1Overseas Education College， Nanjing Tech University， Nanjing Jiangsu

2School of Physical and Mathematical Sciences， Nanjing Tech University， Nanjing Jiangsu

Received: Jan. 4th， 2018; accepted: Jan. 16th， 2018; published: Jan. 29th， 2018

ABSTRACT

Select 619 logarithmic ratio of Shanghai Composite Index and balances of financing and securities loan during the period between 12th March， 2014 and 14th September， 2016 as sample data. Firstly， AIC and SC criteria are used to confirm the lag item numbers of GARCH model. Then， we introduce dummy variables as the partition of bull market and bear market， establish GARCH (1，1) model including dummy variables and analyze the effects that the system of margin transaction has on stock market volatility. The results indicate that: 1) Financing transaction in both bull market and bear market increases stock market volatility and the amplified influence that financing transaction has on the volatility in the bear market is more significant than that in the bull market. 2) Securities trading increases the volatility in the bull market while restrains that in the bear market. Finally， we combine the temporal systems， policies and investors’ mentality and from statistical analysis， we draw a conclusion: In China， financing business and securities business develop unevenly and the scale of financing business is far larger than that of securities business. Thus， in China， financing business exerts more important effects on the fluctuation of the stock market than securities business.

Keywords:Margin Transaction， Stock Market Volatility， GARCH Model， Dummy Variable

基于GARCH模子的融资融券对我国股市的影响照拂

张涛1，邓晓卫2，李凡一1，张苏靖1

1南京工业大学外洋评释学院，江苏 南京

2南京工业大学数理科学学院，江苏 南京

收稿日历：2018年1月4日；请托日历：2018年1月16日；发布日历：2018年1月29日

摘 要

及第2014年3月12日至2016年9月14日之间的619个上证综指的对数收益率以及上交所的融资、融券余额当作样本数据。当先，应用AIC和SC准则细则了GARCH模子的滞后项数；然后，引入诬捏变量当作牛、熊市的分袂，设立含诬捏变量的GARCH(1，1)模子，分析融资融券轨制对股市波动性的影响。恶果清楚：1) 融资往复在熊市和牛市均加多了股市的波动性，况兼融资往复在熊市时对股市波动性的放大作用比在牛市时更大；2) 融券往复在牛市时，加多了股市的波动性，而在熊市时，对股市的波动性有防止作用。终末，皆集那时的轨制、战略及投资者神志，从统计上分析得到：在我国融资融券业务发展不平衡，融资业务鸿沟远精深于融券业务的鸿沟，因此，我国两融业务对股市波动性最进攻的影响是融资业务。

重要词 :融资融券，股市波动性，GARCH模子，诬捏变量

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http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 小序

融资融券往复又被称为“证券信用往复”或是保证金往复，是证券商场一项普遍和进修的往复轨制。融资往复即为投资者在看涨股市行情时，向具有业务资历的证券公司提供磋商的担保物，并商定好还款利息和还款期限，从证券公司借出资金，购买证券，在还款期限行将到期时，再卖出主意债券，还清所欠证券公司的本息。融券往复则为投资者在看跌股市行情时，向证券公司提供担保物或资金，借出一定数目和品种的证券，在商定的了债期限到来时，再买入交流数目和品种的债券了债证券公司。融资融券往复轨制，在国外尤其是施展国度照旧发展成为一项基本的信用往复轨制。而在中国，融资融券往复起步较晚，直至2010年3月31日，上海和深圳证券往复事务所才放开融资融券往复的讲演。在经历了四年的逐渐升温后，至2014年下半年，A股商场的融资融券往复运转呈现爆发式增长。据统计2013年底，融资融券余额为3456亿元，而到2014年12月19日照旧达到10001亿元，冲破万亿大关，不到一年时候加多6545亿元(http://www.qhrb.com.cn/2016/0221/192493.shtml)。与此同期中国股市节节攀升，到2015年6月12日上证综指最高达到5178点，而在这之后中国股市又步入“千股跌停”的熊市(最低时跌破2800点)。融资融券业务对我国证券商场的这种大起大落是否起到了无风起浪的作用？融资融券对我国股市波动性究竟会产生什么样的影响？明显对这些问题的照拂，有助于表率、优化不同金融器用在证券商场的合理当用，回避系统性风险的发生，本照拂恰是基于此而伸开。

2. 文件综述

融资融券往复对股票商场的运行会产生怎么的影响？是否会加大股票商场的波动性？笼统现在国表里学者的表面照拂和实证分析发现，针对这一问题学界还莫得得到协调的论断。在西洋等施展国度，融资融券业务起步较早，是以对融资融券轨制的照拂也相对较早。早在1976年，好意思国著名经济学家Lintner (1971) [1] 就指出在圆善商场的要求下，个东说念主投资者的平衡头寸在职意的商场价钱的情况下，对卖空所需的担保金和保证金要求具有不变形，这就阐发表面上，融资融券机制对商场波动性是不会组成彰着影响的。之后，Kim (1996) [2] 通过设立Schwert模子和GARCH模子对新加坡的股票往复商场进行照拂得出论断：在融券往复被适度的情况下，股市波动性上涨，这就意味着融券简略有用地防止商场的波动性。另一方面，Brish和Goerzmann (2007) [3] 通过对全天下46个股票商场进行分类照拂，将这些股票商场分为照旧推论作念空机制的商场和未推论作念空机制的商场，通过比较分析得出照旧推论作念空机制的商场比未推论作念空机制的商场有更大的风险，即融资融券机制放大了商场的波动性。另外地，Sobaci，Sensoy和Erturk (2014) [4] 在2014年通过设立VAR的养殖模子照拂了土耳其商场从2005年1月到2012年12月的融资融券往复和股市波动性的动态磋商，得出了透顶相背的论断，即：作念空往复的加多会和商场风险的裁减磋商在沿途，然而这种磋商在2008年金融危急时被大大放松。Bohl，Reher和Wilfling (2016) [5] 在2016年设立了非对称的Markov-switching GARCH模子，在2008年9月到2010年7月德国对金融公司实行回绝作念空的王法的配景下，对德国股票收益的波动性作念了照拂。照拂根据标明：金融危急加大了商场风险，尤其加大了那些受作念空适度影响的股票的风险，他们以为这是作念空机制受限增大股市波动性的证明。

我国国内的一些学者针对我国融资融券机制对股市波动性影响的一些照拂总体来说，有以下三个不雅点：1) 融资融券轨制会增强商场的褂讪性，从而减小商场波动性。比如说，王虎，朱贵宇(2012) [6] 经受上证50指数的逐日股票价钱收盘指数当作照拂对象，通过设立GARCH模子得出了融资融券往复业务有用地褂讪了股市的论断。另外地，冯玉梅，陈璇和张玲(2016) [7] 通过以沪深300指数当作样本构建VAR模子和进行脉冲反馈分析得出了融资融券转惯例后简略平抑股市的波动，然而这种防止作用现在较小。2) 融资融券轨制会加重股市的价钱波动。比如说，吴国蔼然谷慎(2015) [8] 经受流畅股加权要领，从头编制融资融券指数，设立了含有诬捏变量的VAR模子和GARCH模子比较了融资融券业务推出前后股市波动性的变化，终末得出融资融券业务总体上加重了股市的价钱波动。3) 第三种不雅点是：融资融券轨制不会对股市的波动性产生显赫影响。比如说，张兰兰(2016) [9] 当先通过设立VAR模子分析一个内生变量对其他变量的影响情况，再引入脉冲反馈函数进行方差剖判分析对该问题进行进一步分析，终末通过格兰杰因果锤真金不怕火得出商场波动性和买空、卖空往复，也即是融资融券往复的磋商磋商不彊的论断。另一方面，倪伟佳(2013) [10] 通过设立TGARCH模子得出由于我国股市融资融券鸿沟较小，股市波动性的变化并弗成有用解释融资融券往复的变化。

在我国股票商场，融资融券业务推出时候较短，之前受样本数目适度，磋商照拂得出了一些短期的实证分析恶果。本文旨在前东说念主照拂的基础上，以2014年3月12日至2016年9月14日上证综指为样本，通过设立GARCH模子照拂融资融券对股市波动性是否存在影响。本文的翻新之处在于：第一，照拂及第的时候段为一独特时候段。其独特性在于该时候段股市先经历“千股涨停”的牛市，然后又经历“千股跌停”的熊市。同期这个时候段的肇始也恰好是融资融券轨制在经历了几年逐渐升温后，运转爆发式增长的时候段。此次“牛”、“熊”市是我国证券商场崇拜怒放融资融券往复系统以来，我国股市第一次经历带“资金杠杆”的牛市和熊市，因此对其照拂将对我国异日的融资融券轨制的发展和完善以及对我国异日股市波动性的揣度都有进攻意旨；第二，本文经受的是GARCH模子来进行照拂。本文之前的一些照拂，对这一独特时候段的融资融券往复对股市波动性的影响照拂大多经受VAR模子以偏激养殖模子(如VEC模子)。GARCH模子简略很好地描述股市波动性的“波动集群的特征 [11] 。GARCH模子的引入无疑对该问题的照拂提供了一种新的要领。第三，磋商到了融资融券往复在熊市、牛市时对股市波动性的影响可能存在结构性各别，故本照拂引入诬捏变量，设立一个协调的模子，既可分析融资融券在熊市和牛市时对质券商场波动性的影响，又便于比较它们的各别。第四，本文还通过具体分析那时的融资融券轨制、政府战略、媒体信息、投资者神志等身分，对GARCH模子的测度恶果进一步作了磋商的统计分析，这可为磋商职能部门在以后设想推出金融器用时，因时、因东说念主相机有设想提供念念路。

3. 实证分析

3.1. 样本及第和变量界说

中国股市从2014年至2016年经历了“疯牛”到“股灾”的巨大股市波动，同期2014年亦然融资融券突飞大进的一年，故地们及第2014年3月12日到2016年9月14日上证综指合计619个样本数据，分析融资融券轨制对这一时候的股市波动性的影响(数据着手：国泰安数据库)。根据股市进度，咱们以2015年6月12日为时候节点，界说2014.3.12~2015.6.12为牛市阶段，2015.6.15~2016.9.14为熊市阶段，将样本区间分袂为两个时候段来照拂。沿用文 [12] 的界说，在本文中，用融资余额代表融资往复的影响力，用融券余额代表融券余额的影响力，引入三个变量：

Vol暗示“股市波动性”；RZ暗示“融资余额(亿元)”；RQ暗示“融券余额(亿元)”

其中，股市波动性Vol用上证综指的对数收益率暗示，即： V o l = ln ( P t / P t − 1 ) 。本照拂所用统计软件为Eviews 8.0.

3.2. 模子的设立和测度

为设立GARCH模子，先对样本数据的正态性、放心性和磋商性进行锤真金不怕火。

3.2.1. 正态性锤真金不怕火

本文经受Jarque-Bera法对上证综指的日对数收益率作正态性锤真金不怕火。恶果如表1所示。

从表1不错看出，峰度所有为 7.495 > 3 ，偏度所有为 − 1.184 < 0 ，JB值为666.8，且相应的概率值为0，在1%的显赫性水平下，阐发该散布不谨守正太散布，上证综指的对数收益率散布具有尖峰厚尾的特征，且重尾在左侧，该散布左偏。

3.2.2. 放心性锤真金不怕火

通过描点可知上证综指的日对数收益率没惟恐候趋势也莫得截距项，故采用不含截距和斜率的模式对样本数据进行ADF锤真金不怕火，恶果如表2所示。

表1. 正态性锤真金不怕火恶果

表2. 放心性锤真金不怕火恶果

从表2得出的恶果来看，上证综指的对数收益率序列的ADF统计值为−5.95，在各显赫性水平下，均小于临界值，且随同概率P值为0。是以不错得出，在1%的显赫性水平下，拒却原假设，即该时候序列莫得单元根，是放心的时候序列。

3.2.3. 磋商性锤真金不怕火

在设立GARCH模子的均值方程之前，当先要对被解释变量的时候序列进行磋商性锤真金不怕火。通过计较上证综指的日对数收益率序列的自磋商和偏自磋商所有，可知在滞后项为1阶、2阶、3阶时都落入两倍的测度圭臬差内，且其对应的Q统计量的随同P值均大于0.05，故序列在5%的显赫性水平下，不存在彰着的自磋商性。

3.2.4. ARCH效应锤真金不怕火

由磋商性锤真金不怕火知，序列不存在显赫的磋商性，是以，将均值方程诞生为只含残差项和常数项的模子即可：

V o l t = C + ε t

其中，C为常数项， ε t 为残差项。

然后将序列 V o l t 去均值化(将原序列的值减去序列的均值)，难忘到新的序列 W t 。由于设立的均值方程不是ARMA模子，在统计软件中莫得平直的LM法，因此咱们经受对残差的浅近磋商图锤真金不怕火的要领。当先，生成 W t 的浅近序列 Z t ( Z t = W t 2 )；其次，对 Z t 序列进行自磋商和偏自磋商的锤真金不怕火。锤真金不怕火恶果如表3所示。由表3可知，该序列存在彰着的磋商性，是以有ARCH效应，不错设立GARCH模子对其进行修正和测度。

3.2.5. GARCH模子的设立及测度

Engle在1982岁首度提倡了ARCH模子(自追忆要求异方差模子)该模子可用来描述波动率的汇集特征及收益率的厚尾特色。但由于其自磋商所有高并逐渐衰减的特征，ARCH(q)通常需要较大的q才能描述金钱收益率波动率的变化。T.Bollerslev于1986年提倡了广义ARCH(GARCH)模子进行改进，它能以极端检朴的体式描述波动率的高阶自磋商性以及金钱收益率的厚尾特征。 [11] GARCH模子的一般抒发式是含有q个ARCH项和p个GARCH项，即GARCH(p，q)：

σ t 2 = α 0 + λ 1 σ t − 1 2 + ⋯ + λ p σ t − p 2 + α 1 u t − 1 2 + ⋯ + α q u t − p 2

GARCH(p，q)应得志的要求是 α 0 > 0 ，   α i ≥ 0 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ，   λ i ≥ 0 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ，   0 ≤ ∑ i = 1 q α i + ∑ i = 1 p λ i < 1

为细则GARCH模子的阶数，由 V o l t 的AC和PAC图尝试分别设立GARCH(1，1)、GARCH(1，2)、GARCH(2，1)、GARCH(2，2)模子。表4给出了这4个模子的拟合恶果，根据AIC和SC准则以及显赫性原则，终末采纳GARCH(1，1)模子是最合适的模子。

为了照拂融资融券器用对股市波动率是否存在显赫影响，咱们在GARCH(1，1)模子中加入RZ和RQ变量。同期，为进一步分析融资融券器用对股市“牛市”、“熊市”的影响是否存在各别，咱们引入了诬捏变量：

表3. 序列Z的磋商性锤真金不怕火

注：“*”“**”“***”分别暗示该所有在10%，5%及1%的水平下显赫。本文其余表中标识同此。

表4. GARCH模子的采用

D t = { 0 ，   2015.06.12 以 前 ， 1 ，   2015.06.12 以 后 .

最终设立GARCH(1，1)模子如下：

{ V o l t = C + ε t ε t = σ t u t ， u t ~ i i d   Ν ( 0 ， 1 ) σ t 2 = α 1 + α ε t − 1 2 + β σ t − 1 2 + α 2 D t + β 1 R Z t + β 2 R Q t + β 3 ( D t R Z t ) + β 4 ( D t R Q t ) (1)

其中， α 1 为常数项， ε t 为残差项。(1)式代表的含义分别如下：

当处于熊市时，即诬捏变量 D t = 0 时，GARCH模子的体式则变为：

σ t 2 = α 1 + α ε t − 1 2 + β σ t − 1 2 + β 1 R Z t + β 2 R Q t (2)

当处于牛市时，恒指期货即诬捏变量 D t = 1 时，GARCH模子的体式则变为：

σ t 2 = ( α 1 + α 2 ) + α ε t − 1 2 + β σ t − 1 2 + ( β 1 + β 3 ) R Z t + ( β 2 + β 4 ) R Q t (3)

对比上头的式(2)和式(3)，不错看出， α 2 为截距各别所有，它代表的是联系于熊市来说，牛市对股市波动性的平均影响。 β 3 ， β 4 为斜率各别所有，其中， β 3 代表的是在熊市的基础上，处于牛市的融资往复对股市波动性的影响，也即是说牛市的融资往复联系于熊市的融资往复对股市波动性的影响的各别。相通地， β 4 代表的是在熊市的基础上，处于牛市的融券往复对股市波动性的影响。对GARCH模子的追忆恶果如表5所示。

以上常数项和相应参数的所有的P值均小于0.1，且大部分在1%的显赫性水平下通过t锤真金不怕火，这阐发GARCH模子的方差方程中的参数和常数项的诞生均特意旨，即这些变量对波动性均产生显赫影响。又因为在要求方差方程中，GARCH项和ARCH项的所有和为0.947 < 1，得志GARCH(1，1)模子的不休要求。

从测度恶果不错看出，ARCH项的所有为正，阐发股市前一期的波动信息对本期的波动性存在正的影响。GARCH项暗示前一期的波动性对本期波动性的影响，所有越大，暗示对要求方差的冲击性越抓久。由测度恶果得，GARCH项的所有为正，且达到了0.91，数值较大，阐发前一期的波动性对当期的波动性存在着较大的正的影响。之后的分析咱们以诬捏变量 D t 的取值分红两部分，在之前的假设中，当诬捏变量 D t = 0 时，即标明股市为熊市，当先对熊市的情况进行分析，在测度恶果中， R Z t 的所有 β 1 为正，阐发在熊市时，融资往复行为加多了那时股市的波动性。另一方面， R Q t 的所有 β 2 为负，阐发在熊市时，融券往复减少了那时股市的波动性。底下磋商当诬捏变量 D t = 1 时的情况，即股市为牛市时，当先诬捏变量 D t 的所有为正，阐发相较于熊市来说，当处于牛市时，股市的波动性会加多。 D t R Z t 的所有 β 3 为负，然而 β 1 + β 3 的值仍为刚巧，阐发总的来说，牛市的融资往复行为会加多股市波动性，但这时它对股市波动性的影响不如它在熊市时的影响大。 D t R Q t 的所有 β 4 为刚巧，且 β 2 + β 4 的值亦然刚巧，阐发总的来说，牛市的融券行为会加多股市的波动性。底下通过表6，来展示以上翰墨评释的恶果。

表5. GARCH(1，1)模子的追忆恶果

表6. GARCH模子的分析恶果

其中：“+”暗示加多股市波动性，“++”暗示比“+”愈加强的正影响，“-”暗示减少股市波动性。除此以外，从模子中，咱们还不错看出，2014至2015年的牛市比2015年至2016年的熊市波动性更大。

3.2.6. GARCH模子的恶果解释

从GARCH模子得到的分析恶果来看，融资往复比融券往复更能加重股市的波动性。从上证综指积年的融资、融券余额数据不错看出，融资余额都要远精深于融券余额，以2014年3月12日为例，本日的融资余额为8780.76亿元，而融券余额仅为31.82亿元，融资往复余额是融券余额的283倍，况兼跟着时候的推移，两融业务的差距也越拉越大。导致这一表象的根底原因是我国的作念空机制(融券机制)比较施展国度的金融商场还不进修。在我国，融券需要投资者向券商借入债券，券商在融券业务中是占据主导地位的，而我国券商抓有的券源并不饱胀，是以就算是在熊市，有好多作念空契机，投资者也会濒临融不到券的困境。其次，我国投资者普遍有着“追涨杀跌”的投资心态，大部分投资者都不肯意承担作念空头的风险。这两点就会酿成融券往复的鸿沟在我国十分有限，是以它对股市波动性的影响联系于融资往复就很小。是以，这也解释了，即使当2015年~2016年股市处于熊市时，融券往复确乎裁减了股市的波动性，但由于我国融券往复鸿沟较小，它带来的对股市波动的防止作用亦然十分有限的。

从融资往复的角度来看，在2013年4月之前，根据国度的融资融券的管理条例，只消达到或是朝上50万元的客户才有资历进行融资融券往复，关联词得志这类要求的客户在沪深两市仅占5%。在2013年4月，国度裁减了融资融券的门槛要求，允许证券公司按照我方办事的投资者的特色诞生稳当的门槛。证监局对融资往复的放开，使得投资者的举债才能加多。而跟着股市回暖，投资者对那时股市的预期普遍偏高，且投资者也受那时主流媒体所传达的乐不雅信息所影响，如“改良牛”、“战略牛市”等。是以，投资者应用融资往复以极高的杠杆进行融资(如1:5，1:10以至更高)。这么就带来极大的杠杆风险，这么就解释了在牛市时，融资往复对股市波动性有增强和放大的作用。咱们绘画了从2013年12月到2016年8月的融资余额(取每月的终末一天的融资余额当作当月的融资余额)的趋势图，如图1。

从图中不错看出，从2014年下半年运转，上交所的融资鸿沟发生了爆发式的增长，从2014岁首的2000多亿元飞涨至2015年6月的近14000亿元，且这个时候段刚好与咱们轨则的牛市时候段吻合。而在2016年6月之后，融资余额发生了断崖式的下落。另外，这与咱们所轨则的熊市时候也正好吻合。况兼咱们还作念了上证笼统指数与上交所融资、融券余额的磋商性分析(表7)，以及上证笼统指数和融资余额的时候趋势图(如图2)。

表7. 上证综指与融资、融券总额的磋商性分析

图1. 融资余额的时候趋势图

图2. 上证综指和融资余额的时候趋势图

从表7中不错看出，上交所的融资余额和上证综指的磋商性极高到了0.95，而融券余额和上证综指并莫得彰着的磋商性。而从图2中不错看出，上交所的融资余额和上证综指的走势基本相一致，阐发在我国，融资融券轨制主如果融资业务在对股市的波动性酿成影响，融券业务对我国股市的影响较小。咱们知说念，一个感性的投资东说念主，会在股市行情看涨时，进行融资往复，而在看跌股市行情时，进行融券往复。而在我国，大大都的投资者都短长感性投资者，他们的投资时势都有彰着的“追涨杀跌”的特征，他们在处于牛市时浪漫地买入，一朝股价下落，酿成焦灼，他们就飞速地抛售手中抓有的股票。恰是我国投资者的这种投资民风，适度了融资融券轨制对股市波动性的诊治作用。

3.3. 总结与战略性建议

3.3.1. 总结

本文以上证笼统指数的日对数收益率代表股市波动性，用上交所的融资余额和融券余额分别代表沪市的融资鸿沟和融券鸿沟，况兼以2014年3月12日~2016年9月14日的数据为基础，并以2015年6月12日，上证综指暴跌这一事件为时候节点，设立了引入了诬捏变量的GARCH模子，来照拂融资融券轨制在熊市和牛市时对股市波动性的不同影响并得出了以下论断：

1) 从融资往复的角度来说，在牛市时(2014.3.12~2015.6.12)，融资往复加多了股市的波动性。这是因为融资往复带来了资金杠杆，使得盈亏放大，东说念主们在股市行情较好的情况下，纷繁进行融资，加大杠杆，从而带来了极大的杠杆风险。而在此次熊市时(2015.6.15~2016)，融资往复也加多了股市的波动性，且这种波动性和在牛市短长对称的，模子恶果清楚，在熊市时，融资往复能给股市带来更大的波动性。

2) 从融券往复的角度来说，在牛市时，融券往复加重了商场的波动性。而在熊市时，融券往复简略对股市波动性起到防止的作用。关联词，施行情况是在2015~2016年的熊市时，股市波动性依然很大，上证综指一齐暴跌，这也从侧面阐发了，在现阶段，我国的融券轨制对股市波动性的防止作用十分有限。

3) 从两融往复总体来看，两融业务开展时候较短，2010年3月31日才刚刚起步，我国的融资融券往复还存在着好多问题。第一，融券业务和融资业务发展极为不平衡，其中融资业务占主导地位，是以两融业务对股市波动性的影响，主如果融资业务对股市波动性的影响，也即是说在短期内，两融业务会增强对股市波动性，且在熊市时，两融业务对股市波动性的放大作用会比牛市时大。第二，现在融资融券业务的门槛依然很高，个东说念主账户的开户的基本要求是在畴前20个往复日中，账户日均金钱满50万元。然而我国大部分个东说念主投资者抓股市值集结在10万元以下，终了2016年2月，我国抓股市值在50万元以上个东说念主投资者仅占总额的4.83% (数据着手：中证登，申万宏源照拂)。第三，我国的个东说念主投资者民风于单边作念多投资念念维。投资者民风于投资其看涨的股票，而不民风于作念空往复。

3.3.2. 战略性建议

1) 有序鼓动融资融券主意股票的扩容。之前咱们分析到，我国融券鸿沟较小的原因之一是证券公司券源有限，鼓动主意股票的扩容，不错促进融券业务的进行，幸免投资者想融券却无券可融的步地。在一个健全的融资融券轨制中，是否应该融券的圭臬应该是是否看跌股票价钱而不是是否有券可融。

2) 稳当裁减融资融券的门槛。现在，我国的融资融券门槛是50万元。这个门槛关于个东说念主投资者过高，而个东说念主投资者占股市总投资者的99.71% (终了2016年2月)。应该饱读舞证券公司根据我方客户的实质情况，设定我方的门槛，然而同期也要对质券公司诞生的门槛推论强有劲的监控，幸免像2014年~2015年牛市期间那样，投资者以过高的资金杠杆进行融资的情况。

3) 加大对融资融券往复理念的宣传和评释。我国大部分投资者仍属于非感性投资者，应该饱读舞证券公司对客户进行提升性的融资融券理念的评释，尽量使客户的投资不雅念趋于感性，这么作念成心于投资者进行融资融券并用的双向投资，而非只是执着于融资的单向投资，简略很好地改善两融业务发展极不平衡的情况。

基金名目

本文获取江苏省“第二批中外合营办学高水平示范性建造工程名目扶持点”(苏教办外[2017]14号)资助。

著作援用

张 涛，邓晓卫，李凡一，张苏靖. 基于GARCH模子的融资融券对我国股市的影响照拂A Research about Effects Margin Transaction Has on the Stock Market in China Based on GARCH Model[J]. 金融， 2018， 08(01): 46-55. http://dx.doi.org/10.12677/FIN.2018.81005

参考文件 (References)

• 融资
• 模子
• 基于
• on
• GARCH