研究領(lǐng)域金融學(xué)講義.doc

研究領(lǐng)域:金融學(xué)證券市場賣空機(jī)制對股價影響的研究來自臺灣市場的實證# 楊朝軍(1960-)：男，教授，江蘇宜興人，博士生導(dǎo)師，上海交通大學(xué)證券金融研究所所長；廖士光(1977-)：男，江蘇阜寧人，上海交通大學(xué)管理學(xué)院博士生。A study on the relationship between the short selling and stock price in the securities market: evidence from Taiwan stock market廖士光 楊朝軍上海交通大學(xué)管理學(xué)院摘要：本文利用協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗的計量方法研究了我國臺灣股票市場的賣空機(jī)制與股票價格之間的關(guān)系，實證結(jié)果表明，賣空交易額與股價指數(shù)之間存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，股價指數(shù)是賣空交易額的Granger原因，但賣空交易額不是股價指數(shù)的Granger原因，即賣空機(jī)制的存在并未加劇證券市場的波動，而且由于賣空交易額和股價指數(shù)存在正向變動關(guān)系，這就使得賣空機(jī)制可以對市場的波動起到平抑作用。關(guān)鍵詞：賣空 協(xié)整檢驗 Granger因果檢驗Abstract: Base on the cointegration and Granger causality test, this paper discussed the relationship between the short selling and stock price in Taiwan stock market. And the empirical results showed that there existed a long term cointegration between short selling and stock index, and the stock index was the Granger causality of short selling, but the stock index cant be explained by the short selling. That meat the short selling had not aggravated the volatility of stock price; on the contrary, it played an important role in buffering the stock price changes.Key words: short selling cointegration test Granger causality test一、引 言賣空（short sales）交易，是指投資者出售自己并不擁有的證券的行為，或者投資者用自己的賬戶以借來的證券完成交割的任何出售行為。最初的賣空用于投機(jī)，即估計當(dāng)前股價過高，通過預(yù)先賣空股票，鎖定收益，而后待股價下跌后再買回標(biāo)的股票的買賣操作。隨著市場的發(fā)展，賣空的目的漸趨多樣化，通過一系列復(fù)雜的交易策略，達(dá)到對沖、套利等目的。在成熟的證券市場中，賣空已成為基礎(chǔ)交易制度的一個重要的有機(jī)組成部分。最早有記載的賣空交易發(fā)生在17世紀(jì)的荷蘭，1609年，在阿姆斯特丹的證券交易所，一名商人對荷蘭東印度公司的股票進(jìn)行了賣空。在1720年法國的“密西西比泡沫”（Mississippi bubble）事件中，一些賣空者獲得了大量的利潤。但管理當(dāng)局處罰了這些從泡沫破滅中獲利的賣空者，并把賣空交易列為非法活動。1750年，英國議員John Barnard向英國國會提交了一份議案，建議禁止一切賣空交易，以防止“危險的、破壞性極大的投機(jī)賣空對投資者及其家庭、產(chǎn)業(yè)乃至商業(yè)和貿(mào)易產(chǎn)生破壞”，該議案獲得了通過并一直沿用到1860年。在1929年的美國股災(zāi)中，賣空交易被指責(zé)為“元兇”，但實際調(diào)查結(jié)果表明任何明顯證據(jù)可以證明股市的大跌是由有組織的賣空活動造成的。紐約證券交易所的經(jīng)濟(jì)學(xué)家Edward Meeker更直接指出，股市大跌與賣空無關(guān)。1954 年日本通過了證券交易法，在規(guī)范了之前的買空交易的同時，還引入了賣空機(jī)制。我國臺灣證券市場也在1962年2月推出信用交易制度，允許投資者進(jìn)行賣空交易。1994年1月，香港聯(lián)交所在推出賣空試驗計劃，并首批指定17只股票可以賣空，到1996年又進(jìn)一步擴(kuò)大了可以賣空的股票數(shù)量。在這些國家或地區(qū)的證券市場紛紛推出賣空機(jī)制的同時，對于賣空機(jī)制對證券市場的實際影響也逐漸引起學(xué)者、業(yè)內(nèi)人士和管理層的關(guān)注，賣空機(jī)制是否會造成股市的下跌或是引起“崩盤”的可能，本文將利用我國臺灣證券市場上的數(shù)據(jù)對這一問題進(jìn)行實證分析，以期發(fā)現(xiàn)賣空機(jī)制與股價波動之間的內(nèi)在聯(lián)系。本文其他部分的內(nèi)容安排如下：第二部分是文獻(xiàn)回顧與綜述；第三部分是實證檢驗與解釋；第四部分是研究結(jié)論。二、文獻(xiàn)回顧與綜述自從賣空機(jī)制引入到證券市場后，學(xué)者們就開始對賣空機(jī)制對市場的影響進(jìn)行了一系列的研究，目前，西方學(xué)者們對賣空機(jī)制是否會加劇證券市場的波動的研究上一直都沒有形成統(tǒng)一的結(jié)論。一些學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)的研究表明賣空機(jī)制不但不會加劇證券市場的動蕩，反而在一定程度上起到穩(wěn)定證券市場的作用。Woolridge和Dickinson（1994）研究賣空交易與股價之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)賣空交易并不會造成股價下跌并認(rèn)為賣空交易會為市場提供流動性。1997年James J. Angel以紐約股票交易所的144只股票為研究對象，研究股價下跌是否與賣空交易相關(guān)，發(fā)現(xiàn)在1990年11月1日至1991年1月31日期間，在股價下跌超過2%后的半個小時期間內(nèi)，常規(guī)的賣出指令占所有指令流的比重高達(dá)57.87%，而在股價升幅超過2%后的半個小時內(nèi)，常規(guī)的買入指令占所有指令流的比重為64.60%，這說明常規(guī)性買賣指令形成的“助漲殺跌”(越漲越買、越跌越賣)效應(yīng)是引起證券市場波動的根源，對于證券市場的穩(wěn)定性具有很強(qiáng)的“殺傷力”和“破壞力”，是加劇市場波動的一個重要原因。美國大通曼哈頓銀行（the Chase Manhattan Bank）在2000年8月向其客戶提供的一份研究報告顯示，在1990年1月至1999年12月的10年期間里，紐約股票交易所（NYSE）中的賣空份額（short interest）與NYSE綜合指數(shù)（NYSE Composite Index）間呈現(xiàn)出較為相似的變動趨勢，這表明賣空交易量同股價指數(shù)間存在著極為顯著的正向變動關(guān)系，指數(shù)高漲時賣空量大、指數(shù)低迷時賣空量小，即賣空交易能起到平緩股價指數(shù)劇烈波動的作用，發(fā)揮了穩(wěn)定整個市場運(yùn)行的功效。另外，根據(jù)JP摩根（JP Morgan）的研究結(jié)果，在1999年和2000年，JP摩根借給客戶的平均周股票數(shù)額同NASDAQ指數(shù)波動系數(shù)間的相關(guān)系數(shù)相當(dāng)小，分別為1.2%和1.6%。研究還發(fā)現(xiàn)，在1999年1月至2001年1月間，紐約股票交易所綜合指數(shù)波動系數(shù)同借給客戶的平均周股票數(shù)額間的相關(guān)系數(shù)為15.5%，在2000年3月至4間，NYSE的綜合指數(shù)達(dá)到最高點（比平均指數(shù)高出68.1%），JP摩根借給客戶的股票既未增加又未減少，這些都表明賣空機(jī)制的存在并未造成證券市場的大幅振蕩。Figlewshki和Webb（1993）的研究表明，賣空交易與隨后的股市波動之間的相關(guān)性并不強(qiáng)。Anchada Charoenrook和Hazem DaoukAnchada Charoenrook & Hazem Daouk, 2003,“The World Price of Short Selling”.在2003年通過對111個國家（23家是發(fā)達(dá)國家，88家是新興市場國家）證券市場的研究發(fā)現(xiàn)，在2001年下半年2002年期間，在允許賣空交易的發(fā)達(dá)市場國家中，其股票收益總的波動性要比禁止賣空交易的新興市場國家要低。同時，允許賣空交易國家發(fā)生市場崩潰的可能性并不比禁止賣空交易的國家要高，并且它們之間的可能性差異在統(tǒng)計上是不顯著的。Bris,et al.（2003）通過檢驗個股收益率的標(biāo)準(zhǔn)偏差、負(fù)收益率極端值的分布頻數(shù)以及個股和市場收益率的偏度來驗證賣空約束是否會穩(wěn)定市場，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在允許股票賣空的市場中，收益率的波動性要低得多、負(fù)收益率極端值的分布頻數(shù)要小得多，這也就意味著賣空交易可以起到穩(wěn)定市場的作用。Hong和SteinHong, Harrison, and Jeremy C. Stein, 2003, “Differences of opinion, short-sales constraints, and market crashes”, Review of Financial Studies 16, 487-525.（2003）通過建立一個異質(zhì)代理人模型（heterogeneous agent model）研究對賣空交易者的賣空約束能否阻止股市下跌，結(jié)果表明，如果對賣空交易者的賣空交易進(jìn)行限制，那么賣空交易者所持有的關(guān)于股票市場的不利消息得不到釋放，一直累積到市場開始下跌，這時不利消息的釋放反而會進(jìn)一步加劇市場下跌，最終會釀成股災(zāi)，而且他們的模型還預(yù)測到，如果限制賣空，則股票收益為負(fù)的極端值的頻數(shù)會相當(dāng)高，因此如果存在賣空約束，股票收益更多情況下是呈現(xiàn)出負(fù)偏（negatively skewed）形態(tài)。自上個世紀(jì)90年代以來，國外一些學(xué)者（Senchack&Starks,1993;Figlewski&Webb,1993）就保證金交易（主要涉及的是賣空行為）對市場（特別是對每日或每月股價波動）的影響進(jìn)行大量的研究，結(jié)果普遍認(rèn)為賣空交易信息宣布后通常會引發(fā)股市價格下跌劉逖，2002，證券市場微觀結(jié)構(gòu)理論與實踐，第305頁，上海： 復(fù)旦大學(xué)出版社。Conrad（1994）構(gòu)建了一個“信息公開”與“信息不公開”的賣空交易模型，研究結(jié)果表明意料外的信息公開情況下，賣空交易與股價下跌呈正相關(guān)關(guān)系，但意料外的信息不公開情況下，賣空交易對價格下跌的影響更大。Senchack &Starks（1993）和Figlewski&Webb（1993）根據(jù)股票是否有期權(quán)在交易所上市交易，對賣空行為進(jìn)一步區(qū)分并研究賣空行為對股價的影響，結(jié)論表明有期權(quán)上市的股票賣空交易對股價下跌的影響較小，且這些股票的賣空信息大多是不公開的。Brent et al.（1990）和Senchack&Starks（1993）的研究結(jié)論顯示，市場中相當(dāng)一部分的賣空交易行為是出于指數(shù)期貨套利的目的而進(jìn)行的。Keim&Madhaven（1995）和Aitken&Frino（1996）還研究市價委托與限價委托的賣空交易行為對市場價格的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)賣空交易者大多采用市價委托，且市價委托對市場價格下跌的影響較大。三、實證檢驗與解釋資料來源:根據(jù)臺灣財政部證券暨期貨委員會全球資訊網(wǎng)提供的原始數(shù)據(jù)整理而成.趨勢，兩者之間的Pearson相關(guān)系數(shù)達(dá)到44.03%。為了進(jìn)一步檢驗指數(shù)同賣空交易額間的確切關(guān)系以驗證賣空交易機(jī)制對證券市場穩(wěn)定性的影響，下面我們利用EViews4.0對加權(quán)指數(shù)（INDEX）和賣空交易額（SHORTSELL）（單位為10億新臺幣）進(jìn)行單位根檢驗（unit root test）、協(xié)整檢驗（co integration test）和格蘭杰因果檢驗（Granger causality test）。（1）單位根檢驗在運(yùn)用回歸方法研究時間序列之間關(guān)系的時候，要注意考察原序列是否平穩(wěn)，如果原序列是非平穩(wěn)的，盡管通過回歸檢驗發(fā)現(xiàn)序列之間的關(guān)系比較顯著，但事實上這種回歸是“偽回歸”（spurious regression），這主要是由于原序列的非平穩(wěn)性造成的。對此，我們首先檢驗加權(quán)指數(shù)序列（INDEX）和賣空交易額序列（SHORTSELL）的平穩(wěn)性。檢驗平穩(wěn)性的常用方法是單位根檢驗，即檢驗原序列是否存在單位根，如果不存在單位根，則說明原序列是平穩(wěn)的。常用的單位根檢驗方法是ADF（augmented Dickey-Fuller），其回歸方程式為：如果檢驗結(jié)果表明顯著為0，則說明變量是單位根過程I(1)；否則，若顯著異于0，則表明變量是一穩(wěn)定過程I(0)。INDEX和SHORTSELL的原序列及一階差分序列的單位根檢驗結(jié)果見下表1。表1 INDEX和SHORTSELL的單位根ADF檢驗結(jié)果變量ADF值1(c,t,p )21%臨界值35%臨界值10%臨界值結(jié)論INDEX-0.091023-2.044154(c,0,2 )-3.5345-2.9069-2.5907接受假設(shè)H0,不平穩(wěn)INDEX4-0.943515-4.299284*(0,0,3)-2.6000-1.9457-1.6185拒絕假設(shè)H0,平穩(wěn)SHORTSELL-0.309320-2.958357(c,0,2 )-3.5345-2.9069-2.5907接受假設(shè)H0,不平穩(wěn)SHORTSELL-1.763725-5.971815*(0,0,3)-2.6000-1.9457-1.6185拒絕假設(shè)H0,平穩(wěn)注:1.此處的ADF值即為參數(shù)的統(tǒng)計值;2. (c,t,p )為檢驗類型,其中c和t表示帶有常數(shù)項和時間趨勢項,p表示所采用的滯后階數(shù);3.臨界值是在相應(yīng)顯著性水平下得到的Mackinnon值;4.表示原序列的一階差分,下同;5.*表示在1%的置信水平下顯著,下同.從上表的單位根檢驗結(jié)果中可以看出，在1%的顯著性水平下，INDEX和SHORTSELL原序列的X絕對值均小于1%臨界值的絕對值，這表明值與0無顯著性的差異，表示接受原假設(shè)，這說明INDEX和SHORTSELL的原序列均存在著單位根，這兩個序列都是非平穩(wěn)，但對它們的一階差分而言，ADF絕對值均大于1%臨界值的絕對值，這表明值與0存在著顯著性的差異，表示拒絕原假設(shè)，這說明INDEX和SHORTSELL的差分序列都是平穩(wěn)的I(0)過程，因此，時間序列INDEX和SHORTSELL都是單整的I(1)過程。（2）協(xié)整檢驗對于服從過程的變量的協(xié)整檢驗，從檢驗的手段上可分為兩種：一種是基于回歸殘差的EG（Engle&Granger,1987）兩步法協(xié)整檢驗；另一種是基回歸系數(shù)的Johansen（1988）檢驗，Johansen和Juselius（1990）提出了一種在系統(tǒng)下用極大似然估計來檢驗多變量間協(xié)整關(guān)系的方法，即Johansen協(xié)整檢驗，這里我們采用后者進(jìn)行分析。Johansen極大似然值方法是在VAR模型中利用極大似然估計來檢驗多個變量的協(xié)整關(guān)系的方法，假設(shè)和分別是k階和d階向量，它們服從I(1)過程，先建立如下VAR模型：其中：，。如果系數(shù)矩陣的秩，則存在階矩陣和使矩陣以及都服從穩(wěn)定的I(0)過程。然后再作跡檢驗（trace test）和最大特征值檢驗（max-eigenvalue test），其統(tǒng)計量分別為：其中,是大小排第個的特征值,是觀測期總數(shù),k是內(nèi)生變量的個數(shù),r=0 , 1 , , k-1.從上文的單位根檢驗結(jié)果可知，1998.8至2004.2的時間段中INDEX和SHORTSELL都是單整的I(1)過程，因此我們對該時間段中的序列作協(xié)整檢驗。在運(yùn)用Johansen協(xié)整分析方法來檢驗INDEX和SHORTSELL之間是否存在協(xié)整關(guān)系之前，還要確定VAR模型的最優(yōu)滯后期，本文對最優(yōu)滯后期的選擇根據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則來確定（見表2），當(dāng)滯后期為1時，AIC和SC的數(shù)值最小，因此，這里的VAR模型的最佳滯后期為1。 表2 VAR模型最佳滯后期篩選表LagAkaike Information CriteriaSchwarz Criteria028.3603128.42612125.45952#25.65858#225.5452725.87980325.6079926.08025425.7411826.35351注:1.#表示在這一準(zhǔn)則下該滯后階數(shù)被選為最佳階數(shù);2.赤池信息準(zhǔn)則(Akaike information criterion,AIC);3. 施瓦茨信息準(zhǔn)則(Schwarz information criterion, SC).現(xiàn)在，我們將INDEX和SHORTSELL進(jìn)行配對，得到一組數(shù)據(jù)：（INDEX、SHORTSELL），然后我們分別計算跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量，Johansen檢驗結(jié)果分別列示在下表3中。表3 SHORTSELL和INDEX間協(xié)整關(guān)系Johansen檢驗表樣本:1 67 觀察值:66 滯后:01 變量組特征值跡統(tǒng)計量1%臨界值統(tǒng)計量21%臨界值協(xié)整方程數(shù)SHORTSELL和INDEX0.41038337.0393320.0434.8666618.63None *0.0323832.1726716.652.1726716.65至多1個項 目SHORTSELLINDEXC標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整系數(shù)1.000000-0.015122 (0.00515)3-52.64114標(biāo)準(zhǔn)化后協(xié)整方程SHORTSELL =0.015122INDEX+52.64114注:1.由于此的VAR模型中時間序列的滯后階數(shù)為1,因此,此處內(nèi)生變量一階差分的滯后階數(shù)為0;2.表示最大特征值;3.括號中的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)誤. 實證結(jié)果在1%的顯著性水平下拒絕了并不存在協(xié)整方程的原假設(shè)而接受了存在一個協(xié)整方程的原假設(shè)，這表明INDEX和SHORTSELL在1%的顯著性水平上存在一個協(xié)整方程，說明它們之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，并且從標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整系數(shù)符號中可以看出，它們之間存在著正方向關(guān)系，這與常理比較相符，因為當(dāng)股票價格上漲過高時，市場上的理性投資者會及時發(fā)現(xiàn)股票上漲過高形成的泡沫，從而增加對這些股票的賣空量，而當(dāng)股票價格下跌時，投資者會增加對這些被賣空股票的購買量，市場上的賣空力量會明顯減弱，這也就說明股價指數(shù)和賣空交易額之間存在顯著的正向變動關(guān)系。（3）因果關(guān)系檢驗從上述協(xié)整檢驗的結(jié)果中我們可以知道，臺灣加權(quán)指數(shù)INDEX和賣空交易額SHORTSELL之間存在著顯著的正方向變動的關(guān)系，即它們之間存在著長期穩(wěn)定的相互依賴關(guān)系。因此，我們可以進(jìn)一步研究它們之間的因果聯(lián)系，這里我們采用被廣泛使用的Granger（1969）因果關(guān)系檢驗法。Granger因果關(guān)系檢驗法是Granger于1969年利用滯后分布概念建立的，按常理由將來不能推測出過去，如果變量X是導(dǎo)致變量Y的原因，則變量X的變化將先于Y的變化。Granger提出，如果利用X和的滯后值對進(jìn)行預(yù)測比只用Y的滯后值預(yù)測所產(chǎn)生的預(yù)測誤差要小，即：若，則稱X是Y的Granger原因，記為。Granger因果檢驗有兩種形式：一種是傳統(tǒng)的基于VAR模型的檢驗；另一種則是最近發(fā)展起來的基于VEC模型的檢驗，兩者間的區(qū)別在于適用范圍有所不同，前面的方法僅適用于非協(xié)整序列間的因果檢驗，而后者則是用來檢驗協(xié)整序列間的因果關(guān)系。傳統(tǒng)的Granger因果檢驗思想是這樣的，Granger的因果性同時也表示了不同時間序列間的領(lǐng)先與滯后的關(guān)系，對Granger因果性的檢驗是通過下列過程實現(xiàn)的。對X是否是Y的Granger原因的檢驗： （1）零假設(shè)為：，如果零假設(shè)成立，則意味著X不是Y的Granger原因，方程（1）變?yōu)椋?（2） 其中，X、Y分別表示兩個不同的變量，在方程（1）中，假定Y與其自身以及X的過去值有關(guān)，如果估計結(jié)果表明項的系數(shù)顯著異于零，則說明變量X引致變量Y，說明有X到Y(jié)的單向因果關(guān)系。Feldstein & Stock（1994）認(rèn)為，如果非平穩(wěn)變量間存在著協(xié)整關(guān)系，則應(yīng)考慮使用基于VEC模型進(jìn)行因果檢驗，即不能省去模型中的誤差修正項（error correction term, ECT），否則得出的結(jié)論可能會出現(xiàn)偏差。據(jù)此，我們引入下式來做VEC形式的Granger因果檢驗：，其中這里，Yt=(SHORTSELL,INDEX)，修正系數(shù)矩陣和 （i =1,2n）分別用來說明變量間的長期和短期因果關(guān)系（Masih and Masih,1996），并且可用t統(tǒng)計量和F統(tǒng)計量（當(dāng)滯后期為1時亦退化為t統(tǒng)計量）來檢驗它們的顯著性。同時，本文也利用基于VAR模型的方法加以檢驗，以便相互印證。由于Granger因果關(guān)系檢驗對滯后的階數(shù)非常敏感，為了獲得最佳的滯后階數(shù)，我們這里仍然以AIC和SC信息準(zhǔn)則為標(biāo)準(zhǔn)，選取滯后2期作為最佳滯后期，Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果見表4。表4 基于VEC和VAR的Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果Panel A. Estimates of Vector Correction Model(VCM)Dependent VariableSHORTSELLINDEXIndependent VariableCoefficientt-Valuep-ValueCoefficientt-Valuep-ValueCONSTANT-2.538834-0.6166530.5398-8.769263-0.1222250.9031SHORTSELL(-1)0.0545600.5398270.5913-1.305817-0.7413970.4613INDEX(-1)-0.019277-2.5605710.0129*0.0003940.0030040.9976ECT(-1)-0.467014-4.6097690.0000*-0.347266-0.1966980.8447R2=0.318135 F=9.4868* (0.000)R2=0.011476 F= 0.2361 (0.871)Residual Diagnosis=1.1895(0.5517) D.W.=2.047099=0.3135(0.8549) D.W.= 1.988047FHET=0.3124(0.5762) FAR1=0.3990(0.5275)FHET=0.6025(0.4376) FAR1=0.0208(0.8853)Panel B. The Results for Granger Causality Test Based on VARNull Hypothesis (Direction)F-Valuep-ValueCausalityINDEX does not Granger Cause SHORTSELL4.64770*0.01329RejectSHORTSELL does not Granger Cause INDEX0.411490.66452Accept注:1.*、*分別表示統(tǒng)計結(jié)果在1%和5% 的統(tǒng)計水平下是顯著的,下同;2.表示對殘差序列正態(tài)分布性的檢驗, FHET表示對殘差序列的異方差檢驗,FAR1表示對殘差序列1階滯后的自相關(guān)檢驗.3.括號內(nèi)是相應(yīng)的p統(tǒng)計值4.panel B中的結(jié)果是利用傳統(tǒng)的Granger因果檢驗方法得到的統(tǒng)計結(jié)果. 從上表4的Panel A中可以看出，在檢驗INDEX是否是SHORTSELL的Granger原因時，INDEX(-1)和ECT(-1)的系數(shù)分別在5%和1%的顯著性水平下異于0，這表明無論從短期還是從長期來看，INDEX的變動都是SHORTSELL變動的Granger原因，同時，殘差檢驗表明殘差序列服從正態(tài)分布、不存在自相關(guān)和異方差現(xiàn)象；在檢驗SHORTSELL是否是INDEX的Granger原因時，SHORTSELL (-1)和ECT(-1)的系數(shù)顯著地異于0，這表明無論從短期還是從長期來看，SHORTSELL的變動都不是INDEX變動的Granger原因。從Panel B中可以看出，在用傳統(tǒng)的Granger因果方法檢驗時，在5%的置信水平下拒絕INDEX不是SHORTSELL的Granger原因的原假設(shè)，而接受SHORTSELL的變動不是INDEX變動的Granger原因的原假設(shè)。因此，通過這兩種檢驗方法的檢驗表明，在滯后2期的情況下，在5%的顯著性水平下，賣空交易額SHORTSELL都不是加權(quán)指數(shù)INDEX的Granger原因在分別取滯后4至8階的情況下，在10%的顯著性水平下，賣空交易額SHORTS均不是加權(quán)指數(shù)INDEX的Granger原因，而加權(quán)指數(shù)INDEX卻是賣空交易額SHORTS的Granger原因。，這說明由于賣空股票的數(shù)量有限且在一定的管理限制條件下（如報升規(guī)則和保證金比例的要求等），賣空交易額并不會對股票指數(shù)的正常波動產(chǎn)生影響，不會對整個股票市場正常的供求關(guān)系產(chǎn)生沖擊效應(yīng)另外，根據(jù)香港聯(lián)交所的數(shù)據(jù)顯示，在1997至2003年期間,香港市場上的賣空總額占市場總成交額的最大比重出現(xiàn)在2003年第1季度，為5.4%，最小比重出現(xiàn)在1997年，為1.2%。（在1998年8月至2004年2月這一期間，上市證券的賣空交易額占整個市場總成交金額的最大比重僅為11.84%，因此，賣空交易對整個市場的顯性影響力度比較?。?，因此，賣空交易機(jī)制也就不會對股市內(nèi)在的運(yùn)行機(jī)制產(chǎn)生不良的影響。與此同時，在5%的顯著性水平下，加權(quán)指數(shù)INDEX卻是賣空交易額SHORTSELL的Granger原因，并且賣空交易額對加權(quán)指數(shù)的反應(yīng)要滯后2期，即賣空交易額的變化要比加權(quán)指數(shù)的變動要滯后2個月，這說明指數(shù)的正常波動不會引起賣空交易額的變化，只有當(dāng)指數(shù)上漲到一個遠(yuǎn)偏離于其正常位置時，股票的賣空交易額才會增加，從而對過度火爆的市場行情起到平抑的作用，以避免其出現(xiàn)大漲大落的態(tài)勢，另外，這一結(jié)果也說明股價指數(shù)有領(lǐng)先賣空交易額變動的傾向，股價指數(shù)可以視為賣空交易額的先行指標(biāo)，但賣空交易額并不對交易行情具有預(yù)測作用。因此，從上面的實證結(jié)果中，我們可以知道，賣空機(jī)制的存在并未加劇證券市場的波動，而且由于賣空交易額和股價指數(shù)存在正向變動關(guān)系，即股價指指數(shù)上漲得越高，賣空交易額就越大，股價指數(shù)下跌得越大，賣空交易額就越小，這就使得賣空機(jī)制可以對市場的波動起到平抑作用，同時，股價指數(shù)的變動是賣空交易額變動的Granger原因。四、研究結(jié)論從理論上來說，在證券市場中引入賣空機(jī)制，可以對證券市場的劇烈波動起到平抑作用，減少證券市場中大幅波動的情形，起到穩(wěn)定證券市場的作用。在一定時期內(nèi)，由于證券市場上各種證券的供給有確定的數(shù)量，各種證券本身沒有相應(yīng)的替代品，如果證券市場僅限于現(xiàn)貨交易，證券市場將呈單邊運(yùn)行，在供求關(guān)系出現(xiàn)嚴(yán)重失衡的時候，市場必然會巨幅震蕩。在證券現(xiàn)貨市場中引入賣空交易機(jī)制，可以增加相關(guān)證券的供給彈性，這主要是通過下面這樣一種機(jī)制實現(xiàn)的，即當(dāng)證券市場上股票的價格因為投資者的過度追捧或是惡意炒作而變得虛高時，市場中理性的投資者或投機(jī)性賣空者會及時察覺這種現(xiàn)象，預(yù)期股票價格在未來的某一時刻會下跌，于是他們會通過賣空機(jī)制來賣空這些價格明顯被高估的股票，這樣，這些價格被高估的股票供給量會明顯增加，這一方面緩解了市場上對這些股票供不應(yīng)求的緊張局面，抑制了股票價格泡沫的繼續(xù)生成和膨脹，另一方面這些投資者的賣空行為會向其他投資者和整個證券市場傳遞一種股價被高估的信號，這種“示范效應(yīng)”會使過度高漲的證券市場重新趨于理性，及時讓投資者清醒地認(rèn)識到股市的泡沫，使股票價格回歸到真實的投資價值上來。另外，當(dāng)這些價格被高估股票因泡沫破滅而使價格下跌時，先前賣空這些股票的投資者因到期交割的需要會重新買入這些股票，這樣一方面會增加市場對這些股票的需求，在某種程度上起到“托市”的作用；另一方面也會給其他投資者一種股價被低估的信號，同樣，通過賣空機(jī)制的這種“示范效應(yīng)”可以改變股票市場上的供求狀況從而會使股價能回復(fù)至真實的價值水平上，從而達(dá)到穩(wěn)定證券市場的效果。同理，在證券市場行情低迷時，市場上的賣空力量會很弱，此時的賣空交易者會買入被賣空的股票以備在未來到期日進(jìn)行交割，這樣，在市場上對股票需求量較低且眾多投資者持幣觀望時，賣空交易者的行為會增加股票的需求量，同時也會帶動其他投資者紛紛入市進(jìn)行交易，這樣就緩解了市場上股票供過于求的狀況，重新喚起投資