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    原油期權(quán)對原油市場波動非對稱性影響研究

    2023-07-29 19:57:27高天辰高輝
    中國證券期貨 2023年3期

    高天辰 高輝

    摘?要:本文基于日數(shù)據(jù)采用GARCH模型族實(shí)證研究了原油期權(quán)推出對原油期貨市場變量(價(jià)格、成交量、持倉量、庫存)波動性及非對稱杠桿效應(yīng)的影響。結(jié)論如下:不考慮疫情影響下原油期權(quán)推出除了對成交量,對價(jià)格、持倉量及庫存波動均產(chǎn)生較長時(shí)間波動性影響;考慮疫情影響下僅對價(jià)格產(chǎn)生長時(shí)間波動性影響。無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出后均加劇了價(jià)格收益波動性,降低了成交量、持倉量、庫存波動性,考慮疫情影響下原油期貨價(jià)格收益波動增強(qiáng)程度減弱,成交量波動減弱程度降低。不考慮疫情影響下原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存波動率均存在負(fù)的非對稱杠桿效應(yīng),利空消息的影響均大于利多消息的影響;考慮疫情影響下原油期權(quán)推出前后,原油期貨價(jià)格收益波動均由負(fù)的非對稱性轉(zhuǎn)變?yōu)檎姆菍ΨQ性杠桿效應(yīng),原油期貨成交量波動負(fù)的非對稱性杠桿效應(yīng)在原油期權(quán)上市后變小且減小的幅度小于不考慮疫情影響下的杠桿效應(yīng),持倉量及庫存的波動在原油期權(quán)推出后負(fù)的非對稱性杠桿效應(yīng)均減弱。最后,針對國內(nèi)期權(quán)市場建設(shè)給出相關(guān)政策建議。

    關(guān)鍵詞:原油期權(quán);GARCH模型族;波動率;非對稱性;杠桿效應(yīng)

    一、?引言

    海外的期權(quán)市場發(fā)展比較早,18世紀(jì)在歐洲及美國市場就已經(jīng)出現(xiàn)了期權(quán)交易。20世紀(jì)70年代初,美國的芝加哥期權(quán)交易所采用標(biāo)準(zhǔn)化的期權(quán)合約后,海外期權(quán)市場得到了快速發(fā)展。國內(nèi)期貨市場雖然經(jīng)過了30多年的發(fā)展,但是期權(quán)的推出卻比較晚,我國第一個(gè)期權(quán)品種是2015年2月9日在上海證券交易所上市的上證50ETF期權(quán)。商品期權(quán)的上市則更晚一些,2017年3月31日上市的豆粕期權(quán)是國內(nèi)第一個(gè)商品期權(quán),截至2022年國內(nèi)商品期權(quán)上市品種超過20個(gè),商品期權(quán)的推出有力地推動了國內(nèi)期貨市場發(fā)展。

    原油期貨作為國內(nèi)第一個(gè)國際化的商品期貨于2018年3月26日上市,原油期貨的推出對國內(nèi)商品期貨國際化建設(shè)具有重要意義。經(jīng)過三年多的發(fā)展,2021年6月21日國內(nèi)原油期貨市場迎來了原油期權(quán)品種,原油期權(quán)是國內(nèi)首批以人民幣計(jì)價(jià)的國際化期權(quán)品種。原油期權(quán)的上市完善了國內(nèi)原油市場結(jié)構(gòu),提高了原油期貨市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率,豐富了油企的避險(xiǎn)工具種類,提升了原油產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的手段。

    為了進(jìn)一步研究原油期權(quán)推出對原油期貨市場的作用及影響,我們采用GARCH模型族對原油期權(quán)推出前后對原油期貨市場波動的全面影響進(jìn)行實(shí)證分析,探討原油期權(quán)推出對原油期貨市場的作用影響及局限性,為進(jìn)一步發(fā)展國內(nèi)商品期權(quán)市場提供有價(jià)值的建議。

    中國證券期貨2023年6月

    第3期原油期權(quán)對原油市場波動非對稱性影響研究

    二、文獻(xiàn)綜述

    國內(nèi)外關(guān)于期權(quán)的研究文獻(xiàn)有很多,其中關(guān)于期權(quán)推出對標(biāo)的資產(chǎn)市場影響的研究大多集中在資本市場,關(guān)于商品市場的研究相對比較少。國內(nèi)外文獻(xiàn)研究的結(jié)果也存在較大的差異。

    國外有部分文獻(xiàn)研究認(rèn)為期權(quán)的推出降低了標(biāo)的市場波動。諸如,Roll(1977)研究發(fā)現(xiàn)期權(quán)的推出和交易可以降低標(biāo)的現(xiàn)貨市場的波動性,原因可能是期權(quán)的推出交易會促使那些掌握大量信息的投資者將他們的資金轉(zhuǎn)移到期權(quán)市場;Hakansson等(1982)研究發(fā)現(xiàn)在引入期權(quán)后,標(biāo)的現(xiàn)貨市場的波動性會顯著降低。引入期權(quán)會增加投資者的選擇策略集,提高投資者風(fēng)險(xiǎn)收益機(jī)會,從而增強(qiáng)市場的有效性,改變不完全金融市場的狀態(tài);Damodaran和Subrahmanyam(1992)研究了美國的期權(quán)和現(xiàn)貨市場后發(fā)現(xiàn),期權(quán)的推出和交易對標(biāo)的現(xiàn)貨市場的波動性能起到一定的抑制作用。?Kumar等(1995)研究發(fā)現(xiàn)東京證交所股指期權(quán)上市后,標(biāo)的指數(shù)的波動率和成交量都有所下降;Kumar等(1998)研究發(fā)現(xiàn)美國股票期權(quán)的推出在降低標(biāo)的股票市場波動的同時(shí),提高了現(xiàn)貨股票市場的質(zhì)量;Wang等(2009)研究發(fā)現(xiàn)在香港市場上股指期權(quán)交易降低了H股市場的波動性;Bhaumik和Bose(2009)研究發(fā)現(xiàn)在印度金融市場,期權(quán)推出后的標(biāo)的市場波動性減弱。Liu(2009)運(yùn)用控制變量的方法研究發(fā)現(xiàn)S&P100?股指期權(quán)的引入交易抑制了標(biāo)的股票的波動,但是對金融市場的價(jià)格和整體的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)并沒有顯著的影響,并且股指期權(quán)交易并非標(biāo)的股票市場異常波動的原因。Galloway和Miller(1997)研究發(fā)現(xiàn)股指期權(quán)的引入不會加劇股指期貨市場的波動性,期權(quán)的交易對現(xiàn)貨市場的波動性能起到一定的抑制作用。

    國外有部分文獻(xiàn)研究認(rèn)為期權(quán)的推出增強(qiáng)了標(biāo)的市場波動。諸如,Robbani和Bhuyan(2005)采用GARCH模型研究發(fā)現(xiàn)道瓊斯指數(shù)期權(quán)推出后,由道瓊斯指數(shù)所對標(biāo)的30家股票的波動性明顯加劇。Filis等(2007,2011)研究發(fā)現(xiàn)在希臘股票市場希臘個(gè)股期權(quán)的推出增加了標(biāo)的市場的波動,同時(shí)希臘市場也變得更加有效。Fong和Han(2015)研究發(fā)現(xiàn)香港恒生指數(shù)期權(quán)上市初期,期權(quán)市場加劇了現(xiàn)貨市場的波動性,而從長期來看,隨著市場的穩(wěn)定,期權(quán)也逐漸減弱現(xiàn)貨市場的波動性。

    國外有部分文獻(xiàn)研究認(rèn)為期權(quán)的推出對標(biāo)的市場波動沒有明顯影響。諸如,Kabir(1999)研究發(fā)現(xiàn)在荷蘭金融市場,期權(quán)發(fā)行上市之后,標(biāo)的市場的波動性并沒有明顯變化;Antonios和Koutmos(2004)借助GARCH模型,將日經(jīng)225指數(shù)和德國DAX指數(shù)作為標(biāo)的市場股指,研究發(fā)現(xiàn)期權(quán)上市后這兩個(gè)指數(shù)都沒有發(fā)生明顯的波動。Mazouz(2004)對?CBOE?期權(quán)上市對股票波動率的影響進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)期權(quán)上市并沒有對標(biāo)的股票的波動率產(chǎn)生顯著影響;Floros和Vougas(2006)以?GARCH模型族作為實(shí)證分析工具,研究發(fā)現(xiàn)股指期貨的上市交易對標(biāo)的市場波動性影響有限,無法從經(jīng)濟(jì)意義上準(zhǔn)確判斷。

    國外還有部分文獻(xiàn)認(rèn)為期權(quán)的推出對標(biāo)的市場的影響要結(jié)合相關(guān)情況才能確定。諸如,Ma和Rao(1988)的研究認(rèn)為不能一以概之地說引入期權(quán)是增加還是降低了現(xiàn)貨市場的波動,影響的具體特征要視標(biāo)的現(xiàn)貨市場自身的運(yùn)行情況而定,如果該標(biāo)的現(xiàn)貨市場自身是充分、有效的,那么期權(quán)的推出交易將會進(jìn)一步增強(qiáng)市場的有效性,降低市場的波動性;反之,則會加劇市場的波動性。Ronel(2004)的研究認(rèn)為引入期權(quán)對標(biāo)的現(xiàn)貨市場的影響存在一定的突變效應(yīng),因?yàn)閽侀_市場整體的影響,直接研究期權(quán)對現(xiàn)貨市場的影響存在一定困難。如果金融市場是不完全、不充分的,金融衍生品的引入交易對現(xiàn)貨市場的影響則會呈現(xiàn)離散性和跳躍性,缺乏平滑性特征。

    從國內(nèi)文獻(xiàn)來看,部分文獻(xiàn)研究認(rèn)為期權(quán)的推出會降低標(biāo)的市場波動。有部分文獻(xiàn)研究美國標(biāo)準(zhǔn)普爾?100?指數(shù)期權(quán)推出后,均認(rèn)為標(biāo)的指數(shù)波動率有所降低,如劉龐龐(2017)、盛積良和馮玉蘭(2018)。有部分文獻(xiàn)采用多種計(jì)量方法研究認(rèn)為國內(nèi)上證50指數(shù)期權(quán)推出后,標(biāo)的指數(shù)波動率有所降低,如吳國維(2015)、李邢軍(2016)、蘇志偉和王小青(2016)、張靜和宋福鐵(2016)、毛杰(2017)、張?jiān)迹?018)等。有部分文獻(xiàn)對國內(nèi)商品期貨期權(quán)的推出對商品期貨市場的影響進(jìn)行了研究,認(rèn)為商品期權(quán)的推出降低了標(biāo)的商品期貨的波動性,如繳建巍(2018)采用GARCH模型族研究發(fā)現(xiàn)白糖期權(quán)和豆粕期權(quán)的推出在一定程度上抑制了標(biāo)的期貨市場價(jià)格的波動性,而且提高了標(biāo)的市場信息處理效率,同時(shí)白糖期貨市場中的杠桿效應(yīng)有所改善;涂騰(2018)研究發(fā)現(xiàn)隨著豆粕期權(quán)的上市,標(biāo)的期貨市場價(jià)格的波動性和非對稱性都有所降低;王一如(2020)研究發(fā)現(xiàn)白糖和銅期權(quán)推出后,標(biāo)的期貨市場價(jià)格的整體波動性和非對稱現(xiàn)象都有所降低,而且信息處理效率有所提升;羅亮(2022)研究發(fā)現(xiàn)天然橡膠商品期權(quán)的上市能夠減少標(biāo)的期貨市場的價(jià)格波動。

    從國內(nèi)文獻(xiàn)來看,部分文獻(xiàn)研究認(rèn)為期權(quán)的推出加大了標(biāo)的市場波動。有些學(xué)者采用多種計(jì)量方法研究國內(nèi)外股指等期權(quán)推出后,認(rèn)為標(biāo)的指數(shù)波動率有所增強(qiáng),如熊熊等(2011)采用多元?GARCH?模型研究發(fā)現(xiàn)引入KOSPI200?股指期權(quán)之后,KOSPI200?指數(shù)市場和指數(shù)期貨市場的波動性都有所放大;王琦(2013)研究發(fā)現(xiàn)韓國KOSPI200股指期權(quán)上市增強(qiáng)了其標(biāo)的現(xiàn)貨指數(shù)收益率的波動性;趙尚梅等(2015)采用Agent實(shí)驗(yàn)仿真方法研究發(fā)現(xiàn)我國股指期權(quán)的推出加劇了標(biāo)的股票市場的波動性;劉亞明等(2017)采用GARCH模型,研究發(fā)現(xiàn)國內(nèi)50ETF期權(quán)推出后標(biāo)的指數(shù)波動性有所提高,壞消息更會加劇標(biāo)的市場的波動,同時(shí)杠桿效應(yīng)有所增加。關(guān)于商品期權(quán)推出增強(qiáng)標(biāo)的市場波動的研究比較少,僅有劉奇揚(yáng)和左敏(2022)研究發(fā)現(xiàn)棉花期貨價(jià)格收益率序列存在波動集聚性,同時(shí)無論是否發(fā)生新冠感染,棉花期權(quán)的推出不僅會加劇棉花期貨收益率的波動性,還會降低棉花期貨市場的整體波動性,減少非對稱現(xiàn)象。

    從國內(nèi)文獻(xiàn)來看,部分文獻(xiàn)研究認(rèn)為期權(quán)的推出對標(biāo)的市場波動沒有明顯影響。有些采用多種計(jì)量方法研究國內(nèi)外股指期權(quán),認(rèn)為其標(biāo)的指數(shù)波動率沒有明顯增強(qiáng),如郭城(2014)研究了全球范圍內(nèi)9個(gè)典型的股指期權(quán),認(rèn)為期權(quán)的推出對標(biāo)的市場波動性的影響無規(guī)律可循,可能由其他原因引起波動性變化;樊文俊(2015)研究發(fā)現(xiàn)50ETF期權(quán)推出對標(biāo)的指數(shù)波動性無顯著影響;張文慧(2016)研究發(fā)現(xiàn)50ETF期權(quán)推出對標(biāo)的成分股波動性無顯著影響。關(guān)于商品期權(quán)推出對標(biāo)的市場波動沒有影響的研究比較少,僅有郭晨光等(2021)從日度數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)白糖期權(quán)上市后白糖期貨的價(jià)格波動并沒有顯著變化,但從5?分鐘高頻數(shù)據(jù)看,白糖期權(quán)上市后白糖期貨市場的“毛刺”現(xiàn)象有所緩解,表明期權(quán)發(fā)揮了抑制期貨交易中短期非理性波動的作用。

    綜上,國內(nèi)外關(guān)于期權(quán)推出對標(biāo)的市場影響的研究文獻(xiàn)大多集中于國內(nèi)外股票市場的期權(quán)推出對標(biāo)的股指或股票波動率的影響方面,研究結(jié)論具有多樣性。關(guān)于商品期貨期權(quán)推出對標(biāo)的商品期貨波動率影響的研究相對比較少,研究方法大多采用ARCH、GARCH等,從已有的文獻(xiàn)來看,研究商品期權(quán)的推出對標(biāo)的期貨的影響均集中在對商品期貨價(jià)格波動性單變量的影響上,目前針對原油期權(quán)推出對原油期貨及多變量的影響方面的研究尚屬空白。因此,本文采用GARCH模型族方法研究原油期權(quán)的推出對原油期貨市場微觀變量(價(jià)格、成交量、持倉量、庫存)波動性及非對稱性杠桿效應(yīng)的影響,期望得到有價(jià)值的結(jié)論,為中國期貨市場發(fā)展提供有價(jià)值的參考。

    三、研究模型的設(shè)定

    (一)原油期貨變量波動的GARCH模型設(shè)定

    Engle(1982)在研究通貨膨脹時(shí)提出了自回歸條件異方差(Autoregressive?Conditional?Heteroskedastic,ARCH)模型,Bollerslev(1986)在ARCH模型的基礎(chǔ)上提出了GARCH模型,該模型可以推廣到允許條件方差對收益率產(chǎn)生影響。因此,原油期貨變量(價(jià)格、成交量、持倉量、庫存)波動的GARCH(q,p)模型方差方程可以設(shè)定為:

    σ2t=α0+∑pi=1αiε2t-i+∑qj=1βjσ2t-j(1)

    其中,p是ARCH項(xiàng)的階數(shù),q是GARCH項(xiàng)的階數(shù),p>0,q≥0,α0>0,αi≥0,βj≥0,∑pi=1αi+∑qj=1βj<1?。模型反映原油期貨相關(guān)指標(biāo)當(dāng)期波動率受前期波動性信息的影響,∑pi=1αi+∑qj=1βj的值越接近于1,表示信息沖擊對波動性影響的時(shí)間越持久。

    為了進(jìn)一步研究原油期權(quán)推出后對原油期貨市場波動的影響,我們在原油期貨變量(價(jià)格、成交量、持倉量、庫存)波動的GARCH(q,p)模型中引入虛擬變量,則引入虛擬變量的模型設(shè)定如下:

    σ2t=α0+∑pi=1αiε2t-i+∑qj=1βjσ2t-j+λ1D1(2)

    其中,D1為虛擬變量,即D1=0原油期權(quán)推出前1原油期權(quán)推出后,λ1?是虛擬變量的系數(shù),當(dāng)λ1>0?時(shí),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動加劇;當(dāng)λ1<0?時(shí),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動降低;當(dāng)λ1=0時(shí),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量、持倉量及庫存變化)的波動一般沒有顯著變化(可以根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果的P值確定)。

    由于原油期權(quán)推出前新冠疫情就已經(jīng)發(fā)生,考慮到其可能對原油期貨市場變量波動的影響,我們對期權(quán)推出前新冠疫情發(fā)生對原油期貨市場波動的影響進(jìn)行分析,在模型(1)中引入虛擬變量D2,比較分析原油期權(quán)推出前新冠疫情發(fā)生對原油市場的影響,模型設(shè)定如下:

    σ2t=α0+∑pi=1αiε2t-i+∑qj=1βjσ2t-j+λ2D2(3)

    其中,D2=0新冠疫情發(fā)生前1新冠疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出前,λ2?是虛擬變量的系數(shù),當(dāng)λ2>0?時(shí),說明新冠疫情發(fā)生后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動加劇;當(dāng)λ2<0時(shí),說明新冠疫情發(fā)生后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動降低;當(dāng)λ2=0時(shí),說明新冠疫情發(fā)生后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動一般沒有顯著變化(可以根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果的P值確定)。

    考慮到新冠疫情的影響,為了更加精確地區(qū)分原油期權(quán)的推出對原油期貨市場波動的影響,將新冠疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出前與推出后進(jìn)行比較,在模型(1)中引入虛擬變量D3,模型設(shè)定如下:

    σ2t=α0+∑pi=1αiε2t-i+∑qj=1βjσ2t-j+λ3D3(4)

    其中,D3=0新冠疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出前1原油期權(quán)推出后,λ3?是虛擬變量的系數(shù),當(dāng)λ3>0?時(shí),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動加?。划?dāng)λ3<0時(shí),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動降低;當(dāng)λ3=0時(shí),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量和持倉量及庫存變化)的波動一般沒有顯著變化(可以根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果的P值確定)。

    (二)原油期貨變量波動的非對稱EGARCH模型設(shè)定

    非對稱杠桿效應(yīng)體現(xiàn)了波動性傳導(dǎo)的單向性,或者在一定程度上的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度差異,杠桿效應(yīng)可以通過在GARCH模型中引入一定的非對稱性來實(shí)現(xiàn),由于市場波動和反映的非對稱性具有多種結(jié)構(gòu)形式和表示方法,有一些對GARCH模型的推廣形式,如EGARCH模型等應(yīng)用比較廣泛。我們根據(jù)Nelson(1991)提出的EGARCH模型,設(shè)定原油期貨變量(價(jià)格、成交量、持倉量、庫存)波動的條件方差方程為:

    lnσ2t=ω+βlnσ2t-1+αεt-1σt-1+γεt-1σt-1(5)

    好消息εt>0?和壞消息εt<0對條件方差有不同的影響,好消息的影響因子為α+γ,壞消息的影響因子為α-γ。如果γ≠0,則沖擊反映存在非對稱性及杠桿效應(yīng);如果γ<0,利空消息對波動率的影響大于利多消息的影響;如果γ>0,則利多消息對波動率的影響大于利空消息的影響;如果γ=0,則不存在非對稱性及杠桿效應(yīng)。令

    fεtσt=αεt-1σt-1+γεt-1σt-1(6)

    則f(·)為信息沖擊曲線。

    基于基本EGARCH模型形式,可以將原油期貨變量(價(jià)格收益率、成交量、持倉量)波動的EGARCH模型多階形式的方差方程設(shè)定為:

    lnσ2t=ω+∑pj=1βjlnσ2t-j+∑qi=1αiεt-iσt-i+γiεt-iσt-i(7)

    好消息εt>0?和壞消息εt<0對條件方差有不同的影響,好消息的影響因子為∑qi=1(αi+γi),壞消息的影響因子為∑qi=1(αi-γi),如果∑qi=1γi≠0,即存在杠桿效應(yīng),如果∑qi=1γi=0,則不存在杠桿效應(yīng)。

    四、實(shí)證分析

    (一)變量選擇與數(shù)據(jù)處理

    本文以上海國際能源交易中心2018年3月26日上市的國際原油期貨為研究標(biāo)的,選擇原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量及庫存指標(biāo)。原油期貨價(jià)格選擇成交量最大的活躍合約日收盤價(jià)格連接成連續(xù)價(jià)格時(shí)間序列,成交量指標(biāo)選擇原油期貨合約總的日成交量,持倉量指標(biāo)選擇活躍合約日持倉量,庫存指標(biāo)選擇原油期貨日庫存量。時(shí)間為2018年3月26日至2022年9月22日。去掉節(jié)假日共有有效數(shù)據(jù)1095個(gè)。數(shù)據(jù)來源為上海國際能源交易中心。其中在原油期貨上市初期沒有原油庫存量,即2018年3月26日至2018年6月25日原油庫存為0,為了研究需要,用1補(bǔ)足。

    對選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行取對數(shù)處理,其中原油期貨價(jià)格收益率為原油期貨價(jià)格對數(shù)的一階差分,即Rt=DlnPt=lnPt-lnPt-1,其中Rt為t日的原油期貨價(jià)格收益率,Pt為t日的原油期貨價(jià)格,Pt-1為t-1日的原油期貨價(jià)格。同理,對原油期貨成交量、持倉量及庫存量分別做對數(shù)的一階差分處理,分別得到原油期貨成交量、持倉量及庫存量波動指標(biāo)如下:DlnQt=lnQt-lnQt-1、DlnIt=lnIt-lnIt-1、DlnSt=lnSt-lnSt-1,其中Q?、I、?S分別表示原油期貨成交量、持倉量和庫存量。以下為各個(gè)變量對數(shù)一階差分序列走勢(見圖1)。

    圖1?原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量及庫存量對數(shù)一階差分序列走勢

    從圖1中可以看到,原油期貨價(jià)格及成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列走勢均表現(xiàn)出波動集聚效應(yīng),因此可以判斷原油期貨價(jià)格及成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列可能存在異方差。以2021年6月21日原油期權(quán)上市作為時(shí)間分界點(diǎn)來看,對原油期貨價(jià)格收益率來說,在原油期權(quán)上市前后,其波動率沒有顯著的變化,甚至在個(gè)別時(shí)間段有波動率增大的情況,這種現(xiàn)象的出現(xiàn)可能和新冠感染的影響有關(guān);從成交量、持倉量及庫存量波動來看,三者在原油期權(quán)推出前后波動性均有較大的變化,原油期權(quán)推出后均表現(xiàn)出波動性降低的情況。

    由于原油期權(quán)推出時(shí)已經(jīng)有新冠感染,國內(nèi)疫情最早在2019年年底出現(xiàn),世界衛(wèi)生組織將疫情全球大流行的時(shí)間點(diǎn)定為2020年3月11日,因此,我們采用世界衛(wèi)生組織的觀點(diǎn)確定疫情流行的時(shí)間點(diǎn),為了更好地分析原油期權(quán)推出對原油期貨市場波動的影響情況,我們將選擇的樣本分成以下幾種情況:全樣本(2018年3月26日至2022年9月22日)、疫情發(fā)生前(2018年3月26日至2020年3月11日)、疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出前(2020年3月11日至2021年6月21日)、原油期權(quán)推出前(2018年3月26日至2022年6月21日)、原油期權(quán)推出后(2021年6月21日至2022年9月22日)。以下給出幾種情況下的描述性統(tǒng)計(jì),具體情況如表1所示。

    從表1可以看到,幾種情況下所有樣本峰度值均大于3,偏度值部分大于0,部分小于0,說明各個(gè)指標(biāo)均表現(xiàn)出尖峰后尾特征,部分表現(xiàn)出長左拖尾及部分長右拖尾的分布特征;在1%的顯著性水平下,JB統(tǒng)計(jì)量均拒絕正態(tài)分布假設(shè),表明在幾種情況下各個(gè)指標(biāo)序列均不滿足正態(tài)分布。從標(biāo)準(zhǔn)差來看,原油期權(quán)推出后原油價(jià)格收益波動及持倉量波動比原油期權(quán)推出前數(shù)值略大,沒有顯著變化,而原油期貨成交量及庫存量波動在原油期權(quán)推出后數(shù)值變小,存在顯著變化。由于原油期權(quán)推出時(shí)疫情已經(jīng)發(fā)生一年多,疫情出現(xiàn)對原油期貨市場波動產(chǎn)生較大的影響,對比疫情發(fā)生前與疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出前來看,原油期貨價(jià)格及持倉量波動均增強(qiáng),原油成交量及庫存量波動減弱。在疫情防控期間,原油期權(quán)推出前后,我們再對比疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出前與原油期權(quán)推出后這兩個(gè)時(shí)間段,在這兩個(gè)時(shí)間段疫情均對原油期貨市場有影響,比較原油期權(quán)推出前后在這兩個(gè)時(shí)間段的影響可以看到:原油期權(quán)推出后,除了原油期貨庫存量波動變化不顯著外,原油期貨價(jià)格收益波動、成交量波動、持倉量波動與疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出前相比均有所降低,因此,從日數(shù)據(jù)來看,原油期權(quán)的上市對原油期貨市場波動有一定的影響,在不考慮疫情的情況下,雖然原油期貨價(jià)格及持倉量波動變化不大,但是原油期貨成交量及庫存波動明顯減弱;在考慮疫情的情況下,疫情發(fā)生前后原油期貨價(jià)格及持倉量波動均增強(qiáng),成交量及庫存波動減弱;在疫情防控期間,原油期權(quán)的推出降低了原油期貨市場價(jià)格收益、成交量、持倉量的波動,庫存波動增強(qiáng)。以上描述性統(tǒng)計(jì)在一定程度上描述了原油期權(quán)推出對原油期貨市場波動的影響,具體的影響程度還需要進(jìn)一步的模型實(shí)證分析。

    (二)相關(guān)檢驗(yàn)

    1數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)

    我們對選取的原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量及庫存量的對數(shù)一階差分序列在三種情況下的平穩(wěn)性做單位根檢驗(yàn),我們采用常用的ADF檢驗(yàn)法,檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

    通過ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果可以看到,在1%、5%、10%顯著性水平下,幾種情況下原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列均是平穩(wěn)的,可以采用ARMA模型進(jìn)行后續(xù)模型實(shí)證分析。

    2ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

    根據(jù)原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列的自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)圖像確定各個(gè)ARMA模型階數(shù)(限于篇幅,具體圖像省略)。通過原油期貨價(jià)格收益自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)圖像可知不存在一方拖尾一方截尾的現(xiàn)象,同時(shí)二者圖像均存在一定拖尾現(xiàn)象,可以考慮ARMA模型。根據(jù)AIC、SC等信息準(zhǔn)則確定滯后階數(shù),最后得到原油期貨價(jià)格收益ARMA模型為ARMA(1,1);通過原油期貨成交量對數(shù)一階差分序列自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)圖像可知偏自相關(guān)系數(shù)二階截尾,自相關(guān)系數(shù)二階截尾,可以確定原油期貨成交量對數(shù)一階差分序列ARMA模型為ARMA(2,2);通過原油期貨持倉量對數(shù)一階差分序列自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)圖像可知偏自相關(guān)系數(shù)與自相關(guān)系數(shù)均存在截尾,可以確定原油期貨持倉量對數(shù)一階差分序列ARMA模型為ARMA(17,1);通過原油期貨庫存量對數(shù)一階差分序列自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)圖像可知不存在一方拖尾一方截尾的現(xiàn)象,同時(shí)二者圖像均存在一定拖尾現(xiàn)象,根據(jù)AIC、SC等信息準(zhǔn)則確定滯后階數(shù),最后得到原油期貨庫存量對數(shù)一階差分序列ARMA模型為ARMA(1,1)。

    然后進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),即對原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列各個(gè)ARMA模型:ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(17,1)、ARMA(1,1)殘差的平方做自相關(guān)檢驗(yàn)。根據(jù)AIC、SC等信息準(zhǔn)則確定各個(gè)ARCH模型的最佳滯后階數(shù),分別為3、3、2、17階,具體檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    從表3中可以看到,四種情況下F統(tǒng)計(jì)量及卡方統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的P值均為0,說明原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分的殘差序列均存在ARCH效應(yīng)。

    (三)全樣本下原油期權(quán)推出后對原油期貨變量波動率影響的實(shí)證分析

    由于我們選定的原油期貨變量:期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)差分序列ARMA模型殘差均存在ARCH效應(yīng),因此我們對各個(gè)變量的對數(shù)差分序列波動GARCH模型進(jìn)行實(shí)證估計(jì),根據(jù)AIC、?SC等信息準(zhǔn)則確定GARCH模型的最佳滯后階數(shù)(限于篇幅,具體檢驗(yàn)省略),可知原油期貨價(jià)格收益率、成交量、持倉量、庫存量波動的GARCH模型均為GARCH(1,1)模型。

    由上述ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果可以看到,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均不顯著,對應(yīng)的P值均大于10%,說明模型均有效擬合了殘差序列的條件異方差性,說明引入虛擬變量D1的各個(gè)GARCH模型的設(shè)定是有效的,根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果得到結(jié)論如下:

    (1)對加入虛擬變量D1原油期貨價(jià)格收益率GARCH(1,1)模型估計(jì)來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α1、β1均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α1與β1之和為09599,接近于1,說明信息沖擊對原油期貨價(jià)格收益率產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α1較小,說明新信息對原油期貨價(jià)格波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β1較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ1?大于0并在1%水平上顯著,說明原油期權(quán)推出后加劇了原油期貨價(jià)格收益的波動性,由于系數(shù)值比較小,說明加劇的程度十分有限。

    (2)對加入虛擬變量D1原油期貨成交量波動的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α2、β2均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α2與β2之和為04474,說明信息沖擊對原油期貨成交量產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α2較大,說明新信息對原油期貨成交量波動性沖擊較大,消化新信息的速度較快;GARCH系數(shù)β2較小,說明歷史信息沖擊影響較??;虛擬變量系數(shù)λ2為負(fù)值并在1%水平上顯著,說明原油期權(quán)推出后降低了原油期貨成交量的波動性,由于系數(shù)值比較小,說明降低的程度有限。

    (3)對加入虛擬變量D1原油期貨持倉量波動的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α3、β3均大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α3與β3之和為07135,說明信息沖擊對原油期貨持倉量產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α3較小且不顯著,說明新信息對原油期貨持倉量波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β3較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ3為負(fù)值且不顯著,說明原油期權(quán)推出后對原油期貨持倉量波動性沒有顯著影響。

    (4)對加入虛擬變量D1原油期貨庫存量波動的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α4、β4均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α4與β4之和為08213,說明信息沖擊對原油期貨庫存量波動產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α4較小,說明新信息對原油期貨庫存波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β4較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ4為負(fù)值并在1%水平上顯著,說明原油期權(quán)推出后降低了原油期貨庫存量的波動性,由于系數(shù)值比較小,說明降低的程度有限。

    2原油期權(quán)推出前后GARCH模型估計(jì)

    為了進(jìn)一步深入分析信息沖擊對原油期貨變量波動影響的信息處理速度,分別對原油期貨推出前后GARCH模型進(jìn)行比較分析。具體模型實(shí)證結(jié)果如表6所示。

    由表6中原油期權(quán)推出前后原油期貨變量波動GARCH估計(jì)結(jié)果可以看到:

    (1)原油期貨價(jià)格收益率波動GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果中的α1+β1值在原油期權(quán)推出前后分別為09731和09400,有微小的減弱,表示信息的沖擊對原油期貨價(jià)格收益波動性影響的持續(xù)性在微小減弱,即波動的長期記憶性有微小減弱,并且α1值有所減弱,β1值有所增強(qiáng),表示原油期權(quán)推出后,新市場信息產(chǎn)生的沖擊在減弱,對原油期貨價(jià)格波動性影響在減弱,吸收新信息的速度在減弱,而歷史信息對波動產(chǎn)生的沖擊影響在增強(qiáng),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨價(jià)格市場處理信息速度有所下降。

    (2)原油期貨成交量波動GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果中的α2+β2值在原油期權(quán)推出前后分別為05906和07500,有一定的增強(qiáng),表示信息的沖擊對原油期貨成交量波動性影響的持續(xù)性在增強(qiáng),即波動的長期記憶性有一定的增強(qiáng),并且α2值有所減弱,β2值有所增強(qiáng),表示原油期權(quán)推出后,新市場信息產(chǎn)生的沖擊在減弱,對原油期貨成交量波動性影響在減弱,吸收新信息的速度在減弱,而歷史信息對波動產(chǎn)生的沖擊影響在增強(qiáng),說明原油期權(quán)推出后,總的來說原油期貨成交量市場處理信息速度有一定的增強(qiáng)。

    (3)原油期貨持倉量波動GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果中的α3+β3值在原油期權(quán)推出前后分別為05113和06473,有一定的增強(qiáng),表示信息的沖擊對原油期貨持倉量波動性影響的持續(xù)性在增強(qiáng),即波動的長期記憶性有一定的增強(qiáng),并且α3、β3值均有所增強(qiáng),表示原油期權(quán)推出后,新市場信息產(chǎn)生的沖擊在增強(qiáng),對原油期貨持倉量波動性影響在增強(qiáng),吸收新信息的速度在增強(qiáng),歷史信息對波動產(chǎn)生的沖擊影響也在增強(qiáng),說明原油期權(quán)推出后,原油期貨市場持倉量處理信息速度有所增強(qiáng)。

    (4)原油期貨庫存量波動GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果中的α4+β4值在原油期權(quán)推出前后分別為09738和09879,有一定的增強(qiáng),表示信息的沖擊對原油期貨庫存量波動性影響的持續(xù)性在增強(qiáng),即波動的長期記憶性有一定的增強(qiáng),并且α4值有所增強(qiáng),β4值有所減弱,表示原油期權(quán)推出后,新市場信息產(chǎn)生的沖擊在增強(qiáng),對原油期貨庫存波動性影響在增強(qiáng),吸收新信息的速度在增強(qiáng),而歷史信息對波動產(chǎn)生的沖擊影響在減弱,說明原油期權(quán)推出后,原油期貨庫存市場處理信息速度有所增強(qiáng)。

    (四)原油期權(quán)推出前新冠疫情對原油期貨變量波動率影響的分析

    從以上分析可以看到,單純考慮原油期權(quán)推出前后對原油期貨市場波動的影響來看,期權(quán)推出對原油期貨微觀市場指標(biāo)(期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量)波動的影響有限,其中僅對期貨成交量及庫存量的波動有減弱的影響,對期貨價(jià)格及持倉量的波動有增強(qiáng)的影響。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是由于新冠疫情的影響,所以要對新冠疫情出現(xiàn)前后原油期貨市場變量波動變化的情況進(jìn)行分析。我們對原油期貨市場變量(期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量)波動的GARCH模型加入虛擬變量D2,即當(dāng)疫情發(fā)生之前D2值為0,疫情發(fā)生之后到原油期權(quán)推出之前D2值為1。首先確定各個(gè)變量的ARMA的形式,根據(jù)原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列的自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)圖像確定各個(gè)ARMA模型階數(shù)(限于篇幅,具體圖像省略)。經(jīng)過檢驗(yàn)得到期權(quán)推出前的原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列各個(gè)ARMA模型分別為:ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(17,1)、ARMA(1,1)(限于篇幅,具體檢驗(yàn)省略)。然后對GARCH模型再做估計(jì),具體結(jié)果如表7所示。

    根據(jù)以上檢驗(yàn)結(jié)果可以得到以下結(jié)論:

    (1)對加入虛擬變量D2原油期貨價(jià)格收益率GARCH(1,1)模型估計(jì)來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為09389,接近于1,說明信息沖擊對原油期貨價(jià)格收益率產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較小,說明新信息對原油期貨價(jià)格波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH?系數(shù)β較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ?大于0,在10%水平下顯著,說明新冠疫情出現(xiàn)后對原油期貨價(jià)格收益率的波動性加劇略強(qiáng)。

    (2)對加入虛擬變量D2原油期貨成交量波動的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為05826,說明信息沖擊對原油期貨成交量產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較大,說明新信息對原油期貨成交量波動性沖擊較大,消化新信息的速度較快;GARCH系數(shù)β較小,說明歷史信息沖擊影響較?。惶摂M變量系數(shù)λ為負(fù)值并在1%水平上顯著,說明新冠疫情出現(xiàn)后降低了原油期貨成交量的波動性,由于系數(shù)值比較小,說明降低的程度有限。

    (3)對加入虛擬變量D2原油期貨持倉量波動的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為03266,說明信息沖擊對原油期貨持倉量產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較小,說明新信息對原油期貨持倉量波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ為負(fù)值并在1%水平上顯著,說明新冠疫情出現(xiàn)后降低了原油期貨持倉量的波動性,由于系數(shù)值比較小,說明降低的程度有限。

    (4)對加入虛擬變量D2原油期貨庫存量波動的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為09626,說明信息沖擊對原油期貨庫存量產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較小,說明新信息對原油期貨庫存量波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ為負(fù)值并在1%水平上顯著,說明新冠疫情出現(xiàn)后降低了原油期貨庫存量的波動性,由于系數(shù)值比較小,說明降低的程度有限。

    綜上,在原油期權(quán)推出前,新冠疫情出現(xiàn)對原油期貨市場變量波動有一定的影響,在一定程度上增強(qiáng)了原油期貨價(jià)格收益率波動,降低了原油期貨成交量、持倉量及庫存量波動率。

    (5)新冠疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出對原油期貨變量波動率影響的實(shí)證分析

    由上述分析可知,新冠感染的出現(xiàn)對原油期貨市場各個(gè)變量波動性具有一定的影響,為了更深入地研究原油期權(quán)推出前后對原油期貨市場變量波動性的影響,我們對疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前后對原油期貨市場變量波動性的影響進(jìn)行分析,我們對原油期貨市場變量(期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量)波動的GARCH模型加入虛擬變量D3,即當(dāng)疫情發(fā)生后到原油期權(quán)推出之前D3值為0,原油期權(quán)推出之后D3值為1,對GARCH模型再做估計(jì)。首先根據(jù)原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存量對數(shù)一階差分序列的自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)圖像確定各個(gè)ARMA模型階數(shù)(限于篇幅,具體圖像省略)。經(jīng)過檢驗(yàn)得到原油期貨價(jià)格、成交量、持倉量、庫存對數(shù)一階差分序列各個(gè)ARMA模型分別為:ARMA(1,1)、ARMA(3,1)、ARMA(17,2)、ARMA(1,1)(限于篇幅,具體檢驗(yàn)省略)。

    加入虛擬變量D3的原油期貨各個(gè)市場變量的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果如表8所示。

    說明:對上述加入虛擬變量D3的原油期貨各個(gè)變量波動的GARCH(1,1)模型分別在兩個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果均通過檢驗(yàn),各個(gè)模型均有效擬合了殘差序列的條件異方差性,說明引入虛擬變量D3的各個(gè)GARCH模型的設(shè)定是有效的(限于篇幅,具體檢驗(yàn)結(jié)果省略)。

    由上述估計(jì)結(jié)果可知:

    (1)對加入虛擬變量D3原油期貨價(jià)格收益率的GARCH(1,1)模型估計(jì)來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為09442,接近于1,說明信息沖擊對原油期貨價(jià)格收益率產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較小,說明新信息對原油期貨價(jià)格波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ值為?115E-05,不顯著,說明疫情發(fā)生后,原油期權(quán)推出前后相比,原油期貨價(jià)格收益率的波動性增強(qiáng)不顯著,基本沒有變化。

    (2)對加入虛擬變量D3原油期貨成交量波動的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為04310,說明信息沖擊對原油期貨成交量產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較小,說明新信息對原油期貨成交量波動性沖擊較小,消化新信息的速度較快;GARCH系數(shù)β較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ為-00129,說明疫情發(fā)后,原油期權(quán)推出后降低了原油期貨成交量的波動性,由于系數(shù)值均不夠顯著,影響的程度均有限。

    (3)對加入虛擬變量D3原油期貨持倉量的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均顯著大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為05563,說明信息沖擊對原油期貨持倉量產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較小,說明新信息對原油期貨持倉量波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ為-00072并在1%水平上顯著,說明疫情發(fā)生后,原油期權(quán)的推出降低了原油期貨持倉量的波動性,由于系數(shù)值比較小,說明降低的程度有限。

    (4)對加入虛擬變量D3原油期貨庫存量的GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果來說,ARCH項(xiàng)與GARCH系數(shù)α、β均大于0,說明前一期波動率對當(dāng)期有正向影響,滿足波動率集群特性;α與β之和為04565,說明信息沖擊對原油期貨庫存量產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;ARCH項(xiàng)系數(shù)α較小,說明新信息對原油期貨庫存量波動性沖擊較小,消化新信息的速度較慢;GARCH系數(shù)β較大,說明歷史信息沖擊影響較大;虛擬變量系數(shù)λ為-00009并在10%水平上顯著,說明疫情發(fā)生后,原油期權(quán)推出降低了原油期貨庫存量的波動性。由于系數(shù)值較小,說明影響的程度有限。

    綜上,在疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出對原油期貨市場變量波動有一定的影響,在一定程度上增強(qiáng)了原油期貨價(jià)格收益率波動,降低了原油期貨成交量、持倉量及庫存量波動性。和原油期權(quán)推出前疫情出現(xiàn)對原油期貨市場變量波動的影響相比,原油期貨價(jià)格收益率波動增強(qiáng)程度減弱,成交量波動減弱程度降低,持倉量與庫存量波動性降低沒有明顯差異。

    (五)原油期權(quán)推出前后原油期貨變量波動非對稱性EGARCH模型估計(jì)

    上述我們對全樣本區(qū)間原油期權(quán)推出對原油期貨市場各個(gè)變量波動、原油期權(quán)推出前疫情發(fā)生對原油期貨市場各個(gè)變量波動及疫情發(fā)生后原油期權(quán)推出前后原油期貨市場各個(gè)變量波動GARCH模型估計(jì)分別進(jìn)行了比較分析,下面采用EGARCH模型估計(jì)分析原油期權(quán)推出前后原油期貨市場變量波動非對稱性杠桿效應(yīng)變化。

    1全樣本下EGARCH模型估計(jì)

    表9分析在全樣本區(qū)間,原油期貨市場各個(gè)變量波動非對稱杠桿效應(yīng)EGARCH模型估計(jì),為了和前述估計(jì)GARCH(1,1)模型保持一致,下面我們采用EGARCH(1,1)模型進(jìn)行實(shí)證估計(jì),具體估計(jì)結(jié)果如表9所示。

    由上述ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果可以看到,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均不顯著,對應(yīng)的P值均大于10%,說明模型均有效擬合了殘差序列的條件異方差性,即各個(gè)EGARCH模型的設(shè)定是有效的,根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果得到結(jié)論如下:

    (1)原油期貨價(jià)格收益率波動的EGARCH模型中非對稱系數(shù)為-00438,表明序列存在弱的負(fù)的非對稱杠桿效應(yīng),利空消息的影響大于利多消息的影響;利多消息對原油期貨價(jià)格收益率波動帶來α1+γ1=02482倍的沖擊影響;利空消息對原油期貨價(jià)格收益率波動帶來α1-γ1=03358倍的沖擊影響。

    (2)原油期貨成交量波動的EGARCH模型中非對稱系數(shù)為-01510,表明序列存在負(fù)的非對稱杠桿效應(yīng),利空消息的影響大于利多消息的影響;利多消息對原油期貨成交量波動帶來α2+γ2=06265倍的沖擊影響;利空消息對原油期貨成交量波動帶來α2-γ2=09286倍的沖擊影響。

    (3)原油期貨持倉量波動的EGARCH模型中非對稱系數(shù)為-07412,表明序列存在較強(qiáng)的負(fù)的非對稱杠桿效應(yīng),利空消息的影響遠(yuǎn)大于利多消息的影響;利多消息對原油期貨持倉量波動帶來α3+γ3=00202倍的沖擊影響;利空消息對原油期貨持倉量波動帶來α3-γ3=15026倍的沖擊影響。

    (4)原油期貨庫存量波動的EGARCH模型中非對稱系數(shù)為-00167,表明序列存在較弱的負(fù)的非對稱杠桿效應(yīng),利空消息的影響微大于利多消息的影響;利多消息對原油期貨庫存波動帶來α4+γ4=00486倍的沖擊影響;利空消息對原油期貨庫存波動帶來α4-γ4=00821倍的沖擊影響,多空因素對其影響均較小。

    2原油期權(quán)推出前后EGARCH模型估計(jì)對比分析

    為了進(jìn)一步分析原油期權(quán)推出后原油期貨市場變量波動非對稱性杠桿效應(yīng)改善的情況,我們分別對原油期權(quán)推出前后原油期貨市場變量波動的EGARCH模型估計(jì)進(jìn)行比較分析,由于疫情的影響,我們分別考慮疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前后對原油期貨市場相關(guān)變量波動的非對稱性杠桿效應(yīng)的影響,以及不考慮疫情的情況下原油期權(quán)推出后對原油期貨市場相關(guān)變量波動的非對稱性杠桿效應(yīng)的影響。我們分別對疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前后原油期貨市場變量波動的EGARCH模型估計(jì)進(jìn)行比較分析(具體檢驗(yàn)結(jié)果限于篇幅省略),具體模型采用上述疫情后原油期權(quán)推出前后各個(gè)變量的ARMA模型形式及EGARCH模型形式。同時(shí),不考慮疫情影響,對原油期權(quán)推出前后對原油期貨相關(guān)變量波動影響的EGARCH(1,1)模型估計(jì)進(jìn)行比較分析(具體檢驗(yàn)結(jié)果限于篇幅省略),具體模型采用上述原油期權(quán)推出前后時(shí)間區(qū)間的各個(gè)變量的ARMA模型形式及EGARCH(1,1)模型形式。具體模型參數(shù)估計(jì)比較結(jié)果如表11所示。

    由表11結(jié)果可以看到,原油期權(quán)上市前后的各個(gè)EGARCH(1,1)模型估計(jì)參數(shù)均在10%水平上顯著,我們通過以上參數(shù)進(jìn)行對比分析如下:

    (1)原油期權(quán)推出前后原油期貨價(jià)格收益率波動非對稱性杠桿效應(yīng)比較。

    在是否考慮疫情影響的兩種情況下,原油期權(quán)推出前均有γ<0?且α+γ<α-γ,結(jié)果和全樣本分析結(jié)果相同,利空消息的影響大于利多消息的影響;而原油期權(quán)推出后γ>0?且α+γ>α-γ,利多消息的影響大于利空消息的影響。說明無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后非對稱性杠桿效應(yīng)均發(fā)生了變化,均由負(fù)的非對稱性轉(zhuǎn)變?yōu)檎姆菍ΨQ性,由于γ?值在無論是否考慮疫情情況下原油期權(quán)推出前數(shù)值基本相同,而在原油期權(quán)上市后均略變小,說明原油期貨價(jià)格收益率波動非對稱性杠桿效應(yīng)在原油期權(quán)上市后均略變小。由于原油期權(quán)推出前后的α+γ、α-γ數(shù)值均較小,正負(fù)非對稱性均不明顯。

    為了更加直觀地觀察信息沖擊產(chǎn)生的非對稱性杠桿效應(yīng),以下分別做原油期權(quán)推出前、疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前、原油期權(quán)推出后原油期貨價(jià)格收益率波動的信息沖擊曲線,如圖2所示。

    從上述原油期權(quán)推出前后原油期貨價(jià)格信息沖擊曲線可以看到,無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后均存在一定的非對稱,非對稱均由負(fù)轉(zhuǎn)正,非對稱性杠桿效應(yīng)程度均不顯著。從這里可以看到疫情對原油期權(quán)推出前后原油期貨價(jià)格波動非對稱性杠桿效應(yīng)有影響但是不夠明顯。

    (2)原油期權(quán)推出前后原油期貨成交量波動非對稱性杠桿效應(yīng)比較。

    在不考慮疫情影響的情況下,原油期權(quán)推出前后γ<0?且α+γ<α-γ,結(jié)果和全樣本分析結(jié)果相同,利空消息的影響均大于利多消息的影響,原油期權(quán)推出前后均為負(fù)的非對稱性,對稱性有所減弱??紤]疫情影響下,疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前γ>0?且α+γ>α-γ,結(jié)果和全樣本分析結(jié)果相反,利多消息的影響大于利空消息的影響;而原油期權(quán)推出后γ<0?且α+γ<α-γ,利空消息的影響大于利多消息的影響。說明在疫情的影響下,疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前后非對稱性杠桿效應(yīng)發(fā)生了變化,由正的非對稱性轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)的非對稱性。由于γ?值在原油期權(quán)上市后均變小,說明疫情出現(xiàn)后原油期貨成交量波動非對稱性杠桿效應(yīng)在原油期權(quán)上市后變小且減小的幅度小于不考慮疫情影響下的杠桿效應(yīng)。

    為了更加直觀地觀察信息沖擊產(chǎn)生的非對稱性杠桿效應(yīng),以下分別做原油期權(quán)推出前、疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前、原油期權(quán)推出后原油期貨成交量波動的信息沖擊曲線,如圖3所示。

    從上述原油期權(quán)推出前后原油期貨成交量信息沖擊曲線可以看到,不考慮疫情影響下原油期權(quán)推出前后均存在一定的負(fù)的非對稱,原油期權(quán)推出后非對稱性杠桿效應(yīng)減弱。疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前后均存在一定的非對稱,非對稱由正轉(zhuǎn)負(fù),非對稱性杠桿效應(yīng)程度減弱。從這里可以看到,疫情對原油期權(quán)推出前原油期貨成交量波動非對稱性杠桿效應(yīng)有一定的影響。

    (3)原油期權(quán)推出前后原油期貨持倉量波動非對稱性杠桿效應(yīng)比較。

    無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后均有γ<0?且α+γ<α-γ,結(jié)果和全樣本分析結(jié)果相同,利空消息的影響均大于利多消息的影響。不考慮疫情影響下,由于原油期權(quán)推出后的α+γ及α-γ數(shù)值均變小,說明利多消息及利空消息的沖擊均變??;由于γ?值在原油期權(quán)上市后均變小,說明不考慮疫情影響下,原油期貨持倉量波動非對稱性杠桿效應(yīng)在原油期權(quán)上市后略變大??紤]疫情影響下,利多消息及利空消息的沖擊均變小,非對稱性杠桿效應(yīng)在原油期權(quán)上市后略變小。

    為了更加直觀地觀察信息沖擊產(chǎn)生的非對稱性杠桿效應(yīng),以下分別做原油期權(quán)推出前、疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前、原油期權(quán)推出后原油期貨持倉量波動的信息沖擊曲線,如圖4所示。

    從上述信息沖擊曲線可以看到,無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后均存在一定的負(fù)的非對稱,不考慮疫情影響下,原油期權(quán)推出后非對稱性杠桿效應(yīng)略變大;考慮疫情影響下,原油期權(quán)推出后原油期貨持倉量波動的非對稱性杠桿效應(yīng)略變小。因此,疫情對原油期權(quán)推出后原油期貨持倉量波動的杠桿效應(yīng)有一定的影響。

    (4)原油期權(quán)推出前后原油期貨庫存量波動非對稱性杠桿效應(yīng)比較。

    無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后均有γ<0?且α+γ<α-γ,結(jié)果和全樣本分析結(jié)果相同,利空消息的影響均大于利多消息的影響。無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出后的α+γ及α-γ數(shù)值均變小,說明利多消息及利空消息的沖擊均變小。γ?值在原油期權(quán)上市后略變小,只是考慮疫情影響下變小的程度稍大些,說明無論是否考慮疫情影響,原油期貨庫存量波動非對稱性杠桿效應(yīng)在原油期權(quán)上市后均略變小。

    為了更加直觀地觀察信息沖擊產(chǎn)生的非對稱性杠桿效應(yīng),以下分別做原油期權(quán)推出前、疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出前、原油期權(quán)推出后原油期貨庫存量波動的信息沖擊曲線,如圖5所示。

    從上述信息沖擊曲線可以看到,無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后均存在一定的負(fù)的非對稱,原油期權(quán)推出后非對稱性杠桿效應(yīng)減弱。

    五、結(jié)論與建議

    本文采用GARCH類模型實(shí)證研究了原油期權(quán)推出對原油期貨市場變量(價(jià)格、成交量、持倉量、庫存)波動率及非對稱杠桿效應(yīng)的影響。得到以下結(jié)論。

    其一,從不考慮疫情影響的全樣本區(qū)間來看,原油期權(quán)推出后信息沖擊對原油期貨價(jià)格收益率、持倉量、庫存波動產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響,而對成交量產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;原油期權(quán)推出加劇了原油期貨價(jià)格收益波動性,降低了成交量、持倉量、庫存波動性;原油期權(quán)推出后,原油期貨價(jià)格市場處理信息速度有所下降,而對成交量、持倉量、庫存市場處理信息速度有所提升。

    其二,從考慮疫情對原油期貨市場的影響來看,信息沖擊對原油期貨價(jià)格收益率、庫存波動產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響,而對成交量、持倉量波動產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;新冠疫情出現(xiàn)提升了原油期貨價(jià)格收益的波動性,降低了原油期貨成交量、持倉量、庫存的波動性,三者的降低程度均有限。

    其三,從考慮疫情發(fā)生后原油期權(quán)推出對原油期貨市場的影響來看,信息沖擊對原油期貨價(jià)格收益率產(chǎn)生較長時(shí)間的波動性影響,而對成交量、持倉量、庫存量均產(chǎn)生較短時(shí)間的波動性影響;在疫情出現(xiàn)后原油期權(quán)推出對原油期貨市場變量波動有一定的影響,在一定程度上增強(qiáng)了原油期貨價(jià)格收益率波動,降低了原油期貨成交量、持倉量及庫存量波動率。和原油期權(quán)推出前疫情出現(xiàn)對原油期貨市場變量波動率的影響相比,原油期貨價(jià)格收益率波動增強(qiáng)程度減弱,成交量波動減弱程度降低,持倉量與庫存量波動率降低沒有明顯差異。

    其四,針對非對稱性杠桿效應(yīng)來說,不考慮疫情影響的情況下,原油期貨價(jià)格收益率、成交量、持倉量、庫存量波動率均存在負(fù)的非對稱杠桿效應(yīng),利空消息的影響均大于利多消息的影響,其中成交量與持倉量波動的負(fù)的杠桿效應(yīng)較大??紤]疫情影響下,原油期權(quán)推出前后原油期貨價(jià)格收益波動非對稱性杠桿效應(yīng)均發(fā)生了變化,均由負(fù)的非對稱性轉(zhuǎn)變?yōu)檎姆菍ΨQ性??紤]疫情影響下原油期權(quán)推出前后成交量波動存在一定的負(fù)的非對稱,疫情出現(xiàn)后原油期貨成交量波動非對稱性杠桿效應(yīng)在原油期權(quán)上市后變小,且減小的幅度小于不考慮疫情影響下的杠桿效應(yīng)。無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后持倉量波動均存在一定的負(fù)的非對稱,不考慮疫情影響下,原油期權(quán)推出后非對稱性杠桿效應(yīng)略變大;考慮疫情影響下,原油期權(quán)推出后原油期貨持倉量波動的非對稱性杠桿效應(yīng)略減弱。無論是否考慮疫情影響,原油期權(quán)推出前后庫存波動均存在一定的負(fù)的非對稱,原油期權(quán)推出后非對稱性杠桿效應(yīng)減弱。

    綜上,原油期權(quán)的推出對原油期貨市場微觀變量的波動性及非對稱性杠桿效應(yīng)產(chǎn)生了一定的影響,為了更好地發(fā)揮原油等商品期權(quán)的作用,建議如下:

    1采取多種形式提升投資者教育

    由于原油期權(quán)等商品期權(quán)推出的時(shí)間比較晚,作為期貨市場新的交易品種,投資者對其了解有限,而且商品期權(quán)的定價(jià)更為復(fù)雜,應(yīng)用到復(fù)雜的期權(quán)定價(jià)模型等,增加了投資者參與交易的難度,交易所等機(jī)構(gòu)可以開展線上或者線下等形式多樣的投資者教育,提升投資者的認(rèn)知水平,不斷擴(kuò)大投資者參與的規(guī)模。

    2不斷豐富商品期貨期權(quán)品種

    從目前來看,國內(nèi)商品市場推出了部分商品期權(quán)品種,從數(shù)量上來看仍然比較少,為了滿足投資者的避險(xiǎn)及投資需求,應(yīng)盡可能推出更多的現(xiàn)有商品期貨期權(quán),確保期貨市場健康發(fā)展;另外,針對單一品種的商品期權(quán)也可以考慮推出小合約的迷你期權(quán)等,以活躍市場,滿足市場多樣化需求。

    3滿足國際化的需要,不斷完善相關(guān)規(guī)則

    國內(nèi)商品期權(quán)作為一種創(chuàng)新品種在不斷發(fā)展。相對來說,有些品種如原油期權(quán)參與的門檻相對過高,可以考慮隨著市場的發(fā)展,適當(dāng)降低投資者參與的門檻;另外,對一些上市的商品期權(quán)品種來說,根據(jù)市場發(fā)展及國際化的需要,適當(dāng)改進(jìn)、完善相關(guān)的交易規(guī)則。比如,目前商品期權(quán)的做市商制度要逐步放開管制,做到自我調(diào)價(jià)等,更有利于活躍市場、吸引更多國際投資者進(jìn)入國內(nèi)市場。

    4不斷改進(jìn)提升商品期權(quán)市場技術(shù)設(shè)施及水平

    由于原油等商品期權(quán)的定價(jià)具有復(fù)雜性,因而對期權(quán)交易的技術(shù)設(shè)施及水平要求較高,對期權(quán)的結(jié)算來說,管理保證金的同時(shí)要考慮市場價(jià)格波動及波動率,需要升級原有的清算系統(tǒng);投資者需要的期權(quán)交易軟件要能夠提供基于期權(quán)定價(jià)模型的各種交易策略,并且操作簡單,提高投資者參與期權(quán)的便利度,這些都要求交易所及經(jīng)紀(jì)公司不斷提升期權(quán)交易技術(shù)水平,改進(jìn)技術(shù)設(shè)施。

    5在期貨法的監(jiān)管框架內(nèi)加強(qiáng)監(jiān)管

    期貨法的出臺規(guī)范了我國期貨市場的發(fā)展,由于期權(quán)定價(jià)及交易的復(fù)雜性,期權(quán)交易市場可能會出現(xiàn)一些風(fēng)險(xiǎn)。比如,專業(yè)投資者利用專業(yè)優(yōu)勢可能會對期權(quán)交易市場產(chǎn)生過度投機(jī),因此在期貨法的框架內(nèi),加強(qiáng)對過度投機(jī)炒作等市場行為進(jìn)行監(jiān)管,確保期貨期權(quán)市場的穩(wěn)健運(yùn)行。

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    Research?on?Volatility?and?Asymmetric?Effect?of?Crude?Oil?Options?on?of?Crude?Oil?Market

    GAO?Tianchen1?GAO?Hui2

    (1University?of?Sydney,Australia,NSW?2006;2Shang?Hai?Futures?Exchange,Shanghai?200122,China)

    Abstract:Based?on?daily?data,this?paper?uses?the?GARCH?model?family?to?empirically?study?the?impact?of?crude?oil?option?launch?on?the?volatility?and?asymmetric?leverage?effect?of?crude?oil?futures?market?variables(futures?price,trading?volume,open?position,inventory)The?conclusion?is?as?follows:Regardless?of?the?impact?of?the?COVID-19,the?launch?of?crude?oil?options?has?a?long-term?volatility?impact?on?price,position?and?inventory?volatility?in?addition?to?trading?volume,and?only?has?a?long-term?volatility?impact?on?prices?under?the?influence?of?COVID-19Regardless?of?whether?the?impact?of?COVID-19?is?considered,the?launch?of?crude?oil?options?has?intensified?the?volatility?of?price?returns,reduced?the?volatility?of?trading?volume,position?and?inventory,and?Considering?COVID-19?influence,the?volatility?of?crude?oil?futures?prices?yield?has?weakened,and?the?degree?of?weakening?of?trading?volume?fluctuations?has?decreasedRegardless?of?the?impact?of?COVID-19,crude?oil?futures?prices,trading?volume,positions,and?inventory?volatility?all?have?negative?asymmetric?leverage?effects,and?the?impact?of?negative?news?is?greater?than?the?impact?of?bullish?newsConsidering?the?introduction?of?crude?oil?options?under?the?influence?of?COVID-19:the?fluctuation?of?crude?oil?futures?prices?yield?has?changed?from?negative?asymmetry?to?positive?asymmetric?leverage?effectThe?asymmetric?leverage?effect?of?negative?fluctuations?in?crude?oil?futures?trading?volume?becomes?smaller?and?decreases?less?than?the?leverage?effect?without?considering?the?impact?of?COVID-19?after?the?listing?of?crude?oil?optionsFluctuations?in?position?and?inventory?have?weakened?the?negative?asymmetric?leverage?effect?after?the?launch?of?crude?oil?optionsFinally,relevant?policy?suggestions?are?given?for?the?construction?of?the?domestic?options?market

    Key?words:Crude?Oil?Options;GARCH?Model?Family;Volatility;Asymmetry;Leverage?Effect

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