滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場聯(lián)動效應(yīng)研究

孫建全，孫曉琳，李姝麟

(山東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，山東濟南 250014)

2010年4月16日，滬深300股指期貨在上海金融期貨交易所上市，這對完善我國資本市場體系具有重要而深遠的意義。我們發(fā)展股指期貨市場的主要目的在于發(fā)揮其價格發(fā)現(xiàn)功能、實現(xiàn)有效的風(fēng)險管理和取得一定股市的定價權(quán)。隨著滬深300股指期貨市場的發(fā)展，對于股指期貨與現(xiàn)貨之間的關(guān)系，學(xué)術(shù)界卻存在著兩種截然相反的觀點:一種觀點認為股指期貨市場存在眾多的投機者，增大了股市價格變動的不穩(wěn)定性;另一種觀點認為股指期貨通過套期保值、套利等減少了股市的波動，有穩(wěn)定股市的作用。滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場之間的聯(lián)動性如何?股指期貨能否發(fā)揮預(yù)期作用?對這些問題的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

國外對股指期貨與現(xiàn)貨的聯(lián)動效應(yīng)研究主要有三個方面:一是協(xié)整關(guān)系，即股指期貨和現(xiàn)貨指數(shù)在長期來看具有相同的發(fā)展趨勢，大量國外文獻研究中，普遍認為兩者之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系;二是波動性變化，即股指期貨與現(xiàn)貨市場波動性的影響。Harris等［1］研究發(fā)現(xiàn)，股指期貨的推出使得現(xiàn)貨市場的信息流通速度明顯加快，信息處理的有效性增強，股市的波動性增強。Pericli等［2］以美國標準普爾指數(shù)為研究對象，經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，股指期貨并沒有增強標準普爾500指數(shù)的波動性。三是價格發(fā)現(xiàn)機制，即股指期貨價格和現(xiàn)貨指數(shù)價格的單向或雙向引導(dǎo)機制。Kim等［3］研究認為，股指期貨價格領(lǐng)先于指數(shù)現(xiàn)貨價格，即股指期貨對指數(shù)現(xiàn)貨具有價格引導(dǎo)作用。Kailash和Sham［4］以印度股指期貨市場為研究對象，運用VECM模型研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)貨市場對期貨市場具有引導(dǎo)作用，現(xiàn)貨價格比期貨價格更能迅速的對新信息做出反應(yīng)。Yang和Yang［5］利用高頻數(shù)據(jù)，在中國股指期貨推出初期，對股指期貨市場和中國股票指數(shù)之間的價格發(fā)現(xiàn)和波動傳導(dǎo)關(guān)系進行研究，結(jié)果表明:股指期貨在其推出初期價格發(fā)現(xiàn)功能并沒有得到有效的發(fā)揮。

國內(nèi)許多學(xué)者也對股指期貨與現(xiàn)貨市場關(guān)系進行研究。華仁海和劉慶富［6］利用一分鐘的高頻數(shù)據(jù)探尋我國股指期貨市場與現(xiàn)貨市場之間的價格發(fā)現(xiàn)能力，研究發(fā)現(xiàn)，股指期貨價格與股指現(xiàn)貨價格之間存在協(xié)整關(guān)系和雙向價格引導(dǎo)關(guān)系，股指期貨市場是價格發(fā)現(xiàn)過程中的主要驅(qū)動力量。談儒勇和盛美娜［7］利用截止到2011年2月23日滬深300股票指數(shù)的日收盤價為原始數(shù)據(jù)，對股票現(xiàn)貨市場的波動性進行研究，認為滬深300股指期貨的推出對于現(xiàn)貨市場沒有影響。顧奚峰和王國松［8］基于EGARCH模型，運用五分鐘的高頻數(shù)據(jù)，實證檢驗了滬深300股指期貨對我國股市非對稱波動的影響，結(jié)果表明股指期貨在推出初期對股市的波動性具有放大的作用，在遠期降低了非對稱性波動。劉瑾婧等［9］利用2010年4月16日到2010年6月25日每半個小時的收盤數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)股指期貨增大了股指波動性，股指期貨市場對股票市場具有引導(dǎo)作用。

由于不同國家的資本市場成熟程度與機制存在差異，國外學(xué)者對于股指期貨市場的研究只能在方法上給我們提供借鑒，而在國內(nèi)學(xué)者的研究中大多使用高頻數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)大多集中在股指期貨推出不到一年的時間內(nèi)?；谝陨峡紤]，在國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，選取近兩年的日收盤價交易數(shù)據(jù)，探究滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場間的聯(lián)動效應(yīng)，為投資者和監(jiān)管者正確認識股指期貨市場和股票現(xiàn)貨市場關(guān)系提供依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)整理

采用滬深300股指期貨和滬深300指數(shù)的日收盤價為研究對象，為避免滬深300股票指數(shù)期貨上市初期過度投機引起價格偏離和對指數(shù)現(xiàn)貨波動率的過度刺激，我們采用滬深300指數(shù)期貨上市三個月之后，即2010年7月16日至2012年3月30日，共415組數(shù)據(jù)。由于沒有一份期貨合約的存續(xù)期覆蓋整個研究區(qū)間，為得到連續(xù)的期貨合約的價格，我們采用IF當月連續(xù)數(shù)據(jù)進行分析。本文數(shù)據(jù)處理采用Eviews5.0軟件，數(shù)據(jù)來源為大智慧股市分析軟件。

(二)研究方法

數(shù)據(jù)分別以ZSXH(指數(shù)現(xiàn)貨首字母)代表滬深300股票指數(shù)現(xiàn)貨價格，以GZQH(股指期貨首字母)代表滬深300股指期貨市場價格。為了降低數(shù)據(jù)的異方差性，同時又不改變數(shù)據(jù)的趨勢，取時間序列的自然對數(shù)進行平穩(wěn)性檢驗及誤差修正。取對數(shù)后的序列在較高值和較低值之間的波動更為均勻，避免了較高值總是伴隨較大波動的影響，更能有效反映序列間的線性關(guān)系，而且其一階差分是研究金融資產(chǎn)收益率時最常用的對數(shù)收益率。

這里，我們把自然對數(shù)后的序列分別記作LXH(滬深300股票指數(shù)現(xiàn)貨價格的自然對數(shù))和LQH(滬深300股指期貨價格的自然對數(shù))。其一階差分序列即原序列的對數(shù)收益率序列，分別記為RXH(滬深300現(xiàn)貨指數(shù)的對數(shù)收益率)和RQH(滬深300股指期貨的對數(shù)收益率)，則滬深300股票指數(shù)市場價格的對數(shù)收益率為:RXH=LXHt－ LXHt－1滬深 300 股指期貨市場價格的對數(shù)收益率為:RQH=LQHt－ LQHt－1。

本文將運用金融計量學(xué)的研究方法對我國滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場的關(guān)系進行實證分析，來驗證兩者是否存在聯(lián)動效應(yīng)。滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場的聯(lián)動效應(yīng)包括長期和短期兩個方面，長期聯(lián)動性可以通過協(xié)整分析，檢驗兩個變量之間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，短期聯(lián)動性可以利用誤差修正模型建立兩者的短期相關(guān)關(guān)系，確定兩者是否存在因果聯(lián)系，然后選用了Granger因果檢驗和脈沖響應(yīng)函數(shù)來檢驗重大信息沖擊下，股指期貨與現(xiàn)貨市場之間聯(lián)動效應(yīng)的動態(tài)性。

三、滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場聯(lián)動效應(yīng)的實證分析

1.統(tǒng)計性描述

首先用ZSXH和GZQH的樣本數(shù)據(jù)繪制曲線圖，從直觀上對兩個時間序列的關(guān)聯(lián)性做一個判斷。從圖1可以直觀地看出，兩序列大部分時間緊密地粘合在一起，只在較少的時間里出現(xiàn)分離，表現(xiàn)出較高的一致性。

圖1 GZQH與ZSXH時間序列走勢圖

然后用Eviwes5.0計算滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場價格之間的相關(guān)系數(shù)矩陣和統(tǒng)計特征，如下表1、2所示。從表1可以看出，滬深300股票指數(shù)現(xiàn)貨價格ZSXH和滬深300股指期貨價格GZQH的相關(guān)系數(shù)為0.9985，二者確實具有高度的相關(guān)性。

從表2中標準差可以看出，滬深300股票指數(shù)和股指期貨的時間序列波動比較大，都接近三百多，而滬深300股票指數(shù)和股指期貨的收益率序列的標準差比較小，波動比較平緩。從JB統(tǒng)計量和P值可以看出，四個時間序列都不服從正態(tài)分布，并且滬深300指數(shù)和股指期貨的收益率的峰度都大于3，具有尖峰厚尾的特征。

表1 GZQH與ZSXH的相關(guān)系數(shù)

表2 GZQH和ZSJG、RQH和RXH的特征值

2.平穩(wěn)性檢驗

在保證殘差項不相關(guān)的前提下，選擇有截距項和趨勢項的模型對兩組時間序列的對數(shù)，即LQH和LXH進行平穩(wěn)性分析(ADF檢驗)，結(jié)果如表3:

表3 ADF檢驗結(jié)果

由表3可以看出，LQH和LXH的ADF絕對值均小于1%臨界值的絕對值，即滬深300指數(shù)現(xiàn)貨和滬深300股指期貨價格存在單位根的原假設(shè)均未被拒絕，所以LQH和LXH都是非平穩(wěn)的，接著對它們的一階差分序列RQH(△LQH)和RXH(△LXH)進行單位根檢驗，RQH和RXH的ADF的絕對值均大于1%臨界值的絕對值，即滬深300指數(shù)現(xiàn)貨和滬深300股指期貨價格的一階差分時間序列存在單位根的假設(shè)被顯著拒絕了，所以收益率序列LQH和LXH是一階平穩(wěn)的。

3.協(xié)整檢驗

因為LQH和LXH是一階平穩(wěn)的，符合做協(xié)整檢驗的前提條件，所以可以對上述時間序列做協(xié)整檢驗，協(xié)整關(guān)系式是:

圖2 殘差RESID的時間序列走勢圖

可決系數(shù) R-squared 為0.997544，修正的可決系數(shù) Adjusted R-squared 為0.997538，t(C)=4.515679，t(LQH)=409.5881，都說明了該協(xié)整方程式的有效性，回歸系數(shù)的顯著成立性。接著，計算殘差RESID=LXH－0.086943－0.988779LQH。保存殘差時間序列數(shù)據(jù)RESID，并畫出殘差分布圖如下圖2。

由圖2可以看出殘差分布是較穩(wěn)定的，下面對RESID進行ADF平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如下表4所示:

表4 殘差RESID的ADF檢驗結(jié)果

對于1%、5%、10%的置信水平，ADF絕對值都大于臨界值，表明殘差序列是平穩(wěn)的，由此得到LQH和LXH的協(xié)整關(guān)系成立，說明滬深300指數(shù)價格和滬深300股指期貨價格之間存在長期均衡關(guān)系。

4.誤差修正模型

公式(1)給出的協(xié)整關(guān)系，只能說明LQH和LXH之間長期的關(guān)系與趨勢，我們考慮建立起將它們的短期波動與長期均衡聯(lián)系起來的向量誤差修正模型來做進一步的研究。將已經(jīng)得到的協(xié)整關(guān)系等于VECM，則VECM即為該協(xié)整關(guān)系式的殘差項RESID，公式如下:

由于VECM的滯后期是無約束VAR模型一階差分變量的滯后期，則先進行VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)的確定，檢驗結(jié)果如下表5所示:

表5 VAR模型滯后階數(shù)判斷的統(tǒng)計量比較

對上表5中的AIC統(tǒng)計量和SC統(tǒng)計量的數(shù)值進行比較，依據(jù)統(tǒng)計量最小的原則，最優(yōu)滯后階數(shù)應(yīng)在2和3中選擇，因為SC的懲罰嚴于AIC，所以最優(yōu)VECM的滯后階數(shù)確定為2。利用Eviews5.0對該協(xié)整向量正規(guī)化估計，建立向量誤差修正模型，通過對各變量的滯后項進行OLS估計，逐步剔除不顯著項，由于對數(shù)據(jù)采用了對數(shù)化的處理，因此RQH即為LQH的一階差分D(LQH)，RXH即為LXH的一階差分D(LXH)，得到VECM模型為:

公式中的VECM(－1)項是向量誤差修正模型的核心部分，它可以對變量長期均衡關(guān)系在短期內(nèi)的偏離起到修正調(diào)節(jié)作用。而VECM(－1)前面的調(diào)整系數(shù)估計值反映了兩個市場受短期沖擊后向長期均衡值調(diào)整的速度，其絕對值越大，則調(diào)整的速度越快。由于各變量前的參數(shù)代表了GZQH和ZSXH之間的對數(shù)價格彈性，公式(3)中，當LXH變化1%時，LQH就會同向變化0.9729319095%。這就表明了指數(shù)現(xiàn)貨變動會對股指期貨市場造成較大的波動性，股指期貨的自身滯后期價格對其本身當期價格確有影響，而且影響大于現(xiàn)貨價格滯后期，并且長期均衡項VECM(－1)的系數(shù)作用顯著，對短期波動起著正向拉動作用。從公式(4)中我們看到當LQH變化1%時，LXH就會同向變化0.9447273839%，這表明了股指期貨變動也會對指數(shù)現(xiàn)貨市場也造成較大的波動性，現(xiàn)貨價格的自身滯后期價格對其本身當期價格確有影響，而且自身滯后一階的影響小于股指期貨滯后二階，自身滯后二階的影響大于股指期貨滯后二階，并且長期均衡項VECM(－1)的系數(shù)作用顯著，對短期波動起著負向拉動作用。

5.Granger因果檢驗

基于VECM的分析可以對兩個市場間長短期的關(guān)聯(lián)性關(guān)系有一個比較良好的描述，但對于兩個市場的因果關(guān)系卻并不能解釋。因此，本文進一步考慮運用Granger因果檢驗來對滬深300股指期貨價格和指數(shù)現(xiàn)貨價格短期內(nèi)因果關(guān)系進行更深入的刻畫。由于Granger因果關(guān)系檢驗對滯后階數(shù)較為敏感，本文采用依次多滯后幾階的方法，來判斷兩者之間的價格引導(dǎo)關(guān)系，結(jié)果見表6。

由表6可以看出，RQH和RXH兩序列間的Granger因果關(guān)系并不顯著，當滯后階數(shù)為1時，可得到RXH是RQH的格蘭杰原因，RQH不是QXH的格蘭杰原因，即指數(shù)現(xiàn)貨價格對股指期貨價格有單向的價格引導(dǎo)作用。當滯后階數(shù)逐漸增加時，RXH對RQH的格蘭杰原因不再顯著，兩者之間的相互引導(dǎo)關(guān)系越來越不確定。由于RQH和RXH在VECM模型中表現(xiàn)出了明顯的相互關(guān)系，說明兩者短期內(nèi)能夠相互影響，但通過Granger因果檢驗的結(jié)果無法證明二者短期價格發(fā)現(xiàn)能力的相對強弱，此時需借助脈沖響應(yīng)函數(shù)進行研究。

6.脈沖響應(yīng)函數(shù)

利用脈沖響應(yīng)函數(shù)方法考察滬深300股指期貨與指數(shù)收益率之間相互價格發(fā)現(xiàn)強度的大小。對上述向量誤差修正模型進行沖擊響應(yīng)分析，可以較準確地把握股指期貨價格和現(xiàn)貨價格之間的動態(tài)特性，比較其不同滯后期的脈沖響應(yīng)，可以確定一個變量對另一個變量的作用，脈沖響應(yīng)結(jié)果如下圖3和圖4所示。

圖3中，脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是滬深300股指期貨收益率的一個標準差的沖擊對RQH和RXH產(chǎn)生的影響。圖4中，脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是滬深300指數(shù)現(xiàn)貨收益率的一個標準差的沖擊對RQH和RXH產(chǎn)生的影響。這兩個圖中，無論沖擊來自RQH還是來自RXH，都是RQH率先對沖擊作出明顯反應(yīng)，而QXH對市場沖擊的反應(yīng)微弱，也就是面對市場沖擊，投資者率先在股指期貨市場進行交易導(dǎo)致顯著變動，并且RXH比RQH的反應(yīng)時間更長，證明RXH反應(yīng)時滯性。由此可得，在滬深300指數(shù)期貨和滬深300指數(shù)構(gòu)成的協(xié)整系統(tǒng)中，二者之間存在雙向的短期價格影響，但在價格發(fā)現(xiàn)能力上，滬深300股指期貨為整個系統(tǒng)中價格變動的領(lǐng)先指標。

四、結(jié) 論

由協(xié)整檢驗和誤差修正模型分析可知，滬深300指數(shù)現(xiàn)貨的對數(shù)價格和滬深300股指期貨的對數(shù)價格之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，它們之間的聯(lián)動作用長期有效，雖然在短期內(nèi)兩者會有偏離，但是由于修正向量VECM的存在，會使它們價格的偏離迅速減小，回到長期均衡關(guān)系上來，從而驗證了滬深300股指期貨和現(xiàn)貨之間的長期聯(lián)動性。

通過對格蘭杰因果關(guān)系檢驗，可以看出，滬深300股指期貨與現(xiàn)貨的相互引導(dǎo)關(guān)系并不穩(wěn)定和明顯，并且現(xiàn)貨的收益率對于期貨收益率的引導(dǎo)強度要大于期貨收益率對現(xiàn)貨收益率的引導(dǎo)。

脈沖響應(yīng)分析得到滬深300股指期貨價格和滬深300指數(shù)價格的對數(shù)收益率之間存在短期的相互影響，雖然價格發(fā)現(xiàn)功能不明顯，但是股指期貨的價格變動確實領(lǐng)先于指數(shù)現(xiàn)貨價格的變動，由此證明了滬深300股指期貨和現(xiàn)貨之間的短期聯(lián)動性，從而二者的長期和短期聯(lián)動性都得到了充分有效的驗證。

［1］HARRIS L.S＆P 500 Cash Stock Price Volatilities［J］.Journal of Finance，1989，44(5):1155 －1175.

［2］PERICLI A，KOUTMOS G.Index Futures and Options and Stock Market Volatility［J］.Journal of Futures Markets，1997，17(8):957－974.

［3］KIM M，SZAKMARY A C，SCHWARZ T V.Trading Costs and Price Discovery across Stock Index Futures and Cash Markets［J］.The Journal of Futures Markets，1999，19(4):475 －498.

［4］KAILASH CHANDRA PRADHAN，SHAM K BHAT.An Empirical Analysis of Price Discovery，Causality and Forecasting in the Nifty Futures Markets［J］.International Research Journal of Finance and Economics，2009(26):84 －85.

［5］YANG JIAN，YANG ZIHUI，ZHOU YINGGANG.Intraday Price Discovery and Volatility Transmission in Stock Index and Stock Index Future Markets:Evidence from China［J］.Journal of Future Markets，2012(2):99 －121.

［6］華仁海，劉慶富.股指期貨與股指現(xiàn)貨市場之間的價格發(fā)現(xiàn)能力探究［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2010(10):91－92.

［7］談儒勇，盛美娜.股指期貨會影響現(xiàn)貨市場的波動性嗎［J］.當代財經(jīng)，2011(10):56－57.

［8］顧奚峰，王國松.基于EGARCH模型的股指期貨對股市非對稱波動影響的實證研究［J］.理論探索，2011(10):11－12.

［9］劉瑾婧，方兆本，李海濤.中國股指期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能和波動外溢效應(yīng)［J］.中國科技大學(xué)學(xué)報，2011(9):760－761.