马卫锋 袁诗怡
作者简介：马卫锋，副教授，研究方向为金融衍生品与风险管理；袁诗怡，硕士研究生，研究方向为金融衍生品与风险管理。摘要：理论上，使用衍生品进行套期保值，对冲经营上面临的汇率、大宗商品价格等的价格波动风险，有助于公司的持续稳定经营，从而实现股票价格的稳定性。然而，衍生品的不当使用也会带来额外风险，冲击公司的经营，导致股票价格波动加剧。随着我国衍生品市场的发展及制度法规的落实完善，利用衍生品工具进行套期保值的上市公司群体越来越大。本文以A股上市公司为样本，利用双向固定效应模型研究了上市公司衍生品使用对股价波动率的影响。结果显示上市公司使用衍生品能够显着降低股价波动率，主要是通过降低特质波动率实现的。
关键词：股价波动率；衍生品；套期保值；特质波动率一、引言
利用衍生品工具进行套期保值是上市公司应对各种市场风险的重要手段。随着期货市场的发展及相关配套制度法规的完善，越来越多的企业选择利用衍生品来对冲风险。然而，学界及业界对于衍生品的效果尚未达成一致的意见。一些文献认为，公司进入期货市场的最初目的是对冲，而随后的做法往往会部分采取投机头寸，不仅不能稳定公司的盈利水平，还会增加风险。在现实中，因参与衍生品市场造成巨额亏损的案例也不在少数。衍生品既可以作为避险工具，也能成为投机工具，如果企业在开展套期保值业务时存在风险控制不足和操作不当的情况，则会对企业的价值产生负面影响。
尽管衍生品的使用与企业的风险管理密切相关，但关于衍生品使用能否直接影响股价波动的研究相对较少，这可能是由于数据的可获取性以及我国衍生品市场的发展与国外相比较晚等。此外，大部分相关研究主要集中在发达国家，而在我国关于此类问题的研究尚显不足。因此，本文以中国上市公司为研究对象，探究衍生品使用对股价波动性的影响，通过深入分析衍生品使用与股价波动之间的关系，不仅有助于理解衍生品在企业风险管理中的作用，而且对于股票市场的稳定与发展具有重要意义。
二、文献综述
（一）股价波动性影响因素的相关研究
股票价格波动是一个复杂的过程，从理论角度分析，股价波动的影响因素可以从宏观和微观两个层面入手。陈其安和张慧（2021）通过运用GARCH模型考察了宏观经济环境、政府调控政策与我国股票市场波动性之间的关系，结果表明，财政政策和利率政策对股票市场的调控作用基本是无效的，但是货币供应量政策通过为股票市场提供资金供给从而直接影响了股票市场的波动性。有学者认为信息是引发股票价格波动的核心因素，当企业受到未预期到的信息冲击时，股价会呈现较大的波动性（辛清泉等，2014；Venkatachalam，2000）。韩燕等（2020）的研究表明，信息数量越多，个股的股价波动率越小。国内外的许多研究也注意到了企业基本面因素与股价之间的相关关系。向爽爽和戴亮（2019）的研究显示，上市公司的股价波动与代表公司盈利能力和成长能力的指标具有显着的相关性。近年来，行为金融学从微观个体的行为以及心理入手，通过分析金融市场中各个主体产生的行为偏差，将非理性因素纳入理论框架中。黄剑等（2020）以科创板和创业板股票为样本，利用ARMA-GARCH模型考察了科创板涨跌幅限制创新的新规对市场波动的影响，结果显示，新规的发布通过调动市场投资者情绪使股票市场的波动率大幅上升。
中国证券期货2024年4月第2期衍生品使用对股价波动性的影响
（二）企业衍生品使用的经济后果相关研究
尽管学术界对于衍生品使用的经济后果已经进行了较为丰富的研究，但在衍生品使用是否以及如何影响企业价值的问题上尚未达成一致的结论。经典的MM理论提出，如果市场是完美的，那么企业的价值将与经营决策无关，所以套期保值策略也不会改变企业的价值。Hentschel和Kothari（2001）通过调查美国425家大型企业发现衍生品的使用对企业收益的影响并不显着。Bartram等（2011）在利用PSM方法对面板数据模型进行实证后发现，利用衍生品进行对冲对企业价值并不存在相关影响。Smith和Stulz（1985）首次将MM定理的分析框架应用于公司风险对冲的研究中，认为企业会因税收凸性选择套期保值，从而避免可能的破产成本，为对冲增加公司价值这一理论奠定了基础。Campello等（2011）发现企业使用衍生品工具可以通过降低外部融资成本的方式使企业增大对外投资，从而使企业价值得到提升。但也有部分学者认为，衍生品的使用并不能提升企业价值，在特定情况下还会对企业价值产生负面影响。李永臣和王默（2020）以有色金属行业上市公司为样本，发现套期保值与企业价值为负相关，且套期保值会降低信息透明度。李艾瞳和杨洋（2022）认为，由于套保方向判断失误、金融杠杆增加、操作风险提高等原因，金融衍生工具总体上不能达到保值的目的。这些研究提示企业在使用衍生品工具时，需要充分了解和评估相关的风险，制定合理的风险管理策略，否则衍生品会成为一把“双刃剑”，对企业价值造成负面影响。
（三）企业衍生品使用对股票价格影响的相关研究
尽管有大量的文献印证了衍生品使用在公司财务特征和企业价值方面的相关性，但验证衍生品使用能否减少企业风险也非常重要。Guay（1999）通过研究254家使用衍生品工具的样本公司，发现所有样本公司的股价波动率下降了5%，而使用利率衍生品和汇率衍生品的样本公司的股价波动率分别下降了22%和11%。而Biguri等（2022）认为，衍生品使用对股市风险的影响取决于使用目的，当衍生品用于避险时会降低股市风险，而以交易或投机为目的时则会增加股市风险。Wang和Zhou（2022）通过研究美国上市公司的数据，认为大宗商品对冲可以降低股价波动，且该影响在不同行业和公司之间是有差异的。从上述研究中可以看到，上市公司使用衍生品对股价波动的影响在很大程度上会受到衍生品使用目的以及衍生品类型的影响。
（四）文献综评
综上所述，关于股价波动率的影响因素、使用衍生品的经济后果以及使用衍生品对股价波动的影响，学术界尚未形成统一结论。这可能是由于研究方法的差异、样本选择的不同以及市场环境的变化等多种原因造成的。国内关于衍生品能否影响股价波动率的文献较为缺乏，因此，本文以A股上市公司作为样本，研究企业使用衍生品对股价波动性的影响具有一定的理论价值与现实意义，可以为学术界提供来自中国市场的实证数据和经验证据，丰富和补充对于衍生品使用与股价波动性关系的理解。三、衍生品使用对上市公司股价波动率影响的实证研究（一）样本选取与数据来源
本文选取2013—2022年A股市场上市公司为研究对象，为确保结果的稳健性，做了如下筛选：①剔除创业板和科创板。②剔除金融行业上市公司。③剔除ST、*ST股票。④剔除终止上市、暂停上市以及停牌的上市公司。本文最终确定了A股市场中的3042家上市公司作为观测对象，本文数据均来自国泰安数据库和Wind数据库。
（二）变量定义
1.被解释变量
本文参考Hentschel和Kothari（2001）以及Bartram（2019）研究中的做法，将股价波动率作为衡量企业风险的变量，按照如下公式计算股价波动率：
Volatilityi，t=Dt×∑d∈Dt（ri，d-ri，t——）2Dt-1
其中，Dt代表第t年股市交易的交易日总天数；ri，d代表第i只股票在第d个交易日的对数收益率；ri，t——代表第i只股票在第t年的平均对数收益率。
2.解释变量
本文通过上市公司是否发布与衍生品使用相关的公告和财务报表项目两个层面来综合衡量上市公司在第t年是否存在衍生品交易行为。该解释变量为虚拟变量，若上市公司在第t年发布了与衍生品使用相关的公告且财务报表中“衍生金融资产”和“衍生金融负债”项目余额不为0，则解释变量取值为1，否则取值为0。
3.控制变量
本文参考Hentschel和Kothari（2001）以及Bartram（2019）的研究，将企业市值、市净率、净资产收益率和资产负债率作为控制变量，分别用企业市值衡量企业规模，市净率衡量市场对于企业的估值水平，净资产收益率衡量盈利能力，资产负债率衡量杠杆率。各控制变量的具体计算公式见表1。
（三）模型设定
本文构建了如下双向固定效应模型进行回归分析：
lnVolatilityi，t=β0+β1Hedgei，t-1+
β2lnMVi，t+β3BPi，t+β4ROEi，t+
β5lnDebtratioi，t+λi+γt+εi，t
本文参考Wang和Zhou（2022）的做法，将核心解释变量Hedge采用滞后一期的数据以缓解模型的内生性问题。因为当一个企业面临更高的风险状况时（体现为股价波动率上升），可能会更倾向于选择利用衍生工具来降低企业的风险敞口。而解释变量采用滞后一期的数据可以有效地避免这种反向因果关系，因为上市公司上一年度使用衍生品工具的行为不会受到其本年度股价波动的影响。此外，λi和γt分别代表个体效应以及时间效应，以控制行业、经济周期等因素的影响。
（四）实证分析
1.双向固定效应模型基准回归
本文构建了双向固定效应模型以探究上市公司使用衍生品对股价波动率的影响。回归结果如表2所示，从左到右依次列示了在模型中逐步加入控制变量的回归结果。从表2第一行的结果中可以看到，核心解释变量（Hedge）的系数显着为负，说明使用衍生品可以使上市公司的股价波动率下降。根据第1列的结果，当没有加入任何控制变量时，使用衍生品的行为可以在1%的显着性水平下使股价波动率下降2.32%。依据第5列的回归结果，在模型中依次加入了代表上市公司规模、估值、盈利能力和杠杆率的控制变量后，核心解释变量的系数依旧在1%的显着性水平下显着。这表明，在使用衍生品的行为与股价波动率之间确实存在一种稳定的负向关系，在加入控制变量后，公司使用衍生品的行为能使股价波动率显着降低2.95%。
2.稳健性检验
上市公司股价波动受到公司层面的个体波动和市场及行业层面的系统性波动共同影响，而股价同步性的程度反映了股价与市场波动的关联度。根据上文实证模型的结果可以得知，上市公司使用衍生品工具后可以显着降低股价波动率。为了进一步揭示这种影响的内在机制，就需要探讨企业使用衍生品对股价波动率的影响主要是作用于系统性波动还是特质性波动，即这种波动率的降低是由于贝塔系数的降低还是特质波动率的降低。本文通过分别计算贝塔系数与特质波动率并代替原有被解释变量的方式来进行验证，从而更准确地识别衍生品使用对股价波动率的影响路径。另外，如果在替换被解释变量后模型依然显示出显着性，也可以说明上述模型的结果是稳健的，不受特定变量选择的影响。
本文参照Wang和Zhou（2022）的方法，采用调整后的CAPM模型估计得出贝塔系数，具体模型如下：
ri，d=b0，t+b1rindex，d+εi，d
其中，d代表第t年中的交易日天数；ri，d代表第i只股票在第d个交易日的对数收益率；rindex，d代表第d个交易日上证综合指数的回报率。贝塔系数为b1的估计值，即βi，t=b1︿（i，t）。
同时，本文使用Fama-French三因子模型来计算特质波动率，具体模型如下：
ri，d=αi，d+βiMKTi，d+siSMBi，d+hiHMLi，d+εi，d
因子数据均来源于国泰安数据库，为日度数据。在使用三因子模型进行回归后，提取残差项，并计算残差项的标准差，最后将残差项进行年化处理，即可得到特质波动率，即σidio（i，t）=Dt×sdt（εi，d︿）。
通过上述回归得到贝塔系数和特质波动率的估计量后，分别进行对数处理，将基准回归模型中的lnVolatilityi，t替换为ln （βi，t）和ln （σidio（i，t）），回归结果如表3所示。表3中第二列Hedge的系数表明企业使用衍生品的行为能使个股的特质波动率降低3.67%，且该结果在1%的显着性水平下显着。而第一列的结果则表明，企业是否使用衍生品对个股的贝塔系数无显着影响。因此，上市公司使用衍生品降低股价波动率的结果主要是通过降低特质波动率导致的。
站在“信息效率观”的角度，上市公司使用衍生品工具能够增加股票价格中公司异质性信息的含量，进而增加了市场信息的有效性，减少了股价的特质性波动。这是因为交易所及相关监管机构对于上市公司衍生品交易的信息披露要求较为详细且明确，随着信息效率的提高，投资者对于公司特有事件的理解和评估就越准确，从而减少了由于信息不对称引起的过度反应或误判，股票价格将更加准确地反映公司的基本面信息，从而降低了代表公司个体层面的特质波动率。表3替换因变量的稳健性检验
ln （βi，t）ln （σidio（i，t））Hedge-0.0009-0.0367***（0.0117）（0.0082）控制变量控制控制个体固定是是年份固定是是
四、结论与建议
本文采用双向固定效应模型进行实证检验，研究了上市公司使用衍生品与股价波动率之间的关系。结果显示，上市公司使用衍生品可以显着降低其股价波动率。为了进一步研究衍生品使用对股价波动率的影响，本文利用CAPM模型和Fama-French三因子模型将股价波动率分解为贝塔波动率和特质波动率。结果显示，企业使用衍生品的行为能使个股的特质波动率显着降低（平均约为3.67%），而对个股的贝塔波动率无显着影响。因此，上市公司使用衍生品降低股价波动率的结果主要是通过降低特质波动率实现的。
上市公司使用衍生品进行套期保值有助于降低股价波动性，无论是对投资者、上市公司还是对监管机构而言都具有重要意义。从市场稳定运行、功能发挥的视角看，相关监管机构应鼓励上市公司合理、合规地使用衍生品，及时、准确地披露相关信息；引导广大投资者正确认识衍生品的功能与作用，客观对待上市公司衍生品使用行为。
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