部，论文700多篇，主持过“青岛海尔”、“江苏春兰”等40多家企业的股份制改组、股票发行和股票上市工作。

参考文献:

1.王国刚.中国资本市场的深层问题，[M].社会科学文献出版社.2004；

2.卞耀武.美国证券交易法律，[M].法律出版社.1999;

3.国际律师协会商法部证券发行和交易委员会.证券管理与证券法，[M].群众出版社.1989；

股票交易的量化交易篇（2）

摘要：已有研究表明，量价关系对于不同类型的股票在不同市场阶段呈现出不同的特征。本文利用技术分析指标描述股票短期涨跌趋势，发现上涨放量有助于抬高股票收益率，下跌放量则会压低股票收益率。通过对不同股本规模和信息透明程度样本的分析，发现了交易量信号的异质性。即大市值的股票上涨放量信号略强于小市值股票，而后者的下跌放量信号明显强于前者：信息透明程度较高时交易量信号较为一致，信息透明程度较低时短期趋势在识别交易量信号中的作用可能失效。本文在对股票交易量信号差异解释的基础上，为短线交易提供了新的建议。

关键词 ：股票收益率；交易量信号：量价关系；股本规模；信息透明程度

中图分类号：F830. 91

文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2015）07-0052-06

收稿日期：2015 -04-18

作者简介：徐加根（1969 -），男，湖北黄梅人，教授，博士，博士生导师，主要从事资本市场和行为金融等方面的研究。E．mail： xujg@ swufe. edu. cn

孙文佳（1993 -）．女，辽宁抚顺人，主要从事证券市场研究。E-mail： ryeowookjia@ 163. com

牛锋（1990 -），男，安徽阜阳人，博士研究生，主要从事证券市场和金融资产定价等方面的研究。E-mail：star8285@ 163．com

一、引 言

股票市场中交易量通常与价格波动存在密切的关系，在证券市场领域也占据着重要地位。现有投资理论普遍认为，成交量是推动股价上涨的原动力，通过其增减速度可以推断多空双方的博弈力量，并对股价的未来波动进行预测。同时，成交价对应着交易量的变动，因此，成交量能够对价格形态进行验证。量价之间的这种关联性趋势规律表现为量价同向、量价背离等不同的市场现象。传统经济理论对量价变动从不同角度进行了解释，Morse提出的“信息不对称理论”，解释了大交易量之后的价格惯性，认为股票交易产生于拥有信息优势的投资者与不知情投资者之间，成交量的大小度量了信息不对称程度，而未公开信息越多，股价越倾向维持之前的变化趋势。Campbell等提出的“资产配置理论”则对高交易量后的价格反转进行了解释，认为非股票资产的收益波动可能促使投资者对资产配置进行调整，进而导致大交易量，资产配置结束后，股票价格倾向恢复到之前的价格水平。二者从不同角度对大交易量的成因进行了解释，有其合理性但都较为片面。

我国股票市场同时存在信息不对称和资产配置的影响。首先，股票市场尚不成熟，上市公司信息透明程度参差不齐。其次，货币政策调整后的股市波动显示了资产配置对股市的影响，但对不同股本规模产生的影响存在差异。因此，经典分析方法对我国股票市场的适用性有待斟酌。当前投资策略普遍认为，股票价格的有效变动必须有成交量配合，正确把握交易量蕴含的市场信号，才能做到“低吸高抛”。但是，对于不同类型的股票以及不同的涨跌阶段，成交量的放大和收缩可能透露不同的市场信息。鉴于当前我国股票市场的复杂性，对上市公司进行合理分类，厘清股票交易量对于价格波动的信号作用，为投资者正确识别市场信息以及监管部门完善市场微观结构建设具有重要的研究价值。

一、文献综述

量价变动关系作为投资者密切关注的对象，也成为许多学派的研究热点。现有研究中，Granger因果关系通常被用来检验股票交易量和股票价格之间的预测关系。赵振全和薛丰慧通过股票市场的日交易数据发现上海、香港的交易量都可以解释收益率。类似结论同样存在于高频数据中，李梦玄和周义利用交易日内每五分钟指数价格序列以及对应的交易量序列，认为沪深两市的日内交易量对日内收益具有预测作用。可见，股票交易量的特征代表着某种市场信息，对预测股票后续价格波动具有重要作用。

现有研究表明信息透明程度不同的股票在量价关系上可能存在不同的表现。中国沪深两市仍属于非有效的金融市场，内幕交易通常会对收益率和成交量形成巨大影响。唐齐鸣和张学功选取五家因内幕交易被证监会处罚的股票，Granger因果检验的结果却显示，内幕交易股票仅存在由收益到成交量的单向因果关系。郑方镳等发现，在牛市和熊市中，在高成交量的交易日之后，信息不对称程度较高的股票，其收益率与信息不对称程度较低的股票相比，更倾向于表现出反转。

此外，许多研究证实我国股市中的量价关系并不固定。李丽利用ARCH和DCC - GARCH模型发现股价和成交量序列存在显著的正相关性，但相关系数是时变的，并且具有很强的波动性。郭梁和周炜星使用分笔高频数据进一步发现，中国股市成交价格波动和成交量之间的相关关系为一非线性凸函数，当归一化成交量较高时，价格变化的绝对值与成交量之间呈正相关性，当归一化成交量较低时，呈反常的负相关性。交易量与股票价格的关系还会受到其他许多因素的影响。范从来和徐科军发现对于规模较小的公司股票来说，交易量的这一指标作用较为明显。但是，对于规模较大的公司股票来说，交易量的预测作用并不明显。王杉和宋逢明发现单位交易量引起的价格变化与股票价格水平的平方正相关，与股票的流通市值负相关。

现有文献对我国股票市场中的量价关系的研究结论不一，其中重要的原因是忽略了股本规模、信息透明程度等因素上的差异对交易量信号的影响。此外，在计量方法上，已有研究为分析不同经济条件下的量价关系，通常对整体样本切割成块，牺牲了样本信息，损失了量价关系的准确性。并且，利用普通最小二乘法对量价关系进行估计时，得到的是二者之间的“平均”相关程度，也会错估真实的量价关系。并且，交易量与收益率存在互为因果关系，使用最小二乘法估计可能导致异方差等问题，钱争鸣和郭鹏辉提出使用分位数回归方法有效避免了这一问题。

本文的创新之处在于：首先，在已有研究的基础上，按照股本规模和信息透明程度对样本股票进行分类，消除股本规模及信息对称程度差异对量价关系造成的混淆。其次，利用技术分析指标表示个股涨跌趋势，通过引入二元变量对不同涨跌阶段的量价关系进行了解读。最后，采用分位数回归方法，分析交易量在股票不同收益率水平下的信号差异。

三、研究设计

（一）样本及数据

本研究采用中证指数考察我国沪深股市的量价关系。郑方镳等、范从来和徐科军以及王杉和宋逢明的研究表明，我国股市中的量价关系对于不同股本规模和信息不对称程度的上市公司有着不同的表现。本文以这两个标准对样本进行选取和分类，以期得到不同类型股票的量价特征。

股本规模方面，本文分别使用中证100指数和中证500指数不同股本规模的股票市场数据。其中，中证100指数是从沪深300指数样本股中挑选规模最大的100只股票组成样本股，能够综合反映沪深证券市场中最具市场影响力的一批大市值公司的整体状况，中证500指数的样本选择在剔除了规模靠前的股票的基础上选取流动性较好的500只股票，能够综合反映我国股市小市值公司的整体状况。

信息不对称程度方面，Lang以及Leuz和Verrecchia以各股票在整个研究区间内的股价波动作为信息不对称程度的替代指标，但事实上，即便同一股票在不同时期所受市场信息影响也有所不同，本文采用过去5日的收益率标准差作为短期内信息透明程度的衡量指标，以短期波动前10%和后10%的数据分别作为信息透明与信息非透明的样本。

为尽可能丰富样本数据，降低市场异常现象的影响，从而更加有效地呈现真实的量价关系。本文结合两个指数的时间，剔除部分缺失数据后，真实研究区间为2007年1月15日至2013年12月31日，基本涵盖我国股市牛市、熊市已经平衡震荡的市场阶段。本文采用的指数收益率和交易量均为日交易数据，数据来源为RESSET数据库。

（二）变量选取

1．被解释变量

日收益（Dretnd）：为指数不考虑现金红利的个股回报率乘以100，单位为百分点。

2．解释变量

交易量（vol）：为指数权重股的每日交易量，单位为10亿股，描述各股票当日的交易活跃程度。

虚拟变量up和down：为对各股票的短期不同涨跌趋势进行度量，文章借助技术分析工具，利用5日K指标①衡量个股超买超卖状况，数值在90以上为超买状态，虚拟变量up取值为1，否则为0。对于虚拟变量down，K指标数值在10以下为超卖状态，虚拟变量取值为1，否则为0。变量取值具体计算方法如式（1）-式（4）所示：

其中，Cn为第n日收盘指数；Ln为n日内的最低收盘指数；Hn为n日内的最高收盘指数。

（三）模型设定

“追涨杀跌”是股票投资中常见的市场行为，从短期来看，在市场上升阶段，成交量的放大意味着市场信心的增强，对收益率飙升起到“推波助澜”的作用。在市场下跌阶段，成交量的增加意味着悲观情绪的蔓延，会进一步压低股票收益。由于不同涨跌阶段下交易量释放的市场信号不同，本文引入表示不同涨跌阶段的虚拟变量，对量价模型进行了扩展：

其中，β1表示平衡市中成交量变化对股票成交量的影响，β2和β3分别衡量了超买和超卖状态下成交量信号的差异。为更加直观地得到各系数的拟合结果，将模型变形为：

震荡阶段、超买状态和超卖状态下交易量的放大对股市收益率的影响分别用系数β1、βup=β1+β2和βdown=β2+β3衡量。参数估计值的符号表明在对应状态下交易量的放大对收益率的作用，系数绝对值的大小反映对应状态下交易量信号的强弱。

此外，在不同的收益率高位，由于投资者对股票未来走势的信心不同，交易量变化对收益率的推动或抑制作用也存在着差异。本文选取被解释变量80%、50%和20%三个分位点，利用分位回归方法对交易量的信号差异进行了探讨。不同分位点回归系数的确定可以通过下面的最小化问题来定义：

其中，x为方程（7）中的自变量，β为对应系数，q为设定的分位数，分别设为80%、50%和20%。

四、结果分析

（一）描述性统计

通过表1中样本收益率与成交量的数据特征可以看出，在本文研究区间内小盘股的收益率和成交量均值均大于大盘股股票，并且波动性更高。两支指数收益率和成交量峰度值均明显大于3，呈现出金融数据典型的尖峰厚尾的特征，收益率偏度小于0，具有略微的左偏特征。传统OLS估计建立在标准正态分布上的假设检验缺乏稳健性，而基于不同分位点的分位数回归对极端值具有更强的耐抗性，能够提供更加完整准确的估计结果。

（二）相关性分析及平稳性检验

该部分利用Spearman相关系数对收益率与成交量之间的相关关系进行了度量。表2中的相关系数显示，无论对于CSI 100中的大盘股还是CSI 500中的小盘股股票，收益率与交易量总体均呈现出显著的正相关性；相关系数在0.2左右。在对短期趋势进行区分后，二者的相关性在不同的短期趋势下符号相反，说明了短期趋势在量价关系研究中的重要作用。同时，对于不同股本规模的股票样本，相同的趋势下收益率与成交量相关性强弱及显著性均表现出明显的不同。

为了防止模型存在伪回归问题，该部分对两支指数的收益率和交易量序列进行了平稳性检验，表3为两支指数的收益率和交易量序列ADF检验的统计值。结果显示，ADF检验均拒绝了数据存在单位根的原假设，说明时间序列数据平稳。

（三）回归分析

该部分分别利用OLS方法和分位数回归方法分别对模型（6）的系数进行了估计，表4中，QR_80、QR_50、QR_20分别表示80%、50%和20%分位数的回归结果。

表4中的不同分位点下的回归结果显示，vivol、upvol和downvol的系数在20%、50%以及80%的分位数下均存在明显差异，甚至正负性发生改变。对不同分位数回归系数差异性的F检验均拒绝原假设，①这一结果也验证了本文采用分位数回归方法研究量价关系的恰当性。通过对表4的回归结果分析可以看出：

第一，无论是中证100指数还是中证500指数，OLS回归和分位数回归的结果均显示upvol系数在1%的显著性水平下显著为正，说明上涨阶段换手率的增加能够抬高股票收益率。但在下跌阶段，除少数分位点外，两个股票指数downvol的系数均显著为负，说明下跌阶段交易量放大会进一步压低了股票收益率。由于在不同的市场阶段，交易量的变动会传递出截然相反的市场信息，单纯检验交易量与收益率之间的相关关系可能存在较大的谬误，这也验证了在量价模型中加入趋势因素的合理性。这一结果同样说明，一旦短期趋势形成，对于逐渐放量的股票，“追涨杀跌”的短线投资策略在我国股票投资，尤其是大盘股投资中具有一定的有效性。

第二，从不同的分位点来看，大盘股股票交易量信号呈现出一致性趋势。在短期上涨阶段，大盘股交易量信号随着分位点的提高逐渐增强（upvol系数从0.1984上升到0.3212），说明在收益率的高位投资者情绪高涨，上涨放量作用更强。这一结果说明了我国股票市场的投资者存在的“跟风现象”，对于高收益股票过分追捧容易导致价格泡沫的形成。在短期下跌阶段，随着分位点的提高放量信号总体呈逐渐减弱趋势。在收益率的低位，成交量放大对收益率的抑制作用更强，说明了市场对低收益股票容易产生市场恐慌，较强的投机倾向延误了价格的合理回归。当利用K指标无法确定短期趋势的情况下，分位数回归的结果传递出更加重要的信息。在收益率的高分位点，系数为正，放量能够进一步抬升收益率，但在低分位点系数为负，反而会压低收益率。与此不同的是，小盘股在不同分位点的放量信号相对平稳。

（四）交易量信号存在的差异

股本规模方面，通过对表3中两类样本回归系数的对比发现，在短期上涨阶段，中证100指数的放量信号（大致介于0. 2000-0. 3200之间）强于中证500指数（介于0. 1000-0. 1900之间）。但是在短期下跌阶段，中证500指数的放量信号（介于-0. 5300-0. 9200之间）则明显强于中证100（介于-0.0200-0.4600之间），这一结果显示了交易量信号在不同股本规模的股票中存在的非对称性。中证100的成分股多为大型工业企业和国有金融机构，是机构投资者重仓持有对象。在市场上升阶段，市场对交易量变动容易形成一致性预期，相对于小盘股股票，同样的交易量变化能够对收益率造成更加有效的影响。并且由于大盘股的经营稳健性高，市场下跌阶段的抗跌能力更强。而对于中证500指数，成分股为沪深两市小市值公司的代表，本身波动率要大于大盘股票，在市场的下跌阶段，更容易遭受悲观情绪的影响。

信息透明程度方面，通过比较不同收益率分位点的交易量信号波动，我们发现，无论是中证100指数还是中证500指数，信息不透明阶段的信号波动都明显强于信息透明阶段的样本。更为重要的差异体现在上涨放量信号上，对于信息透明阶段，上涨阶段交易量的放大在各收益率分位点均对收益率有正向作用。但对于在信息不透明阶段，上涨放量在较低分位点（收益率为负）能够抬高指数收益率，但随着分位点的提高上涨放量信号逐渐变小直至为负。这一现象说明了，在估值震荡比较剧烈的阶段，投资者尚未充分消化市场信息，因此，对于交易量变动较难形成一致性预期，由于对短期趋势信心不足，上涨趋势中的交易量信号也呈现出不稳定性。

五、小结

通过加入趋势虚拟变量对传统量价模型进行扩展，结果显示了结合短期涨跌趋势在交易量信号识别中的必要性。同时，对不同股本规模和信息透明程度的数据分析结果显示，交易量信号在不同数据样本之间存在较大差异。结论对于投资者正确识别交易量信号具有以下启示：

第一，股票市场中，甄别短期趋势对于正确识别交易量信号具有重要作用。本文在依据K指标对股票短期趋势进行判断的基础上发现，上涨阶段交易量的放大能够释放出收益率上扬的积极信号，而下跌阶段的放量则会压低股票收益。因此，简单依赖交易量的变动方向可能混淆真实的市场信号，而股票的短期趋势为投资者提供了良好的辅助工具。对于量化交易投资者，追逐上涨放量的股票（尤其是经营稳健的大盘股股票），往往能够带来更高收益。

第二，交易量信号的强弱与股票收益率的分位点密切相关。实证结果显示，我国股票投资者具有明显的“跟风现象”，在不同收益率的高位，交易量信号的强弱存在较大的差异。尤其在利用技术指标无法确定短期涨跌趋势时，交易量的放大会呈现出相反的效果。在收益率的高位，即便短期趋势尚未形成，一旦交易量呈现放大趋势，投资者的追捧也会使股票在短期内上扬。但在收益率的低位，交易量的放大更有可能显示了悲观情绪的蔓延，会在短期内压低股票收益率。投资者在利用交易量对收益率波动进行判断时，结合即时的收益率数值能够得更加准确的交易量信号。

第三，对于不同股本规模的股票，交易量信号存在明显的不对称性。数据显示，在市场上升阶段，股本规模较大的股票放量信号更强。相对于小市值公司，大盘股经营信息更加公开，投资者对其预期更加一致，交易量变动更加有效地推动股价波动。而小盘股股票，由于所受市场干扰因素较多，且不同股票之间表现差异较大，交易量变动对整体收益率传递的信号略弱。在市场下跌阶段，大市值公司由于其经营的稳健性，抗跌能力强，相比而言，小市值股票由于更容易遭到市场负面信息的影响，大量抛售引发的交易量放大会迅速压低股票收益。

第四，在信息透明程度异常的阶段，交易量信号同样会产生显著的差异。信息透明程度较高时，交易量信号随收益率分位点的变动幅度较小，结合短期趋势能够对其进行较好的识别。但信息透明程度较差时，交易量信号受收益率分位点的影响较大，并且上涨放量在不同分位点也会传递不同的信号。这一发现说明，在股票历史的收益波动较大时，由于市场信心不足，结合短期趋势在判断交易量信号时可能失效，需要在市场信息充分吸收之后才能对收益率变动进行良好预测。

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股票交易的量化交易篇（3）

[中图分类号]F832 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）44-0028-04

1引言

随着经济的增长，我国居民储蓄不断攀升，近年来一直居于世界首位，而储蓄过高意味着投资或消费的不足，资金的活跃度低，不利于社会的发展。另外，我国股票市场在2011年年底再次转入低迷期，股票交易额在较低的水平上浮动，几乎停滞不前，股票市场未能充分发挥其对经济的积极作用。因此，在这个时期研究居民储蓄与股票交易额的关系极为必要，将有助于透视居民储蓄、股票市场间相互影响的周期与程度，引导居民储蓄向股票市场投资合理转化，从而降低居民储蓄，推动股票市场进一步发展，使二者在经济发展中更好地发挥作用。国内曾有学者对我国居民储蓄与股票交易额的关系进行实证研究，陈玉珍等（2005）认为，股票交易额影响着我国居民储蓄的变动，但居民储蓄的增长并没有引起股票交易额的增长。吴平凡（2007）的研究结果表明，股市交易的活跃程度和股指涨跌影响着投资者以及潜在投资者的储蓄行为，用来分流储蓄的股市并没有在很大程度上吸引住居民储蓄。康萌萌（2009）认为股票交易量 80%的增长依靠于经济增长和居民储蓄，而股市自身的发展对股票交易量的影响只占到 20%左右。李溪（2010）研究发现，长期来看居民储蓄额与股票市场成交额之间互为Granger原因，并且存在协整关系。张春雷（2011）通过实证分析推论出股票需求与储蓄存款同比增长率呈负相关关系。袁奥博（2013）研究认为，股票交易与居民储蓄存在长期稳定的关系，股票交易与居民储蓄负相关。

目前，国内学者均是对全国股票交易额与居民储蓄的关系进行研究，但全国范围内股票市场并未充分普及，经济发展不均匀。因此，本文以经济与股市均较为协调的浙江省作为研究对象，试图得出更有说服力的研究结果。

2现状概述

自2002年，浙江省居民储蓄快速上升，由年初的8823.12亿元突破万亿元大关，增长至年末的11242.84亿元，接着以较快速度增长，至2012年年末，居民储蓄余额已达66679.08亿元。其中，2002—2007年增幅较为平稳，2008年开始加速，2009年增幅最大，比年初将近增加1万亿元，2011年后增幅减缓。据统计，浙江省近年来人均居民储蓄在全国各省市中名列前茅，反映了本省人均收入水平较高，同时意味着可能存在消费或投资不足的问题。另外，浙江省股票交易额近年来经历了剧烈的波动，在2007年4月从3681.17亿元急速上升至9192.53亿元，接着大幅度向下波动，到2008年10月降至低谷1306.26亿元，2009年7月至2011年7月的两年间，一直在6000亿元的水平上下波动，其中在2010年11月与2011年3月两个时间段内骤增，分别高达18397.87亿元与13857.52亿元，然后快速跌落。2011年8月至今，股票交易额在4000亿元的水平上下波动。

近年来，浙江省股票市场的发展得益于经济政策、国际环境等有利条件，股票作为企业融资的来源，居民投资的渠道，对社会经济有多方面的影响。然而，从以上的数据分析中并不能看出居民储蓄与股票交易额的具体关系。因此，本文试图通过向量自回归（VAR）模型等方法对两者关系进行深入研究。

3实证研究

3.1数据收集

3.5VAR模型及其检验

向量自回归（Vector Autoregressive，VAR）模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统，并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲击对经济变量所产生的影响。在建立好VAR模型后，应检验被估计的VAR模型是否恰当。VAR模型滞后结构的确定非常重要，在滞后结构中可以确定合理的滞后阶数p，判断模型的稳定性，下面进行AR根的图检验。

若VAR模型所有根模的倒数均小于1，即都落在单位圆内，则该模型是稳定的；若VAR模型所有根模的倒数均大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。若被估计的VAR模型不稳定，那么得到的结果有些是无效的。根据VAR模型，可生成AR根的图，从图1可以看出，所有单位根均落于单位圆内，因而所建立的VAR模型是稳定的。

3.6脉冲响应函数

脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）分析方法可用来描述一个内生变量对由误差项所带来的冲击的反应，就是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所产生的影响程度。

4结论

根据浙江省居民储蓄与股票交易额的实证研究结果，结合本省的现状与实际情况，得出以下结论：

第一，居民储蓄与股票交易额没有长期的稳定关系。股票交易额的波动性极大，其变化多数源于经济政策、国际环境与自身发展等因素，受居民储蓄的影响极小。第二，股票交易额的变化影响着居民储蓄，而居民储蓄的变化并不明显影响股票交易额。当股票交易额大幅度上升时，居民储蓄的增速明显减缓，大量储蓄被转移到股市投资上。第三，股票交易额对居民储蓄的响应时间持续1年左右，在第2个季度到达顶点。当股市行情上扬时，部分居民储蓄转至股市，股票交易额受其影响的周期为1年左右，影响程度在半年后最为显著。第四，居民储蓄对股票交易额的贡献率在30%左右，而股票交易额对居民储蓄无明显贡献。股市行情走好时，股票交易额约有30%的增长量来源于居民储蓄。

居民在拥有资金时更倾向于储蓄，仅把股票市场当做一个投机的场所。当股票市场处于牛市时，居民往往把储蓄转向股市；当其处于熊市时，资金再次流回储蓄。因此，完善相关制度，提供有利条件促进股市健康发展，有助于解决储蓄过高的问题，在经济发展中更好地发挥作用。

参考文献：

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[3]康萌萌.经济增长、居民储蓄与股票交易量之间的联动效应[J].统计教育，2009（1）.

[4]李溪.我国居民储蓄与股票市场联动性研究[D].大连：东北财经大学硕士学位论文，2010.

[5]张春雷.关于储蓄存款同比增长率与股票需求关系的思考[J].中国证券期货，2011（11）.

[6]袁奥博，等.股票、债券投资和可支配收入与居民储蓄的关系[J].海南金融，2013（3）.

股票交易的量化交易篇（4）

一、文献综述

股票市场在金融体系中扮演着重要角色，其中股票交易量和股票收益率是反映股票市场动向的重要数据，一直以来受到广泛关注。研究股票交易量和股票收益率间的关系可以了解股票市场的发展趋势，可以为投资者提供不可或缺的决策参考。

Louis Bachelier（1900）利用布朗运动（Brownian Motion）研究股价变动的随机性，得出了股价的变化无法用数学方式进行预测的结论。Maurice Kendall（1953）研究了股票价格的时间序列，指出股价是随机选择的结果。Peter K. Clark（1973）提出了混合分布假说（MDH） ，认为股票交易量及收益的变化受潜在且不可预测的信息流的驱使，股票收益率的绝对值与交易量是正相关的。Jonathan M. Karpoff（1987）探讨了金融市场中的价量关系，支持两者之间存在正相关的结论。Gallant等人（1992）研究了纽约交易所的历史数据，最终得出结论：股票价格的大幅波动会导致股票交易量的大幅波动；调节滞后股票交易量会大幅缩减杠杆效应，同时产生一种正风险收益关系。Gabaix等人（2003）假设股票市场的大规模运动是由股市参与者的交易行为引起的，并指出大规模的交易量会导致证券价格的大幅波动。

二、数据的收集及基本处理

本文选取1991～2013年上证综合指数的每日收盘价及每日成交量作为基础数据，样本容量为5，389。将股票日成交量数据双倍计算后得到股票日交易量Vt；通过已获取的上证综合指数每日收盘价Pt，求出股票日收益率Rt，由二者关系可得

Rt=ln（Pt/Pt-1）*100%（1）

三、总体研究

由表1可以发现，交易量与日收益率间几乎不存在线性相关性。利用回归分析法考察两者间的具体关联。先考虑第一种情况――股票交易量作为解释变量。散点的走势如图1（1）所示，大部分点都成条带状分布在[-20，20]的区域中，少数散点游离于密集的条带分布区域。对样本数据进行线性回归拟合及拟合优度检验如表2（1）所示，结果显示交易量和收益率间基本不存在线性关系。经统计，99.38%的数据都落在[-10，10]的纵区间内，因此剔除这个区间以外的所有33个离群点，排除离群点可能对线性拟合程度造成的影响。剩余的交易量与收益率数据的相关系数和走势如表1、图1（2）所示。 同样从线性回归角度去考察两变量间的关系如表2（1）所示，相关系数及拟合优度都远远小于1，证明该模型无法描述两者间的线性关系。

考察第二种情况――股票收益率作为解释变量。该散点图即将以上散点图加以反转，同样对其线性回归拟合，结果如图1（3）、（4）所示。对剔除了离群点后的剩余数据进行线性回归拟合如表2（2）所示。与第一种情况相似，不论是否剔除离散数据，建立的最优线性回归模型的拟合程度都很低。

四、时滞相关性研究

鉴于以上回归模型未能达到预期效果，考虑到可能两变量间存在时滞相关性，因此利用延时分析法。延时存在两种可能性：第一种情况――前一时刻的交易量对应于下一时刻的收益率；第二种情况――前一时刻的收益率对应于下一时刻的交易量。对两变量分别延时至第20位截止，延时每一位后拟合优度的可决系数如表3所示。可以看出第二种情况下的拟合程度优于第一种情况，但是两种情况下的可决系数仍然很小，即使延时之后，收益率和交易量之间的线性关系依旧无法成立。

从表3可以看出，实际上10天前的股票数据对10天后的数据基本不会产生影响，因此仅给出延时10位之内变量间的相关系数如表4所示。第一种情况下，延时没有增强交易量与收益率间的线性相关程度；第二种情况下，起初的延时的确使得两个变量间的线性相关程度增强。两种情况下的相关系数都呈递减趋势且远远小于1，说明延时未能使交易量与收益率间出现明显的线性相关。

五、Granger因果关系检验

考虑到股票交易量和股票收益率在时间上可能存在先导-滞后关系，这种关系可能是单向也可能是双向，因此使用Granger因果关系检验，建立股票交易量-股票收益率及股票收益率-股票交易量的自回归分布滞后模型，即

Rt=β0+βiRt-i+αiVt-i（2）

Vt=δ0+δiVt-i+λiRt-i

具体考察滞后1～10阶情况下二者间的相互关系，如表5所示。Granger因果检验结果显示在显著性水平为5%或者10%时，股票收益率都是股票交易量的Granger原因，而股票交易量都不是股票收益率的Granger原因。

六、GARCH模型

上述研究表明，交易量和收益率间不存在线性关系，而根据Granger检验结果，收益率的变化会引起交易量的变化。由于收益率才是股票投资的核心，因此以收益率作为解释变量建立与交易量间的方程来说明交易量的变化没有实际意义。不妨将收益率数据提出，引入GARCH模型概念，单独研究其波动性，观察模型是否能够为未来市场走势提供借鉴。前人学者的大量研究结果证明，在研究金融问题时，GARCH（1， 1）模型已经足够说明问题，因此这里沿用GARCH（1， 1）模型。

首先给出股票收益率的散点分布图，考察股票收益率的起伏变化状态，如图2（1）所示。从散点的分布可以发现，所有数据点基本围绕水平线上下波动，因此无需对收益率数据进行去趋势化处理而直接采用。利用Eviews 6.0软件建立GARCH（1， 1）模型，模型建立后进行ARCH-LM检验，即ARCH效应检验，证明残差信息已经提取干净，结果如表6所示。同时图2（2）给出了模型对于收益率实际变化的拟合程度。实际上，虽然模型通过了检验，但它的拟合程度非常低。

七、总结

根据上述研究结果，可以得出以下结论：从总体上看，最优线性模型的拟合程度很低，股票交易量与股票收益率间线性相关性不成立；从时滞相关性的角度研究股票交易量与收益率数据，发现两者间的线性相关性亦不成立；Granger因果关系检验结果说明，从总体角度来讲，股票交易量不是股票收益率的Granger原因，但股票收益率是股票交易量的Granger原因，即股票收益率的变化导致了股票交易量的变化。最后，针对收益率建立的GARCH模型对收益率实际波动状态的拟合程度很低。对于中国股票市场来说，收益率的涨跌直接影响着股票交易量的变化，投资者在收益率上涨的导向下才会做出投资行为。股票交易量和股票收益率之间存在非线性因果关系。股票收益率的波动具有很强的随机性，用固定的量化方程来模拟其走势是非常困难的。

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股票交易的量化交易篇（5）

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2017）03-0053-10

一、引言

2015年的股票市鑫；中，以配资为主力的杠杆交易被认为是推动此次市场快速上涨和急剧下跌的主要因素之一。从这个角度来看，杠杆交易加剧了市场波动。但是，以往对于融资融券制度的研究却显示杠杆交易够提升信息传递速度、降低标的证券的噪音交易、降低投资者之间的信息不对称程度，从而达到降低市场波动的作用（陈海强和范云菲，2015）。肖浩和孔爱国（2014）、李志生等（2015）也从股价特质性波动的角度验证了融资融券制度能够降到市场波动。

如果说以往对于融资融券制度的研究对于杠杆交易降低市场波动这一结论已经基本达成一致，为何包括融资融券交易在内的杠杆交易在2015年市场危机中却起到了加剧市场波动的作用？我们不得不开始重新思考包括融资融券交易在内的杠杆交易对市场波动究竟有着何种影响。

由于融资融券保证金机制的存在，在不同的市场环境下，融资融券制度对市场波动的影响是不同的。在2015年股灾中，市场每日的波动都很大，个股也处在高波动的状态，股价的大幅下跌很容易引发融资交易保证金爆仓，而如果未及时补充保证金而进一步发生强制平仓行为，股价的跌幅会进一步被放大，在这种情况下，融资融券制度反而加剧了股价的波动。因此，在波动水平较高的市场环境中，融资融券制度则会加剧市场波动。那么这一结论是否具有普遍性？是否只有在股灾中才会体现出来？

本文使用2010年至2015年中国A股市场数据，研究了融资融券制度的保证金机制对股价特质性波动的影响，发现在非极端市场环境下，融资融券制度的保证金机制仍然有可能放大市场中股票的特质性波动：对于特质性波动水平较高的股票，融资融券交易能够显著放大其特质性波动，对于特质性波动水平较低的股票，融资融券交易并不会显著放大其特质性波动；在分别检验了融资交易和融券交易的影响后，结论依然成立，这表明融资融券的保证金机制放大股价波动的现象在非极端市场环境中是普遍存在的。

本文的主要贡献在于：（1）目前国内少有人从融资融券保证金制度背后所隐含的爆仓风险的角度进行研究，但杠杆交易所带来的流动性的补充和其杠杆本身的脆弱性是同时存在的，对于后者的关注是十分必要的，2015年股灾更是凸显了这一问题的重要性。（2）国内对于融资融券制度与市场波动这一问题的研究主要考察的是波动的水平，即多从横向和纵向的对比的角度考察制度实施前后波动水平的变化，本文则是对波动水平的影响机制进行了更细致的研究。（3）目前对于信用交易保证金机制与市场波动关系的研究主要集中于保证金比例的高低与市场波动的关系，即保证金比例的提高会抑制投机交易，本文则是从保证金机制的杠杆特征出发，探讨了杠杆机制带来的爆仓风险与市场波动之间的关系，是对保证金机制与市场波动关系的相关研究的重要补充。

二、文献综述与理论分析

国外对信用交易的研究众多，主要集中在信用交易的保证金机制上，而实际上，保证金机制也正是信用交易的核心机制。目前，国外研究大多认为，保证金机制或者说较高的保证金比例能够降低市场波动。Moore（1966）首次提出信用交易的保证金制度能够降低股价波动，其研究认为，保证金制度的实施使得股价波动率保持在相对稳定的状态。George Douglas（1969）的研究发现，保证金比例和股价波动之间存在负相关关系。Kenneth Garbade（1982）认为，缺乏保证金机制的信用交易会强化投机者的金字塔式投机行为，从而加剧市场波动。Hardouvelis（1990）研究发现，提高信用交易的保证金比例能够降低股价波动性，提高信用交易保证金可以将部分利用市场非理性情绪的投机排挤出市场，进而降低了个股股价的波动。Hardouvelis和Theodossiou（2002）研究了熊市和牛市中保证金比例与股价波动之间的关系，研究发现，正常市场和牛市中提高保证金比例能够降低股价波动，而熊市中这一现象并不明显。保证金比例的提高也会降低股价收益的均值，因为保证金比例的提高会降低股价的系统性风险。

也有研究对保证金机制稳定市场的作用进行质疑。David & Merton（1990）通过实证研究认为，Hardouvelis所谓的保证金比例和股票波动之间的负相关关系并不存在，其使用日度和月度数据均未发现显著的负相关系。Seguin（1990）的研究发现，对于信用交易限制的收紧并不会增加股价的波动。

一些研究也肯定了信用交易的对市场的价值。Seguin（1990）研究了信用交易对股价波动性的影响，研究发现，信用交易并不会增加股价的波动，信用交易的可获得性能够增加股价的信息含量和深度，信用交易增加了股票的交易量，但是波动性和噪音显著降低。Saff和Sigurdsson（2011）利用个股回报与上一期市场回报的相关系数、股价对市场信息反应的延迟程度以及股票收益分布等指标刻画股价的定价效率，并发现融券余额较少的股票，股价定价效率较低。

国外研究对于保证金机制能否稳定市场的讨论主要集中于较高的保证金比例能够提高信用交易的成本，从而能够在一定程度上抑制投机交易；也就是说投机交易比例的提升会增加市场波动，保证金比例提高之后，投机交易需要的资金会增加，投机交易就会受到抑制，从而市场波动会降低。相关研究的主要争论在于信用交易保证金比例的提高能否有效抑制投机交易。

国内现有研究基本认为融资欧融券制度能够降低市场波动。杨德勇和吴琼（2011）利用事件研究法检验了融资融券业务开通前后个股的波动性，结果表明融资融券交易降低了个股波动性。李德峰等（2012）、徐晓光等（2013）、李志生等（2015）等的研究均认为融资融券制度的推出降低了个股或者市场的波动性。王性玉等（2013）利用协整分析、脉冲响应函数分析、方差分析和因果检验等计量经济的方法，通过实证分析发现融资融券交易额与市场流动性和波动性相关，做空机制的推出并没有大幅增加市场波动。汪天都等（2014）使用方差齐性检验法，发现融资融券并未影响市场稳定，不存在助涨助跌效应。肖浩和孔爱国（2014）研究发现融资融券交易能够降低股价特质性波动，并从公司治理、信息传递等角度对影响渠道进行验证。李志生等（2015）对融资融券制度与股价特质性波动的研究也得到了相似的结论。冯玉梅等（2015）研究了融资融券交易对我国股市波动性的影响，研究发现，融资相对于融券更能够平抑股价波动，融券平抑股价波动的系数较小。陈海强和范云菲（2015）认为，融资融券制度的推出能够显著降低标的个股的股价波动率，但是，融资机制与融券机制的作用却是相反的，融资交易降低了股市的波动率，融券交易增加了股市的波动率。

通过对现有研究的梳理看出，国内学者对于信用交易对市场波动研究主要集中于信用交易的实施对于市场整体波动的影响和对于个股波动的影响；影响机制方面也多侧重于融资融券制度推出之后，我国市场中出现了新的卖空机制，卖空成本的下降对于市场波动的影响如何是他们研究理论的主要出发点，少数学者也从信息传递的角度进行解释。对于融资融券制度的保证金机制所隐含的爆仓风险如何影响市场波动这一问题，国内学者较少关注。

本文认为信用交易的本质在于其交易的保证金机制，通过保证金机制达到杠杆交易和卖空交易的目的，保证金机制对于市场波动的影响更为至关重要，特别是目前融资交易和融券交易发展极不均衡，受券源、投资管理能力和市场风气等因素的影响，融资交易规模远远超过融券交易规模，把融资融券制度的推出对市场的影响单单归纳为融券交易带来的新的卖空机制这一观点是十分片面的，考察融资融券制度的推出对市场的影响不可避免的要把融资交易放在更重要的位置。

融资交易的一大主要特点就是其杠杆交易，而杠杆交易在融资融券制度中的具体体现和设计就是其保证金机制。同时，融券交易除了带来卖空机制之外，也是一种杠杆交易，因此，对融资融券制度杠杆特征的考察或者说对保证金机制的研究更有利于我们了解融资融券制度对于市场的影响，特别是对市场波动的影响。

在融资融券保证金机制对市场波动的影响这一问题上，虽然国外研究的成果颇多，但是，融资融券的保证金机制除了能够抑制投机交易之外，其杠杆交易特征也会对市场产生影响。所谓其杠杆交易特征对市场的影响主要体现在杠杆在放大市场交易量和降低市场的稳定性上，换句话说，通过杠杆交易，投资者可以进行超过自有资金量的交易，但同时，市场中整体杠杆水平的提高，会增加整个市场中的系统性风险，而且这种风险也具有一定的传染性。因此，从杠杆的角度来看，信用交易也会对市场稳定性产生影响，而非单单是通过给投机者设立门槛这一种方式。杠杆或者信用在整个金融体系中的地位是至关重要的，对这一问题的研究的重要性不言而喻，但是，想要充分说明杠杆究竟发挥了多大的作用和哪些作用也是很困难的。本文并不奢望能够把杠杆交易与市场波动的关系完全讲清楚，更多的是从2015年股灾的角度，对杠杆交易和市场波动的关系进行一些思考和探讨。

2015年股市危机中，杠杆交易惹人注目的一个原因是在市场连续下跌的时候，配资交易强制平仓带来市场进一步的连续下跌，在这种情况下，杠杆交易的脆弱性就被完全暴露出来。也就是说，当市场波动很大的时候，资产价格触及了杠杆交易的平仓线，如果投资者不能够及时的补充保证金，或者投资者决定改变交易方向，那么投资者清仓会进一步增加市场的卖压，带动市场的进一步下跌，市场的这种连续下跌就可以表示为市场波动的放大。那么如何证明这种波动的放大是由信用交易的爆仓引起的呢？因为在股灾的那种极端市场环境中，恐慌情绪等因素也会带来整个市场的大幅下跌。

这种信用交易的爆仓并不是只会发生在极端市场环境下，在非极端市场环境下，即融资融券交易实施以来，除了2015年股市危机时期，其他时期也会发生类似的现象；这种爆仓可能更多的发生在个股身上，可能并不是所有的投资者一起爆仓，更多的可能是个别投资者的爆仓。那么如果找到一类样本，这类样本中，投资者更有可能爆仓，那么我们就可以通过不同样本的对比来探讨信用交易爆仓对市场波动的影响。我们可以选择非极端市场环境下，个股波动水平较高的股票样本和波动水平较低的股票样本进行比较，股票价格波动水平比较高的话，投资者爆仓的几率要明显高于波动水平较低的股票样本，因此提出如下假设：

H1：融资融券交易会放大波动水平较高的股票的股价波动，但不会放大波动水平较低的股票的股价波动。

融资交易和融券交易目前来看，在规模等方面存在明显的差异，因此，也需要对两者分开考察，因为两者放大股票波动的作用机制是一样的，因此提出如下假设：

H2：融资交易放大会放大波动水平较高的股票的股价波动，但不会放大波动水平较低的股票的股价波动。

H3：融券交易放大会放大波动水平较高的股票的股价波动，但不会放大波动水平较低的股票的股价波动。

三、研究设计

（一）特质性波动及其计算

Roll（1988）提出，基于金融经济学者广泛认可的理解，股票价格的波动可以被分解成三个部分：未预期到的宏观经济波动（系统性风险或理解为多个风险因子的宏观风险）、未预期到的市场环境波动和未预期到的企业异质信息。一般认为，股价的特质波动是对企业特质信息的有效度量。根据Lee和Liu（2011）的研究，特质性波动和股票价格的信息含量成U型P系，当信息含量较少时，特质性波动与信息效率负相关；当信息含量较多时，特质性波动与信息效率正相关。借鉴Kang et al.（2014）的方法，我们使用三因子模型回归的残差序列来衡量股票的特质性波动。

（二）研究方法

借鉴Kang et al.（2014）的研究，使用分组研究的方法对结论进行检验。根据特质性波动水平进行分组，按照股价特质性波动水平将股票平均分成两组，股价特质性水平高的50%股票为一组，股价特质性波动水平低的50%股票为一组；在每一期均进行一次分组，因此，同一只股票在不同时期，其所处的分组可能会出现变化。

使用方程（1）对假设H1进行检验，使用方程（2）对假设H2进行检验，使用方程（3）对假设H3进行检验，使用方程（4）作为假设H1的补充检验，具体方程如下，

i，t-1表示股票i在t-1期，融资余额占平均交易额的比例。融资融券交易分为融资交易和融券交易，因此，本文也对融资交易和融券交易对股价特质性波动变化的影响分别进行检验，参照肖浩和孔爱国（2014）的指标设计，本文使用融资余额占该期股票平均交易金额的比例计量该期股票的融资交易。（3）MARGIN_SELLi，t-1表示股票i在t-1期，融券余额占平均交易额的比例。本文使用融券余额占该期股票平均交易金额的比例计量该期股票的融券交易。（4）MARGIN_NETi，t-1表示股票i在t-1期，两融净额占平均交易额的比例。由于融资交易和融券交易是方向完全相反的两种交易行为，因此，本文也考察了融资融券余额的净值对股价特质性波动的影响。两融净额为融资余额减去融券余额的绝对值。

3.控制变量。

（1）ΔCFi，t表示上市公司i在t期的现金流量的特质性波动的变化。现金流量的特质性波动的计算方法参考Kang et al.（2014）的研究，上市公司的特质性现金流波动的计算方法如下：

首先计算t期上市公司现金流变动，

dEi，t=Ei，t-Ei，t-4Bi，t-1

其中，Ei，t用来衡量公司现金流的变动，参照Kang et al.（2014），本文使用净利润这一指标，Bi，t-1是公司在t-1时期的账面价值。

然后，分行业进行混合回归，

dEi，t=α+β1dEi，t-1+β2dEi，t-2+β3dEi，t-3+β4dEi，t-4+εi，t

以上回归的残差项εi，t表示上市公司i的现金流量冲击。

然后，再计算市场平均现金流量冲击：

εm，t=1Nt∑εi，t

上市公司的特质性现金流量波动为公司现金流量冲击与市场平均现金流量冲击的差的平方，具体如下：

IVCFi，t=（εi，t-εm，t）2

（2）ROEi，t-1表示上市公司i在t-1期的净资产收益率。

（3）LEVERAGEi，t-1表示上市公司i在t-1期的资产负债率。

（4）YIELDi，t-1表示上市公司i在t-1期的股票投资回报率。

（5）VOLATILITYi，t-1表示上市公司i在t-1期的股票收益波动率。

（6）ILLIQUIDITYi，t-1表示上市公司i在t-1期的流动性，参照Amihud（2002）的研究，该变量的计算方法如下：

ILLIQUIDITY=1Di∑Did-1Ri，dTradingvolumei，d

其中，Di表示改期上市公司股票交易的天数，Ri，t表示股票在第d天的投资收益，Tradingvolumei，d表示股票在第d天的交易额。流动性指标是股票价格对于单位交易金额的反应，与买卖价差等日内流动性指标不同，Amihud（2002）认为该指标可以用来构建流动性的长期时间序列，该指标越大，表明流动性越差。

借鉴Kang et al.（2014）的研究，在回归模型中控制了股票流动性对套利投资者持股行为的影响。按照Amihud（2002）的研究，本文计算了股票的流动性指标ILLIQUIDITYi，t-1，按照流动性的高低进行分组，将每期样本分为5组，用变量Q1和Q5进行控制，Q1为虚拟变量，若股票处于流动性最好的一组，则取值为“1”，否则取值为“0”，Q5为虚拟变量，若股票处于流动性最差的一组，则取值为“1”，否则取值为“0”。

（7）SIZEi，t-1表示上市公司i在t-1期的市值的对数。

（8）INSTITUTIONi，t-1表示上市公司i在t-1期的专业机构投资者持股比例，专业机构投资者包括基金、基金管理公司、券商集合理财等。

回归控制了时间固定效应和公司固定效应。

（三）数据来源与描述性统计

本文使用的是2010年至2015年中国A股市场股票交易数据。在数据的筛选上参考了Kang et al.（2014）的做法，剔除了之前一年交易日不满150天和单季度交易日不足25天的样本。为了控制融资融券交易的选择偏差，本文借鉴肖浩和孔爱国（2014）、李志生等（2015）的方法，使用所有曾被纳入融资融券标的的股票和目前仍然是融资融券标的的股票作为研究样本。数据来源为国泰安经济金融研究数据库。

本文所使用的主要变量及其含义见表1，数据的描述性统计见表2。

描述性统计结果显示，被解释变量ΔIV：均值为00167，说明样本数据的季度股价特质性波动变化均值为正；最小值为-28576，表明季度股价特质性波动减小最多的股票对数化特质性波动减小了28576；最大值为35328，表明股价特质性波动增加的最大幅度为35328。

解释变量：MARGIN的均值为04137，由于MARGIN是虚拟变量，表明样本中，四成多的数据为可以进行融资融券交易数据，未出现明显的样本不均衡。MARGIN_BUY的均值为09714，表明平均而言，融资余额是日均交易额的97%，最小值为0，最大值为201012，表明对于个别股票，融资余额达到了期日均交易额的20度倍。MARGIN_SELL的均值为00062，表明融券余额与日均交易额之比要比融资余额与日均交易额之比小很多，说明了融券交易目前在我国市场中明显弱于融资交易；最小值为零，最大值为02025，表明即使是融券交易最活跃的股票，其融券余额也仅为日均交易额的20%度。MARGIN_NET的均值09652，与变量MARGIN_BUY的均值差距不大，说明融资交易仍然是目前融资融券业务的主要内容，变量MARGIN_NET的其他统计特征也与MARGIN_BUY相差不大。

控制变量：ΔCF的均值为-01583，表明上市公司现金流的季度特质性波动变化多为负向；最小值为-206945，最大值为212926，表明很多公司的特质性波动的变化极大。ROE的均值为00495，表明样本公司的平均净资产收益率为5%左右；最小值为-127601，最大值为69179，说明不同公司的盈利能力差别极大。LEVERAGE的均值为05016，表明上市公司的平均资产负债率较高，但不同上市公司的资产负债率相差较大，最低的不足1%，最高的达到99%。YIELD的均值为00222，表明样本股票的季度收益的均值为正，收益最差的股票季度收益为下跌5897%，收益最好的股票季度收益超过300%。VOLATILITY的均值为00246，最小值为00060，最大值为00656。SIZE的均值为227811，最小值为205234，最大值为258538。ILLIQUIDITY的均值为00004，最小值小于00001，最大值为00199。INSTITUTION的均值为66178，表明专业机构投资者平均持股比例为66472%，就个股而言，专业机构投资者持股比例最少的为0，最多的达到7397%。

四、实证检验

对方程（1）的回归分析结果见表3。

回归结果（一）显示，使用全样本对方程（1）进行回归分析，解释变量MARGIN的系数显著为负，表明可以进行融资融券交易的股票，其特质性波动水平的变化要低于不能够进行融资融券交易的股票，即融资融券交易能够降低股票的特质性波动，这种作用即使在消除了特质性波动的时间趋势后依然显著存在。

回归结果（二）显示，使用股价特质性波动水平较低的股票样本对方程（1）进行回归分析，解释变量MARGIN的系数显著为负，说明对于特质性波动水平较低的股票，融资融券交易能够进一步降低其股价的特质性波动水平，也就是说，如果股票可以进行融资融券交易，其特质性波釉谠龃笫保幅度更低，在降低时，速度更快。

回归结果（三）显示，使用股价特质性波动水平较高的股票样本对方程（1）的回归结果表明，解释变量MARGIN的系数为正，但不显著，这说明对于股价特质性波动水平较高的股票，融资融券交易并没有显著放大其特质性波动。但是本文注意到，使用全样本和使用股价特质性波动水平较低的股票样本的回归结果均表明，融资融券交易会降低股价的特质性波动，因此，该结果至少说明融资融券交易并不能够显著降低较高水平的股价特质性波动。

综合以上对方程（1）的回归分析结果，本文认为，总体而言，融资融券交易能够降低股价的特质性波动；同时，对于不同股价特质性波动水平的股票，融资融券交易对其股价特质性波动的影响不同：融资融券交易能够显著降低较低水平的股价特质性波动，但对于较高水平的股价特质性波动，融资融券交易反而会放大其波动水平（虽然不显著）。

由于上文只是通过股票能否进行融资融券交易进行考察，本文接下来分别从融资、融券交易规模的角度进行了实证分析。对方程（2）的回归分析结果见表4。

回归分析结果（一）显示使用全样本对方程（2）进行回归分析，结果表明变量MARGIN_BUY的系数显著为负。这表明融资余额与交易额之比越高的股票，其下一期的特质性波动水平越低，或者说，融资交易能够显著减小而不是放大股价的特质性波动。

回归分析结果（二）显示使用股价特质性波动水平较低的股票样本对方程（2）的回归分析，结果表明变量MARGIN_BUY的系数显著为负。这表明对于股价特质系波动水平较低的股票，融资买入余额越高，其未来股价特质性波动水平越低，即融资交易能够显著降低股价的特质性波动。

回归分析结果（三）显示使用股价特质性波动水平较高的股票样本对方程（2）的回归分析，结果表明变量MARGIN_BUY的系数显著为正。这表明对于股价特质性波动水平较高的样本，融资交易反而会进一步放大股价的特质性波动，即该期如果股票的融资买入余额较高，其下一期的股价特质性波动会增加的更多或降低的更少。

综合以上对方程（2）的回归分析结果，融资融券制度中的融资交易能够对股价的特质性波动产生显著的影响。总体而言，融资交易能够显著降低股价的特质性波动，除此，对于不同股价特质性波动水平的股票，融资交易对股价的特质性波动的影响机制不同：对于股价特质性波动水平较低的股票，融资买入额越高，股价特质性波动降低得越多；对于股价特质性波动水平较高的股票，融资买入额越高，股价特质性波动增加得越多。

接下来本文使用方程（3）检验融券交易对股价特质性波动的影响。对方程（3）的回归分析结果见表5。回归结果（一）显示使用全样本对方程（3）的回归分析，结果表明解释变量MARGIN_SELL的系数为负，但不显著。这说明股票融券卖出金额的相对大小，并不能显著影响股价的特质性波动水平。这可能是因为融券交易的金额一直较小，特别是相比于融资金额，融券卖出额占交易额的比重很低。

回归结果（二）显示使用股价特质性波动水平较低的股票样本对方程（3）的回归分析，结果表明解释变量MARGIN_SELL的系数为负，但不显著。这说明融券卖出与融资买入不同，融券卖出交易并不能显著降低这部分样本股票的股价特质性波动。

回归结果（三）显示，使用股价特质性波动水平较高的股票样本对方程（3）的回归分析结果表明，解释变量MARGIN_SELL的系数显著为正，说明对于股价特质性波动水平较高的股票，融券交易会增加股票的股价特质性波动，即股票的融券交易卖出额越高，其股价特质性波动增加得越多或降低得越少。

综合以上对于方程（3）的回归分析结果，融券交易能够对股价的特质性波动产生影响，但是与融资交易不同，融券交易对股价特质性波动的影响显著程度较低，特别是在降低股价的特质性波动方面。全样本和低股价特质性波动股票样本的回归结果显示，融券交易变量MARGIN_SELL的系数虽然为负，但显著性不足。但是，对于特质性波动较高的股票，融券交易与融资交易一样均显著放大了股价的特质性波动。

融资交易与融券交易虽然均为信用交易，但是两者的交易方向相反，那么使用两融净额来衡量套利投资者对于特定股票的信用交易持仓情况是否更准确呢？本文接下来使用方程（4），从融资融券净额的角度对问题进行分析。对方程（4）的回归分析结果见表6。

回归分析结果（一）表明使用全样本对方程（4）的回归分析，结果显示解释变量MARGIN_NET的系数显著为负，说明融资融券净额越大，股票的特质性波动的增加就越小或者下降就越多，即就全样本而言，融资融券净额显著缩小了股价的特质性波动。

回归分析结果（二）表明使用股价特质性波动水平较低的股票样本对方程（4）的回归分析，结果表明解释变量MARGIN_NET的系数显著为负。这表明对于股价特质性波动水平较低的股票，融资融券净额越高，其股价特质性波动越容易被降低。

回归分析结果（三）表明使用股价特质性波动水平较高的股票样本对方程（4）的回归分析，结果表明，变量MARGIN_NET的系数显著为正。这表明对于股价特质性波动水平较高的股票，融资融券净额越高，其股价特质性波动越容易被放大。

综合以上对于方程（4）的回归分析结果，对于不同股价特质性波动水平的股票，融资融券交易净额对股价特质性波动的影响不同，总体而言，融资融券交易能够降低股价的特质性波动，但是对于股价特质性波动水平较高的股票，融资融券交易仍然会放大其股价特质性波动水平，表现为融资融券净额越大的股票，其股价特质性波动增加得越多或降低得越少。

以上对四个方程的回归分析结果表明，对于不同股价特质性波动水平的股票，融资融券交易机制对其股价特质性波动水平的变化的影响不同。总的来说，融资融券交易机制显著放大了股价特质性波动水平较高的股票的股价特质性波动，显著降低了股价特质性波动水平较低的股票的股价特质性波动。本文认为，这是由于融资融券交易机制作为一种信用交易手段，使用的是保证金机制，如果投资者在进行融资融券交易时发生了投资亏损，而且未能按时缴纳足额的保证金，那么维持保证金机制就会触发强制平仓，从而会进一步强化价格偏离，导致股价特质性波动的增加。

五、结论

本文主要研究了融资融券的保证金制度对股价特质性波动的影响。正如2015年股市危机，融资融券的保证金机制在非极端的市场行情中也会引发市场过度波动的现象，这种现象主要发生在特质性波动水平较高的股票样本中。通过理论分析，本文认为，这是因为融Y融券交易的保证金机制的存在，在市场发生较大波动时，投资者如果不能及时补充保证金就会引发平仓交易，从而进一步放大市场波动。

本文使用了融资融券制度的运行样本对理论分析的结论进行了检验。实证结果表明，如果市场中的特质性波动较高，可以进行融资融券交易的股票其特质性波动会进一步放大，造成其特质性波动水平的剧烈变化。

与以往保证金机制的研究不同，本文更侧重于在市场运行中，市场波动与保证金机制之间的内在关系，而非考察保证金机制的变动对市场波动的影响；现有国内对于融资融券制度的研究过多的看重其带来的卖空手段，融券交易虽然对我国市场的影响很大，但是就其规模而言，远小于融资交易，把融资融券交易给市场带来的影响单单落脚于带来新的卖空机制这一观点是十分片面的，本文的研究是对信用交易的本质保证金机制的研究，更有助于了解信用交易对市场波动的影响，特别是信用交易所带来的杠杆的脆弱性在市场中是如何体现的。

综合本文的研究结果，融资融券制度保证金机制蕴含着放大股价特质性波动的风险，即使是在非极端市场环境下，融资融券的保证金机制依然会放大一些股票的股价的特质性波动。鉴于此，本文认为，监管机构应在市场的日常运行中关注融资融券规模与股价波动之间的关系，及时识别股价波动带来的大规模平仓交易，并有针对性的防范可能带来的风险；在具体的监管措施上，不应谈虎色变，可是研究引入动态保证金机制，通过对不同波动水平的股票动态的调整保证金比例，更温和的平抑市场波动。

参考文献：

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[2]李志生，陈晨，林秉旋.卖空机制提高了中国股票市场的定价效率吗？――基于自然实验的证据[J].经济研究，2015，（4）：165-177.

[3]肖浩，孔爱国.融资融券对股价特质性波动的影响机理研究：基于双重差分模型的检验[J].管理世界，2014（8）：30-43.

[4]Lee D W， Liu M H. Does more information in stock price lead to greater or smaller idiosyncratic return volatility？[J].Journal of Banking & Finance， 2011，35（6）：1563-1580.

[5]Moore Thomas G.， Stock Market Margin Requirements[J].Journal of Political Economy， 1966，74（2）：158-67.

[6]Roll Richard， R2[J].The Journal of Finance， 1988，43（3）：541-566.

Margin Mechanism of Margin Trading and Idiosyncratic Volatility of Stock Price

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股票交易的量化交易篇（6）

一、前言

2001年2月19日，中国证监会宣布允许境内居民以合法持有的外汇开立B股账户。2001年12月11日，中国正式成为世界贸易组织成员，在当月月初中国B股市场回转交易制度由T+0变为T+1。1992 年5 月1日至1994 年12 月31 日，上海证券交易所市场A股实施T+0交易制度， 在开始实施的当天，上海证券综合指数上涨一倍多，很多投资者频繁地买卖所持有的股票，整个股票市场充满了投机交易。1993 年11 月22日至1994 年12 月31日，深圳证券交易所A股实施T+0交易制度。为了稳定股票市场，限制过度投机行为，保护投资者利益，从1995年1月1日起，A股开始实行T+1交易制度。当时大多数学者、从业人员以及政府部门普遍认为，中国股票市场还不够成熟，各项机制也不够完善，投资者行为理性不足，T+0交易制度造成市场的投机性太强。

关于股票市场回转交易制度改革的争论每隔一两年就要出现一次。上海证券交易所表示，“中国股票市场规模不断扩大，相应的法律法规也在不断完善，政府对股票市场的监管能力逐步提升，投资者行为趋于成熟理性，应加快推出T+0交易制度，以减少因缺乏及时的纠错手段所导致的市场风险。”然而另一些学者认为现阶段投机行为在我国资本市场的比重居高不下，如果推出T+0交易制度，散户投资者由于信息不对称、盲目跟风投资造成损失的概率将加大。

（一）“T+0”交易制度分析

实施T+0交易制度的优势，一是保证投资者及时止损；二是资金使用更有效率，增加股市交易量和换手率；三是在增加交易量的同时增加了证券公司的佣金收入，吸引更多的进入者，对于打破证券行业的垄断具有积极作用；四是交易制度保持一致，投资者可在权证市场实现套期保值和规避风险。

实施T+0交易制度的劣势，一是加剧投机易；二是证券公司经纪业务佣金提高，挤压投资者利润空间；三是大型机构可短期内通过多次交易操纵股价，资金的循环使用使机构操纵者动用较少的资金就可获取超额收益，助长股市的波动。

（二）“T+1”交易制度分析

实施T+1交易制度的优势，一是减少日内投机行为；二是谨慎考虑投资行为、决策相对理性；三是交易缓冲期使投资者有时间收集和分析信息，以便次日采取更有利的投资策略。

实施T+1交易制度的劣势：一是纠错机制缺乏。假设买入股票的当天，该支股票出现了内幕交易、公司经营不善等问题，投资者不能及时止损。大型机构投资者可以利用股票指数掉期交易、交易型开放式指数基金、融资融券反向操作等弥补突发事件所带来的损失，甚至利用这些突发事件通过做空交易实现盈利。二是股票市场与权证市场采取不同的回转交易制度损害交易的公平性。大量的中小投资者只能通过做多的投资策略期待在股票市场上获得盈利。如果中小投资者获利可能性较小，就会选择退出该股票市场。从长期来看，这不利于我国股票市场的发展，造成公司筹资成本上升，间接影响到实体经济的发展。三是权证价格发现不及时。权证市场实行T+0，股票市场实行T+1，导致权证发现价格的时间存在误差，加大了我国证券市场的风险。四是不充分的投机交易可能引发一个高水平的买卖价差，提高价格波动性。只有过度的投机交易被抑制，价格波动性才会降低。合理的投机交易有利于市场保持活性，为风险规避者提供风险转移的可能性。

本文研究从T+1交易制度变为T+0交易制度对市场波动性和流动性的影响出发，如果采取T+1交易制度可以使散户投资者受益，笔者期待T+1交易制度可以改善价格短期波动或提高市场流动性。

二、文献综述

刘逖和叶武（2008）发现，和T+1相比，T+0交易制度提高了市场流动性和定价效率，但是对价格波动性没有影响，也没有增加投资风险[1]。边江泽和宿铁（2010）研究认为，由于股票市场实行“T+1”交易制度，而对应的权证市场实行“T+0”交易制度，流动性强于股票，所以，股市存在低流动性折价，权证市场存在溢价现象[7]。盖卉和张磊（2006）研究发现股票市场风险，并不是由于两种交易制度的不同造成的，而是因为股市大环境表现低迷[8]。综合考虑我国股市的未来发展，建议推行“T+0”交易制度。

同样有学者反对在中国股票市场恢复T+0交易制度，葛勇和叶德磊（2009）研究沪市A 股和B 股指数日内振幅数据，发现“T+1”交易制度下，日内振幅均值有所下降[2]。Ming Guo， Zhan Li， Zhiyong Tu（2012）研究认为T+1交易规则减少了交易总量、降低了价格波动，并且在强趋势追逐下改善趋势追逐者的福利[4]。成微、刘善存和邱菀华（2011）研究了不同交易制度下的股市质量，发现在一个较为平稳的市场环境下，“T+0”交易制度能够有效的提升股票市场的交易效率，加速资本流动，改善股票市场的质量；而在一个较为低迷的市场环境下，“T+0”交易制度加剧了股票市场的波动性，使市场效率下降，市场质量也相应的恶化[3]。

国外对回转交易制度的研究重点关注日内回转交易对股票市场的影响。Campbell et al.（2001）认为日内交易行为是影响股票价格波动性的重要因素[10]。Keith S.K.Lam 和Lewis H.K.Tam（2011）发现流动性是影响股票价格的重要因素[6]。Amihud 和Mendelson（1986）研究认为，当某支股票具有高流动性时，意味着该支股票的交易成本（手续费）也显著较高[5]。Kyle， A.S（1985）认为持续交易会造成股票交易成本上升[12]。Kyrlinen（2008）发现日内交易量和当天价格波动性正相关[11]。中国股票市场回转交易制度的变化是外生事件，回转交易制度改变对价格波动性的影响预示了日交易量的减少对价格波动性的影响。

对B股回转交易制度从T+0变为T+1的研究忽视了一个非常重要的事件。在2001年11月16日，中国政府将A股印花税税率从0.4%减少到0.2%，B股印花税税率从0.3%减少到0.2%。印花税税率的变化会影响股市的价格波动性和交易量，调整印花税税率的日期与调整B股市场回转交易制度的时间非常接近，只有剔除来自印花税税率调整所引起的变化，才能得到一个相对准确的结果。

T+0与T+1交易制度，哪一个更适合中国股票市场的发展，政府、学术界、从业者、投资者从不同的角度出发，各有立场。交易制度本身只是服务于股票市场，使其有序地\营，投资者更好地实现投资目标。

三、数据与方法

（一）样本选择与数据来源

样本数据时间期限为B股回转交易制度调整（2001 年12 月1日）前后各约180 个交易日（2001年3月1日至2002年8月31日）。公司样本为同时在中国A股和B股股票市场上市交易的83家公司，其中有39家公司在深证证券交易所交易，44家公司在上海证券交易所交易。A股作为对照组、B股作为试验组。

自2001年2月17日起，中国国内投资者也可购买B股股票。收集2001年3月1日之后的数据，剔除投资者组成变化造成的影响。此外，中国投资者在B股市场交易使B股持有人与A股持有人更相似，得到的结果更准确。

样本的日交易数据源于锐思金融数据库，包括一个交易日内的最高价、最低价、成交量、成交金额、流通股日换手率、持有期日收益率。

（二）变量选取与计算

选择使用日波动率衡量股票市场的波动性，对数交易量、流通股日换手率衡量股票市场的流动性。另外采用GRACH（1，1）模型计算对数收益率的条件方差衡量波动性大小。股票市场波动性越小，交易风险越低。股票日交易量和流通股日换手率越高，表明股票市场具有更好的流动性。

预期“T+1”回转交易制度会降低股票市场的波动性和流动性。

使用两个方法测量波动性，分别为日波动率和对数收益率的条件方差。

（三）数据描述

关键变量描述性统计结果如表2和表3所示，在“T+1”交易制度实施后，B股日内波动率、对数收益率的条件方差、对数交易量、流通股换手率以及对数收益率均出现下降。二次差分后结果显示T+1交易制度降低B股市场波动性的同时也降低了市场流动性。但是简单的双重差分没有考虑到印花税调整产生的影响、波动性与流动性之间的相互作用、市场政策、宏观经济因素及公司基本面等因素，得出的结论可能存在误差。

（四）模型选择

对于使用双重差分法检测B股回转交易制度变化所产生的影响，同一公司的A股是最合适的对照组，因为同一家公司的A股和B股有相同的公司基本面。假设除了回转交易制度的其他因素将会同等程度影响同一公司的A股和B股，可通过计算同一公司在回转交易制度调整前后A股和B股市场波动性和流动性衡量指标差值的差异剔除其他因素的影响。

四、实证分析

（一）单位根检验

本文数据是关于金融数据的非平衡面板数据，可能存在异方差和自相关，所以采用Fisher Phillips-Perron检验。表4列出重要变量的单位根检验结果，拒绝非平稳的原假设，排除虚假回归的可能性。

（三）豪斯曼检验

使用个体效应模型对面板数据进行实证分析。通过豪斯曼检验决定个体效应是随机还是固定。

检验数据的时间窗口期为B股市场T+1交易制度实施前后9个月。表5为豪斯曼检验结果，应该使用个体固定效用模型。然后使用Breusch and Pagan LM 检验进行随机效应的检验，与豪斯曼检验结果一致，显示模型不具备随机效应。所以，选择个体固定效应模型进行样本数据回归。

（四）回归分析

选择B股市场2001年12月1日回转交易制度改革前后3个月、9个月两个时间窗口期，以日波动率、对数收益率的条件方差作为波动性指标，对数交易量和流通股换手率作为流动性指标，分析T+1回转交易制度对中国B股市场波动性和流动性的影响。

1.波动性分析

从表6可以看出在B股市场回转交易制度改革前后3个月的时间窗口期内，日波动率方程的交互项Dt1i系数α1在10%置信度水平上显著为正，对数收益率条件方差方程的交互项Dt1i系数β1在1%置信度水平上显著为正。所以T+1回转交易制度的实施并没有在事件前后3个月的时间窗口期内降低B股市场的波动性，反而加大了波动性，与预期不一致。

然而，只有B股回转交易制度改变前后3个月的窗口期得出的结论说服力不够，于是对B股回转交易制度改变前后9个月的数据进行回归，从表6可以看出日波动率方程和对数收益率条件方差方程的交互项Dt1i系数均在1%置信度水平上显著为负。所以在T+1回转交易制度实施前后9个月的时间窗口期降低了B股市场的波动性，与预期一致。

不同的时间窗口期得出了不同的结论，可能是因为在T+1交易制度实施初期投资者的恐慌情绪、对回转交易制度的不熟悉反而会加大了市场的波动性，后期在逐步的适应过程中，投资者对新的回转交易制度了解更透彻，开始在新的回转交易制度下找到了平衡，T+1交易制度对日内交易行为的限制所带来的市场稳定性逐步得以体现，股票市场的波动性相比之前实施T+0交易制度时有了改善。

两个波动性方程在B股市场T+1交易制度改变前后3个月和9个月的时间窗口期内流动性变量的系数都在1%置信度水平上显著为正，说明波动性和流动性正相关。

2.流动性分析

从表7可以看出在B股市场回转交易制度改革前后3个月的时间窗口期内，对数交易量方程的交互项Dt1i系数δ1不显著，流通股换手率方程的交互项Dt1i系数γ1在10%置信度水平上显著为正。所以T+1回转交易制度的实施并没有在事件前后3个月的时间窗口期内减小B股市场的流动性，与预期不一致。

然而，谋7可以看出在B股市场回转交易制度改革前后9个月的时间窗口期内，对数交易量方程和流通股换手率方程的交互项Dt1i系数均在1%置信度水平上显著为负。所以T+1回转交易制度的实施在事件前后9个月的时间窗口期内减小了B股市场的流动性，与预期一致。

不同的时间窗口期得出了不同的结论，可能是因为在一项新的回转交易制度实施初期，投资者需要对市场变化有一个试探的过程，通过频繁的交易来了解新的回转交易制度。此时投资者更倾向于做短期交易，这样反而增加了市场的流动性。当投资者对新的交易制度有所了解，适应了新的交易规则，股票市场的流动性开始有所下降，T+1交易制度对日内交易的限制开始发挥作用，股票市场相比之前实施T+0交易制度时流动性有所减小。

两个流动性方程在3个月和9个月的时间窗口期内波动性变量的系数都在1%置信度水平上显著为正，再次说明波动性和流动性正相关。

3.稳健性检验

因为2001年11月26日对A股市场和B股市场印花税税率的调整与B股市场回转交易制度的改革时间非常接近，且A股和B股调整幅度不一致。双重差分模型是否可以完全剔除印花税调整造成的影响有待考证。

如表8所示，与去掉印花税税率调整事件虚拟变量的回归结果一致。

接下来，选择了B股市场回转交易制度改革前后9个月的时间窗口期样本数据进行回归处理，加入印花税税率调整事件虚拟变量的回归结果与取消该变量的回归结果一致。

3个月和9个月时间窗口期的回归结果均证明了双重差分模型可以剔除印花税税率调整对股票市场波动性和流动性造成的影响。

五、结论与建议

（一）主要结论

回转交易制度调整前后数据直接比对得出的结果可能高估或低估回转交易制度变化对股票市场造成的影响，公司基本面、市场政策与宏观经济的影响也可能使研究结果出现偏差。为了研究这一问题，本文利用B股市场回转交易制度变化的自然实验，以同一公司的A股作为对照组，B股为试验组，观测中国B股市场2001年12月1日从T+0交易制度变为T+1交易制度后市场波动性和流动性的变化。采用双重差分模型剔除公司层面和其他因素造成的影响。此外，据以往的研究发现印花税税率的调整会影响股票市场的波动性和流动性。2001年11月16印花税税率在A股市场和B股市场下调幅度不同，考虑此次印花税调整可能对A股和B股市造成不同程度的影响，采取稳健性检验措施。

对比不同时间窗口期的回归结果可以看出T+1交易制度在实施初期加大了股票市场的波动性和流动性。后期在逐步的适应过程中，股市的波动性下降，但同时也降低了股市的流动性。

（二）政策建议

从证券市场的发展规律来看，一个成熟的证券市场采取的都是T+0交易制度。发达的证券市场运行规律表明，T+0可以提高股票市场的流动性，活跃证券市场，促进证券市场高效有序地运行。此外，T+0交易制度将使股票交易价格与它的基本值靠近，提高证券市场整体的定价效率。境外投资者在B股市场的交易加快了其国际化进程，笔者认为可以率先在B股市场恢复T+0交易制度，然后逐步放开。但是任何一项制度的实施都需要各方面的条件成熟，在我国T+0交易制度的推出，需要以下几个条件：

第一，各方对股票市场回转交易制度能有一个理性的认识。投机过热主要是因为大型证券机构利用其庞大的资金实力操纵股价所造成的，回转交易制度并不是主要原因。在实施T+0交易制度时股票市场的不稳定是由于上市公司质量稂莠不齐和投资者投资行为的不理性。T+0交易制度下，投资者可以及时进行反向操作，使市场上多头与空头相互制衡，保证股市的平衡。

第二，推出与T+0交易制度相配套的政策法规和监管体系，将实施T+0交易制度可能带来的风险最小化。T+0交易制度可能产生的风险主要有两种，一种是投资者自行参与投机行为所产生的风险；另一种则是由于交易制度存在漏洞，投资者、证券投资机构投机行为产生的风险向国家转嫁。一般情况下，制度设计也只能规避后者风险，防范前者风险要依赖于投资者投资理念的转变。

第三，中国证券登记结算公司及证券交易所、证券公司要有能力在T+0交易制度下提供过硬的技术支持。保障股票市场的有序运营。

第四，充分研究T+0交易制度下可能出现的问题，提前做好防范工作。一方面，要允许投资者合理、合规地投机性操作，另一方面，证监局要严厉查处各种违规投机行为，做到违者必究，确保整个证券市场遵循“公开、公平、公正”的原则。

一制度的实施需要一个适应期，各方参与者最终将会找到新的平衡点。从中国股票市场长远发展的角度考虑，本文建议逐步在中国股票市场恢复T+0交易制度。

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[9]史永东，蒋贤锋.中国证券市场印花税调整的效应分析[J].世界经济，2003（12）.

股票交易的量化交易篇（7）

一 、引言

今年以来，我国股市一直在低位徘徊，是否有牛市启动的迹象，从哪些特征可以考察牛市启动特征？本文以上证综合指数上次牛市行情为研究对象，分析牛市启动的推手。上证综合指数从2005年6月6日股市最低时的998.23点上升到2007年10月16日最高时的6,124.04点，整整翻了6倍多。随着指数的一路上扬，股票流通市值从最低时不足1万亿到达最高时的8万多亿。成交量从最低时的982.2万手达到最高时的21,856.3万手；与之相伴随，成交金额也从最低时的37.65亿元，最高达到2,572.33亿元。在短短两年多的时间里，无论从成交量、成交金额、还是从价格方面看，我国股市都经历了一个从低点迅速走上高点的过程。那么，是何种因素启动了这样一个牛市行情？特别地，在牛市行情的初期，是哪些类型的交易在推动整个股市的启动？本文目的就是试图寻找这方面的答案，为目前股市的发展趋势提供参考。

最近，使用非美国市场数据的研究也有了一些发现。Ascioglu，Forde and McInish(2005)使用日本证券交易所的数据进行了研究，Chakravarty，Kalev and Pham(2005)则使用澳大利亚交易所的数据进行了验证。虽然他们使用的交易数据都是指令驱动市场数据，但得出的结论却与Barclay and Warner(1993)等不相同。前者发现，信息优势的投资者在日本市场倾向于使用小规模的交易；而后者则发现，在牛市中，与成交量相比，不同规模的交易所引致的累计股票价格变化均较小。实质上，这一发现是对隐蔽交易假说的一种削弱。

Cornell and Sirri(1992)通过一个关于内幕交易被的案例分析认为，内幕交易者似乎更倾向于应用中等规模交易。而Easley and O`Hara(1987)直接把交易规模模型引入分析的结果表明，内幕交易者会选择大规模交易。

值得注意的是，上述绝大部分研究中应用的是牛市繁荣期和熊市的样本。至于从熊市到牛市转换期的交易类型的影响力问题则缺乏研究。

国内方面，才静涵、欧阳红兵、柴俊（2007）对2004年到2005年的熊市行情中的交易类型进行了分析，结果认为，中等规模交易是推动熊市股价下挫的主要力量。国内学者的研究还表明，机构投资者和庄家在我国股市上具有明显的信息优势和主导作用。但没有人研究从熊市向牛市转换过程中的市场推动力。

基于此，本文试图用实证的方法研究我国在从熊市转为牛市的过渡阶段的市场交易行为对市场价格的推动作用，看看究竟是哪种行为对熊市——牛市的转换起了最为关键的作用。与NYSE和许多其他国家交易制度不同的是，我国的证券市场是一个纯限价指令驱动的市场，目前的文献主要是基于报价驱动的市场。那么，做市商的缺失是否会让市场的交易行为产生不同的表现？牛市启动阶段的交易行为与其它市场状态下的交易行为是否有所不同？再加上我国目前还缺乏衍生品市场，因此，投资者只能在股票市场中交易，投资者也只能通过拉升股价来获取利润，那么这种行为是否会加剧其拉升股价的动能？对于这些问题的答案，能极大地丰富这一领域的研究成果。

二 、样本与数据

本文以上证50指数为基准进行研究。在2005年6月6日至2006年1月25日这半年多的时间里，上证50指数处于熊市到牛市的转换阶段，也就是牛市的启动阶段。本文选取这段时间作为研究期间，主要是基于三点考虑：第一，在2005年6月6日，上证50指数触及2000年以来的历史最低点998.23点，此后一路上扬；第二，2006年1月25日，该指数是1258.05点，指数收益率为21.6%，有明显的牛市启动态势（见图1）。第三，由于传统农历新年的原因，股市从2006年1月26日到2006年2月5日停牌，使得本文考察的样本期成为一个相对独立的阶段，也就是牛市的启动阶段。

本文应用的数据是上海证券交易所50指数股在2005年6月6日至2006年1月25日之间的逐笔交易数据，上证50在整个样本期间的数据量大约为1500万条。本文对数据的预处理包括：

（1）由于上海证券交易所的连续竞价交易时间为周一至周五的上午9:30到11:30和下午的13:00至15:00（节假日不包括在内）。在本文的研究过程中，本文只保留了所有连续竞价的交易数据。即开盘前的集合竞价的交易数据不包含在本文的研究样本数据之中。

（2）有一类观测值的成交量为0，这类记录表示只有买卖报单变化，而没有实际交易。凡属这种情况的记录均被删除。

（3）删除了所有零股。所谓“零股”，是指不足100股（最小交易单位）的交易记录。交易规则规定：在每个交易日的正常交易时间内，投资者可以委托卖出零股，但不能委托买入零股。零股可能是由于送股、配股、转配股而产生，也可能由于零股委托卖出而产生。

（4）和其他文献的处理方法相同，本文在样本中只保留了价格显著上升的股票。所有在样本期间内涨幅低于5%的股票都没有纳入样本。这样，最终的样本中只包含16只股票在2005年6月6日到2006年1月25日内的逐笔交易数据。

（5）本文将在时间t发生的交易所带来的价格变化定义为t时刻交易价格减去前一笔交易的价格，即第t时刻交易价格与第t-1时刻交易价格之差，因此，由于t时刻的交易所引起的价格变化即为Pt-Pt-1。过夜价格变化，即第N天的收盘价与第N+1天的开盘价之间的价格变化不算在内。

本文的样本数据全部来自天软数据库中的高频交易数据，时间精确度为0.01秒。

三 、研究方法及实证结果

根据单笔交易的不同成交量规模本文将所有数据进行分组，结果如表1所示。

本文进一步将成交量小于10,000股的称为小规模交易；成交量大于300,000万股的称为大规模交易；成交量介于两者之间的称为中等规模交易。

前述文献的研究结果表明，在不存在内幕交易的前提下，各个组别中每笔交易平均价格变化应相同，且均与市场趋势一致。而按照隐蔽交易假说，中等交易规模导致的价格变化将远大于其他组别，且会与市场趋势一致。

（一）描述性统计

为了研究各组每笔交易的平均价格变化，本文将每笔交易平均价格变化定义为：

每笔交易平均价格变化=■（1）

各组中每笔交易平均价格变化表示的是在某一特定组别内平均每笔交易所引致的股票价格变化。根据表1与式（1），本文计算出各组的一些描述性统计指标，结果如表2所示。

注：（1）累计交易数量和累计成交量均指某组中所有样本的交易数量和成交量之和。

（2）表中的三项指标均为样本股票的横截面数据。

从表2可以看到，各组的每笔交易平均价格变化为先正后负再为正。自d100组到d1000组的每笔交易平均价格变化都为正；d100组的每笔交易价格变化最高，为0.000183701元；d1000组的每笔交易价格变化最低，为4.3321E-06元。除d5w组外，自d2000组到d10w组的每笔交易平均价格变化均为负，且其绝对值越来越大。从d20w组到d50w组的每笔交易平均价格变化又回归正值，在d50w组内达到正的最大值0.001970327。由此本文观察到大额交易对于推动股价上升的影响。从交易笔数来看，交易笔数较大者主要集中在d500组到d2w组，而交易笔数最多的组是d2000，但此时的每笔交易价格变化为负，因此本文认为，股市启动与交易笔数关系不是很大。从成交量来看，最小值为d100组的4,664,406股，最大值为d50w组的6,328,419,029股，但成交量最大的d50w组中，交易笔数只有7,487笔，这也说明了少量大单对于这轮行情启动的作用。

为了更加清楚地分析各组每笔交易平均价格变化对于总体价格变化的影响，本文用某一组别的每笔交易平均价格变化除以所有组别每笔交易平均价格变化之和，并将这一指标命名为市场相对趋势指标。其实质是某组的每笔交易平均价格变化占所有组别价格总变化的百分比。值得注意的是，根据表2数据计算的结果，每笔交易平均价格变化之和为-0.0003606，但在这一期间，市场的总体趋势是价格明显上扬，即价格变化为正。因此，如果市场相对指标为负（一个正数比上一个负数），则表示它与总体价格变化是同方向的，指标数值越大，影响越明显。反之则反是。本文将市场相对趋势指标与每笔交易平均价格变化指标绘制成图，如图2所示。

从图2看到，只有d20w,d30w,d50w组的市场相对趋势明显为负。说明其价格变化与总体市场趋势相同，也即由大规模交易引致的价格变化与市场整体的上升趋势相同。

在表2资料的基础上，进一步按前面定义的小、中、大交易规模，计算其累计股票价格变化百分比、每笔交易平均价格变化百分比、成交量百分比和交易数量百分比等四项指标。各项指标的计算方法如下：（1）累计股票价格变化百分比。将各组中的所有股票在样本期间内的股价变化加总，除以所有各组股价变动总和。这个变量表示某一组交易引致的价格变化占全部价格变化的百分比，也即不同规模交易所引致的价格变化在全部价格变化中所产生的影响。（2）每笔交易平均价格变化百分比、成交量百分比和交易笔数百分比：首先计算按照交易规模分组的平均每只股票的每笔交易平均价格变化（成交量、成交笔数），再除以各组的每笔交易平均价格变化（成交量、成交笔数）之和。

从表3可以看出，大规模交易从成交笔数来看只占0.41%，成交量也只占9.503%，但是累计股票价格变化达到了14.1%，而每笔交易平均价格变化百分比则达到了-700.3%，所有这些指标都说明了少量大单对股价上涨的推动作用。同样值得注意的是中等规模交易的每笔交易平均价格变化百分比为902.46%，这是一个与市场整体变化方向相反、但绝对值很大的值，说明中等规模交易在牛市的启动期与市场整体价格变动方向相反，对股价上升有抑制作用。

注：表中黑体数字表示各种交易规模的百分比之和。

（二）WLS回归分析

本文应用加权最小二乘法检验不同的交易规模与成交量对股价变动的影响。其理论依据分别是隐蔽交易假说、公开信息假说和成交量假说。

隐蔽交易假说认为，内幕交易者会选用中等规模交易，而股票价格变化主要是由于交易过程中泄露出的私人信息造成，因此，股票的累计价格变化主要发生在中等规模交易中。公开信息假说认为股票价格变化是由于公开信息的透露而引起的，由于公开信息会以相同的可能性分布于各个投资者的不同规模的交易中，因此某一交易规模所引起的股价变化应该相同。而成交量假说认为，交易量越大，所引起的股票价格变动就越大，按照这一思路，累计股票价格变化（或每笔交易平均价格变化）应该与成交量（或每笔交易平均成交量）成正比。

通过下述回归模型，本文可以直接检验这三个假说。

tranpcij=α1*DSi+α2*DMi+α3*DLi+εij（1）

tranpcij=α1*DSi+α2*DMi+α3*DLi+β1*TranVolumeij+εij（2）

其中，tranpcij是股票i的j类型交易（j=小规模、中等规模或大规模）在样本期间内所引致的每笔交易平均价格变化。该变量经过加权调整，其权数等于股票i的j类型交易在全部样本期间内的累计价格变化的百分比。DSi、DMi和DLi分别是股票i的小规模交易、中等规模交易和大规模交易的虚拟变量，TranVolumeij是股票i的j类型交易的每笔交易平均成交量。

模型运行的结果如表4所示。

注：***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平上显著；括号中表示的是变量对应的t统计量。

从表4所示的回归模型（1）的拟合结果发现，在三个虚拟变量中，有且仅有大规模交易虚拟变量的参数在统计上显著。其值为0.000365，在1%的水平上显著。由于在本模型中，被解释变量是实际的股票价格变化，因此，大规模交易的正系数表明：只有大规模交易所引致的每笔交易平均价格变化与市场趋势（上涨）相一致。同时，Wald检验也在1%的水平上拒绝了三个虚拟变量系数相等的假设。也就是说，这一结果不支持隐蔽交易假说和公开信息假说。如果隐蔽交易假说成立，则中等规模交易的系数应该显著，且和市场价格变化相同；如果公开信息假说成立，那么在模型（1）和（2）中，三个虚拟变量的系数应该没有显著差异。

回归模型(2)的参数估计结果与模型(1)的结果相同，三个虚拟变量中，只有大规模交易的虚拟变量系数在5%的水平上显著，其值为0.000526。Wald检验也在1%的水平上拒绝了三个虚拟变量系数相等的假设。模型（2）比模型（1）增加了一个解释变量——TranVolume，但此变量的系数并不显著。这一结果表明，公开信息假说和成交量假说都不成立，因为如果成交量假说成立，那么在模型（2）中，每笔交易平均价格变化将仅与每笔交易平均成交量有关，估计出的每笔交易平均成交量的系数应该是所有系数中唯一一个显著的变量。

因此本文可以得出结论：在股市从熊市转为牛市的起步阶段，只有大规模交易才能推动股票价格的上涨。这与已有文献研究的结论都不太一样。表4的结论表明：只有大规模交易所引致的股票价格变化表现出了与市场变化的显著一致性。同时也说明成交量的大小不能解释价格的变化。在熊市转换为牛市的过程中，只有少量的大单推动价格的上涨。

四 、结论

本文应用上证50指数股在2005年6月6日至2006年1月25日的分笔交易数据，研究了在我国股票市场在从熊市转换为牛市的过程中市场交易类型。本文采用实证研究方法，得到在此轮从熊市转换为牛市的过程中，是300,000股以上的交易推动了股价的上涨，是牛市启动的主要推手，而在股价下跌过程中，中小规模交易是主要的推动力量。

这一研究结论与之前的研究结论都有所不同，同时也不支持隐蔽交易信息假说、公开信息假说及成交量假设。

为什么投资者会选择大规模交易来启动牛市行情呢？本文分析认为，只有大规模交易才能在熊市的末端重新带动投资者的信心和整个市场的人气，而小规模交易和中等规模交易都不能达到这个效果。

参考文献：

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股票交易的量化交易篇（8）

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015. 05. 098

[中图分类号] F830.91 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2015）05- 0200- 04

1 股票市场流动性的含义

股票市场是已经发行的股票转让、买卖和流通的场所，包括交易所市场和场外交易市场两大类别，由于它是建立在发行市场基础上的，因此又称作二级市场。股票市场的结构和交易活动比发行市场（一级市场）更为复杂，其作用和影响力也更大。股票市场的前身起源于1602年，荷兰人在阿姆斯特河大桥上进行荷属东印度公司股票的买卖，而正规的股票市场最早出现在美国。股票市场是投机者和投资者双双活跃的地方，是一个国家或地区经济和金融活动的寒暑表，股票市场的不良现象，例如无货沽空等，可以导致股灾等各种危害的产生。股票市场唯一不变的就是――时时刻刻都是变化的。中国有上海证券交易所（上交所）和深圳证券交易所（深交所）两个交易市场。

流动性是股票市场的重要属性，是由于某种原因交易者购买或出售股票的意愿的程度。当市场参与者对金融产品进行估价和管理其投资组合，或者证券监管部门执行其相关政策时，市场流动性通常被假设充分地存在。然而不幸的是，由于股票市场流动性脆弱的本质却常常以剧变的形态展现在人们面前，例如在1987年10月，席卷全球的股灾以及后来的亚洲和俄罗斯的金融危机中，流动性在世界上许多国家和地区的金融市场上突然消失，给整个金融体系乃至全球经济的平稳运行带来了严重的负面影响。

1.1 股票市场流动性的描述指标

（1）股票市场交易的深度。即在当前股票价格不变的情况下，股票市场能够完成的成交数量。如果股票市场规模较小，则一定规模的交易将引起股票价格大幅度的变化，这也说明该股票市场的流动性差。具有“深度”的股票市场便于大笔交易顺利执行，而不会导致股票价格的大幅波动，原因在于卖出和买入双方资金量匹配，不会在有大额卖出时，买入量不足，导致价格大幅下跌，或在大额买入时，无相应卖出导致价格抬升。通常那些流动性较强的大盘股的市场深度最好，大资金可以自由进出。

（2）股票市场交易的广度。股票市场广度是指一种技术分析方法，通过分析上涨股票数量与下跌股票数量的差额来判断未来市场走势。当市场广度为正时，表明上涨股票数量大于下跌股票数量，市场处于多头环境；当市场广度为负时，表明下跌股票数量多于上涨股票数量，市场处于空头环境。通过分析市场广度，可以消除指数由少数几只大盘股涨跌影响而出现波动的假象，更能全面反映整个市场参与者的空头或多头状态。技术分析人员一般会用创出N周新高的股票数量与创出N周新低的股票数量进行对比，来判断空头或多头市场持续的时间。

（3）股票市场交易的宽度。交易宽度指交易价格偏离市场有效价格的程度，在任何一个市场上，如果投资者不考虑资产成本的话，交易一般都能够迅速地执行。因此，流动性在交易的同时，还必须在成本尽可能小的情况下获得，或者说在特定的时间内，如果某资产交易买方的溢价很小或卖方的折价很小，则该市场具有流动性。这是从市场的价格层面来考虑流动性中的交易成本因素。

（4）股票市场交易的即时性。是指股票市场交易在时间上是否能够立即执行，证券市场既然是市场，其流动性的高低必然首先表现为证券交易能否迅速地、无阻碍地进行。因此如果股票能迅速进行交易的市场是流动性高的市场，否则其流动性较低，交易的即时性越强，市场的流动性越高。从这一层面衡量，流动性意味着一旦投资者有买卖的愿望，通常总是可以立即得到满足。

（5）股票市场交易的弹性。即由于一定数量的交易导致价格偏离均衡水平后再恢复均衡价格的速度，在一个以弹性衡量的高流动性的市场，价格将立刻返回到有效水平。或者说，当由于某一突发的订单不平衡导致价格发生变化后，新的订单立即大量进入，则市场具有弹性；当订单流量对价格变化的调整缓慢，则市场缺乏弹性。

1.2 股票市场流动性的衡量方法

股票市场流动性的几个基本要素之间存在相互冲突，对流动性的衡量有大量的研究，但尚没有统一的标准，因此难以找到一个“无异议的、可操作的流动性定义”。可依据上述的基本要素，将各种流动性的衡量方法大致分为如下类型：

1.2.1 价格法

基于价格的流动性衡量方法，是从流动性的市场宽度演变而来的，最主要的价格指标是价差衡量指标、价格改善指标和价格自相关模型。其中最常用的价差指标是买卖价差，在实行报价驱动机制的股票市场上，作为流动性提供者的市场需要分别向买卖双方报出卖出价和买入价，买卖价差是指为市场提供即时交易服务的补偿。衡量买卖价差有两种方法：①绝对买卖价差，即买卖价差的绝对值（等于卖出报价减去买进报价）；②相对买卖价差，即用绝对买卖价差除以最佳买卖价格的平均值，所得到的百分比买卖价差。以买卖价差衡量流动性程度最大的优点在于，买卖价差可以直接衡量立即交易成本。价差越大，说明立即交易成本越大，市场流动性越低；价差越小，说明立即交易成本越小。买卖价差实际上是衡量交易成本的直接指标，而不是流动性，以买卖价差衡量流动性存在一些不足，只有在做市商同时完成一买一卖，且买价为买进报价，卖价为卖出报价时，才能以报价价差衡量交易成本，但实际上买卖往往不是同时发生，而且买卖价差不能说明在买卖价差以外和价差以内成交的交易。例如，大额交易以及可协商定价的交易，其交易价格往往与做市商的买卖报价不一致。再者买卖价差对交易规模不敏感，忽略了交易量对价格的影响，不能反映在价格不受干扰的情况下，市场机制吸收每一单位成交量的能力。此外还包括有效价差、实现的价差、定位价差等价差衡量指标，以及价格改善指标和价格自相关模型。这些指标大都基于价格变动这个交易成本来衡量，考虑的角度忽略了交易量、交易速度等因素的影响。

1.2.2 交易量法

基于交易量的流动性衡量也是一种重要方法，其中最常用的是换手率，它是一个从成交量角度直接衡量流动性的指标。换手率的公式有两种：①以交易量（股数）除以总流通股数，这种方法使用比较普遍；②交易金额除以流通的市值。换手率不但测量了一定时间内证券市场上实际交易的股票数量，或价值相对于市场上可交易的股票数量及价值的大小，而且换手率的倒数也被用作衡量证券持有时间的指标。因此，高的换手率表明股票在市场交易的次数相对较多，交易频率较高，完成一次交易的时间相对较短。换手率指标考虑了流通股本的大小，但没有考虑价格变化的影响，因为在同等换手率的情况下，价格变化越小，则流动性越小。换方之，换手率仅代表市场交易的频率次数。如果买卖双方不断地进行股票虚假交易，造成需求旺盛的假象，其交易代表的信息含量却很少，这就不能表示市场的流动性强。

此外衡量流动性的还有市场深度、成交率等衡量指标，但基于交易量的流动性指标的主要缺点有两个方面：①忽略了价格变化的影响，而价格变化往往是衡量流动性的主要因素；②交易量大小与波动性有关，而后者又将妨碍市场的流动性。

1.2.3 量价结合法

为了克服买卖价差和单纯交易量方法衡量流动性的不足，一些学者发展了几个结合价格和交易量的衡量流动性的指标，如价格冲击模型和流动性比率法。其中流动性比率衡量交易量和价格变化的关系，其基本原理是，若少量的交易引起的价格变化较大，则市场流动较差；若大量的交易引起的价格变化较小，则是市场流动性较高。常用的指标有：①Amivest流动性比率，是指使价格变化一个百分点时需要多少交易量，但该指标没有考虑公司流动股本数量，可能会出现流通股本越多的股票流动性越高的情形；②Martin流动性比率，Martin指数假定在交易时间内价格变化是平稳分布的，因此可用每日价格变化幅度与每日交易量之比衡量流动性，Martin指数以价格波动的平方来代表价格变化，克服了价格变化正负抵消的缺陷。但是，Martin指数在使用中不但会碰到与Amivest流动性比率相类似的问题，而且Martin指数会随着每日交易情况而变化，比较容易受个别极端的价格变化的影响；③还有Hui-Heubel流动性比率、Amihud流动性比率等。

尽管基于交易量的流动性比率指标克服了买卖价差的缺陷，但仍然不是最理想的指标。与买卖价差一样，基于交易量的流动性比率也没有区分临时性的价格变化，及由于市场状况等发生变化导致的长期价格变化，也没有区分新信息到达后对市场价格变化的影响。基于交易量的流动性比率提供了过去的价格变化与交易量的关系的信息，但不能说明当大于平均规模的订单突然出现时对价格的影响。流动性比率指标无法衡量交易对价格的即时冲击，更无法区分交易对价格冲击是单期、还是多期的。流动性比率没有去除非交易因素对价格变化造成的影响，如最小价格升降档位、买卖报价差、套利或卖空价格限制、新信息到达等的影响。

1.2.4 时间法

流动性的一个重要概念就是交易的即时性，交易执行时间也是衡量流动性的一个重要方法。时间法最主要的指标有两个：①执行时间，即从订单到达到订单得到执行的时间间隔；②交易频率，即在一个特定时间内的交易次数。时间法的优点是衡量方法简便，缺点主要是限价订单的执行时间与其价格密切相关、交易频率与市场波动性有关、没有考虑价格变化的影响。

基于时间的第二个指标是弹性指标，即从价格发生变化到恢复均衡价格所需的时间，弹性是由交易引起的价格波动消失的速度。关于市场弹性还没有一个统一的指标，一种测量方法是用当前最佳卖（买）价与下一个最佳卖（买）价之间的差额，另一种方法是以相邻两次订单的价差来估计弹性。在假定股票的基本价值不变的情况下，价格将会随机地围绕基本价值波动，市场弹性越好，则价格偏离价值以后返回的速度越快。相应地，两次相邻订单的价差越小，则价格返回真实价值所需要的时间就越短，市场弹性就越好。弹性指标考虑了价格变化的影响，但也有3个主要的不足：①选择均衡价格带有很大的随意性；②没有考虑新到达的信息对价格变化的影响，因此不能区分价格变化是由于新信息的影响，还是由于交易的影响；③与市场波动有关。

基于时间法的第三个指标是交易的频率，交易频率就是在单位时间内的交易次数，它反映了交易的频繁程度。实际上，交易的等待时间和交易的频率是两个联系密切的指标，因为当委托价格下交易的频率越高意味着交易就越频繁，交易的等待时间也就会越短。但是在利用交易的频率这一指标时，必须在不考虑交易数量的前提下，一般来说，市场的波动性越大，价格的变动就越大，交易的频率也会相应越大。另外，委托的价格也是决定交易频率的重要因素，因为股票价格是决定投资者选择的最直接动机。

时间法衡量流动性的局限在于对交易的等待时间指标，它受委托价格影响很大，对于交易频率指标，它受到市场波动很大的影响，而且两个指标都没有考虑价格变化的影响。对于弹性指标来说，我们并不能准确地判断均衡价格的具置，而且没有考虑到新的信息对价格的冲击，另外市场波动性也会对弹性有较大的影响。这些都削弱了我们对流动性指标准确的度量。

2 股票市场流动性风险分析

所谓风险是指未来结果的不确定性或波动性，如未来收益、资产或债务价值的波动性或不确定性。股票风险是指上市公司未来收益的不确定性或波动性，它直接与股票市场的波动性相关。一般而言，收益的不确定性包括盈利的不确定性和损失的不确定性两种情形，而现实中人们更关注的是损失的不确定性。流动性可以定义为，投资者在对价格影响很小的前提下在股票市场内迅速进行大规模交易的能力。但股票市场并不是必须流动的，也就是说投资者在买卖股票时，有可能面临由于市场缺少流动性而导致的交易困难和交易成本的上升，甚至面临无法交易的境地。投资者面临上述情况的可能性即流动性的不确定性，称为流动性风险。高度发达的现代资本市场，使投资者基本上摆脱了无法交易的困境（只要投资者愿意付出足够的交易成本），所以流动性风险主要指投资者因为市场缺乏流动性导致的交易成本上升和交易困难，亦可以采用术语非流动性来替代，即无法在指定的时间内以合理的价格轧平一个头寸的风险。

股票市场流动性风险作为交易性风险，实际上还包含信息不对称风险、搜寻风险、信贷约束风险等一些风险的影响。因为流动性水平及其变化，是股票市场相关一些基本的、经济的或政策性不确定性的驱动，是每个投资者对存在信息不对称风险、搜寻风险、信贷约束风险和其他基本面风险等投资约束条件，做出适时最优交易策略反应的综合结果。所以，正如价格风险是由资产市场内外的经济条件变化所引致的那样，流动性风险也是一些风险，辟如信息不对称风险、搜寻风险、信贷约束风险等综合的反映。

3 股票市场流动性风险的影响因素

一般来说可以将影响股票市场流动性的因素分为市场参与者因素，与市场微观结构有关的因素、与市场交易品种有关的因素三大类。

3.1 市场参与者因素

3.1.1 投资者情绪

传统数学建模然后进行实证检验的方法，往往与现实的情况有较大的差距。随着行为金融学的发展，人们发现市场流动性与交易者的行为密切相关，市场流动性的变化与市场参与者对市场未来的预期有关。例如，短期价格波动引起的交易者情绪、风险规避程度和他们对未来价格预期的信心等因素，都会影响市场流动性。投资者对待风险的态度不是固定不变的，当外部环境乐观、影响市场的利好消息占主导地位时，投资者往往对未来充满信心，表现为风险偏好型，买卖交易容易达成，流动性风险较低。然而当市场参与者对未来价格预期失去信心时，市场参与者就会更加厌恶风险，成交量降低，市场流动性水平会急剧下降。

3.1.2 投资者策略

证券市场中的反馈现象，是指投资者根据股票前期表现情况来决定当期的投资策略的行为。投资者的差异性对于市场的流动性至关重要，即具有不同的风险偏好程度、投资策略、投资期限，更重要的是具有不同的信息反馈模式，导致投资者对同样的信息可能做出不同的反应，进而产生不同的需求。不同投资者之间就更容易找到交易的对手，需求与供给就可能相互抵消，进而提高证券的流动性，促进证券价格的稳定。因此，反向交易策略型的投资者在市场的单边下跌或单边上涨过程中，可能为市场提供必要的流动性。

3.1.3 投资者“羊群行为”

羊群行为是指管理学上一些企业的市场行为的一种常见现象，经济学里经常用“羊群行为”来描述经济个体的从众或跟风心理。羊群是一种很散乱的组织，平时在一起也是盲目地左冲右撞，但一旦有一只头羊动起来，其他的羊也会不假思索地一哄而上。因此，“羊群行为”就是比喻人都有一种从众心理，从众心理很容易导致盲从，往往会陷入骗局或遭到失败。

20世纪80年代以来，对于曾被传统的金融学认为是非理性的、不科学的羊群行为研究受到越来越大的重视，羊群行为也可以称为群体心理，受社会压力传染。特别最近10年来，随着人们对于金融市场本质不断深入地认识，加上频频爆发的金融危机所引发的对于投资者行为的深层次思考，使得对金融市场中的羊群行为的研究成为一个极富挑战性的现实意义的方向。

股票市场的羊群行为是指投资者在交易过程中存在学习与模仿现象，从而导致他们在某段时期内买卖相同的股票。凯恩斯很早就曾指出“从事股票投资好比参加选美竞赛，谁的选择结果与全体评选者平均爱好最接近，谁就能得奖。因此每个参加者都不选他自己认为最美者，而是运用智力，推测一般人认为最美者”。可见，羊群行为是出于归属感、安全感和信息成本的考虑，小投资者会采取追随大众和追随领导者的方针，直接模仿大众和领导者的交易决策。就个体而言，这一行为是理性还是非理性的，经济学家们还没有得出统一的结论。比较极端的理性主义者，如美国芝加哥大学教授加里・贝克尔认为“人类所有的经济行为都是理性的，经济学家们之所以不能解释，是因为他们情不自禁地用非理粗心大意、愚蠢行为、价值的特别改变等臆断，说明他们解释不了的现象以掩盖他们知识上的缺乏，而这些臆断恰恰暴露了他们所掩饰的失败”。贝克尔的观点虽然比较极端，但却可以让人们相信，只要人们不要臆断地分析，个体股市参与者的“羊群行为”多少还是有几分理性的。

社会心理学可控实验证实，当观察现实很模糊时，大众就会成为信息源，或者说大众的行为提供了一个应该如何行动的信息。在股市上，由于信息的不对称，个体无法从有限的股价信息中做出合理的决定，从众就是其理，虽然这种理性含有不得已的意味。所以一般认为，股市的羊群行为经常是以个体的理性开端的，通过其放大效应和传染效应，跟风者们渐渐表现出非理性的倾向，进而达到整体的非理性。当股市炒作过度时，就出现了“非理性繁荣”。

假如你在绝望时抛售股票，你一定卖得很低。当市场处于低迷状态时，其实正是进行投资布局，等待未来高点收成的绝佳时机。不过，由于大多数投资人存在“羊群效应”的心理，当大家都不看好时，即使是具有最佳成长前景的投资品种也无人问津；而等到市场热度增高，投资人才争先恐后地进场抢购，一旦市场稍有调整，大家又会一窝蜂地杀出，这似乎是大多数投资人无法克服的投资心理。

3.2 市场微观结构因素

3.2.1 交易所制度

股票的交易分为场内交易与场外交易两种。场内交易是指通过证券交易所进行的股票买卖活动，目前在世界各国，大部分股票的流通转让交易都是在证券交易所内进行的，因此证券交易所是股票流通市场的核心，场内交易是股票流通的主要组织方式。在场内市场的交易过程中，交易双方根据事先确定的交易规则，集中进行交易，各种交易信息能够在市场参与者之间充分传播，价格发现功能较强，从而有助于提高市场交易的活跃程度。而在场外市场的交易过程中，尽管做市商对他们接受的交易指令信息有一定程度的垄断性，但他们能够在市场整体波动较大的情况下，利用自身的证券存货和现金进行交易，并努力保持市场的稳定，从而有助于鼓励其他市场参与者进行交易，保持市场整体的流动性，同时也使得市场更富有弹性。

3.2.2 信息透明度

股票流动性是市场投资者交易活跃程度的反映，是投资者参与交易意愿的综合表现。上市公司高质量的信息披露，可以减轻公司管理层和股东之间，以及市场投资者之间的信息不对称程度，增强广大投资者在公平价格上进行交易的信心，更多投资者的参与导致公司股票流动性的增加。如果透明性降低，则知情交易者会变得更好，而非知情交易者会变得更坏，因为前者可以更大限度地利用其私人信息的价值。为了从其他市场参与者的交易活动中获得更多的信息，交易者愿意推迟交易。

3.2.3 交易成本

中国股票市场交易成本主要包括券商佣金、过户手续费、印花税和买卖价差。微观结构理论对交易成本的研究是从买卖的价差开始的，买卖价差通常又被称为报价差，是做市商的买入报价与卖出报价之间的差额，因此是投资者为市场的流动性所支付的成本。这个成本是可以观测得到的，有的人称其为隐性成本，原因是对研究者来说买卖价差的数据多数时候是不可获得的，即便得到了，由于成交价不一定等于出价或要价（在有些情况下成交价等于出价或要价），也不一定介于这两者之间（但在多数情况下，成交价的确介于出价和要价之间），由此决定买卖价差不一定反映了真实的交易成本。

3.3 市场交易品种因素

如果股票市场内投资品种的替代性增强，则为投资者提供了更多的投资品种的组合，增加了投资品种的供给，使股票市场的流动性得以增强。股票的规模对市场的流动性也有影响，上市公司的股票规模与股票流动性之间存在着显著的正相关的关系。

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股票交易的量化交易篇（9）

果，项目批准号：10XJY040

中图分类号：F832 文献标识码：A

内容摘要：股市最本质功能是交易功能，“流通性”是其存在的基础。不管主导股票市场的投资者的投资理念多么先进，如果一个市场缺乏流通性，暴涨暴跌还是在所难免的。流通性缺乏是股市暴涨暴跌的直接原因，为保持股市充足的流通性，需要建立一套制度来不断地消化吸收股市中的买卖净差额或使股市中的买卖净差额维持在一个较小的水平，从而使股市在短期内供求基本平衡。

关键词：股市 暴涨暴跌 流通性 交易功能

股市流通性的概念及股票市场的本源

（一）股市流通性的概念

股市流通性是指股票与货币资金之间的相互转化能力。当一个市场具备在价格变化很小的情况下却能容纳大量交易的能力时，我们即称这样的市场流通性非常好。一个具有流通性的市场不仅要能够提供直接交易，而且还要能够在稳定的价格下提供足够数量的这种交易。

（二）股票市场的本源：为客户提供流通

经济学的基本原理告诉我们，股市是交易股票的场所，因此，股市最本质的功能是交易功能。与之相比，其他功能都是派生的，如融资功能、价值发现功能等。对于股市的派生功能，我们可以有所期待，但不能唯此是举，尤其是不能影响到股市的交易功能。

在西方国家，尽管股票交易所有着光辉灿烂的历史，并在储蓄向投资转化过程中扮演着重要的角色，但它仍然只不过是一些通过提供服务而收取费用的商业化组织。它所提供的服务就是“流通性”，即把某种具体的资产转变成货币资金的一种能力。

流通性缺乏：股市暴涨暴跌的直接原因

从流通性的角度来看，股票市场的暴涨暴跌是由于短时间内流通性缺乏所致。流通性是一个典型的“合成谬误”，即对部分来说是正确的，对全体来说却不一定正确。凯恩斯在《通论》中指出，20世纪20年代股票交易技术的巨大进步使得人们在瞬间就可以将资本转入或转出股票市场。但是，尽管个人可以自由转移资本，但作为一个整体，社会是不可能自由收回其资本的。并且任何具有一定规模的投资者这样做的结果必定都是失败。因此，股票市场与银行业有些相似的特点，即尽管对于任何一笔活期存款来说，其流通性是很强的，但对银行的大多数贷款和其他资产来说，其流通性与活期存款的流通性严重不对称。个人存款账户之所以能保持其流通性，是因为在多数情况下，每天存入银行的资金与被取走的资金大致上是相当的。当然，由于两者并不可能完全相等，因此，银行必须保有一定量的准备金作为缓冲手段。但是，当突然出现一系列的巨额提款需求时，准备金也会枯竭。如果由于某种原因导致储户对银行的支付能力产生怀疑时，每个人都会在时间许可的情况下尽力去先提款，这将导致银行发生挤兑，从而使银行倒闭，最后的结果是所有储户都无法取款。从某种意义上讲，正是由于人们对存款流通性的信任，才导致了存款流通性的缺乏，这就是人们通常所说的“流动性悖论”。

在股票市场上，情况也是如此。股市只所以能够保持其流通性，是因为在大多数情况下，每天流入与流出股票市场的资金大体是相当的。当它们不相等时，在没有其他制度制约的情况下，只有通过强行调整股票价格的办法来促使其供求达到平衡。因此，流通性缺乏是股市暴涨暴跌的最直接原因。

为了防止挤兑情况的发生，保持商业银行充足的流通性，现代金融体系有一套完整的制度来制约商业银行正反馈机制的形成，这些金融制度包括：法定存款准备金制度、中央银行再贷款制度等。同理，如果能建立一套制度来消化吸收股市中的买卖净差额或使股市中的买卖净差额维持在一个较小的水平，也可以在一定程度上抑制股市的暴涨暴跌，从而使股市在短期内供求基本平衡。

保证股市具备充足流通性的制度体系构建

（一）对股市流通性属性的考察

Harris（1990）在对市场微观结构的研究中提出，一个流通性好的市场要有“即时性、可忽略的宽度、很大的深度和高度的弹性”。

1.市场宽度。流通性的价格因素通常以市场宽度来衡量。市场宽度是指交易价格（买价或卖价）偏离中间价格的程度。衡量市场宽度最常见的指标是买卖价差，即当买卖价差足够小时，市场具有宽度，当买卖价差很大时，市场缺乏宽度。以宽度衡量的流通性在价差为零时达到无限大，此时交易者可按照同一价格实现买和卖。从这一层面衡量，市场流通性好意味着投资者的交易行为对市场价格的影响很小。

2.交易的即时性。交易的即时性是指交易在时间上能否立即执行，即成交的速度。股票市场的本源是为客户提供流通，其流通性的高低必然首先表现为股票交易能否迅速地进行。从这一层面衡量，流通性好意味着在保持价格稳定的前提下，一旦投资者有买卖股票的愿望，可以立即得到满足。

3.市场深度。市场深度是指一个给定的价格下可以交易的股票数量。市场深度指标用来衡量股票交易数量与股价稳定程度的关系，即在深度大的市场上，一定数量的股票交易对价格的冲击较小。在报价驱动市场上，深度一般指做市商在所报出的价格下愿意买入或卖出的股票数量；在指令驱动市场上，深度则往往指限价委托簿中的买卖订单数量。从这一层面衡量，流通性好意味着在保持价格稳定的前提下，投资者在短时间内可以交易的数量较多。

4.市场弹性。市场弹性是指由于买卖委托不平衡等短期非信息因素的冲击，使市场价格偏离均衡价格后，市场恢复到均衡状态的速度。市场弹性好，供求不平衡后返回均衡的速度就快。从这一角度衡量，流通性好意味着股市失衡（包括数量和价格）后恢复均衡的速度很快。

在上述流通性的四个特征中，市场宽度包含了价格变化的因素，可直接用于衡量股市的稳定性。其他三个因素也与市场宽度密切相关，因为在任何一个市场，如果投资者愿意接受极为不利的价格条件，交易一般均能迅速达成（交易的即时性），成交量也可以无限大（市场深度），市场的供求弹性也会非常好（市场弹性）。因此，从某种意义上说，一个具有足够宽度的市场，一定是一个稳定的市场，一定是一个具有充沛流通性的市场。“市场宽度”这一指标是用来衡量市场流通性结果的好坏，而其他三个指标则是市场流通性的表现形式，反映市场流通性好坏的原因。

具体到股票市场上，“市场宽度”是一个衡量股市波动幅度的指标，而其他三个指标则可用来说明股市波动的原因。因此，从流通性的角度考察影响股市暴涨暴跌的因素，我们只需要从交易的即时性、市场的深度和市场的弹性这三个维度去寻找原因即可。

（二）做市商制度：满足投资者交易即时性的需求

纽约股票交易所保持股票价格稳定的关键性因素是，奉行“价格连续性”观念。为了保持价格的连续性，该交易所为每一种股票指定了一位负责的专业交易商，这位专业交易商叫作“做市商”。

做市商制度是一种市场交易制度，由具备一定实力和信誉的机构充当做市商，不断地向投资者提供买卖价格，并按其提供的价格接受投资者的买卖要求，以其自有资金和证券与投资者进行交易，从而为市场提供即时性和流通性，并通过买卖价差实现一定利润。做市商在一定时期内买卖差价的大小，是人们衡量股票市场流通性好坏的重要指标。在存在大量的相互没有串通的独立做市商的市场，价格决定和流通性是通过做市商之间的竞争实现的（Munshi，1996）。在做市商市场，做市商不断地报出买进和卖出股票的价格和数量，投资者可以按照做市商的报价（和数量）随时买进或卖出，不会因为买卖双方的供需不平衡而导致交易中断。因此，一般来说，做市商市场的流通性要高于竞价市场。汉恩（Haan，2001）认为，对流通性差的股票设立做市商（流通性提供者）将增加这些股票的交易量。

实际上，做市商的存在，最主要的是消除了因买方和卖方在介入市场时间上的不一致所造成的差异。由于某种原因，投资者有时会遇到流通性问题，这一问题将使他们感觉到：在某一价格条件下其手中所持有的某只股票与其愿意持有的该只股票之间存在着差异。当这种差异存在时，有些投资者会立即通过该股票的交易来对他们的投资组合失衡进行调整。当股市中卖出量大于买入量时，投资者可以选择将其股票立即卖给做市商，或者是推迟一段时间，等到潜在的买方了解到销售信息并介入市场后再将股票卖掉。同理，当股市中买入量大于卖出量时，投资者可以选择从做市商处立即买入股票，或者推迟一段时间，等到潜在的卖方了解到购买信息并介入市场后再从买入股票。这样，做市商就成了股票存货的吸收者。

在任何一个时期，做市商都必须测算出其最佳的股票存货水平，这是做市商管理水平高低的重要体现。当存货超过该限度时，则降低其买进报价，当存货不足时，则提高其卖出报价，如果存货波动很大，做市商往往会同时提高卖出报价和降低买进报价（即扩大价差），这就是做市商市场的价格形成机制。从理论上说，只要做市商拥有足够的资金与股票，那么做市商制度就可以保证足够的流通性，同时也有能力吸收大宗交易的冲击，维持股票价格的稳定。在指令驱动市场中，对于订单量大并且买卖不平衡的股票，就需要等待较长时间才能完成交易，并且往往引起价格的较大波动。与指令驱动市场模式相比，做市商制度具有天然的流通性优势。

做市商通过不断地买进或卖出为投资者提供流通性，但同时，做市商也承担着较大的成本和风险，主要包括：第一，直接交易成本。如处理投资者订单的成本、清算成本、通讯费用、场地与设备成本等。第二，存货成本。做市商在按照其报价买进或卖出股票时，必然会产生（或需要）拥有一定数量的股票库存，这样才能保证交易的连续性。存货成本包括三个方面：一是存货管理成本，即做市商为保持一个最佳库存而付出的管理成本；二是存货的风险成本，即做市商保持一定数量的存货可能导致的损失。三是机会成本，即做市商由于从事这一工作而失去了其他赚钱机会。四是不对称信息成本。

一般而言，做市商由于接受大量的买卖订单，因此相对大多数投资者而言掌握有更多的订单流量信息，但有时个别投资者可能比做市商掌握了更充分的市场信息（私人信息），此时做市商的报价比那些信息公开后的市场价格可能偏高或偏低，因而投资者在做市商报出的价位上买进或卖出，将使做市商蒙受损失。一般来说，股票市场的买卖差价至少应该能补偿做市商为市场提供流通所承担的成本和风险。股指期货等金融衍生品市场降低了做市商在股票市场上从事交易的成本以及所持有股票存货的风险。可以想象，如果没有金融衍生品市场，那么做市商的人数将大大减少，同时买卖差价也将会更大。

作为卖方来讲，做市商给他的价格要比他自已或通过经纪人搜寻到的急切买主所出的价格要低。但是，在做市商提供的价格条件下，卖方可以立即完成交易，这种直接交易防止了搜寻时间过长或搜寻最终失败有可能造成的损失。一般来说，价格波动越大，卖方就越有可能选择直接交易而不愿意去进行市场搜寻。

引入做市商制度后，虽然股票市场总的风险没有变化，做市商只是承担了投资者所转移而来的全部价格风险，但这样的制度安排却具有效率上的好处。从本质上讲，这种效率上的好处来自于交易的分散化，即将价格转移风险分散于全部做市商之中。在其他条件相同的情况下，做市商越多，每一交易单位的风险和预期收益就越低，因此投资者的实际直接交易成本就越低。由于股票市场上存在许多相互竞争的做市商，并且做市商的数量将随着市场状况而调整，因此，当股市中出现巨额交易指令时，每个做市商所承担的风险就降低了。交易场内竞争性做市商数量的变化能自动调节交易的处理能力，使其能满足普通投资者各种大小不同的交易需求（但这种能力并非是无限的）。当做市商的资金或股票不足时，他们可以通过转融通的方式获得，特别是在金融危机时期，这一点尤其重要。1987年10月19日，美国股市出现崩盘。但联邦储备委员会允许商业银行继续像往常一样向证券交易商提供融资，以便他们增加存货（在客户抛售风潮的影响下，股票存货会急剧增长）。由于联邦储备委员会的及时干预，银行和经纪人公司的资金需求得到了满足，从而有效地避免了倒闭事件的出现及事态的进一步恶化。由此可见，股市的暴跌可以通过由商业银行采取一些事前的应急措施就能防范。

（三）融资融券交易制度：增强股市的供求弹性

融资融券交易又称为证券信用交易，是指投资者向具有融资融券业务资格的证券公司提供担保物，借入资金买入上市证券或借入上市证券并卖出的行为。主要有保证金买空和卖空两种交易形式。

从理论上说，股票价格是股票内在价值的外在货币表现，投资者会通过不同的形式来研究股票的内在价值，并且在挖掘股票内在价值的过程中不断有新的信息被揭示出来。这些不同性质（正面或负面）的信息最终通过影响股票的供求关系不断调整和修正股票价格。但是，由于各种证券的供给有确定的数量，其本身没有相应的替代品，如果证券市场仅限于现货交易，则证券市场将呈现典型的单边运行态势，在证券供求严重失衡时，其价格必然会大幅波动，极端时还会暴涨暴跌。融资融券制度则能使投资者对上市公司的各种信息及时做出反应进而改变股票的供求关系，增加股票的供求弹性。当股价过度上涨时，融券卖空交易者预期未来股价会下跌，则会提前融券卖出，这样就增加了股票的供应，现货持有者也不致继续抬高价格，部分投资者或趁高卖出，从而使市场行情不致过热。当股价在未来某一时期下跌后，融券卖空者又需要买入先前卖空的股票，用于偿还卖空借入的股票，这样又增加了购买需求，提高了股票价格，对市场波动起着“缓冲器”的作用。

同理，融资买空交易者的交易行为同样也会发挥市场“缓冲器”的作用，当股价过度下跌时，融资买空交易者预期未来股价会上涨，会提前融资买入，增加股票的需求，由此带动其他投资者对价格低估股票的交易需求；当股价在未来某一时期上涨后，融资买空者需要卖出先前买空的股票，用于偿还买空借入的资金。因此，融资融券交易通过改变股票的供求弹性实现了股票供求关系的变化，进而增强了股市流通性，这在一定程度上防止了股市价格的暴涨暴跌。

融资融券业务的顺利开展还有一个前提条件，那就是证券公司有足够的资金和证券用于融资和融券。因此，为证券公司提供充足的流通性也是制度建设过程中必须考虑的。

（四）投资者结构及投资策略多样性：提高股市的深度

从负反馈的角度看，价值投资是最佳的投资行为。但是，如果股市中所有的投资者都是价值投资者，并且全都使用相同的方法来评估他们持有的股票价值，使用相同的方法决定何时对各自的投资组合采取套期保值措施或将其抛售，那么当他们想要抛售时，他们将会找不到现成的买主，而只能找到同样渴望抛售相同股票的卖方。由此可见，不管投资理念多么先进，如果某个市场参与者并不具有很大的异质性，那么就流通性而言仍然是很薄弱的。因此，在股票市场中，如果数以万计的投资者都真的彼此独立，那么任何错误想法所造成的后果就会相互抵消，也就不会对价格产生什么影响。但是，如果大多数人的想法相似，那么，不管他们的想法多理性，都有可能导致股市暴涨暴跌。

与流通性充足的市场相比，在流通性不足的市场，同等规模的卖出指令将带来更大程度的市场下跌。所以，要提高市场的流通性，只能通过增加投资者行为的多样性来解决。其实，流通性的核心是多样性。如果市场几乎不存在具有差异性的金融工具，不相关的市场参与者很少且交易行为趋同，那么交易对价格的影响将会很大，购买或者抛售任意一款金融产品都将会导致其价格的暴涨暴跌。

在股市中，“不确定性”使市场参与者分别选择不同的交易时机，这样多样性自然而然就产生了。对于金融体系中的不同经济角色而言，价值评估、套期保值和价值发现等差异是恰当的，因为它创造了流通性。一般来说，投资者结构越多样化，越具有不同的投资策略和风险偏好，市场的流通性就越好。同时，由于多样化的投资者结构具有更多样化的组合战略和资产禀赋，做市商也更容易抵消不平衡指令，使市场的买卖价差变小。所以，投资者结构及投资策略的多样化可以增加市场的深度，从而增强市场的流通性。

那么，哪些因素有助于差异化呢？

第一，在一个充满不确定性的股市里，人们对风险和价值的感受不同，由此使他们对股票有着不同的风险偏好和不同的投资时机选择。因此，异质性更可能的潜在源泉是人们对不确定性的态度不同。第二，投资者获得和处理信息的方式存在差异，因此即使他们的目标一致，所采取的措施也会有所不同。第三，投资者的初始条件不同，比如资金来源、资金成本不同等，从而使它们对市场的未来的预期不同，风险承受能力等不同。第四，当人们认为“所有人都认为市场是稳定”时，市场稳定就会成为一种惯性。这一惯性（相信市场是稳定的）对于股票市场是至关重要的，因为它创造并保持了市场的差异化。

政策建议

在中国股票市场，由于股市体制方面的原因，机构投资者长期面临着极大的流通性风险。为规避流通性风险，一方面机构投资者把自已变成市场上的超级大散户，以便充分发挥自已在资金、信息、专家理财等方面的优势，另一方面为了不使自已在流通性等方面的劣势进一步扩大，机构投资者之间尽量避免竞争，如果不小心走在一起，也会联手起来对抗个人投资者。由此，中国股市逐渐形成了机构投资者与个人投资者不对等的博弈格局。在这一博弈格局下，中国股市乱象丛生，投机成风，完全背离了交易功能这一本源。因此，防范中国股市暴涨暴跌，有必要构建为机构投资者提供充足流通性的制度体系，还原股票市场交易功能本源，最终使股市形成机构投资者之间对等的博弈格局。为此，需要采取以下三方面的措施：第一，完善中国股市现行的交易制度，引入做市商制度；第二，完善和优化中国机构投资者的结构，均衡发展各类型机构投资者；第三，构建机构投资者多元化投资策略所需要的基本金融制度，比如，建立和完善股指期货、融资融券等制度，增强市场的弹性，提高市场的深度。

参考文献：

股票交易的量化交易篇（10）

一、期权与权证的内涵

期权是指在未来一定时期可以买卖的权力，是买方向卖方支付一定数量的金额后拥有的在未来一段时间内（指美式期权）或未来某一特定日期（指欧式期权）以事先规定好的价格（指履约价格）向卖方购买或出售一定数量的特定标的物的权力，但不负有必须买进或卖出的义务。买方有执行的权利也有不执行的权利，完全可以灵活选择。

权证是发行人与持有人之间的一种契约关系，持有人有权利在某一约定时期或约定时间段内，以约定价格向权证发行人购买或出售一定数量的资产（如股票）或权利。权证二个主要特点：（1）权证表征了发行人与持有人之间存在的合同关系,权证持有人据此享有的权利与股东所享有的股东权在权利内容上有着明显的区别：即除非合同有明确约定,权证持有人对标的证券发行人和权证发行人的内部管理和经营决策没有参与权；（2）权证赋予权证持有人的是一种选择的权利而不是义务。与权证发行人有义务在持有人行权时依据约定交付标的证券或现金不同,权证持有人完全可以根据市场情况自主选择行权还是不行权,而无需承担任何违约责任。权证的主要种类有： （1）以发行人为标准,可以分为公司权证和备兑权证。公司权证是由标的证券发行人发行的权证,如标的股票发行人(上市公司)发行的权证。备兑权证是由标的证券如股票发行人以外的第三人(上市公司股东或者证券公司等金融机构)发行的权证。考虑到市场发展的实际,除为解决股权分置而发行的权证外,《暂行办法》对证券公司等金融机构作为备兑权证发行人的资格条件没有规定。 （2）以持有人的权利性质为标准,可以分为认购权证(向发行人购买标的证券)和认沽权证(向发行人出售标的证券)。（4） 以行权方式为标准,约定持有人有权在规定期间行权的为美式权证,约定持有人仅能在特定到期日行权的属于欧式权证。（4）以结算方式为标准,可以分为实券给付结算型权证和现金结算型权证。实券给付结算以标的证券所有权发生转移为特征,发行人必须向持有人实际交付或购入标的证券,而现金结算方式则是在不转移标的证券所有权的情况下仅就结算差价进行现金支付。

二、股票期权与股票权证

在我国，最广为人知的期权和权证就是股票期权和认股权证。有许多人认为，认股权证是股票期权的一种。但从全球现有的认股权证和股票期权在交易所交易中所采取的具体形式看，它们之间大致在如下六个方面存在区别：

(1)认股权证的有效期通常比股票期权的有效期长：认股权证的有效期一般在一年以上，而股票期权的有效期一般在一年以内。股票期权的有效期偏短，并不是因为不能设计成长有效期，而是交易者自然选择的结果。就像期货合约一样，期货合约的交易量一般聚集在近月合约上，远月合约的交易量一般很少。

(2)标准化。认股权证通常是非标准化的，在发行量、执行价、发行日和有效期等方面，发行人通常可以自行设定，而交易所交易的股票期权绝大多数是高度标准化的合约。当然，当前随着it技术的发展，柜台市场与交易所场内市场出现融合的趋势，柜台市场上的非标准化的股票期权也开始进入交易所场内市场。

(3)卖空机制。认股权证的交易通常不允许卖空，即使允许卖空，卖空也必须建立在先借入权证实物的基础上。如果没有新发行和到期，则流通中的权证的数量是固定的。而股票期权在交易中，投资者可以自由地卖空，并且可以自由选择开平仓，股票期权的净持仓数量随着投资者的开平仓行为不断变化。

(4)做市商。认股权证的做市义务通常有发行人自动承担，即使是没有得到交易所的正式指定，发行人也通常需要主动为其所发行的认股权证的交易提供流动性。而股票期权的做市商必须是经由交易所正式授权。权证类似于股票，需要发行，然后再在二级市场进行交易，但期权可直接在交易所交易。

(5)执行时的稀释效应。由于认股权证可分为股本权证和备兑权证，前者由上市公司发行，公司通过增发股票履约，因此具有稀释股权的效应。但期货执行时交易的是现已发行的股票，不具有稀释效应。

（6）从数量上看，期权可被创设无限多份，但认股权证由于需要满足创设条件，只可为有限数量。

现在通过比较，容易理解全球股票期权的交易量远远大于衍生权证的交易量的原因。显然，在可交易性、信用风险等方面，股票期权要优于认股权证。大致上可以这么来说，交易所交易的股票期权就好比是现在的工业化大生产下的高度标准化、正规化的产品，而认股权证则像是手工作坊阶段量身定制的产品。虽然，对个别人来讲，量身定制的产品要好于标准化的产品，但是从适用面上就显得窄。但是另外一方面，高度标准化的产品也不能完全取代量身定制的产品。

虽然二者之间存在上述差异，但认股权证与股票期权之间并不存在本质性的区别。目前在全球，同一种股票既认股权证又有股票期权是一种常见的现象。在香港，中国移动(香港)有限公司的股票既有相应的股票期权在交易，同时也有数量多达61种之多的衍生权证在交易。galai and schneller(1978)证明，在给定相同条件的情况下，标的股票相同的认股权证的价格与股票期权的价格应该相等。不过，veld and verboven(1995)研究了在荷兰阿姆斯特丹股票交易所(ase)交易的有效期长达1年以上股票买权(即看涨期权)与条件相似的股票衍生权证之间的价格关系。出于可比性的考虑，他们对价格水平的衡量是采用隐含波动率指标。结果他们发现在整个有效期间，衍生权证的价格显著高于相应的股票期权的价格。为了解释这一现象，他们对市场进行了调查，发现在阿姆斯特丹股票交易所，衍生权证的交易者中散户居多，市场进入的门槛比股票期权的低，并且交易费用也比股票期权的交易费用低。因此，veld and verboven的研究表明，导致认股权证和股票期权之间价格差异的原因是市场的微观结构因素，而并不是因为它们之间存有本质性的差别。

三、期权与权证的主要区别

从上述认股权证与股票期权之间的比较看来，它们之间的差异既包括了期权与权证的区别，又含有具体衍生产品的特殊性，概括说来，期权与权证两种金融衍生工具大类的重要区别在于：

（1）期权是一种在交易所交易的标准化合约，其行权价格、到期日等条款已标准化，不利于在经常变动的市场中灵活调整，也缺乏创新的空间。相反，与权证挂钩的相关资产的数量远较期权的选择多。通常的情况是活跃股票的权证品种多，而活跃股票的期权则较少，投资者往往较难找到合适的期权。而每当市场出现一些新的持续性热点，权证发行人看准时机，就可发行新的备兑证，在符合创设条件的前提下，适时为投资者提供更多的选择，满足市场的需求。另一方面，权证市场可创新的空间很大，针对各种不同市况以及针对一些有较明确观点的投资群体，发行人可以适时推出带有特殊结构的权证，如锁定回报权证、跨价权证、一揽子股票权证等，方便投资者选择符合自己观点的备兑证进行投资。

（2）期权是一种标准化合约，只要有成交就会产生一份期权合约，因此理论上，期权成交的数量可以是无限的。而单只权证是由上市公司或券商等金融机构发行的,可以在交易所交易也可以在场外交易,发行量通常会在发行文件中给出一个上限，并在一定的条件下可以增加发行量，供给量是有限的，标的股票的选择范围相对较为广泛。因此，权证相对于期权更易受到供求关系和市场情绪的影响，价格短期波动也可能会更加剧烈。从目前亚太区来看，权证按照现货同样的买卖，制度安排上可能前期准备更简单一点，更容易做一点。而期权实际上受监管可能会麻烦一点。

（3）期权市场可运用的策略远较权证市场丰富。投资者参与期权投资，除了可以像买卖权证一样买入认购（或认沽）期权，还可以卖出认购（或认沽）期权，赚取权利金；而在权证市场，只有发行人才可以卖出备兑证收取权利金，投资者只能付出权利金买入认购证或认沽证。例如，买入认沽期权和卖出认购期权两种操作，表面上看都是看跌的策略，但实际的投资效果大不一样，所适合的市况也有差异，如果再把买进和卖出期权进行组合，其策略就更加丰富，可以达到根据自己的观点量身定做一个投资工具的效果，给投资者的满足感更大。

（4）权证和期权具有替代性，因此同一地区二者的地位往往不同。以香港市场为例，香港权证市场有发行商持续报价,权证流通性普遍较佳。而期权市场则有所不同，虽然有上市期权供投资者买卖,但不少股票的上市期权交投较为清淡,买卖差价亦较宽,以致香港期权市场活跃程度不及权证市场。

四、结论

综上所述可以看出，期权和权证互为补充，可以同步发展，让投资者来选择的。从目前我国具体情况来看，可能首先选择权证。我国证券市场虽然建立较晚，但经过十年多的发展，可以说走完了西方国家上百年的历史。无论是在市场规模，参与者构成还是在整个国民经济中发挥的作用，都已经达到了相当的程度。但是，我国证券市场仍然存在着很多问题，其中大部分是结构性的问题，比如市场的完全性、风险管理和资源配置的有效性，都与成熟的资本市场有较大的差距。不仅因为权证按照现货同样的买卖，前期准备的制度安排上较于期权更简单，更是因为权证从设计角度可以设计出更加的灵活、更加适合不同投资者的产品。另外，权证走到现在已经经历了一个较长的发展过程，中国投资者对权证认识可能会强于对期权的认识，因此我认为在当前的中国市场，权证市场更适合市场的需求，也更容易被接受，目前更应该发展权证市场。当然，随着市场的发展，十年、二十年后，期权市场会发展的越来越大，届时就可以让期权与权证市场相互配合，两条腿一起走路了。

发展是事物内在的必然要求，中国证券市场也必须通过不断的深化和完善，以适应日新月异的环境变化。金融衍生品20多年的发展表明，作为重要的风险管理工具，它不仅仅帮助单个经济实体控制了风险，同时也通过在全社会范围内更有效的配置风险和经济资源，提供信息，增进了社会福利。我们相信，在发展中的中国，更多类似与期权、权证的金融衍生品将会在我国资本市场上发挥更大的作用。