“本文为财会瞭望哨第篇推文”
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Kahraman,B.,H.E.Tookes..TraderLeverageandLiquidity.TheJournalofFinance,72(4):–.
交易杠杆会影响股票流动性吗？本文使用印度独特的保证金交易制度来探究交易者的借款能力和股票市场流动性之间的关系。为了量化交易杠杆的影响，本文使用保证金交易资格的门槛来设计断点回归。研究发现，当股票具有保证金交易资格时，股票流动性较大，而且这种流动性的增加主要是保证金交易的逆向策略驱动。与去杠杆时流动性降低一致，本文也发现在危机期间也有类似的效应。
研究背景GrombandVayanos(JFE,),GarleanuandPedersen(),BrunnermeierandPedersen(RFS,),Geanakoplos()等使用理论验证了资本约束会影响股票流动性。当基金作为资金的供给方时，杠杆获取能力会影响股票流动性。但用实证验证他们的关系是很难的：一方面无法获取借款人真实的借款能力；另一方面，在不同经济环境压力之下，外部市场对借款能力的影响无法排除。因为基本面下降时的卖空压力会引起去杠杆化（资本约束）和流动性的降低，那么研究股票市场下行时，资本约束影响股票流动性存在很强的内生性问题。
本文使用印度证监会特殊的保证金交易制度来消除上述影响。印度证监会从年4月开始实行特殊的保证金交易制度，这明显提高了交易者的融资能力。其中保证金交易资格根据每支股票前6个月每日订单随机间隔的滚动平均来确定，也即影响成本（impactcost）来确定。计算截止时间为每月15号，并规定impactcost小于1%的股票下月1号具有保证金交易资格。由于保证金资格每月改变，有些股票能由证监会提供杠杆交易，有些股票不能由证监会提供杠杆交易，因此提供了一个完美的自然实验去验证杠杆交易是否会影响股票流动性。本文利用保证金资格截止的断点，分析impactcost为1%的上部和下部，使用断点回归（sharpRDD）去比较流动性是否存在显著的跳跃（jump）。
当然本文最大的问题就是需要排除其他杠杆提供者对本文影响。本文分析了其他保证金制度不可能成为印度主流的资金提供者，分析如下：印度的另外一个保证金交易制度是Badla，在这种保证金制度之下股票结算移至未来某到期日，相当于这些头寸可从一个结算期转为另一个结算期。但是它没有风险管理手段，无法保证保证金的持续。而且对小众股票要么有严格的限制，要么成本很高。第二个保证金交易制度是指定前的股票具有保证金交易资格，但是其浮动费率至少20%，交易价值至少要求万，并要求%的现金抵押品。最后还有一些银行会提供杠杆交易，但这些交易受到严格监管，缺乏灵活性，有很高的利率。同时，银行清算机制还在一定程度上增加了交易者的风险。总体说来，其他保证金交易机制成本高，限制严格，因此本文探讨的保证金交易制度是最具有影响力，使用最广泛的。
研究内容本文基于印度市场的保证金交易制度去研究保证金交易制度下的杠杆交易对股票流动性的影响，并认为保证金交易制度能为股票交易者提供充足的资金支持，无论是在股票收益下降，还是升高时，都能稳定且显著地提高交易者的交易能力。也就是说当交易者交易能力提高时，股票交易流动性也会显著增强。而且不是保证金制度的变化导致流动性增加，而是因为真实的保证金交易量增加提高了股票交易的流动性，表明保证金交易制度确实为股票交易者提供了杠杆交易能力。此外大量前人文献认为当市场下行时，交易者的借款能力会下降，股票流动性进而会降低。本文进一步探讨了在市场萧条的情况下，保证金交易制度的使用情况会发生何种情况的变化。最后本文探讨了交易者在什么情况下愿意使用这种保证金交易制度，也就是说在股票回报正的时候更愿意使用杠杆交易，还是在股票回报负的时候更愿意使用杠杆交易。最后本文发现股市参与者一般都是逆向操作。也就是说在股票收益为负的时候，增加杠杆交易；股票市场收益正的时候，减少杠杆交易。
文献与贡献（一）相关文献
关于资金限制和股票流动性的文献很多，使用资金限制的代理变量有：市场回报(Hameed,Kang,andViswanathan,JF,)、货币政策环境(JensenandMoorman,JFE,)、流动性好国债和流动性差国债的价差(FontaineandGarcia,RFS,)、美国国债价格偏差(Hu,Pan,andWang,JF,)。但是这些变量的度量都有一些问题，因为这些变量不仅影响资金的约束，也会影响股票流动性。
Comerton-Fordeetal.(JF,)andGissler(Workingpaper,)使用流动性提供者的资产负债表的冲击去消除这种影响。AragonandStrahan(JFE,)使用雷曼兄弟破产导致与之关联的基金的资金约束讨论对流动性造成的影响。FranzoniandPlazzi(Workingpaper,)发现对冲基金作为流动性的提供者最容易受到金融环境冲击的影响。
（二）本文贡献
本文使用保证金交易资格的冲击，并结合断点回归能很好的孤立流动性和杠杆。本文是第一篇研究杠杆交易对流动性影响的文章。
研究设计（一）样本
本文样本期间为年4月（保证金交易制度开始日期）到年12月。从印度证监会获取了交易数据，每日交易和报价数据来自汤森路透数据库，公司金融数据来自印度本土数据库Prowess（有80%的公司数据），删除了交易暂停的数据。使用ReutersInstrumentCode数据去匹配上述数据库，删除了匹配中2个数据库中收盘价差异大于10%的数据，竞价和询价等于0，要求12个交易日没有价格交易日数据缺失。数据处理时，删除了极端价格数据（1%水平的截尾）；删除了数据库中没有身份特征数据，因为此时公司可能破产或者并购；虽然没有观测股票分割，但是删除了流通股变动超过50％的数据。最后由于Group3的数据交易数据不完善，本文只集中在Group1和Group2中，共包含家公司数据。
被解释变量：
Espread=*{
Transactionprice?0.5?(Bid+Ask)
?2}/{0.5?(Bid+Ask)}.
Pimpact由r(t)=Pimpact?S(t)+e(t)估计出。其中r(t)为5分钟回报，S(t)=∑T?√Rupeevolume，Rupeevolume为5分钟内交易量（0为单位），T代表买入为正，卖出为负。
解释变量：
Group1:impactcost小于1%且过去6个月80%时间有交易。（Group2:impactcost大于等于1%且过去6个月80%时间有交易）
模型：
实证分析（一）断点回归前的检验。在impactcost趋势图中没有发现明显的不连续点，由于人为操控导致impactcost低于1%的成本巨大，几乎不可能，所以由impactcost确定保证金交易资格是严格外生的。从RD图像中看出主解释变量在1%附近有明显断点，而其他控制变量没有发现明显断点，也就是说保证金交易资格仅会导致流动性的跳跃，而不会导致其他控制因素的跳跃，因此可以看出非常符合断点回归假设。此外关于断点回归的最优带宽选择，前人文献有LeeandLemieux（workingpaper,）的拇指规则法（ROT）和交叉验证法（CV）、ImbensandKalyanaraman（ReviewofEconomicStudies，）的IK法、Calonico、CattaneoandTitiunik（Econometrica,）的CCT法。本文的宽带的选择主要是CCT法，原因在于这种方法最近最流行的。Espread和Pimpact的带宽分别是0.23和0.22。
（二）从描述性统计看出来，两个主变量的描述性统计中，中位数、均值等Group1的结果都小于Group2的结果，初步证明Group1的流动性较好。主回归中的控制变量包括：股票回报波动性、市场回报、股票交易量以及解释变量的滞后项。主要变量Group1的回归结果显著为负，证明了保证金交易的资格能显著增加股票的流动性。此外刚进入Group1和退出Group1都会影响本文结果，但是退出Group1时流动性的降低是缓慢的，提供流动性是迅速的。因此本文增加unwind（表示退出保证金交易），回归结果显示unwind系数显著为负，表明缓慢退出也能提供流动性，因此和文本的主回归结论一致。此外在未输出的表格中，设置进入保证金交易的dummy变量（剔除了退出的行列），回归结果发现负显著而且系数比主回归中更大，表明进入保证金交易行列能显著增加流动性。设置退出保证金交易行列dummy（剔除了进入的行列），发现回归第一期的结果为正，但不显著；滞后一期的回归显示正显著，上述结果表明保证金交易退出具有缓慢退出效应。
（三）在稳健性检验中，本文改变带宽选择，分别为0.29/0.27/0.25/0.17/0.19/0.21，发现结果全都是显著的。在未展示的表格中，使用ROT,CV,IK的带宽计算方式，用三角核计算CCT发现其他结果都显著且比主回归的系数大，因此本文展示的结果是最保守和稳健的。此外本文使用AIC准则来改变断点回归的阶次，发现回归结果都是显著的。使用quotedspreads（买卖价差）和30分钟交易间隔计算Pimpact，回归结果也和主回归一样显著为负。此外本文增加安慰剂检验。在1%以下，以带宽0.23为界限，按照impactcosts将主回归中的样本分为两组，即impactcosts位于0.77%-1%组与0.54%-0.77%组。回归结果显示dummy变量系数不显著。在1%以上，同样按照impactcosts将主回归中的样本分为两组，即impactcosts位于1.00%-1.23%组和1.23%-1.46%组，回归结果显示dummy系数不显著。表明在保证金交易情况下与非保证金交易情况下，impactcost并不影响流动性，也不会存在第二个断点效应。综上本文的主要结果是十分稳健的。
（四）本文的重要问题是：流动性是受保证金交易资格驱动，还是因为真实的保证金交易增加导致流动性增加。由于本文可以获取每天保证金交易的实际数额，将该数额大于中位数的样本加入主回归中，发现系数显著为负，且Group1系数显著性减弱。表明流动性的增加是因为交易者的杠杆效应，而不是简单的保证金交易制度。
本文进一步检验在市场萧条时，保证金交易的变化。本文设置股票月回报为下十分位数时，Severedownturn为1，并将其和Group1交乘加入主回归中，交乘结果显著为正，说明市场下行时削弱了保证金交易的效益。
接下来使用保证金交易变化量作为被解释变量，股票交易回报作为解释变量，以检验保证金交易者的交易策略。回归结果显示股票交易回报显著为负，表明保证金交易者从事了反向操作策略。将股票交易回报分为Positive,MildNeg,VeryNeg分别表示股票交易回报为正，股票交易回报在0%到-5%，股票交易回报低于-5%。回归结果显示Positive,MildNeg显著为负，VeryNeg不显著。表明这种反向操作行为在微负回报的股票和正回报的股票中存在，但对于极低回报的股票来说，这种反向操作行为消失。这可能是因为对于极低回报的股票来说股票风险大到交易者难以承受。加入股票下行期的交乘项，结果为正显著，表明在经济下行期，保证金交易会变低，也就是说交易者会寻求保证金交易。总体说来在经济下行期，保证金交易会变得成本很大。同时为排除到交易者的反向操作是因为他们都是知情交易者，能够获取更多的企业内幕信息。本文将估计知情交易概率（PIN）作为被解释变量，回归发现Group1的结果不显著，即并不存在的知情交易的情况。
Doestraderleveragedriveequitymarketliquidity?WeusetheuniquefeaturesofthemargintradingsysteminIndiatoidentifyacausalrelationshipbetweentraders’abilitytoborrowandastock’smarketliquidity.Toquantifytheimpactoftraderleverage,weemployaregressiondiscontinuitydesignthatexploitsthresholdrulesthatdetermineastock’smargintradingeligibility.Wefindthatliquidityishigherwhenstocksbe北京治白癜风好的医院是哪家北京中科癜风医院好嘛