股指期貨是否抑制了股票市場的正反饋交易?
----基于滬深300股票指數(shù)的實證檢驗

田樹喜, 劉冬洋, 閆鵬飛

(東北大學 工商管理學院, 遼寧 沈陽 110169)

一、 文獻綜述

股票市場的正反饋交易是指在投資者依據(jù)股票的過去表現(xiàn)而非價值進行交易決策,表現(xiàn)為“追漲殺跌”,即在股票價格上漲時買入,下跌時賣出。正反饋交易者的心理反應是非理性的,而這種非理性反應強度與股票市場信息的有效性負相關。在信息充分的有效市場中,投資者易形成價值判斷,反之,會形成非理性預期的正反饋交易。理論上,股指期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能可以提升市場的信息效率,同時,股指期貨的做空機制也有利于緩解市場的單邊下行趨勢,降低市場的非對稱波動。另一方面,股指期貨保證金交易下的杠桿效應也可能會吸引更多的投資者進入市場,但如果吸引更多的是噪聲交易者,則正反饋交易會變得顯著并通過指數(shù)套利傳遞到股票現(xiàn)貨市場,因此,股指期貨是否能有效抑制股票市場的正反饋交易還需要實證檢驗。

自股指期貨誕生,特別是美國“87股災”以來,學者們雖然對股指期貨交易對股票現(xiàn)貨市場產(chǎn)生的波動沖擊問題進行了大量研究,但對波動本質(zhì)和成因的分析不多。Ross[1]提出,股指期貨引入后,股票現(xiàn)貨市場的價格波動增加也可能是股指期貨之外的因素引起的,因此需要引入有效的代理變量來控制外生因素的影響。Sentana & Wadhwani[2]控制了市場非同步交易可能產(chǎn)生的外生擾動,構建了正反饋交易模型來識別股指期貨交易對股票現(xiàn)貨市場價格波動的影響。Antoniou & Holmes[3]提出,即使可以識別股票現(xiàn)貨市場的價格波動與股指期貨交易顯著相關,那么波動(增加)一定是不可接受的嗎?由于股指期貨低成本和杠桿交易的特點可能會吸引更多的投資者加入市場,拓展信息流入股票市場的渠道而導致股票價格波動的增加,這種增加也可能是市場信息效率提升的表現(xiàn)。Antoniou等[4]進一步提出,如果股指期貨引入吸引了更多的理性交易者,并通過指數(shù)套利將信息變化有效傳遞到現(xiàn)貨市場,意味著市場信息效率也隨之提升,價格會很快恢復到新的均衡水平;只有股指期貨推出吸引了更多的噪聲交易者,噪聲交易會加大股指期貨錯誤定價的幾率,誘發(fā)“追漲殺跌”的正反饋交易。Antoniou等[5]利用正反饋交易模型,對美國、加拿大、英國、法國、德國及日本等六國開設股指期貨交易前后股票市場的變化進行了檢驗后發(fā)現(xiàn),在開設股指期貨之前,這些國家的股票市場均存在不同程度的正反饋交易,但在股指期貨推出之后,股票市場的正反饋交易行為明顯受到抑制,同時,正反饋交易轉移到股指期貨市場的假設也被拒絕。一些針對新興、發(fā)展中國家和地區(qū)的研究也大多認為,股指期貨可以提升股票市場的信息效率,并且對正反饋交易起到顯著抑制作用,例如,Zhong等[6]對墨西哥股票市場的研究,Bae等[7]對韓國股票市場的研究,Fung等[8]對香港股票市場的研究等。

自中國金融期貨交易所推出了滬深300指數(shù)期貨以來,學者們對股指期貨是否能夠抑制我國股市的正反饋交易問題進行了大量研究。張東明[9]利用正反饋交易模型,對滬深300指數(shù)期貨推出后兩年內(nèi)股票市場的價格波動進行了計量檢驗后認為,股指期貨尚不能很好發(fā)揮抑制我國股票市場正反饋交易的作用,仍需進行長期持續(xù)的觀察、驗證。張中華和林眾[10]利用正反饋交易模型和非對稱沖擊TARCH模型,對2005年4月8日至2015年10月25日之間滬深300指數(shù)進行的研究認為,股指期貨推出的一年內(nèi)對正反饋交易抑制作用不大,兩年后抑制作用開始顯現(xiàn)。蔡向輝和劉鋒[11]同樣利用正反饋交易模型與TARCH模型檢驗了滬深300指數(shù)期貨上市前后三年股票市場的表現(xiàn),研究認為股指期貨推出后至第三年,股市發(fā)生了積極的變化,正反饋傾向受到抑制。在2015“股災”后,股指期貨又被推到了“風口浪尖”,丁逸俊和馮蕓[12]運用VAR模型對中國股市2015年極端下跌行情進行了檢驗后認為,監(jiān)管層對股指期貨的過度限制導致極端下跌行情下投資者無法對沖風險,反而加劇了股市的正反饋效應。謝太峰等[13]利用ARMA-GARCH模型,引入政策虛擬變量,對2014年4月1日至2017年2月16日滬深300指數(shù)的交易數(shù)據(jù)進行檢驗后認為,股指期貨交易的管控措施對抑制正反饋交易未起到顯著的作用,并且股指期貨加大股票現(xiàn)貨市場價格波動的觀點不成立。王爽和宋軍[14]利用VECM模型對1分鐘高頻數(shù)據(jù)及日頻數(shù)據(jù)進行的檢驗認為,股指期貨在2015年我國股市暴漲暴跌行情中起到了緩沖作用。另一方面,周佰成等利用SVAR模型[15]對2010年4月26日至2016年7月19日滬深300指數(shù)日交易數(shù)據(jù)進行檢驗后認為,市場劇烈波動期間股指期貨交易對現(xiàn)貨市場波動溢出效應加劇,對股指期貨的持倉量等進行管制,可降低波動溢出效應。常城等[16]利用LSTR轉移函數(shù)方法對2015年極端行情進行檢驗后認為,股指期貨的管制措施在短期會使得投資者對利空信息的心理容忍變得更小,起到了有效的預期管理作用。

綜上所述,由于樣本區(qū)間和研究方法的不同,對我國股指期貨是否能夠抑制股票市場正反饋交易的研究結論也存在著較大差異,而且,通過梳理可以發(fā)現(xiàn),以往研究在以下兩方面仍存在著不足:一是以往研究大多數(shù)以2015年“股災”為分界,缺乏對長區(qū)間連續(xù)樣本的研究評價;二是以往研究大多數(shù)關注股指期貨引入前后市場正反饋交易系數(shù)的變化,缺乏對變化原因的深入分析,尤其缺乏區(qū)分新信息和滯后信息沖擊差異影響的分析。正如Antoniou & Holmes所言,分析股指期貨對股票市場正反饋交易的影響,不僅要關注價格波動,更應關注波動背后市場信息反應模式和信息效率的動態(tài)變化。我國滬深300指數(shù)上市已有13年時間,滬深300指數(shù)期貨推出已有8年時間,而且經(jīng)歷了交易限制等政策變化,其間市場信息條件的變化是不能忽視的。因此,本文沿襲Antoniou & Holmes等的研究思路,以我國滬深300指數(shù)上市以來的日交易數(shù)據(jù)為樣本,檢驗股指期貨引入及交易限制對股票現(xiàn)貨市場正反饋交易的影響,從市場信息條件的視角分析正反饋交易的變化原因,進而得出相關啟示。

二、 數(shù)據(jù)與模型

1. 數(shù)據(jù)說明

2005年4月8日,滬深交易所聯(lián)合發(fā)布了反映我國滬深兩市大盤藍籌A股走勢的滬深300指數(shù),滬深300指數(shù)以2004年12月31日為基期1 000點。2010年4月16日,中國金融期貨交易所推出了滬深300指數(shù)期貨合約。雖然在股指期貨推出后的兩個月內(nèi),滬深300現(xiàn)貨市場經(jīng)歷了25%的下跌,但其后運行相對平穩(wěn)。2015年3—8月,我國股票市場經(jīng)歷了巨幅震蕩,2015年9月2日,中國金融期貨交易所對股指期貨交易提出了嚴格限制措施,單日開倉交易量超過10手的被視為異常交易行為;非套期保值持倉交易保證金標準提高至40%,套期保值持倉交易保證金標準提高至20%;日內(nèi)平倉手續(xù)費提高至按平倉成交金額的0.23%。在嚴格管控措施下,股指期貨交易“名存實亡”,雖然在2017年2月17日和9月18日,股指期貨進行了兩次“松綁”,但屬于“小步慢走”,且在“松綁”之后接連出現(xiàn)三次烏龍指現(xiàn)象,管理層更加謹慎,目前我國股指期貨交易仍處于嚴格管控狀態(tài)。綜上分析,本文以2005年1月4日至2018年5月11日滬深300指數(shù)3 239個日收盤價格為基礎數(shù)據(jù),同時以2010年4月16日(股指期貨引入)和2015年9月2日(股指期貨交易限制)為虛擬變量引入節(jié)點,將整個樣本區(qū)間劃分為三個子樣本區(qū)間,通過對整個樣本區(qū)間和三個子樣本區(qū)間進行計量檢驗,可以比較分析股指期貨引入前后和交易限制前后股票現(xiàn)貨市場正反饋交易的變化。

2. 模型選擇

在Sentana & Wadhwani(1992)提出的正反饋交易模型中,假設有兩類交易者,即追求效用最大化的理性交易者和正反饋交易者。第一類理性交易者持有市場份額所占比例如公式(1)所示:

第二類正反饋交易者依據(jù)股票的過去表現(xiàn)進行決策,即在價格上漲時買入,下跌時賣出。考慮到股票收益率序列可能存在的自相關,此類交易者持有的市場份額可以通過公式(2)表示:

λ2=∑iγiRt-i(2)

其中,λ2為正反饋交易者持有市場份額所占比例;γi為正反饋交易者滯后i期市場敏感系數(shù);如果i≥2期敏感系數(shù)顯著,說明反饋交易存在長期記憶。

依據(jù)λ1+λ2=1,結合公式(1)和公式(2),可以得到公式(3):

考慮因市場摩擦導致非同步交易而可能引起的序列相關性,Antoniou等(2005)提出,正反饋交易模型中應引入Rt-i作為解釋變量,同時引入隨機誤差項εt,則本期回報率可表述為Rt=Et-1(Rt)+εt,因而得到公式(4):

式(4)中,φ0i反映的是市場非同步交易產(chǎn)生的序列相關;φ1i=-ργi,反映的正反饋交易產(chǎn)生的影響,由于ρ的非負約束,因此當市場的正反饋交易顯著時,φ1i顯著為負。

衡量股指期貨交易變化的影響需引入虛擬變量,其中,股指期貨的引入事件為虛擬變量為D1;股指期貨限制交易的事件為虛擬變量為D2,式(4)中引入虛擬變量后得到公式(5):

β3μt-1/σt-1(6)

三、 實證檢驗

1. 樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征

應用正反饋交易模型和EGARCH模型進行參數(shù)估計之前,首先需明確滬深300指數(shù)收益率的分布特征,見表1。如表1所示,2010年4月16日至2015年9月1日,即從滬深300股指期

表1 樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計指標

注: JB為關于R的Jarque-Bera統(tǒng)計量;LB(n)和LB2(n)分別為關于R和R2的Ljung-Box統(tǒng)計量;*、**、***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著

貨引入到實施限制措施之前,樣本的均值和標準差低于滬深300股指期貨推出前和限制交易后的均值和標準差,這一變化說明股指期貨引入可能會降低股票現(xiàn)貨市場的波動,但由于沒有控制股指期貨之外因素的影響,所以尚不能直接將股票市場波動變化歸因于股指期貨交易。從偏度和峰度來看,整個樣本區(qū)間和各個子樣本區(qū)間均呈現(xiàn)左偏尖峰的非對稱分布,形態(tài)上顯著異于正態(tài)分布,同時,JB統(tǒng)計檢驗也拒絕了收益率序列服從正態(tài)分布的假設,因此在本文的正反饋交易模型中,假設εt服從廣義誤差分布(GED)。另一方面,LB(5)和LB2(5)統(tǒng)計檢驗表明滬深300指數(shù)收益率及其平方均存在顯著的條件相關特征,并且,圖1顯示滬深300指數(shù)收益率序列存在著波動積聚,結合收益率序列的左偏特征,所以本文采用EGARCH模型檢驗市場信息沖擊的影響。

圖1 滬深300指數(shù)收益率自回歸殘差序列

2. 正反饋交易模型的估計與檢驗

首先通過序列相關的顯著性檢驗,確定滬深300指數(shù)收益率最優(yōu)滯后期為2期,隨后利用正反饋交易模型進行參數(shù)估計。具體估計結果見表2。

表2 正反饋交易模型估計結果

3. EGARCH模型的估計與檢驗

正反饋交易模型檢驗結果表明,我國股指期貨的引入雖然抑制了新信息的沖擊下的正反饋交易傾向,但并未改變正反饋交易的長期記憶,因此,本文利用EGARCH模型進一步檢驗信息沖擊的動態(tài)影響。EGARCH模型參數(shù)估計結果如表3所示。

在滬深300股指期貨引入之前,衡量股票市場非對稱波動的沖擊反應系數(shù)β2為-0.016 1,新信息沖擊反應系數(shù)β3為0.159 3,因此,正向沖擊反應系數(shù)(β2+β3)為0.143 2,負向沖擊反應系數(shù)(-β2+β3)為0.175 4。上述變化說明,股指期貨引入之前,滬深300股票市場存在著顯著的非對稱波動效應,股票現(xiàn)貨市場對負向沖擊的反應更劇烈。在滬深300股指期貨引入之后,β2為-0.001 0,雖仍為負值但未通過顯著性檢驗,說明股指期貨引入后,滬深300股票市場非線性波動效應不再顯著。另一方面,在對滬深300股指期貨交易實施限制措施之后的β2為-0.026 6,雖未通過顯著性檢驗,但數(shù)值上升,說明股指期貨限制交易后,股票市場非對稱波動傾向又變強。

進一步區(qū)分新信息和滯后信息沖擊的差異影響,可以看出,在股指期貨引入之前,新信息沖擊反應系數(shù)β3為0.159 3,滯后信息沖擊反應系數(shù)β1為0.984 7;在股指期貨引入之后,新信息沖擊反應系數(shù)β3為0.107 2,低于股指期貨引入前的0.159 3,滯后信息的沖擊反應系數(shù)β1為0.992 0,高于股指期貨引入前的0.988 7。上述變化說明,股指期貨的引入后市場信息反應模式發(fā)生變化,即期貨市場率先對信息變化作出反應,而股票現(xiàn)貨市場反應滯后,導致股票現(xiàn)貨市場對新信息沖擊的反應系數(shù)變小,而滯后信息沖擊的反應系數(shù)變大。另一方面,在股指期貨受到限制之后,新信息沖擊反應系數(shù)β3為0.120 1,滯后信息沖擊反應系數(shù)β1為0.988 9,說明交易限制導致股指期貨市場對新信息吸收的作用下降,股票現(xiàn)貨市場吸收了更多的新信息,因此新信息沖擊反應系數(shù)增大。

四、 結 論

本文的實證檢驗表明,在股指期貨引入之前,我國股票市場的正反饋交易傾向和非對稱波動效應顯著;股指期貨的引入改變了我國股票市場信息反應模式,表現(xiàn)在股指期貨市場率先反應市場信息變化,但信息變化并未有效傳導至股票現(xiàn)貨市場,導致股票現(xiàn)貨市場對新信息反應滯后,所以,雖然新信息作用下的正反饋交易和非對稱波動不再顯著,但滯后信息累積沖擊下的正反饋交易仍然顯著。另一方面,在股指期貨交易受到嚴格限制之后,股票現(xiàn)貨市場的信息沖擊反應更接近股指期貨引入之前的反應模式。上述變化說明,股指期貨的引入雖然改變了股票市場的信息反應模式,但并沒有有效提升股票市場的信息效率。

理論上,股指期貨可以從兩個方面拓寬股票市場的信息流入渠道,進而提升股票市場的信息效率。首先,如果股指期貨的引入被視為“利好”信息,會吸引更多的投資者進入股票市場,導致股票市場的信息流入增加;其次,股指期貨市場的信息變化會通過指數(shù)套利傳遞到股票市場,導致股票市場的信息流入增加。但本文的實證檢驗不能支持上述理論假設,第一,如果股指期貨的引入構成了“利好”,股票市場的信息流會增加,那么衡量新信息沖擊的反應系數(shù)β3應該增加,而我國在股指期貨引入后,新信息沖擊的反應系數(shù)由0.159 3下降到0.107 2,這一變化說明我國股指期貨的引入并沒有吸引更多的投資者進入股票市場,反而可能引發(fā)了市場分流,即部分交易由股票現(xiàn)貨市場轉移到了股指期貨市場;第二,如果期貨市場與現(xiàn)貨市場之間的信息傳導渠道通暢,則股指期貨市場對新信息的反應變化會有效傳遞到股票現(xiàn)貨市場,那么股票現(xiàn)貨市場對新信息的反應系數(shù)也不會下降。市場信息傳導渠道不暢也意味著信息效率無法提升,因為如果市場信息效率提升,則滯后信息的沖擊效應應該下降,而我國引入股指期貨后,滯后信息沖擊反應系數(shù)由引入前的0.988 7上升到引入后的0.992 0。股指期貨交易受到嚴格限制后,滯后信息沖擊反應系數(shù)又下降至0.988 9,市場信息沖擊的反應更接近股指期貨引入之前的模式。

我國股指期貨的引入未能有效拓展信息流入股票市場的渠道可能源于以下幾方面原因:一是股指期貨的高準入門檻導致眾多散戶投資者無法利用股指期貨對沖風險。我國股票市場90%以上是散戶,而滬深300指數(shù)期貨50萬元的準入門檻,導致散戶投資者無法利用它進行風險管理,高準入門檻既影響到投資者進一步增加投資的意愿,也影響到投資者的后續(xù)進入。二是做空機制的不完善導致期貨市場的信息變化不能有效傳遞到現(xiàn)貨市場。目前,我國股指期貨交易設計鼓勵投資者進行套期保值,也就是投資者面臨股市下跌的風險,可以通過做空股指期貨而不是賣出股票現(xiàn)貨來轉移風險,這有助于抑制市場的非對稱波動,但另一方面,在我國融券賣出還受到諸多限制,導致不能通過做空現(xiàn)貨市場在期貨市場獲利,也就是說,目前的指數(shù)套利主要是單向而非雙向套利,套利限制導致了信息的不充分不對稱傳遞。三是股指期貨市場和股票現(xiàn)貨市場的非同步交易引發(fā)的問題。不同于股票現(xiàn)貨市場的“T+1”交易制度,我國股指期貨市場實行的是“T+0”交易制度,“T+0”雖然可以活躍市場,但也可能吸引短線投機者進入期貨市場,更重要的是可能引發(fā)市場操縱行為,導致股票市場的劇烈波動。綜上分析,改善投資者結構、完善市場做空機制、約束非同步交易的機會空間,是我國股指期貨功能充分發(fā)揮,從而有效抑制股票市場正反饋交易的重要前提。