HS300股指期貨對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的實(shí)證研究

摘要：2010年4月16日股指期貨推出之后是否會(huì)引起過度的投機(jī)行為并導(dǎo)致股票市場(chǎng)大幅波動(dòng)一直是監(jiān)管部門所關(guān)心的重大課題。在學(xué)術(shù)界，關(guān)于該問題的探討也在不斷深入，涌現(xiàn)了大量不同的研究成果。文章以滬深300股指期貨及現(xiàn)貨的日收盤價(jià)為研究對(duì)象，并將樣本空間量劃分為股指期貨推出前和推出后，利用GARCH 模型實(shí)證研究股指期貨運(yùn)行4年來對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響，得出減少股市波動(dòng)性的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：HS300股指期貨 ；GARCH模型 ；波動(dòng)性

一、 引言

我國于2010年4月16日推出了滬深300股指期貨合約，分散了股票市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，為我國的資本市場(chǎng)注入了新的活力，真正意義上開啟了我國金融產(chǎn)品創(chuàng)新的時(shí)代。然而，股指期貨推出后，滬深300指數(shù)大跌，由3351.48下跌到2462.20，下跌將近890點(diǎn)，跌幅達(dá)到26.56%，這引起了市場(chǎng)的擔(dān)憂，人們認(rèn)為中國的股市還不成熟，投機(jī)者大量存在，股指期貨的推出會(huì)加劇股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，即所謂的股指期貨“助漲助跌”效應(yīng)。值此股指期貨推出4年了，中國股市仍然在熊市彷徨，無論從實(shí)踐角度還是深化理論認(rèn)識(shí)角度出發(fā)，都需要更多、更有針對(duì)性的探討HS300股票市場(chǎng)與HS300股指期貨之間的關(guān)聯(lián)性。

二、 文獻(xiàn)綜述

在國外，Sung and Kwon等（2004）對(duì)韓國股票和現(xiàn)貨市場(chǎng)的研究表明，股指期貨的推出會(huì)使得整個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)和效率提高，股指期貨成分股的波動(dòng)要小于非成份股的波動(dòng)。Antoniou and Gregory Koutmos（2004）對(duì)1952年4月至1995年10月的美國SP500指數(shù)、1982年4月至1987年9月的日本Nikkei255指數(shù)、1987年11月至1996年10月德國DAX指數(shù)和1993年9月至1995年10月的法國CAC-40指數(shù)及其股指期貨的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)DAX指數(shù)與Nikkei225指數(shù)波動(dòng)狀況在引入股指期貨交易前后的沒有顯著的變化。

在國內(nèi)，譚杰琦（2012）利用GARCH 模型對(duì)我國股指期貨關(guān)于滬深300股票市場(chǎng)的波動(dòng)性進(jìn)行實(shí)證研究，表明滬深 300股指期貨能減緩股票市場(chǎng)的波動(dòng)和減弱信息的不對(duì)稱性對(duì)波動(dòng)的影響，但總體效果不太明顯。徐翔（2012）運(yùn)用ARMA模型、雙變量VEC模型和ARCH模型研究股指期貨推出后對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性影響，研究表明滬深300股指期貨推出后短期內(nèi)會(huì)加劇現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)，而長(zhǎng)期內(nèi)趨向于減少現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)。

三、 波動(dòng)性影響的實(shí)證分析

（一）模型介紹

1. ARCH模型

在金融時(shí)間序列分析中，由于金融資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)集聚現(xiàn)象導(dǎo)致了模型殘差平方序列不滿足同方差假定。ARCH模型的核心思想是，誤差項(xiàng)在時(shí)刻T的方差依賴于時(shí)刻T-1的殘差平方的大小。ARCH（P）模型如公式（1）、（2）所示。

yt=Φx+μt，μt～N（0，σ）（1）

σ=α0+α1μ+L+αpμ（2）

其中，y和x分別表示因變量、自變量，μ表示無序列相關(guān)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，σ表示條件方差。公式中第一個(gè)等式為均值方程，第二個(gè)等式為方差方程。

AECH LM檢驗(yàn)主要是通過輸出F統(tǒng)計(jì)量及卡方統(tǒng)計(jì)量來判斷是否存在ARCH效應(yīng)。ARCH LM檢驗(yàn)的原假設(shè)是不存在ARCH效應(yīng)，如果F統(tǒng)計(jì)量或卡方統(tǒng)計(jì)量的概率P值小于0.05（置信水平為5%），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在ARCH效應(yīng)。相反的則接受原假設(shè)，認(rèn)為不存在ARCH效應(yīng)。

2. GARCH模型

當(dāng)發(fā)現(xiàn)建?；貧w后殘差存在ARCH效應(yīng)后，可以建立相應(yīng)的ARCH模型重新擬合原序列，但是在使用ARCH（p）模型時(shí)，就不可避免的需要估計(jì)很多參數(shù)。于是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家Clive Granger提出了GARCH模型，基本取代了ARCH模型。在GARCH系列模型中，GARCH（p，q），p是GARCH項(xiàng)的最大滯后階數(shù)，q是ARCH項(xiàng)的最大滯后階數(shù)，其形式如公式（3）、（4）所示。

yt=Φx+μt，μt～N（0，σ）（3）

σ=α0+α1μ+βσ（4）

當(dāng)所有的σ2t-j項(xiàng)都等于0時(shí)，GARCH（p，q）模型變成了純ARCH（q）模型。

3. 非對(duì)稱ARCH模型

在金融市場(chǎng)上，金融資產(chǎn)收益率的條件方差經(jīng)常表現(xiàn)出對(duì)正的和負(fù)的未預(yù)期到的收益的反應(yīng)并不相同的情況。這種現(xiàn)象稱為未知收益對(duì)條件方差的不對(duì)稱影響，而擬合這種非對(duì)稱效應(yīng)需要非對(duì)稱GARCH模型。

TGARCH模型即門限GARCH模型，就是指利用虛擬變量來設(shè)定一個(gè)門限（Threshold），用來區(qū)分正的和負(fù)的沖擊對(duì)條件波動(dòng)的影響。其方差等式為

σ=α0+α1μ+α2μIt-1+βσ

其中 It-1=0，μ

=0

It-1=1，μ

<0

（二） 數(shù)據(jù)的選取及描敘性統(tǒng)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)的選取與處理

文章選取了2010年4月16日到2014年4月30日的HS300現(xiàn)貨每日收盤價(jià)作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)易財(cái)經(jīng)和標(biāo)普永華專業(yè)數(shù)據(jù)庫。XH表示HS300每日收盤價(jià)，GZ表示HS300股指期貨每日收盤價(jià)，指數(shù)價(jià)格的日收益率用它的一階差分的對(duì)數(shù)形式表示，Rt=InPt-InPt-1，其中Pt和Pt-1各自代表指數(shù)在t時(shí)點(diǎn)和t-1時(shí)點(diǎn)各自的收盤價(jià)格?，F(xiàn)貨的日收益率用RXHt=InXHt-InXHt-1表示，股指期貨的日收益率用RGZt=InGZt-InGZt-1表示。將數(shù)據(jù)分組為：股指期貨推出前和推出后4年，時(shí)間分別為4年（2006.4.3—2010.4.15）、4年（2010.4.16—2014.4.30），樣本空間量分別為：1054、1054，運(yùn)用EViews7.2軟件進(jìn)行實(shí)證分析。

2. 描敘性統(tǒng)計(jì)

圖1所示，紅線表示HS300現(xiàn)貨日收益率指數(shù)（RXH），藍(lán)色的線表示HS300股指期貨日收益率指數(shù)（RGZ）。從圖中可以看出，RXH和RGZ有較強(qiáng)的同步性，說明二者之間有很強(qiáng)的相關(guān)性。

從表1中可以看出，HS300股指期貨推出后，導(dǎo)致現(xiàn)貨日收益指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差和偏度變小了，均值、峰度以及JB統(tǒng)計(jì)量變大了。股指推出前與后RGZ的峰度為4.907466、5.255581，高于正態(tài)分布的峰度值3，這表明收益率序列RGZ具有典型的金融數(shù)據(jù)有偏、尖峰厚尾的統(tǒng)計(jì)特征。HS300股指期貨推出對(duì)現(xiàn)貨波動(dòng)性的影響需要建立GARCH系列模型來進(jìn)行分析。

3. 實(shí)證分析

（1）ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)

如表2，在1%、5%和10%的顯著性水平下，都拒絕了有一個(gè)單位根的假設(shè)，說明現(xiàn)貨日收益率指數(shù)是平穩(wěn)的。這個(gè)結(jié)果如國外學(xué)者研究發(fā)達(dá)國家結(jié)論是一致的，金融資產(chǎn)的價(jià)格一般是非平穩(wěn)的，而收益率序列通常是平穩(wěn)的。

（2） 自相關(guān)圖檢驗(yàn)

如圖2，位于上面的圖顯示的是HS300股指期貨推出前滯后期為12期的自相關(guān)圖，下面的圖顯示的是股指期貨推出后滯后期為12期的自相關(guān)圖，推出前的現(xiàn)貨日收益率與滯后3階和4階相關(guān)性比較強(qiáng)，推出后的現(xiàn)貨日收益率與滯后7階、10階相關(guān)性較強(qiáng)。因此，應(yīng)該建立自回歸模型對(duì)現(xiàn)貨日收益率進(jìn)行修正。

（3）ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)

從表4可以看出，ARCH LM檢驗(yàn)中HS300推出前的滯后3階較顯著，HS300推出后滯后7階較為顯著，研究通過ARCH檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)被研究的序列存在ARCH效應(yīng)，則需要建立起GARCH模型重新擬合序列的自回歸條件異方差特性。

（4）GARCH模型的估計(jì)

在方差方程中，滯后項(xiàng)中1、2、4、6階顯著，，需要對(duì)不同階進(jìn)行擬合。根據(jù)表4不同階的擬合結(jié)果，依據(jù)SIC和SC最小準(zhǔn)則，以及回歸參數(shù)的顯著性，確定了股指期貨推出前和后分別適合的模型是GARCH（3，2）和GARCH（3，2）。

ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)系數(shù)之和反應(yīng)的是過去的消息對(duì)未來波動(dòng)性的影響效果，衡量的是波動(dòng)性的持續(xù)性效果。從表5回歸結(jié)果可看出，HS300股指期貨推出前、后方差方程式中的系數(shù)和分別為0.968264、0.922456，它們系數(shù)和非常接近于1，表明條件方差所受到的波動(dòng)性沖擊是持久的，同時(shí)，推出后的系數(shù)之和小于推出前系數(shù)之和，當(dāng)引入期貨市場(chǎng)后，由于信息的傳輸速度加快，使得在一定程度舊信息減弱了對(duì)未來波動(dòng)性的影響。

（5）TARCH模型的建立

為了進(jìn)一步探討股市對(duì)利好利空消息可能存在的不同反應(yīng)，探討股指期貨的推出對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的杠桿效應(yīng)影響。本文利用Eviews7.2建立起TARCH模型，模型的估計(jì)如下。

好消息和壞消息對(duì)資本市場(chǎng)的沖擊產(chǎn)生一種非對(duì)稱效應(yīng)，它導(dǎo)致了波動(dòng)率對(duì)市場(chǎng)下跌的反應(yīng)比對(duì)市場(chǎng)上升的反應(yīng)更加迅速，因此被稱為“杠桿效應(yīng)”。從表6中TARCH回歸結(jié)果可以看出，HS300股指期貨推出后利好消息會(huì)帶來0.054845倍沖擊，利空消息會(huì)帶來0.006147倍沖擊，小于推出前利好、利空消息帶來的0.225679倍、0.120476倍沖擊，降低了利好、利空消息對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的沖擊，降低了股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。

四、 結(jié)論

文章通過運(yùn)用條件異方差模型對(duì)HS300股指期貨推出前后8年的時(shí)間對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響進(jìn)行了實(shí)證研究，研究結(jié)果表明：我國HS300股指期貨推出后加快了信息的傳遞速度，也弱化了股市的非對(duì)稱效應(yīng)，降低了利好、利空消息對(duì)股市的波動(dòng)性沖擊，降低了股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。滬深300股指期貨的推出并不是導(dǎo)致股市波動(dòng)的罪魁禍?zhǔn)祝軌蛴行У仄鸬揭?guī)避市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的作用。同時(shí)實(shí)證結(jié)果并沒有檢驗(yàn)到“杠桿效應(yīng)”，說明壞消息并沒有使股市波動(dòng)性增大。

由于交易機(jī)制的差異，期貨的優(yōu)越性表現(xiàn)在股指期貨與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)信息反映的速度和效率會(huì)有所不同。股指期貨上市后，股市穩(wěn)定性顯著提高，漲跌超過2%的大幅波動(dòng)天數(shù)明顯減少，股市系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)步下降。通過發(fā)揮套期保值的功能，使機(jī)構(gòu)投資者避免了在現(xiàn)貨市場(chǎng)進(jìn)行集中恐慌性拋售，減緩股市下跌幅度，保護(hù)了各類投資者權(quán)益。滬深300股指期貨作為一個(gè)中性工具，市場(chǎng)不能指望有了股指期貨就變熊為牛、一路上漲，也不必?fù)?dān)心股市會(huì)成為自由落體、一路下滑。股指期貨上市4年來，隨著逐步成長(zhǎng)，市場(chǎng)也必然邁入“成長(zhǎng)期”，要在風(fēng)險(xiǎn)可控前提下，進(jìn)一步放松管制，中金所努力推進(jìn)各項(xiàng)保證金業(yè)務(wù)的研究創(chuàng)新，降低成本；根據(jù)市場(chǎng)運(yùn)行情況與成熟度，適時(shí)適度調(diào)整手續(xù)費(fèi)水平及方式，優(yōu)化服務(wù)；在會(huì)員支持方面，完善會(huì)員相關(guān)的管理與服務(wù)，不斷提高工作的效率，最終實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)各方的共同繁榮發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]Antonio Antoniou， Gregory Koutmos. The linkages of SP 500 stock index and SP500 stock index futures price[J]， Journal of Economics and Business， 2004（09）.

[2]譚潔琦.我國股指期貨對(duì)股票市場(chǎng)的影響研究[D].湖南大學(xué)，2012.

[3]徐翔.我國股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性研究[D].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2012.

[4]李嫣怡，劉榮.EViews統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2013.

[5]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建?！狤Views應(yīng)用及實(shí)例（第二版）[M].北京：清華大學(xué)出版社，2009.

[6]楊凱維，劉陽.股指期貨對(duì)滬深300指數(shù)波動(dòng)率影響的實(shí)證分析[J].中國證券期貨，2012（11）.

[7]孫建全，孫曉林.滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究[J].山東財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2012（09）.

[8]王偉.股指期貨與股票市場(chǎng)的關(guān)系探討[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2013（05）.

[9]周顯文，譚小芳.股指期貨對(duì)股票現(xiàn)貨市場(chǎng)影響的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013（07）.

（作者單位：沈陽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）