第二届期货与衍生品市场国际会议特稿 2 nd ICFDM SPECIAL CONTRIBUTION 跨国市场流动性的协动性 基于期货市场的研究 Commonality in Liquidity across International Borders: Evidence from Future Ma

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1 跨国市场流动性的协动性 基于期货市场的研究 Commonality in Liquidity across International Borders: Evidence from Future Markets Alex Frino, Vito Mollica, Zeyang Zhou* ( 1 澳大利亚麦考瑞大学管理学院 ) 摘要 : 本文考察了股指期货市场流动性的协动现象 研究表明在 2002 年 10 月至 2012 年 9 月长达 10 年的样本时间段里, 全球 9 大股指期货合约的流动性表现出协动的趋势 同时, 将到期效应 主成分方法添加至分析流动性的协动性的市场模型, 基本结论不变, 表明该结论具有稳健性 进一步, 本文考察了该流动性的协动性随时间的变动情况, 发现近年来协动性的显著性和持久性在增强 Abstract: This study examines commonality in liquidity for stock index futures markets. We report stronge vidence of commonality in global liquidity for nine index futures contracts over a 10-year time period extending October 2002 to September Our results are robust to expiry effects and tests for liquidity commonality based on a market model and principal component method. We investigate the variation in global liquidity commonality through time and document that liquidity commonality is higher in significance and more pervasive in recent years. 一 导言股指期货合约交易近年来渐趋活跃 (Schoenfeld,2004), 同时对于标的股票市场体现出价格引导的特性 (Zhong 等,2004) 在本文中, 我们以数个跨境股指期货合约为样本, 考察了期货市场流动性的协动现象 在之前的研究中, Brockman Chung 和 Perignon(2009) 以 2002 年 10 月 1 日至 2004 年 6 月 30 日的跨境股票市场为样本, 考察了同一问题 我们在 他们的基础上将考察期扩展至 10 年, 将考察合约样本数扩展至 9 个 股指期货市场有许多独特的特性, 致使跨境合约的流动性的协动现象与股票市场表现出不同的地方 首先, 期货市场存在到期周期和流动性的季节波动, 这些因素会影响协动性的程度 (Caihong Xu, 2013; Frino 和 McKenzie,2002) 由于典型的股指期货合约以季度为到期周期, 即到期月份分别为三月 六月 九月和十二 * Alex Frino, Vito Mollica 和 Zeyang Zhou 系来自澳大利亚麦考瑞大学 (Macquarie University) 管理学院 73

2 期货与金融衍生品 FUTURES AND FINANCIAL DERIVATIVES 月, 因此相比于股票市场, 股指期货合约可能表现出更强的协动性 其次, 股指期货市场的参与者与股票市场不同 诸如 Global Macros 等对冲基金更愿意通过期货市场的交易来获得全球不同市场的风险敞口 (Chen, 2011) 当这样的市场参与者获得 所 (NYSE Liffe) 纳斯达克 OMX 集团 Bats Chi-X Europe 伦敦金属交易所(LME) 多伦多交易所 新加坡交易所 澳大利亚证券交易所 西班牙交易所 ITG Posit 和 Equiduct 2 这些创新将有助于增强跨境市场流动性的协动现象 投资资金流入, 他们可能倾向于将资金同 时投资于全球多个股指期货市场, 因此, 这些合约的流行性将表现出更强的协动现象 本文的第二个贡献是考察了流动性的协动现象随时间的变动情况 自 Brockman 等 (2009) 的研究后, 全球市场发生的一系列重要变化, 将可能对流动性的协动性产生影响 首先, 最显著的影响是算法交易和高频交易 (HFT) 被引进并得到快速的发展 算法交易在股票市场和期货市场都得到了极大的运用 (Hendershott, Jones 和 Menkveld,2011;Frino,Mollica 和 Webb,2014) 诸如骑士资本(KCG) 和 Virtu 等大型高频交易公司在多个资本市场注册并参与交易, 同时他们将算法交易的策略在多个市场同时运用, 因此有可能导致近年来跨境市场的流动性的协动现象更加明显 第二, 市场之间的连通也增加了 例如, 英国电信寰域 (BT Radianz) 于 2008 年开始铺设专用通信线路, 以方便跨市场交易 年, 寰域将业务设在伦敦的 Interxion 数据中心, 该中心为 200 多家金融服务机构提供服务, 同时连通超过 15 个交易平台, 其中包括纽约泛欧证交所 (NYSE Euronext) 伦敦金融期货交易 二 文献综述流动性的协动性是指证券与证券之间 证券与整个证券市场组合之间以及证券与该证券所属行业之间的流动性变化存在趋同现象 Chordia,Roll 和 Subrahmanyam (2000) 以在纽约证券交易所上市的 只股票为样本, 研究了单只股票和整个市场之间存在的流动性的协动现象 Hasbrouck 和 Seppi(2001) Huberman 和 Halka(2001) 支持了 Chorida 等 (2000) 美国市场存在流动性的协动性的结论, 尽管他们应用了不同的研究方法 这些研究受到了广泛关注, 继之而来的大量研究相继证实美国以外的市场也存在协动现象, 并试图探讨流动性共同趋势部分的解释原因 Brockman 和 Chung(2002) Fabre 和 Frino(2004) 分别在诸如香港 澳大利亚等订单驱动型的市场证实了协动现象的存在 Karolyi Lee 和 Dijk(2012) 应用供给和需求面方法展示了流动性的协动性在 40 个国家存在差异的事实并解释了其原因 他们发现市场波动越大, 国际投资者越多的市场协动性越显著 类似地,Chordia, Sarkar 和 Subrahmanyam(2005) 发现债券市场也存在同样现象 ; 而 Mancini,Ranaldo 和 1 见英国电信 2008 年年报和

3 Wrampelmeyer(2013) 发现外汇市场中多个币种间也有强烈的流动性的协动现象, 而且流动性风险被反映在价格中了 多项研究考察了市场的流动性与预期回报之间的关系, 并且证明流动性风险已经被反映在价格中 一个流动性充足的市场是指投资者可以以较低的交易成本迅速达成大宗资产交易 (Huberman 和 Halka, 2001) 如果市场流动性不足甚至消失, 投资者就会面临巨大的风险, 这在 年全球金融危机时集中体现出来 Acharya 和 Pedersen(2005) 推导了经流动性调整的资产定价模型, 它有助于解释个股和市场整体流动性风险变化导致的价格效应 他们的模型被认为是较完整地解释了流动性风险以及它如何影响资产价格的问题 Pastor 和 Stambaugh(2003) Sadka (2006 年 ) 和 Korajczyk 和 Sadka(2008) 也认为系统性的流动性风险是普通股价格形成的一个因素 Bekaert,Havery 和 Lundblad (2007) 在实证方面更进一步证明交易所层面的流动性风险比交易所层面的价格风险更为重要 在衍生品市场方面,Cetin, Jarrow,Protter 和 Warachka(2006) 证实, 流动性风险被体现在期权定价中了 最近的研究还表明, 流动性的协动性对定价具有重要意义 Huh(2011) 认为, 流动性的协动性较高意味着较高的流动性风险, 进而影响了资产价格 Huh(2011) 综合了这一观点, 认为当全球流动性的协动性较高时, 一个市场的流动性枯竭, 另一个市场也将受到损害, 这将对有变现需 求的投资者造成巨大的损失, 这类现象在经济衰退时期尤其明显 这种关系的一个直接后果是, 当系统流动性风险高企以及市场更加一体化时, 投资者会要求更高的回报率 虽然研究现货市场流动性的协动现象的文献很多, 衍生品市场的流动性的协动性仍未得到足够的关注 Cao 和 Wei (2010) 最早对美国期权市场进行研究并确认存在协同现象 在他们的研究中, 流动性采用的指标有买卖报价差和交易量, 研究表明单个期权的流动性与整个期权市场的流动性以及该期权的标的股票的流动性存在协动性 Marshall,Nguyen 和 Visaltanachoti(2013) 以高盛商品指数中的 16 个商品期货为样本, 发现美国商品期货市场存在协动性 但是, 股票和商品期货市场之间不存在流动性协动 不同国家之间的衍生品市场是否存在流动性的协动现象仍然是一个悬而未决的问题 Brockman 等 (2009) 的研究表明如果流动性以买卖报价差和市场深度作为指标, 那么交易所内 跨交易所的品种存在协动现象 但是, 他们的样本仅局限于证券市场 鉴于期货交易头寸 风险敞口 交易方式的独特性, 我们对现有文献的贡献有两点 : 第一, 我们通过研究组成 MSCI ( 一家提供全球指数及相关衍生金融产品标的国际公司 ) 指数的 5 个地区的 9 个股指期货合约, 考察一个国家的流动性变化是否会带动另一个国家的流动性变化 ; 第二, 我们通过跟踪 10 年的流动性的协动现 75

4 期货与金融衍生品 FUTURES AND FINANCIAL DERIVATIVES 象, 考察近期协动性是否得到加强 买 ( 卖 ) 单报价和市场深度来计算流动性 的三个指标 : 报价价差 相对买卖价差和 三 数据和方法 ( 一 ) 数据本文采用的股指期货数据来自汤森路透 Tick History(TRTH) 数据库, 由亚太证券业研究中心采集并发布 TRTH 金融数据库从交易所直接捕捉实时的买入报价 卖出报价和交易数据 3 长期跨国研究最主要的挑战是相关数据的获取 我们确定 9 种股指期货合约 : 澳大利亚的 SPI200 指数 加 市场深度 我们对数据进行了筛选 : 具体来说, 排除了成交量不足 50 份合约的交易日, 同时剔除了买 ( 卖 ) 价差低于最小变动单位的样本, 以及偏离平均值三倍标准差的样本 ( 二 ) 流动性指标我们按照 Chordia 等 (2000 年 ) 使用报价价差 相对买卖价差和美元深度来作为每个交易日的流动性指标 : 拿大的 S&P TSX60 指数 德国 DAX 指数 香港恒生指数 匈牙利 BUX 指数 日经 225 指数 挪威 OBX 指数 英国富时 100 指数 以及美国标普 500 指数 这些指数在我们的样 本时间段 2002 年 10 月至 2012 年 9 月都有日内的买入报价和卖出报价 我们也研究流动性的另一项指标 : 市场深度 但限于数据的可得性, 仅考察 2010 年 7 月至 2012 年 9 月这段时间 4 我们最终的样本既包含新兴市场也包含成熟市场, 该区域包括 MSCI 指数覆盖的最有影响力的 5 个地区市场 鉴于股指期货市场同时交易不同到期日的合约, 我们选取每日的最活跃合约 ( 即当天交易量最大的合约 ) 5 由于并不是每只合约都在夜间有交易, 所以本文 其中 QSt,RSt 和 DDt 分别表示第 t 日的报价价差, 相对买卖价差和美元深度 P 表示价格 ; 下标 A 表示第 i 分钟的最优卖价, 下标 B 表示第 i 分钟的最优买价 ; 下标 M 表示最优买卖价的中间值 ;Q 表示第 i 分钟最优买 ( 卖 ) 价对应的报单数量,n 表示交易时段的分钟数 ( 三 ) 方法我们按照 Brockman 等 (2009 年 ) 的研究建立市场模型, 对每个股指期货合约的时间序列进行回归 : 样本只包含日间交易的数据 同时, 本文 剔除了开市之前预交易的报单和闭市报 单 在连续交易的每分钟, 我们搜集最优 (1) 3 关于该数据库更多的信息, 请见汤森路透主页 : 4 尽管已有研究对跨国股票市场的流动性的协动现象进行了考察, 但这些市场并不是都存在股指期货合约, 或者即使有, 也未向 TRTH 提供完整的数据 因此, 为了尽可能地拓展研究, 基于两年的时间跨度, 本文选取了存在完整股指期货交易数据的 16 个市场 ( 澳大利亚 巴西 加拿大 中国 法国 德国 香港 匈牙利 印度 日本 挪威 新加坡 瑞士 台湾 英国和美国 ), 并得到了类似结论 5 本文同时选取了持仓量最大的合约, 并得到了类似结论 76

5 其中表示股指期货 I 流动性的日变化率 包括三个指标 : 报价价差的日变化率 QS I,t ; 相对买卖价差的日变化率 RS I,t; 美元深度的日变化率 DD I,t 表示收益波动率的日变化率, 波动率用价格方差表示 这一变量控制了股指期货本身的波动性 表示同时期整体市场流动性的日变化率, 使用除了 I 以外的其他股指期货合约流动性的日变化率的加权平均值 6 同时, 我们还包含了两个变量和来分别表示领先一期和滞后一期的 Return G,t 代表第 t 日整体市场的收益率, 通过各个股指期货合约收益率的简单算术平均得到 同理, 领先一期的 Return G,t+1 和滞后一期的 Return G,t-1 也包含在模型中来隔离整体市场价格波动对股指期货本身流动性变动的影响 四 实证结论表 1 展示了 2002 年 10 月至 2012 年 9 月每个股指期货合约的描述性统计量 我们按照交易所 国家 地区 指数名称排列, 展示了日收益率 报价价差与最小刻度的比值, 相对买卖价差和波动率 表 1 显示日收益率的范围从 的日经 225 指数 ( 日本 ) 到 OBX 指数 ( 挪威 ),9 个国家 10 年样本的平均值为 报价价差与最小刻度的比值从日经 225 指数期货 ( 日本 ) 的 到 BUX 指数期货 ( 匈牙利 ) 的 ,9 个国家样本的平均值为 相对买卖价差从 DAX 指数期货 ( 德国 ) 的 到 OBX 指数期货 ( 挪威 ) 的 , 9 个国家样本的平均值为 将表 1 的描述性统计与 Brockman 等 (2009) 做比较, 发现股指期货市场的报价价差小于它们对应的标的股票市场 表 1 描述性统计 国家 交易所 地区 指数名称 报价价差与最小日收益率 % 相对买卖价差 % 刻度的比值 波动率 % 澳大利亚 澳大利亚证券交易所 太平洋 SPI200 指数 加拿大 多伦多证券交易所 北美 S&P TSX60 指数 德国 法兰克福证券交易所 欧洲 DAX 指数 香港 香港交易所 亚洲 恒生指数 匈牙利 布达佩斯证券交易所 欧洲 BUX 指数 日本 大阪证券交易所 亚洲 日经 225 指数 挪威 奥斯陆证券交易所 欧洲 OBX 指数 英国 伦敦证券交易所 欧洲 富时 100 指数 美国 纽约证券交易所 北美 标普 500 指数 以上所列股指期货的均值 注 : 本表展示了 2002 年 10 月至 2012 年 9 月每个股指期货合约的描述性统计量 我们按照交易所 国家 地区 指 数名称排列, 展示了日收益率 报价价差与最小刻度的比值, 相对买卖价差和波动率 日收益率是每日的百分比收益, 使用每日收盘价格的变动表示 ; 报价价差与最小刻度的比值使用股指期货合约的最低卖价和最高买价之间的价差除 以最小刻度值 ; 相对买卖价差使用报价价差除以买卖价中间值 ; 最后一列展示了收益率的波动率 6 Brockman 等 (2009) 计算的方法略有不同, 其将所有价格通过汇率转换成美元 然后, 对数据库中存在的流动性进行简单算术平均得到整体市场的流动性, 分别计算第 t 日和第 t-1 日整体市场的流动性, 其变动值作为日变化率 而在本文中, 我们先得到第 t 日的单个股指期货流动性的日变化率, 进行加权平均得到整体市场的日变化率, 且不进行汇率转换 7 大部分的报价价差与最小刻度接近, 因此, 每日报价价差变动幅度接近于零 限于数据可得性, 市场深度仅包含两年数据, 所以以价差表示的流动性比以市场深度表示的更可靠 77

6 期货与金融衍生品 FUTURES AND FINANCIAL DERIVATIVES ( 一 ) 流动性的协动性整体分析表 2 报告了回归结果, 提供了股指期货流动性存在协动性的证据 我们主要看同时期整体市场流动性变动的系数 β 1 对于每一个股指期货合约,β 1 为正且显著表明单只股指期货的流动性与整体市场流动性存在协动现象, 也就是说, 期货市场存在系统性流动性风险 表 2 还展示了滞后和领先一期的系数估计 调整后的 R 方 流动性的三个指标都展示了回归结果 : 报价价差 (A 部分 ), 相对买卖价差 (B 部分 ) 和美元深度 (C 部分 ) 三个流动性指标的回归结果都表明单只股指期货的流动性与整体市场流动性存在协动现象 对于报价价差指标, 表 2 的 A 部分表明 9 个股指期货合约中存在 5 个合约的系数在 1% 的水平上显著且为正 对于相对买卖价差, 表 2 的 B 部分表明 9 个股指期货合约中存在 6 个合约的系数在 5% 的水平上显著且为正, 进一步证明股指期货流动性的协动性的存在 只有两只亚洲股指期货合约 ( 香港恒生指数和日经 225 指数 ) 和一只欧洲股指期货合约 ( 挪威 OBX 指数 ) 没有展示出与整体市场流动性的显著相关性 8 表 2 最后一列报告了调整后的 R 方表明各个模型的解释力度差距很大, 最小的是香港恒生指数, 仅 ; 最大的是美国标普 500 指数, 为 0.51 表 2 的 C 部分展示了以两年市场深度为指标的结果 尽管样本时间段较短, 以市场深度为指标的结果也印证了上述以价差为指 标的结果, 香港恒生指数期货和挪威 OBX 指数期货与整体市场不存在显著的协动性 从表 2 整体的显著性来看, 期货市场表现出的流动性的协动性比证券市场更明显 对于相对买卖价差来说, 单只股指期货与整体市场的协动性平均相关系数为 0.22 Brockman 等 (2009) 考察股票市场, 也使用相对买卖价差为指标计算了与整体市场的协动性, 得到 0.18 的平均相关系数 使用市场深度指标得到的结果差距甚至更大, 本研究协动性系数 β 1 的平均值为 0.37, Brockman 研究股票市场得到的结果是 0.07 ( 二 ) 稳健性检验在这一部分, 我们进行另外两个组的分析, 以评估结论的稳健性 正如前面所讨论的, 股指期货市场相对于股票市场体现出更强的流动性的协动性, 原因可能是因为期货市场存在到期月份和流动性的季节波动 因此, 考察合约到期效应对流动性的协动现象具有重要意义, 原因有两个 : 第一, 期货市场的到期效应可能促成流动性体现出更多的协动性 (Marshall 等,2013) 9 第二, 可以解释为何香港恒生指数和和挪威 OBX 指数期货没有展示出与整体市场流动性的显著相关性, 可能是因为其到期周期是月度的, 而其它股指期货合约的到期周期是季度的 为了控制到期效应, 我们在回归模型中 (1) 加入虚拟变量, 如下所示 : (2) 8 香港和挪威的期货市场到期周期是月度的, 可能导致报价价差的波动增大, 因此解释了这两个市场的相关系 数 β 1 不显著的原因 9 在此致谢审稿人对这一点的修改建议 78

7 表 2 协动性报告 ( 简单算术平均得到整体市场流动性 ) 国家 β 1 β 2 β 3 β 1 +β 2 +β 3 调整后的 R 方 A. 报价价差 ( 样本时间段 :10 年 ) 澳大利亚 加拿大 *** 德国 *** 香港 - 中国 匈牙利 *** 日本 挪威 英国 *** * 美国 *** B. 相对买卖价差 ( 样本时间段 :10 年 ) 澳大利亚 ** 加拿大 *** 德国 *** 香港 - 中国 匈牙利 *** 日本 *** 挪威 英国 *** 美国 *** C. 深度 ( 样本时间段 :2 年 ) 澳大利亚 *** 加拿大 ** 德国 *** 香港 - 中国 匈牙利 ** *** 日本 * 挪威 英国 *** 美国 ** 注 : 本表报告了股指期货合约流动性的协动性回归方程的系数 对每个合约基于下列式子进行回归 : 流动性的三个指标都展示了回归结果 : 报价价差 (A 部分 ), 相对买卖价差 (B 部分 ) 和美元深度 (C 部分 ) 表示变量的变动比例 被解释变量是指数期货 I 流动性的日变动比例 解释变量是整体市场日收益率 整体市场流动性的日变动比例以及领先和滞后一期项 收益波动率的日变化率作为控制变量 在回归方程中, 整体市场的流动性 由单个股指期货流动性进行加权平均得到 β 1 β 2 和 β 3 表示当期 领先一期和滞后一期的系数估计 β 1 为正且 显著表明单只股指期货的流动性与整体市场流动性存在协动现象 * ** *** 分别表示在 10% 5% 和 1% 的水平上显著 报价价差和相对买卖价差的估计是基于 10 年的样本时间段, 市场深度的估计是基于 2 年的样本时间段 其中 D Expiry 是虚拟变量, 如果股指期货合约当日到期或三天内到期, 则该值等于 1, 否则为 0 表 3 的 A 部分显示了对于 9 个股指期货合 约以下两个变量相关系数的平均值 : 与整体市场流动性的协动性 β 1 以及到期效应虚拟变量 β 8 总体来说, 与表 2 的结果相似, 即使控制了到期效应, 使用报价价差和美 79

8 期货与金融衍生品 FUTURES AND FINANCIAL DERIVATIVES 元深度得到的协动性仍然显著 至于到期效应虚拟变量 D Expiry 的系数是否显著, 我们发现挪威 OBX 指数期货是唯一在 5% 水平上显著的国家 因此, 我们得到结论到期效应对期货流动性的协动性不具有显著影响 第二个稳健性检验是检验构建整体市场流动性组合所使用的方法 Korajczyk 和 Sadka(2008 年 ) 和 Hasbrouck 和 Seppi (2001) 在构建流动性组合的时候没有使用相等的权重, 而是使用了主成分分析法 对于每一个股指期货合约, 首先计算回归子变量合约在其他变量合约上的映射, 然后计算价格时间序列的均值和标准差, 以此来标准化价格时间序列, 并提取 期货合约价格的第一主成分 接下来我们通过用第一主成分的载荷作为整体市场流动性组合的权重 主成分的载荷越大表示在解释整体市场流动性变动中扮演更重要的角色 表 3 的 B 部分展示了使用主成分分析法来估计等式 (1) 的相关系数 我们发现基于报价价差,9 个股指期货合同中有 7 个的系数是显著的 ; 基于市场深度,9 个股指期货合同中有 5 个的系数是显著的 因此, 总体来说, 无论选择均等权重还是通过主成分分析得到权重, 均不影响跨境市场流动性的协动性显著的基本结论 ( 三 ) 跨境市场流动性的协动性的演化在这一部分展示协动性随时间变化 表 3 稳健性检验 : 到期效应和主成分分析 A. 到期效应 β 1 为正且在 β 1 为正且在 β 8 为正且在 β 8 为正且在 系数 β 1 的均值 5% 水平上显 10% 水平上显 系数 β 8 的均值 5% 水平上显 10% 水平上显 调整后的 R 方 著的个数 著的个数 著的个数 著的个数 报价价差 相对买卖价差 美元深度 B. 主成分分析 β 1 为正且在 β 1 为正且在 系数 β 1 的均值 5% 水平上显 10% 水平上显 著的个数 著的个数 系数 β 1 的均值系数 β 1 的均值调整后的 R 方 报价价差 相对买卖价差 美元深度 注 :A 部分报告了对于 9 个股指期货合约加入到期效应之后的回归结果 对于下列式子进行回归 : 被解释变量是指数期货 I 流动性的日变动比例 流动性的三个指标都展示了回归结果 : 报价价差 相对买卖价差 和美元深度 解释变量是整体市场日收益率 整体市场流动性的日变动比例以及领先和滞后一期项 收益波动率的日变化率作为控制变量 其中是虚拟变量, 如果股指期货合约当日到期或三天内到期, 则该值等于 1, 否则为 0 B 部分报告了参考 Korajczyk 和 Sadka(2008 年 ) 主成分分析法进行的回归 对于每一个股指期货合约, 首先计算回归子变量合约在其他变量合约上的映射, 然后计算价格时间序列的均值和标准差, 以此来标准化价格时间序列, 并提取期货合约价格的第一主成分 接下来我们通过用第一主成分的载荷作为整体市场流动性组合的权重 80

9 的情况 我们将 10 年的样本分成 5 个等量的时间段, 分别检测股指期货流动性的协动性, 每段时间的和调整的 R 方展示在表 4 中 和 Brockman 等 (2009) 一致, 当期 领先和滞后一期的相关系数加总 (SUMG=β 1 +β 2 +β 3 ) 也罗列在上方 对于报价价差指标, 表 4 中的 A 部分表明协动性越来越明显, 因为在 5% 水平上显著的股指期货合约个数逐渐增多 第一期只有 1 个, 到第 5 期的时候达到了 4 个, 增幅显著, 这表明近期协动性的程度比 2000 年初更强 调整后的 R 方也呈现出上升的趋势, 该数值从第一期的 上升至第四期 的 , 然后下降到第五期的 对于相对买卖价差指标, 我们发现协动性增强地更明显 从第一期至第五期, 表示协动性的系数在 5% 和 10% 水平上显著的股指期货合约个数显著增加 10 调整后的 R 方 ( 显示在表 4 的最后一列 ) 也呈现出上升的趋势, 该数值从第二期的 上升至第五期的 , 表明单个股指期货合约流动性的变动在很大程度上解释了市场整体的流动性变动 这一发现支持了我们早先的设想 : 流动性的协动现象因为高频交易和市场技术手段的趋同而在最近十年内更为显著 11 总而言之, 表 4 首次展示了全球 表 4 跨境市场流动性的协动性演进 时间段 相关系数的平均相关系数加总平值均值 相关系数 β 1 为正且在 5% 水平上显著的个数 相关系数 β 1 为正且在 10% 水平上显著的个数 调整的 R 方 A. 报价价差 时间段 1( ) 时间段 2( ) 时间段 3( ) 时间段 4( ) 时间段 5( ) 总时间段 ( ) B. 相对买卖价差 时间段 1( ) 时间段 2( ) 时间段 3( ) 时间段 4( ) 时间段 5( ) 总时间段 ( ) 注 : 本表展示了协动性随时间变化的情况 我们将 10 年的样本分成 5 个等量的时间段, 分别在每个时间段对等式 (1) 进行回归 每个时间段内,9 个股指期货合约的回归系数 β 1 和调整的 R 方取均值, 分别展示在第 2 列和最后一列 当期 领先和滞后一期的相关系数均值加总 (SUMG=β 1 +β 2 +β 3 ) 也罗列在第 3 列 同时罗列了相关系数 β 1 为 正且在 5% 10% 水平上显著的个数, 报价价差指标展示在 A 部分, 相对买卖价差指标展示在 B 部分 10 我们同时计算了费雪确切检验, 发现时间段 1 至 5 的显著性的确增强了 进一步, 我们将 10 年的时间段分成两个等量的时间段, 分别检测股指期货流动性的协动性, 结论不变 11 调整后 R 方增大, 一方面可能是流动性变量的解释力度增强, 另一方面也可能是非变动性变量的解释力度增强 为了区分这两种可能性, 我们分开进行回归 : 第一个回归仅包含跨境流动性变量, 第二个仅包含非流动性变量 结果显示仅有第一个回归的调整 R 方增加了 这些结果再一次证实单只股指期货流动性的变动与市场整体流动性变动相关, 而不是与其他变量相关 81

10 期货与金融衍生品 FUTURES AND FINANCIAL DERIVATIVES 流动性的协动性随时间的变化情况 五 结论和对未来研究的建议本文研究了单只股指期货合约的流动性与全球整体市场流动性是否存在协动性的问题 实证结果显示在过去的 10 年时间里全球股指期货市场流动性的协动性非常强 在加入到期效应, 以及改变全球整体市场的权重之后, 本文结论基本不变, 表明该结论是稳健的 进一步, 本文检验了协动性随时间演进的过程 结果显示无论 对于以报价价差或是相对买卖价差表示的流动性, 近几年相较 2000 年初, 协动性都更为显著, 也更为持久 我们对未来研究的方向提出几点建议 第一, 研究哪个国家引导流动性波动是非常有意义的, 能让我们对协动性问题认识地更加深刻 其次, 研究流动性供给面和需求面的动态变化可以解释很多问题, 比如为什么高频交易和其他技术变革导致了协动性的增强, 这将是未来有意思的研究方向 参考文献 [1] Acharya, V. V., & Pedersen, L. H. (2005).Asset pricing with liquidity risk. Journal of Financial Economics, 77, [2] Bekaert, G., Harvey, C. R., &Lundblad, C. (2007). Liquidity and expected returns: Lessons from emerging markets.review of Financial Studies, 20, [3] Brockman, P., & Chung, D. Y. (2002). Commonality in liquidity: Evidence from an order-driven market structure.journal of Financial Research, 25, [4] Brockman, P., Chung, D. Y., &Perignon, C. (2009). Commonality in liquidity: A global perspective. Journal offinancial and Quantitative Analysis, 44, [5] Cao, M., & Wei, J. (2010). Option market liquidity: Commonality and other characteristics. Journal of FinancialMarkets, 13, [6] Cetin, U., Jarrow, R., Protter, P., &Warachka, M. (2006). Pricing options in an extended Black Scholes economywith illiquidity: Theory and empirical evidence. Review of Financial Studies, 19, [7] Chen, Y. (2011). Derivatives use and risk taking: Evidence from the hedge fund industry. Journal of Financial andquantitative Analysis, 46, [8] Chordia, T., Roll, R., &Subrahmanyam, A. (2000).Commonality in liquidity. Journal of Financial Economics, 56,3-28. [9] Chordia, T., Sarkar, A., &Subrahmanyam, A. (2005).An empirical analysis of stock and bond market liquidity. Reviewof Financial Studies, 18, [10] Fabre, J., &Frino, A. (2004). Commonality in liquidity: Evidence from the Australian Stock Exchange. Accountingand Finance, 44, [11] Frino, A., &Mckenzie, M. D. (2002). The pricing of stock index futures spreads at contract expiration. Journal offutures Markets, 22, [12] Frino, A., Mollica, V., & Webb, R. (2014). The impact of co-location of securities exchanges'and traders'computerservers on market liquidity. Journal of Futures Markets, 34, [13] Hasbrouck, J., &Seppi, D. J. (2001).Common factors in prices, orderflows, and liquidity. Journal of FinancialEconomics, 59,

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