期權(quán)推出對標(biāo)的期貨市場波動性的影響研究
——以玉米期權(quán)為例

范幸哲

（上海大學(xué)，上海 201800）

1 引言

期權(quán)是金融市場中重要的風(fēng)險管理工具，它被廣泛用于風(fēng)險管理和風(fēng)險度量等方面。雖然期權(quán)相對于期貨具有獨特的功能與作用，但并不能完全替代期貨。期貨、期權(quán)二者相互配合，相互提供流動性，可互為風(fēng)險對沖工具，并共同構(gòu)成一個較完整的市場風(fēng)險管理體系。無論從發(fā)展歷史還是從各國實踐來看，期權(quán)和期貨幾乎都是并行產(chǎn)生、相互補充、相互促進(jìn)的兩塊基石，利于投資者多樣化、復(fù)雜化的避險需求。

2019 年1 月28 日，玉米期權(quán)在大連商品交易所上市交易，它的上市有利于完善我國農(nóng)產(chǎn)品衍生市場的發(fā)展。玉米期權(quán)不僅適合風(fēng)險承受能力低、資金水平有限的合作社，其特性也更易于被大型企業(yè)理解和應(yīng)用，它的上市將為中國探索更優(yōu)的農(nóng)業(yè)支持路徑提供更多的選擇。尤其是對于一些小微企業(yè)，通過合理運用金融衍生工具，在一定程度上能夠規(guī)避產(chǎn)品的市場價格波動帶來的不利影響，響應(yīng)國家更好促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)。因此，為了理清玉米期權(quán)對于對應(yīng)期貨市場的影響機(jī)制和波動大小，為市場提供參考，本文采用實證方法研究玉米期權(quán)的推出對相應(yīng)期貨市場的短期、中期和長期的波動性影響。

2 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者對于衍生品推出對市場波動影響進(jìn)行了諸多研究，部分學(xué)者得到了無顯著影響的結(jié)論。Pericli 和Koutmas[1]以美國1953-1994 年的股指期權(quán)作為樣本，在對標(biāo)的市場的波動變化情況進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，股指期權(quán)上市后對于標(biāo)的股指的波動率沒有明顯的縮小或放大效應(yīng)。Bollen[2]以收益率方差作為衡量波動性的指標(biāo)，針對期貨上市對現(xiàn)貨的波動性影響進(jìn)行研究，在增加市場范圍和行業(yè)范圍作為控制變量后，研究結(jié)果顯示期權(quán)推出對標(biāo)的現(xiàn)貨市場無顯著波動性影響。郭城[3]使用在全球選取的9 組樣本分析股市的變動幅度和頻率與期權(quán)的場內(nèi)交易的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)二者之間沒有確定的聯(lián)系。

然而，許多學(xué)者的研究也表明，衍生品的推出能夠顯著改變標(biāo)的市場波動性。Shinhua Liu[4]以美國股票市場的S&P100指數(shù)為起點進(jìn)行研究，得出期權(quán)可以降低標(biāo)的指數(shù)的波動性的結(jié)論，這主要是由于指數(shù)期權(quán)會使得投機(jī)者、市場信息捕捉者從現(xiàn)貨轉(zhuǎn)向期權(quán)市場。Filis et al.[5]使用標(biāo)準(zhǔn)事件研究法和GARCH 模型對希臘市場進(jìn)行實證研究，發(fā)現(xiàn)期權(quán)啟用對相應(yīng)指數(shù)的變動幅度和頻率產(chǎn)生正向的作用關(guān)系。梁國鋒[6]分別對豆粕期權(quán)推出前后對標(biāo)的期貨價格的波動進(jìn)行了對比研究，實證結(jié)果表明豆粕期權(quán)推出后期貨價格的波動性有所減弱。

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)與變量選取

為了保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本文選取了玉米期貨主力連續(xù)合約日收盤價作為研究對象。主力連續(xù)合約不僅在時間上具有連貫性，而且由于交易量和持倉量較大，可以充分反映市場上價格變動，具備較強的代表性。

由于玉米期權(quán)于2019 年掛牌交易，玉米期貨于2004 年上市，二者之間的時間差距較大，因此如果選取從2004 年開始的數(shù)據(jù)，并不能較好地反映玉米期權(quán)上市前一段時間的信息。因此，文章所使用的數(shù)據(jù)時間跨度為2014 年1 月28 日至2023 年1 月28 日，以玉米期權(quán)上市時點為界限，并在期權(quán)推出后的時間段劃分短期、中期和長期區(qū)間以便和推出前的時間段組成不同時間跨度的樣本。剔除節(jié)假日和休盤等非交易日后，玉米期貨主力連續(xù)合約日收盤價數(shù)據(jù)共計2 188個。為更好地對短期、中期和長期做出明確劃分，分為以下4個時間段：上市前、上市后半年、上市后兩年、上市后四年，將其組成短期、中期和長期不同的樣本區(qū)間。

表1 展示了本文的樣本區(qū)間劃分，本文的所有數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，時間序列的回歸分析使用r 軟件。

表1 樣本區(qū)間劃分

3.2 模型介紹

3.2.1 ARMA 模型

衡量金融資產(chǎn)收益率的變動幅度和頻率，通常要先建立均值模型，常見的均值模型主要有AR 模型（自回歸模型）、MA模型（滑動平均模型）和前面二者模型的結(jié)合即ARMA 模型（自回歸滑動平均模型）。單純的AR 模型和MA 模型不能準(zhǔn)確刻度變量的變化，而ARMA 模型可以結(jié)合兩種模型的優(yōu)勢，更好地對序列的震蕩集中度和長記憶性進(jìn)行描繪，因此本文選用的均值模型為ARMA 模型。ARMA（p,q）模型的一般形式為：

式中，Rt代表第t 期的資產(chǎn)回報率，Rt-i表示第t-i 期的資產(chǎn)回報率，c 指的是常數(shù)項，εt代表t 時刻的隨機(jī)擾動，α 和β 是不為零的待定系數(shù)，p 和q 分別代表自回歸成分的階數(shù)和移動平均的階數(shù)。

3.2.2 EGARCH 模型

金融市場中充斥著各種各樣的信息，積極消息和消極消息同樣影響著市場交易者的投資行為，當(dāng)市場受到重創(chuàng)時，由于交易者大都是風(fēng)險規(guī)避者，投資者的恐慌情緒會體現(xiàn)在交易行為上，從而影響金融資產(chǎn)的價格波動性，同樣利好消息也會影響投資者的交易行為。EGARCH 模型可以體現(xiàn)正負(fù)干擾對波動性的影響，因此本文選用EGARCH 模型衡量金融資產(chǎn)收益率的非對稱性。EGARCH 模型中的條件方差方程為：

式中，ln（σ2）為條件方差對數(shù)，ω 為常數(shù)項，α 和β 為方程系數(shù)，μt為模型殘差，γ 是非對稱項的系數(shù)，若γ不顯著為0，說明存在杠桿效應(yīng)。

3.3 玉米期貨的描述性統(tǒng)計

使用r 軟件對經(jīng)過對數(shù)處理的玉米期貨主力連續(xù)合約日收益率序列做折線圖處理，波動情況如圖1 所示。

圖1 玉米期貨全樣本日收益率序列

通過圖1 可知，玉米期貨日收益率的波動性呈現(xiàn)較強的集中規(guī)律。當(dāng)市場沖擊致使一個較寬的變動區(qū)間出現(xiàn)時，緊隨其后出現(xiàn)另一個較寬變動區(qū)間的概率較大，同理出現(xiàn)較窄變動區(qū)間也遵循類似規(guī)律。以期權(quán)掛牌日（2019 年1 月28日）為分界線，從收益率序列可以看出，期權(quán)推出后的波動較期權(quán)推出前較小，但具體結(jié)論仍需進(jìn)一步實證分析。

如表2 所示，區(qū)間一，即在玉米期權(quán)上市前玉米期貨收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.009 917，區(qū)間二、區(qū)間三、區(qū)間四代表的期權(quán)上市半年后、兩年后、四年后玉米期貨收益率的標(biāo)準(zhǔn)差變化為0.005 519、0.007 132、0.007 198，可見在玉米期權(quán)上市短期內(nèi)玉米期貨市場的變動幅度和頻率迅速降低，隨著時間推移，雖然收益率的變動幅度和頻率有一定回升，然而依然低于期權(quán)上市前。因此總體來說，在期權(quán)推出后，對應(yīng)標(biāo)的期貨市場的變動幅度有一定收窄。

表2 玉米期貨收益率序列不同區(qū)間描述性統(tǒng)計結(jié)果

3.4 ADF 平穩(wěn)性檢驗

金融時間序列的平穩(wěn)性是進(jìn)行實證分析的前提，如果不平穩(wěn)，則需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，只有滿足平穩(wěn)性的前提才可以進(jìn)行后續(xù)操作。常用驗證序列平穩(wěn)的方法是ADF。ADF 檢驗結(jié)果如表3 所示。

表3 玉米期貨收益率序列的ADF 的檢驗結(jié)果

從檢驗結(jié)果可知，短期樣本、中期樣本和長期樣本在ADF平穩(wěn)性檢驗下對應(yīng)的P 值均接近于0，遠(yuǎn)低于臨界值，因此通過了ADF 檢驗，表示序列是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行后續(xù)實證操作。

3.5 玉米期貨條件均值模型的構(gòu)建及檢驗

使用r 軟件繪制出玉米期貨主力合約日收益率序列的自相關(guān)圖（見圖2）和偏自相關(guān)圖（見圖3）。由圖2 和圖3 可以看出，由于玉米期貨主力合約日收益率序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖很相近，沒有出現(xiàn)明顯的拖尾和截尾現(xiàn)象，不符合AR模型或者M(jìn)A 模型所具備的條件，因此選擇ARMA 模型作為均值模型。

圖2 玉米期貨日收益率自相關(guān)圖

圖3 玉米期貨日收益率偏自相關(guān)圖

為確定ARMA 模型的階數(shù)，將不同階數(shù)的模型擬合出的AIC 值進(jìn)行比較，根據(jù)數(shù)值最小原則確定適合的ARMA 模型。

根據(jù)表4，遵循選取AIC 值最小的原則，最終選擇ARMA（1,1）作為均值方程。

表4 不同階數(shù)ARMA 下的AIC 值

對建立的ARMA（1,1）模型進(jìn)行白噪聲檢驗，白噪聲檢驗獲得的p 值為0.299 4，說明建立的ARMA（1,1）模型是有效的。

對ARMA（1,1）進(jìn)行ARCH 效應(yīng)檢驗，檢驗結(jié)果p 值遠(yuǎn)小于0.01，拒絕原假設(shè)，說明序列具有ARCH 效應(yīng)。

3.6 玉米期貨EGARCH 模型構(gòu)建及結(jié)果分析

對波動影響的探索還可以從市場中的非對稱性著手，針對玉米期貨市場的非對稱效應(yīng)采用EGARCH 模型分析。以玉米期權(quán)推出為時間點，對期權(quán)推出前后的時間段分別建立EGARCH（1,1）模型，整理得到的參數(shù)獲得表5。

表5 玉米期權(quán)上市前后EGARCH（1,1）模型參數(shù)對比

由表5 可見，在期權(quán)上市前后非對稱項的系數(shù)γ1均通過了1%的顯著性檢驗，說明期貨市場的非對稱效應(yīng)始終存在，并未隨著玉米期權(quán)的推出消失。γ1的數(shù)值始終為正，說明積極信息對期貨市場的正面波動影響始終大于負(fù)面消息帶來的影響；從|γ1|的數(shù)值變化可知，投資者對利好和利空消息的判斷在期權(quán)掛牌交易后也逐漸理性。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能如下：在期權(quán)推出前，積極消息對市場的沖擊大于壞消息產(chǎn)生的影響，在市場上充斥利好信息時，可能是因為投資者缺乏理性思維，短期投機(jī)情緒出現(xiàn)，急于做多來獲取利潤，當(dāng)面對壞消息時，投資者判斷市場在壞消息沖擊后會觸底反彈，如果此刻做空會放棄掉潛在收益，所以市場對于積極消息的反應(yīng)高于消極消息；玉米期權(quán)的掛牌交易給投資者提供了新的避險工具，當(dāng)面對積極信息時，投資者會買進(jìn)看漲期權(quán)，當(dāng)預(yù)計將來出現(xiàn)利空消息時會買入看跌期權(quán)，通過合理運用期權(quán)轉(zhuǎn)移風(fēng)險的功能，平穩(wěn)期貨市場的非對稱性。

α1+γ1的數(shù)值在期權(quán)掛牌交易后有所減小，α1-γ1的數(shù)值在期權(quán)掛牌交易后有所增大，說明市場上好消息對于期貨市場的變動幅度作用效果有所減弱，壞消息對于期貨市場的變動幅度作用效果有所提升。

4 結(jié)論與建議

本文以玉米期權(quán)為例，選取樣本空間為2014 年1 月28日至2023 年1 月28 日的玉米期貨主力連續(xù)合約日收盤價數(shù)據(jù)，從期貨市場的非對稱性入手，得出如下結(jié)論：第一，玉米期權(quán)上市在某種程度上降低了對應(yīng)期貨市場的變動幅度和頻率；第二，引入玉米期權(quán)使得玉米期貨市場的杠桿效應(yīng)有所好轉(zhuǎn)。

針對本文的研究發(fā)現(xiàn)，本文給出如下建議：第一，加強對玉米期權(quán)市場的風(fēng)險管理，完善市場監(jiān)管體制；第二，進(jìn)一步豐富商品期權(quán)交易品種，完善衍生工具體系。