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    股指期貨在牛市中發(fā)揮正當(dāng)作用了?

    2016-12-05 19:47:51熊亞輝
    時代金融 2016年30期
    關(guān)鍵詞:股指期貨GARCH模型

    熊亞輝

    【摘要】本文采用GARCH模型,通過對滬深300股指期貨推出前的2007年牛市行情和推出后的2015年牛市行情進(jìn)行對比研究,以確定股指期貨在牛市中是否發(fā)揮了正當(dāng)作用。通過實證分析發(fā)現(xiàn):在2015年牛市行情中,股指期貨不但沒有發(fā)揮平抑股票現(xiàn)貨市場波動的正當(dāng)作用,反而推波助瀾,加劇了市場波動。

    【關(guān)鍵詞】滬深300指數(shù) ?股指期貨 ?GARCH模型

    一、引言

    2010年4月16日,我國正式推出以滬深股市300只成分股為標(biāo)的的股指期貨合約。股指期貨是股票市場的重要衍生市場,其功能是平抑股票市場的波動,然而其作用的發(fā)揮卻一直存在較大爭議。2014年至2015年,我國股票市場完整走出了一波牛市行情。“改革?!币埠茫案軛U?!币擦T,總之,股指期貨迎來了推出之后的第一次真正意義上的考核,也為研究滬深300股指期貨平抑我國股市波動的效果提供了一手真實資料。本文選擇對股指期貨在2015年牛市行情中是否發(fā)揮了平抑市場波動的正當(dāng)作用進(jìn)行研究驗證。

    二、實證分析

    (一)模型數(shù)據(jù)的選取和處理

    本文選取2007年牛市行情和2015年牛市行情中滬深300指數(shù)的日收盤價作為研究樣本。數(shù)據(jù)來源于大智慧股票分析軟件。

    由于在股票價格的時間序列中,價格數(shù)據(jù)通常不具有平穩(wěn)性,而價格的收益率卻相對平穩(wěn),因此,本文將采用該指數(shù)的日收益率來反市場的波動情況。將價格數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)差分處理,得到相應(yīng)的指數(shù)收益率樣本。日收益率Rt由股票價格指數(shù)日收盤值的對數(shù)差分決定,表示為:Rt=ln Pt-lnPt-1,Pt是當(dāng)日價格指數(shù)收盤值,Pt-1是前一日價格指數(shù)收盤值。

    (二)股指期貨推出前2007年牛市樣本分析

    1.序列描述性統(tǒng)計分析。對2007年牛市行情樣本序列進(jìn)行統(tǒng)計分析,結(jié)果如下。

    圖1 統(tǒng)計結(jié)果

    從圖1可知,該序列的偏度(Skewness)值為-0.450603,小于正態(tài)分布的偏度數(shù)值0,表明該序列存在左偏特性,存在長的左拖尾現(xiàn)象;該序列的峰度(Kurtosis)值為5.293983,大于正態(tài)分布的峰度數(shù)值3,表明該序列存在尖峰特性。J-B統(tǒng)計量為210.8368,P統(tǒng)計量為0,表明該序列不符合正態(tài)分布。綜上所述,該序列可以使用GARCH建模。

    通過ADF法檢驗樣本序列的穩(wěn)定性,結(jié)果如下。

    表1 檢驗結(jié)果

    從表1可知,t值為-27.93983,遠(yuǎn)小于1%水平的值-3.437985,相對應(yīng)的p值為0,說明該序列是平穩(wěn)的。

    2.建立GARCH模型。對樣本序列進(jìn)行滯后項處理,本文采用AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則法判斷模型滯后階數(shù)。一般情況下,AIC值和SC值越小,表示模型越能更好的擬合實際情形。

    結(jié)果如下。

    表2 檢驗結(jié)果

    從表2可知,AR(4)MA(4)模型的AIC值和SC值均達(dá)到最小,確定均值方程為:

    rt=β0+β1*rt-4+β2*δt-4

    再對該序列進(jìn)行ARCH檢驗,結(jié)果如下。

    表3 檢驗結(jié)果

    從表3可知,該序列p值近乎為0,說明殘差的平方項存在ARCH效應(yīng),適合建立GARCH模型。

    在此基礎(chǔ)之上,建立AR(4)MA(4)為均值方程的方差方程模型,根據(jù)眾多金融分析的實際經(jīng)驗,一般情況下,GARCH(1,1)模型就能夠很好擬合樣本數(shù)據(jù),所以本文先假設(shè)該序列的方差方程為:

    σ=ω+α*ε+βσ

    數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下。

    表4 模型結(jié)果

    從表4可知,GARCH模型的方差方程為:

    σ=1.31E-0.6+0.069417*ε+0.932959σ

    對殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗,結(jié)果如下。

    表5 檢驗結(jié)果

    從表5可知,p值為0.173793,遠(yuǎn)大于5%的顯著水平,說明該序列不存在ARCH效應(yīng),表明該模型擬合效果理想。

    (三)股指期貨推出后2015年牛市樣本分析

    1.序列描述性統(tǒng)計分析。對2015年牛市行情樣本序列進(jìn)行統(tǒng)計分析,結(jié)果如下。

    圖2 統(tǒng)計量結(jié)果

    從圖2可知,該序列的偏度(Skewness)值為-1.018429,小于正態(tài)分布的偏度數(shù)值0,表明該序列存在左偏特性,存在長的左拖尾現(xiàn)象;該序列的峰度(Kurtosis)值為5.976786,大于正態(tài)分布的峰度數(shù)值3,表明該序列存在尖峰特性。J-B統(tǒng)計量為144.7368,P統(tǒng)計量為0,表明該序列不符合正態(tài)分布。綜上所述,該序列可以使用GARCH建模。

    通過ADF法檢驗該樣本序列的穩(wěn)定性,結(jié)果如下。

    表6 穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

    從表5可知,t值為-6.645099,小于1%水平的值-3.435142,相對應(yīng)的p值為0,說明該序列是平穩(wěn)的。

    2.建立GARCH模型。對該樣本序列進(jìn)行滯后項處理,結(jié)果如下。

    表7 檢驗結(jié)果

    從表7可知,AR(2)MA(2)模型的AIC值和SC值均達(dá)到最小,確定均值方程為:

    rt=β0+β1*rt-2+β2*δt-2

    再對該序列進(jìn)行ARCH檢驗,結(jié)果如下。

    表8 檢驗結(jié)果

    從表8可知,p值近乎為0,說明該序列殘差的平方項存在ARCH效應(yīng),適合建立GARCH模型。

    在此基礎(chǔ)之上,建立AR(2)MA(2)為均值方程的GARCH(1,1)模型,數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下。

    表9 模型結(jié)果

    從表9可知,GARCH模型的方差方程為:

    σ=1.79E-0.6+0.081185*ε+0.93163σ

    對殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗,結(jié)果如下。

    表10 穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

    從表10可知,p值為0.690595,遠(yuǎn)大于5%的顯著水平,說明該序列已經(jīng)不存在ARCH效應(yīng)了,表明該模型擬合效果理想。

    (四)實證結(jié)果比較分析

    完成兩個樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和模型建立后,對最終結(jié)果進(jìn)行比較分析。

    1.GARCH模型的比較分析。通常情況下,在GARCH模型的方差公式中,ARCH項系數(shù)反應(yīng)的是最新產(chǎn)生的信息對市場波動的影響程度,GARCH項系數(shù)反應(yīng)的是之前波動信息的影響程度,兩個系數(shù)之和則是整體反映了市場的波動率。

    表11 GARCH模型比較

    從表11可以得到:

    第一,系數(shù)和大于1,表明這兩個序列波動性呈擴(kuò)大趨勢,是非穩(wěn)定序列,恰好符合牛市樣本的特征。

    第二,滬深300股指期貨推出前2007年牛市的系數(shù)和1.002376小于股指期貨推出后2015年牛市的系數(shù)和1.012815,系數(shù)和增大了1.04%,充分表明在2015年牛市過程中,股指期貨不但沒有發(fā)揮降低波動性的功能,反而加大了市場的整體波動性,起到“推波助瀾”的消極作用。

    三、研究結(jié)論

    通過對比分析實證分析結(jié)果得出結(jié)論如下:

    在2015年的牛市行情過程中,滬深300股指期貨對利好消息的非對稱性非但沒有減弱,反而得到了加強,不但沒有發(fā)揮平抑股票市場波動的正當(dāng)作用,反而推波助瀾,加劇了股票現(xiàn)貨市場的波動性。這與我國股指期貨市場推出時間短,市場不成熟,市場監(jiān)管不到位等問題是分不開的。

    參考文獻(xiàn)

    [1]章永哲,錢敏.基于5分鐘高頻數(shù)據(jù)的滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場間波動溢出效應(yīng)實證研究[J].上海金融,2015(11):103-108.

    [2]涂志勇,郭明.股指期貨推出對現(xiàn)貨市場價格影響的理論分析[J].金融研究,2014(10):104-116.

    [3]楊陽,萬迪防.股指期貨真的能穩(wěn)定市場嗎?[J].金融研究,2013(12):146-158.

    [4]梁朝陣.股指期貨上市對現(xiàn)貨市場的影響——來自中國的實證研究[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2012(1):14-18.

    [5]孫建武.基于GARCH族模型的我國股指期貨對股市波動影響分析[D].南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文,2013,10-12.

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