第五章 实证分析
第一节 描述性统计
一、 非平衡静态面板数据模型样本的描述性统计
由于融资融券交易新规实行时间为 2015 年 8 月 3 日，本文首先选取了前后各两年即 2013 年至 2017 年沪深两市主板上市公司的行情数据，在按月计算了定价效率指标| , |之后，对按月整理的其他控制变量数据进行匹配，在剔除了停牌、退市、极端值等无效数据后，涉及股票数量为 1767，其中作为或在部分时段作为融资融券标的的股票数量为 754，共计 66011 个观察值，各变量描述性统计如下表所示：
表 5.1 样本描述性统计
通过以上各变量描述性统计表可以看出，用以衡量定价效率的代理变量|ρ|最大值为 0.8562，最小值为 1.4* 6，说明不同股票不同时期的定价效率存在着不同程度的差别。在解释变量维度上，样本中融资融券标的虚拟变量 Object 的平均值为 0.4462，说明样本中为融资融券标的的股票观察值占比为 44.62%，样本中政策冲击虚拟变量 Policy 的平均值为 0.5357，说明样本中发生在政策冲击后的观察值占比为 53.57%，样本总体来看比较均衡。样本中交乘项虚拟变量 PO 的平均值为 0.24，说明样本中有 24%的观察值为融资融券交易新规实施后的融资融券标的。
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第六章 结论
第一节 研究结论
2014 年 7 月至 2015 年 6 月，由于受到央行下调存款基准利率以及存款准备金率、政府鼓励企业融资等因素影响，在经历长达 7 年的熊市之后，我国股票市场经历了一次大幅的上涨，其中上证综指从约 2000 点涨至最高 5178.19 点。但在 2015 年 6 月中旬，证监会开始对场外配资进行清查后，我国股票市场开始急转直下，短短几个交易日内上证综指相对最高点下跌约 20%，并在随后的两个月相对最高点下跌约 40%，数次发生千股跌停，甚至出现千股停牌的惊人场面。在“股灾”初期，由于股指期货的做空机制的存在以及融资融券、配资盘等杠杆因素的影响，监管机构对于股票市场的下跌幅度及速度没有有效预期，并未采取相关措施进行应对。随着指数及个股的进一步下跌，监管机构意识到股票市场如此大幅度的快速下跌可能会造成系统性风险，开始推出一系列的救市政策并加强对股票市场的控制力度以求稳定股市。自 6 月末开始，管理层以及监管机构先后推出了央行降准降息、养老金入市、放宽融资强制平仓限制、降低市场交易费用、严查恶意做空、停止新股发行等一系列方案及政策。2015 年 8 月 3 日，上海证券交易所以及深圳证券交易所同时分别发布了《关于修改<上海证券交易所融资融券交易实施细则（2015 年修订）>第 15 条的通知》、《关于修改<深圳证券交易所融资融券交易实施细则（2015 年修订）>第 2.13 条的通知》，通知指出（以上海证券交易所为例），为了更进一步的提高管理融资融券业务风险的水平，同时也为了使融资融券业务能够规范发展，维持证券市场正常的秩序，经过中国证监会研究决定，批准上海证券交易所对《上海证券交易所融资融券交易实施细则（2015 年修订）》的第十五条进行修改。经过修改后，新的条文如下：“第十五条 客户融券并且卖出后，自下一个交易日起可以通过现金买券还券或直接还对应券的方式用来向融资融券业务会员偿还之前融入的相应证券。”，自此上海证券交易所以及深圳证券交易所的融券交易制度由“T+0”改为“T+1”。
本文采用文献研究和实证研究相结合的方法，首先对现有融资融券以及定价效率的文献进行充分的梳理，对过去研究的主要研究方向、研究方法、研究结论做出总结和概括。并且，在已有研究成果的基础上，本文试图在研究方向上做出进一步拓展，即将研究的重点由股票被加入或剔除融资融券标的转为研究融资融券领域相关政策的变化所造成的影响，同时对于卖空限制的影响进行深入的分析，旨在探究融资融券交易新规对于我国股票市场定价效率的作用并评价该政策的影响。
参考文献（略）
