白糖期權對標的期貨市場波動性影響的實證研究

歐靚　滕永平

摘 要：在經濟全球化步伐不斷加快的背景下，各經濟體之間資本相互滲透，各類資本得到了更有效的配置，同時也增加了投資風險。期權在全球金融市場的投資和風險管理中發(fā)揮著重要作用，鄭州商品交易所于2017年4月19日開展白糖期權交易，這無疑是中國期權市場的又一創(chuàng)新發(fā)展。本文探討的主要問題是白糖期權的推出會對標的期貨市場波動性產生怎樣的影響。本文選取白糖期貨主力連續(xù)合約日收盤價，運用EVIEWS 8.0軟件進行實證分析。最后，根據實證分析結果，分析標的期貨市場波動性發(fā)生的變化及影響。

關鍵詞：白糖期權? 白糖期貨? 波動性? 白糖期貨主力連續(xù)合約收盤價? EVIEWS 8.0

中圖分類號：F830.9 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）02（b）--02

1 研究背景及意義

近些年來，白糖價格的頻繁波動使白糖企業(yè)承擔較大的市場風險。鄭州商品交易所推進的白糖期權交易為糖類相關農業(yè)企業(yè)提供了更加豐富的風險管理工具，完善了相關農產品的價格形成機制。白糖期權是一種我國新推出的能夠轉移風險并獲取風險收益的金融衍生工具，有效的期權買賣可以提升市場活躍度，增強金融市場的價格發(fā)現能力，它可以提供更有效的資產配置并且提高資金運用效率等功能，增加投資者的交易策略和風險管理手段。

目前國內外關于金融衍生產品的推出對標的市場影響的研究主要是從期貨對股票市場、期貨對現貨市場等方面進行分析。從研究期權的角度來看，目前國內大多數研究的是50ETF期權推出對標的市場的影響，針對白糖期權推出后對白糖期貨市場影響的研究還很少，這也是本文的預期創(chuàng)新點。所以本文針對白糖期權推出對標的期貨市場影響的研究分析具有較強的現實意義。

2 波動性模型的構建與數據選取

2.1 波動性GARCH模型

GARCH模型也叫廣義自回歸條件異方差模型，GARCH模型作為學術界最經常用來研究時間序列波動的模型之一，其彌補了ARCH模型的缺陷，并且能較準確地描述金融市場產品指數的波動率聚類性、異方差性和長期記憶性。

GARCH模型的基本結構如下：

式中，為的確定性信息擬合模型，獨立同分布，即。這個模型則記GARCH（p，q）。

已有的研究表明，期貨收益率往往隨時間會產生波動性聚集現象，所以根據本文的研究目的，將會采用 GARCH模型，通過對數據進行處理來研究白糖期權推出對標的期貨市場波動性影響的問題，并加入虛擬變量對問題進行研究。

2.2 數據選取及處理

2.2.1 數據的選取

本文旨在研究分析白糖期權推出后對標的期貨市場波動性影響，考慮到白糖期權于2017年4月上市，期權上市初期市場交易量小、參與度低波動起伏較大，因此在考慮數據的可比性和完整性以及真實性上，選擇近幾年的數據進行比較有更高的參考性。文章以2014年4月21日至2019年4月19日為樣本空間，選取近五年的白糖期貨主力連續(xù)合約日收盤價收益率作為研究對象，共1221個數據，來研究2017年4月19日前后，白糖期貨波動率的變化情況。

2.2.2 數據的處理

按照GARCH模型建模的要求，日收盤數據不能直接用來建立模型，必須使用經過處理得到的收益率才能直接用來建立GARCH模型。因此本文選取白糖期貨日收益率作為研究指標，白糖期貨日收益率公式為：

其中為t日的白糖期貨日收益率，為t日的收盤價，為t-1日的收盤價。

3 基于GARCH 模型的波動性實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

收益率序列一般情況下具有波動性聚集性的特點，并且均服從非標準正態(tài)分布。本文對白糖期貨主力合約收益率序列進行描述性統(tǒng)計分析，并從數據的均值、最值、標準差、偏度和峰度等幾個角度分析數據的特征。

在全樣本區(qū)間內白糖期貨主力合約收益率的均值是0.007428，標準差為0.97149。J-B統(tǒng)計量的數值為2488.278，數值異常大， P值為0，這表明拒絕原假設，其收益率序列服從非標準正態(tài)分布;其中，偏度值為0.67637是正數，表示序列分布具有長右拖尾，峰度值為9.86147大于標準正態(tài)分布的峰度值3，這說明白糖期貨日收益率序列分具有典型的金融時間序列尖峰厚尾的特征。

3.2 平穩(wěn)性檢驗

從ADF 檢驗結果可以得出，在5%的顯著性水平下， P值為0，小于5%，這表明拒絕原假設，有單位根的存在，白糖期貨主力合約收益率序列是平穩(wěn)的。在平穩(wěn)性基礎上可以對序列建立回歸模型，下面對白糖期貨主力連續(xù)合約收益率序列進行GARCH模型的建立。

3.3 ARCH效應檢驗

一旦確定了時間序列是平穩(wěn)的，就可以用自回歸移動平均模型進行分析，在建立自回歸模型的過程中，一般要選擇統(tǒng)計性質優(yōu)良的模型。按照 AIC 準則和 SC 準則內容，在構建模型時，AIC 的數值和 SC 的數值越小，所構建的模型統(tǒng)計性越優(yōu)質。因此選取 AR（1）為滯后項比較合理，并對白糖主力合約日收益率序列進行自回歸分析。即

再對自回歸方程進行條件異方差的檢驗。恩格爾提出ARCH-LM 檢驗，對條件異方差進行檢驗。在檢驗結果中P的數值若大于既定的顯著性水平5%，那么就可以判斷該序列不存在 ARCH 效應。

t-統(tǒng)計量 p-值

白糖期貨主力連續(xù)合約日收益率殘差序列 16.8537 0.01592

運用Eviews 8.0軟件對擬合后的殘差序列作滯后10期的 ARCH-LM 檢驗，結果如上表顯示，Obs*R-squared 項的 P 值為0.1592，這表示原假設（不存在 ARCH 效應）被拒絕，該殘差序列存在高階自相關，存在 ARCH 效應，應該選擇 GARCH 模型進行建模。

3.4 GARCH模型建立

為了研究分析白糖期權推出后對其標的期貨市場波動性的影響，本文將白糖期權上市的時間2017 年 4月 19 日作為時間節(jié)點，然后實證分析并對比期權推出前后白糖期貨市場的波動變化情況。本文在方差方程中引入虛擬變量 DF，當 DF=0時，表示期權推出前，當 DF=1時，表示期權推出后。然后觀察方差方程中虛擬變量DF的系數來判斷白糖期權推出對白糖期貨市場波動性影響的情況。

依據AIC準則和SC準則，選用GARCH（1，1）模型用來擬合白糖主力連續(xù)合約日收益序列的效果更好，然后建立日收益序列的GARCH方程。

得出擬合的 GARCH（1，1）方程為：

從模型的約束條件來看，，ARCH項顯著水平較高，并且，根據GARCH 模型條件方差方程中參數的約束條件，此模型完全符合。從GARCH（1，1）方程的公式中可知，虛擬變量DF前的系數為負數，且在既定5%的顯著性水平下，其對應的概率為0.0251，數值小于 5%，通過顯著性檢驗。這說明了白糖期權推出后在一定程度上降低了白糖期貨市場的波動性。但是由于DF前的系數非常小，說明白糖期權上市以后對標的期貨市場波動性的影響是很小的。

4 結語

首先，從 GARCH（1，1）模型回歸的結果可以得出：在白糖期貨主力連續(xù)合約收益率的條件方差方程中，GARCH 項的系數為0.8953大于 ARCH 項系數0.057687，可以看出歷史信息沖擊白糖期貨市場波動性的強度要高于上一期信息對市場波動性的沖擊，這說明引發(fā)白糖期貨市場波動性的主要原因并不是白糖期權的推出。

其次，從GARCH（1，1）模型虛擬變量DF的系數可以得出， DF的系數值是-0.009237為負值，并具有統(tǒng)計顯著性，可以說明白糖期權的推出降低了標的期貨市場的波動性。但是DF的系數均較小，意味著從目前的來看白糖期權對標的期貨市場波動性的影響是比較有限的。

最后，我們可以得出，白糖期權發(fā)揮了其價格發(fā)現功能和風險管理功能，對標的期貨市場的波動性起到了抑制作用，使白糖期貨價格更緊密地圍繞著價值上下波動。同時，由于白糖期權在我國的發(fā)展尚處于起步階段，白糖期權市場交易時間較短、參與度尚低，對標的期貨市場的影響還是比較有限的。

參考文獻

李錦成.基于GARCH模型的股指期貨波動性研究[J].商業(yè)會計，2013（7）.

肖瀟.股指期貨對股票現貨市場影響的實證分析[D].長沙：中南大學，2011.

毛杰.指數ETF期權上市對標的指數成份股市場質量的影響——來自上證50ETF期權上市的經驗證據[N].證券市場導報，2017（3）.

蔣媛.股指期貨推出對股票市場波動性的影響研究[D].成都：西南財經大學，2012.

周明.期權引入對我國股票市場的影響研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2009.