原油期權(quán)對原油市場波動非對稱性影響研究

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。

參考文獻(xiàn)

［1］ROLL?R?An?analytic?valuation?formula?for?unprotected?American?call?options?on?stocks?with?known?dividends［J］Journal?of?Financial?Economics，1977，5（2）：251-258

［2］HAKANSSON?N?H，KUNKEL?J?G，OHLSON?J?ASufficient?and?Necessary?Conditions?for?Information?to?Have?Social?Value?in?Pure?Exchange［J］The?Journal?of?Finance，1982，37（5）：1169-1181

［3］DAMODARAN?A，SUBRAHMANYAM?M?GThe?Effects?of?Derivative?Securities?on?the?Markets?for?the?Underlying?Assets?in?the?United?States：A?Survey［J］Financial?Markets?Institutions?and?Instruments，1992，5（1）：1-22

［4］KUMAR?R?，SARIN?A?，SHASTRI?K?The?impact?of?index?options?on?the?underlying?stocks：The?evidence?from?the?listing?of?Nikkei?Stock?Average?options［J］Pacific-Basin?Finance?Journal，1995，3（2-3）：303-317

［5］KUMAR?R，SARIN?A，SHASTRI?KThe?Impact?of?Options?Trading?on?the?Market?Quality?of?the?Underlying?Security：An?empirical?Analy［J］The?Journal?of?Finance，1998，53（2）：717-732

［6］WANG?S?S，LI?W，CHENG?L?T?WThe?impact?of?H-share?derivatives?on?the?underlying?equity?market［J］Review?of?Quantitative?Finance?and?Accounting，2009（3）：235-267

［7］BHAUMIK?S?K，BOSE?SImpact?of?derivatives?trading?on?emerging?stock?markets：some?evidence?from?India［J］Comparative?Economic?Studies，2009，51（1）：118-137

［8］LIU?S?The?impacts?of?index?options?on?the?underlying?stocks：The?case?of?the?S&P?100［J］The?Quarterly?Review?of?Economics?&?Finance，2009，49（3）：1034-1046

［9］GALLOWAY?T?M?，MILLER?J?M?Index?Futures?Trading?and?Stock?Return?Volatility：Evidence?from?the?Introduction?of?Mid?Cap?400?Index?Futures［J］The?Financial?Review，1997，32（4）：845-866

［10］ROBBANI?M?G，BHUYAN?RIntroduction?of?futures?and?options?on?a?stock?index?and?their?impact?on?the?trading?volume?and?volatility：Empirical?evidence?from?the?DJIA?components［J］Derivatives?Use，Trading?&?Regulation，2005，11（3）：246-260

［11］FILIS?GStock?options?trading，returns?and?volatility［R］University?of?Winchester?Working?Paper，2007

［12］FILIS?G，F(xiàn)LOROS?C，EECKELS?BOption?listing，returns?and?volatility：evidence?from?Greece［J］Applied?Financial?Economics，2011，21（19a，21）：1423-1435

［13］FONG?L，HAN?CImpacts?of?derivative?markets?on?spot?market?volatility?and?their?persistence［J］Applied?Financial?Economics，2015，47（22）：2250-2258

［14］KABIR?RThe?price?and?volatility?effects?of?stock?option?introductions：a?reexamination［R］Tilburg?University?Working?Paper，1999

［15］ANTONIOS?A，KOUTMOS?G?GMomentum?trading：Evidence?From?Future?Markets［J］SSRN?Electronic?Journal，2004：6-9

［16］MAZOUZ?KThe?effect?of?CBOE?option?listingon?the?volatility?of?NYSE?traded?stocks：a?time-varying?variance?approach［J］Journal?of?Empirical?Finance，2004，11（5）：695-708

［17］FLOROS?С?，VOUGAS?D?V?Samuelsons?Hypothesis?in?Greek?Stock?Index?Futures

Market［J］Investment?Management?and?Financial?Innovations，2006（3）：154-170

［18］MA?C?K?，RAO?R?P?Information?Asymmetry?and?Options?Trading［J］The?Financial?Review，1988，23（1）：39-51

［19］RONEL?EWelfare?effects?of?financial?innovation?in?Incomplete?Markets?Economies?with?Several?Consumption?Goods［J］Journal?of?Economic?Theory，2004，65（1）：43-78

［20］劉龐龐?期權(quán)市場對現(xiàn)貨市場波動率影響的實(shí)證分析——基于上證?50ETF?期權(quán)上市前后的比較［J］統(tǒng)計(jì)與信息論壇?，2017，32（10）：50-57

［21］盛積良，馮玉蘭上證?50ETF?期權(quán)推出對現(xiàn)貨市場質(zhì)量的影響——基于?STAR?模型和?GARCH?模型的實(shí)證分析［J］金融與經(jīng)濟(jì)，2018（7）：40-46

［22］吳國維股票指數(shù)?ETF?期權(quán)推出對中國股票市場波動性的影響——基于上

證?50ETF?期權(quán)高頻數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊，2015（14）：37-38

［23］李邢軍上證50ETF期權(quán)對我國股票市場波動性影響的實(shí)證研究［J］．時(shí)代金融，2016（4）：145-146．

［24］蘇志偉，王小青．股票期權(quán)推出對股票市場波動性影響研究［J］．價(jià)格理論與實(shí)踐，2016（11）：118-121．

［25］張靜，宋福鐵上證?50ETF?期權(quán)上市對標(biāo)的股票的影響——基于流動性和波動性的視角［J］金融發(fā)展研究，2016（3）：59-65

［26］毛杰．指數(shù)ＥＴＦ期權(quán)上市對標(biāo)的指數(shù)成份股市場質(zhì)量的影響——來自上證50ETF?期權(quán)上市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．證券市場導(dǎo)報(bào)，2017（3）：65-74．

［27］張?jiān)迹?0ETF期權(quán)與上證50股指期貨推出對50ETF影響的實(shí)證研究［J］．時(shí)代金融，2018（8）：211-213．

［28］繳建巍豆粕和白糖期貨期權(quán)對標(biāo)的市場波動性的影響研究［D］石家莊：河北大學(xué)，2018

［29］涂騰．中國豆粕商品期貨和期權(quán)市場的關(guān)系研究［D］，哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2018．

［30］王一如．我國商品期貨期權(quán)對標(biāo)的市場波動性的影響研究——以白糖期權(quán)和銅期權(quán)為例［Ｄ］．蘇州：蘇州大學(xué)，2020．

［31］羅亮商品期權(quán)對標(biāo)的期貨市場波動的影響研究——以天然橡膠期權(quán)為例［J］新經(jīng)濟(jì)，2022（5）：98-102

［32］熊熊，張宇，張維，等股指期權(quán)推出對股票市場和股指期貨市場波動性影響：以?KOSPI200?股指期權(quán)為例［J］系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2011，31（5）：785-791

［33］王琦股指期權(quán)對標(biāo)的指數(shù)波動性影響研究——以韓國為例［D］大連：遼寧大學(xué)，2013

［34］趙尚梅?，孫桂平?，楊海軍股票期權(quán)對股票市場的波動性分析?：基于?agent?的計(jì)算實(shí)驗(yàn)金融仿真角度［J］管理工程學(xué)報(bào)?，2015，29（1）：207-215

［35］劉亞明，樊鵬英，陳敏我國股指期權(quán)對現(xiàn)貨市場的波動性影響研究［J］數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2017，47（4）：45-51

［36］劉奇揚(yáng)，左敏棉花期權(quán)推出對標(biāo)的期貨波動性的影響研究［J］科技和產(chǎn)業(yè)，2022，22（7）：51-56

［37］郭城．股指期權(quán)交易對股票市場的影響［J］．經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2014（26）：198-199

［38］樊文俊．我國現(xiàn)有期權(quán)及其波動率指數(shù)與股票市場的相關(guān)關(guān)系研究［D］杭州：浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，2015．

［39］張文慧．上證50ETF期權(quán)對現(xiàn)貨市場影響的實(shí)證研究［D］烏魯木齊：新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，2016．

［40］郭晨光，崔二濤，熊學(xué)萍期權(quán)上市對期貨市場波動性的影響研究——以白糖期權(quán)為例［J］華北金融，2021（5）：1-7

［41］ENGLE?R?FAutoregressive?Conditional?Heteroscedasticity?with?Estimates?of?the?Variance?of?United?Kingdom?Inflation［J］Econometrica，1982，50（4）：987-1007

［42］BOLLERSLEV?TGeneralized?Autoregressive?Conditional?Heteroskedasticity［J］Journal?of?Econometrics1986，31（3）：307-327

［43］NELSON?D?BConditional?Heteroscedasticity?in?Asset?Returns：A?New?Approach［J］Econometrica，1991（59）：347-370

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