沪深300指数期货对股票现货市场波动性影响的实证分析

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越秽剿董
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1 我国股指期货上市对股票现货市场波动性影响的实证分析西南财经大学徐利丽王琛党铮摘要摘要 2010 年 4 月 16 日沪深 300 指数期货合约正式上市交易, 它改变了我国证券市场单边市场的格局, 从此证券市场的发展迈出了重要的一步 ; 但另一方面它也可能带来过度的投机交易, 引起股票现货市场的剧烈波动目前, 针对股指期货对股票现货市场波动性的影响问题, 业界存在争议因此, 本文利用沪深 300 指数期货上市前后一年的沪深 300 指数的每日收盘价作为原始数据, 建造对数收益率序列, 再通过建立含有虚拟变量的 GARCH 模型进行实证分析, 得出我国股指期货的推出并未对股票现货市场的波动性产生影响的结论最后, 结合我国股指期货正式上市交易一周年来呈现的一些特点简要分析了其并未使股票现货市场波动性明显减小的原因并提出相关建议关键词股指期货股票现货市场波动性 GARCH 模型 Abstract Abstract HS300 stock index futures were launched on April 16,2010. It has changed the pattern of unilateral market and taken an important step to promote the development of the securities industry. But there is also the potential over-speculation, causing the stock market volatility. On the issue of the effect of the stock index futures on the volatility of the share market, the economists are still in debate. Therefore, I analyze it by the data of stock rate from April 21,2009 to April 15,2010,the two years distant from the public listing of stock index futures. I firstly describe the concepts and theories about the stock market and focus on the HS 300 index futures which have been released by Chinese stock market in my paper. Secondly, I summarize the research results about it both at home and aboard.

2 Last but not least, I describe the statistical nature of the data and analyze whether stock index futures will affect the volatility of spot markets or not through the GARCH model which introduce the dummy variables. Keywords Stock Index Futures Share Market Volatility GARCH Model 目录一研究背景和研究意义研究背景目的和意义... 2 二研究状况和研究方法文献综述研究方法... 4 三数据的预处理和统计描述样本数据选取数据的预处理样本数据的统计描述... 7 四模型的建立平稳性检验 ARMA(P,Q) 模型选择 ARCH 效应检验 GARCH 模型的建立五模型估计和结果分析模型估计结果分析六政策建议... 18

3 一研究背景和研究意义 1 研究背景随着发达国家股票市场飞速发展, 上市股票不断增加, 股票市值迅速膨胀, 机构投资者持有的股票种类和数量越来越多, 对系统性风险的规避要求也越来越强烈当石油限制的实施造成股票市场一片恐慌时, 为了寻找合适的金融避险工具, 股指期货应运而生 1982 年 2 月 24 日, 美国堪萨斯期货交易所率先推出的价值线综合指数期货成为股票交易中的一场革命它极大地丰富了金融市场的投资产品, 同时也为金融市场的投资者提供了规避市场风险合适的金融衍生工具, 成为一些金融市场发达国家资本市场风险管理最为有效的工具自 20 世纪 70 年代末开始, 我国的股票市场从无到有, 从小到大, 从区域到全国, 得到了迅速的发展但在市场规模和交易量成倍增长的情况下, 我国股票市场仍有许多地方需要完善尤其是 2007 年的股票价格暴跌成交量大幅萎缩现象的出现, 使我国有必要推出股指期货 2006 年 9 月 8 日, 中国金融期货交易所在上海正式挂牌成立预示着中国的金融衍生品市场将会进入迅速发展的阶段 2010 年 4 月 16 日, 经过三年多的精心研究和准备, 沪深 300 指数期货正式上市交易沪深 300 指数以在上海证券交易所和深证证券交易所上市的规模大流动性强的最具代表性的 300 家作为成分股, 以自由流通量为权数, 以 2004 年 12 月 31 日为基期,1000 点为基准点编制而成它于 2005 年 4 月 8 日正式发布, 成为沪深证券交易所联合发布的第一个反映 A 股市场整体走势的指数它的推出, 丰富了市场现有的指数体系, 增加了一项用于观察市场走势的指标, 有利于投资者全面把握市场运行状况, 也进一步为指数投资产品的创新和发展提供了基础条件沪深 300 指数期货则以沪深 300 指数为标的资产的标准化期货合约交易双方交易的是一段时间后的沪深 300 指数的价格水平合约到期时, 双方通过现金结算差价进行交割沪深 300 指数的推出意味着国内股价剧烈波动系统性风险突出资产配置方式单一等问题得到了改善的可能对机构投资者而言, 引入沪深 300 指数的核心意义在于提供了有效地防范系统性风险的对冲工具有关实证分析表明, 美国英国法国股票市场的系统性风险占全部风险的比例分别为 26.8% 34.5% 和 32.7% 而我国股票 1

4 市场的系统性风险高达 65.7% 由于我国股票市场只允许做多而不允许做空, 所以当股票受到系统性风险的冲击大幅下挫时, 机构投资者持有的大规模投资组合就被完全暴露在风险之下, 这时由于对冲工具的缺少, 他们素手无策, 只有采用扎堆持有的被动方法机构投资者一般多为证券投资基金社保基金保险基金等, 他们所持资产的大量缩水必会带来极大的金融风险, 对整个金融市场的稳定带来极大的冲击而沪深 300 指数期货具有做空机制, 因此可以成为一种有效地对冲工具机构投资者在股票市场上构建投资组合的同时, 可以在期货市场卖空相应的股指期货合约进行套期保值, 实现风险的对冲从而有效地避免了股票市场的系统性风险, 使其所持有的股票现货资产不会有大幅缩水的可能性通过科学的设计和引导股指期货交易, 不但可以使整个股票市场的投资更加活跃, 加速资本市场的配置, 优化融资渠道, 使不同投资者根据自己的需要建立适合自己的多元化投资组合成为可能, 而且可以为大型机构投资者的进入发展提供更成熟和有利的市场条件, 同时还能够弥补中国市场多年来单边运行带来的缺陷, 完善市场的定价功能, 推动我国证券市场的繁荣发展 2 目的和意义我国股指期货的推出弥补了我国股市长期以来缺乏做空机制这一缺陷, 为机构投资者提供了避险工具, 同时正面激励了价值投资, 引导市场资金更多地向蓝筹股集中但另一方面, 股指期货由于其杠杆作用, 也可能会引来过度投机交易行为, 使股票市场出现剧烈波动因此, 就股指期货交易到底会降低还是加大股票现货市场的波动性, 国内外许多学者都做了很多理论和实证方面的研究, 大多数实证研究表明, 股指期货引入前后, 股票现货市场波动性没有发生明显变化 ; 部分研究表明期货市场的引入使现货市场的波动性减小 ; 剩余部分研究则认为期货市场导致了股票现货市场波动性的增加但这些研究结果大多都是关于美国和欧洲等发达国家的股票市场, 国内的研究也多基于香港恒生指数在我国股指期货推出一年后的今天, 通过比较我国沪深 300 指数期货上市前后的股票现货市场收益率变化, 对我国股指期货对股票现货市场波动性影响进行实证研究, 进一步探究我国股指期货是否起到了股市的稳定器作用具有重要的现实指导意义 2

5 二研究状况和研究方法 1 文献综述自从 Grossman S J Miller M H(1988) 在 Liquidity and market structure 一文中指出股指期货发展动因之一是股市的繁荣发展, 需要新型金融工具来对冲风险之后, 股指期货这一金融期货究竟会对股票现货市场的波动性产生怎样的影响一直成为学术界一个富有争议的话题由于数据选取的时间和地域的区别, 不同的学者得出的结论不尽相同但总结起来可分为三种观点第一种观点认为股指期货的推出对股票现货市场波动性不大如 Santoni(1988) 研究了 1975 年至 1986 年间的 S&P 500 指数的日数据和周数据, 他的实证结果表明 : 自美国 1982 年 4 月引进 S&P 500 指数期货后, 股价指数波动率在股指期货引入前后没有明显变化 Santoni 还通过计算每日最高价与最低价的差除以收盘价的值, 发现在引入股指期货后, 该值与股指期货交易量之间存在负相关关系, 由此他得出结论 : 股指期货的引入不会导致现货股价指数波动的增加除此以外,Edwards 用 1973 年至 1987 年的 S&P 500 指数每日收盘价格数据, 比较引入 S&P 500 指数期货前后的日波动率, 他发现标的资产的日波动率并没有因为股指期货交易的引入而增加在澳大利亚,Hodgson 和 Nicholls(1991) 的股市波动性的研究中指出, 股指期货的推出对现货市场波动性的作用微乎其微 ;Shenhal Bandivadekar(2003) 用印度 S&P CNX Nifty 期货和现货的研究也并未检测到该国金融衍生品和现货波动之间的相关关系但是股指期货等的引进加速了信息在现货市场中的流动速度第二种观点是股指期货的推出增加了股票现货市场的波动性如 Harris(1989) 考查了 1975 年至 1987 年 S&P500 指数波动性的变化, 结果发现它的波动性在 1985 年后开始明显的增加而 Lawrence Harris 和 Damodaran(1989) 分别在分析了 S&P 500 指数期现货数据后, 也都认为指数期货推出前, 现货市场日收益率波动较为平缓, 而指数期货推出后, 现货波动加剧 ;Antoniou 和 Holmes(1995) 对 FTSE 100 股指期货进行 GARCH 模型分析后发现股指期货通过信息传导质量的提升, 非投机交易行为对现货市场波动性起到了扩大作用第三种观点则是股指期货的推出减缓了股票现货市场的波动性例如 Bessembinder 和 Seguin(1992) 对 S&P 500 指数进行研究后认为, 股指期货的推出减小了股市的波动性 ; 在伦敦,Robinson 也通过从 1980 年至 1993 年 FE-SE100 指数的每日收盘价, 利用 ARCH 回 3

6 归模型研究了股指期货对股指波动的影响, 在 ARCH 模型中他引入了 1986 年大爆炸股指期货作为虚拟变量,ARCH 模型进行的实证分析表明, 伦敦的股票现货市场的波动性由于股指期货的影响, 下降了 17% 左右在中国, 李华程婧 (2006) 分析了日本股票指数期货的产生对于日经 225 指数的影响效应, 结果表明, 股指期货的推出对股票现货市场的影响不大黄玮刘再华 (2007) 通过对比印度证券市场在推出 NIFTY 股指期货前后, 股市整体的波动性是否有明显改变进行实证分析, 得出印度 NIFTY 股指期货的推出有效地降低了印度股市波动性的结论, 从而给中国推出股指期货交易提供理论支持从大量实证文献结果来看, 在通常情况下, 股指期货推出前后股票现货市场的波动性没有发生明显变化 ; 部分研究表明股指期货的引入使股票现货市场的波动性减小在某些情况下, 股指期货之所以会加大股票现货市场的波动, 是因为股指期货具有价格发现功能, 能改善现货市场对市场信息的敏感性, 这种波动是正常的, 长期将会消除的 2 研究方法股票市场的波动性是指股指一段时间内收益率的波动性, 本文采用方差和标准差作为衡量股市波动性的指标关于股票现货市场波动性是否受到沪深 300 指数上市影响的问题, 本文主要采用以下两种方法 : ⑴ 事件研究法事件研究法是基于有效市场假说的一种统计方法, 系在研究当金融市场上某一事件发生的时候, 股价是否会产生波动, 以及是否会产生异常报酬率, 借此以了解到股价的波动与该事件是否相关在研究过程中, 首先应决定研究假说此后, 须确定所研究的事件和事件日事件日是指市场接受到该事件即将发生或者可能发生的时间点, 而非该时间实际上发生的时间点, 通常以宣告日为准接着, 建立股票报酬率的预期模式, 用来估计预期报酬最后, 再通过实际报酬与预期报酬之差额, 观察事件宣告期间是否具有异常报酬的产生, 最后借由统计检定来检视其统计值是否显著根据事件研究法, 我们需要以事件的发生时点为分界点, 将数据分为前后两部分, 然后对这两部分数据的变化是否有显著差异进行分析如果前后数据显示出不同的变化规律, 说明事件对该变量有影响 2010 年 3 月 26 日下午中国金融期货交易所正式宣布首批四个沪深 300 股票指数期货合约将于 4 月 16 日上市交易而在这里, 虽然股指期货上市的消息是于 3 月 26 日宣布, 但是由于股指期货对 4

7 股票现货市场的影响主要通过期货和现货市场之间的套利来实现, 而在宣告日和上市日之间, 并无股指期货合约价格来对现货市场产生影响, 所以我们将股指期货正式上市交易的日期 2010 年 4 月 16 日选作事件日, 而非宣布日期 ⑵ 引入虚拟变量的 GARCH 模型自 Engle 提出了 ARCH 模型分析时间序列的异方差性以后,Bollerslev 又提出了广义自回归条件异方差模型 (GARCH 模型 ) GARCH 模型是一个专门针对金融数据的回归模型, 它能更有效地分析股票等金融资产的价格变化动态过程, 反应条件方差随时间变化而变化的特征, 特别适用于波动性分析 GARCH 模型定义为 : 对于序列, 如果则序列为一个 GARCH(r,s) 序列为了量化检验出沪深 300 指数期货的推出对现货市场的波动性影响, 我们在 GARCH 模型中引入一个虚拟变量 W t(0,1), 用来检测沪深 300 指数期货的推出对股票市场波动性的影响我们设定, 事件前阶段, 即 2009 年 5 月 14 日至 2010 年 4 月 15 日的 241 个交易日, 该虚拟变量值为 0; 事件后阶段, 2010 年 4 月 16 日至 2010 年 3 月 22 日的 241 个交易日, 该虚拟变量参数值为 1, 从而通过虚拟变量的赋值界定了数据的事件特征将 GARCH 模型修正为 : 其中, >0, >0, >0 同时, + <1 以保证修正后的 GARCH 模型为宽平稳过程在修正的 GARCH 模型中, 如果虚拟变量的参数 =0, 则说明股指期货的推出对股票现货市场的波动性没有产生影响 ; 如果虚拟变量参数 <0, 且该变量统计显著, 则说明股指期货的推出降低了股票现货市场的波动性 ; 如果虚拟变量参数 >0, 且该变量统计显著, 则说明股指期货的推出增强了股票现货市场的波动性因而通过观察虚拟变量的系数就可以知道沪深 300 指数期货上市对股票现货市场波动性的影响 5

8 收盘价三数据的预处理和统计描述 1 样本数据选取根据事件研究法, 我们需要以事件日为分界点, 将数据分为前后两部分, 然后对这两部分数据的变化是否有显著差异进行分析如果前后数据显示出不同的变化规律, 说明事件对该变量有影响首先我们定义事件为沪深 300 指数期货合约上市将沪深 300 指数期货合约上市的日期 2010 年 4 月 16 日作为事件发生日, 定义为第 0 日选取包含事件发生日在内的 482 个交易日, 即从 2009 年 4 月 21 日至 2011 年 4 月 15 日的沪深 300 指数日收盘率作为样本数据样本区间为第 -241 天至第 241 天将样本数据分成两个部分 : 沪深 300 指数期货上市之前阶段与上市之后阶段其中上市之前阶段 :2009 年 5 月 14 日至 2010 年 4 月 15 日, 包括 241 个交易日 ; 上市之后阶段 :2010 年 4 月 16 日至 2010 年 3 月 22 日包括 241 个交易日将样本区间内的沪深 300 指数日收盘价 ( ) 作为原始数据系列 1 图 1: 样本区间内的沪深 300 指数收盘价 2 数据的预处理用于衡量股票收益率的指标主要有百分比收益率和对数收益率, 当收益率比较小时, 二者近似相等但采用对数收益率可以通过一阶差分处理消除一些干扰因素, 使序列变得更加平稳, 便于建模分析同时, 对数收益率具有累加性, 如果单期的对数收益率服从正态分布, 则多期的对数收益率即单期的对数收益率之和也服从正态分 6

9 收益率收益率布因而我们定义沪深 300 指数日收益率 : 其中, 为第 t 天的收盘价通过图 2 和图 3 的对比, 我们可以看出, 沪深 300 指数期货推出后的沪深 300 指数的收盘价波动浮动有了轻微的降低根据上经指数有限公司的数据统计, 上证综指 2010 年的全年波动幅度只有 31.12%, 较之 2006 到 2009 年间平均 % 的波动有了很大幅度的下降通过统计计算, 股指期货上市后的 164 个交易日, 沪深 300 指数的日平均波动浮动为 2.121%, 较沪深 300 指数期货上市前 164 天下降了 0.086% 这说明了沪深 300 股指期货的推出对股票现货市场有了积极作用, 减轻了起波动性下面, 我们将用统计描述和建立模型的方法得到进一步的结论图 2: 沪深 300 指数期货推出后的沪深 300 指数日收益率图 3: 沪深 300 指数期货推出后的沪深 300 指数日收益率 3 样本数据的统计描述我们将对沪深 300 指数的日收益率做描述性统计, 采用平均收益率收益率标准差偏度峰度等进行对比, 其中 : 7

10 偏度 : 如果序列的分布是对称的, 则 S 值为 0; 正的 S 值意味着序列分布有长的右拖尾, 负的 S 值意味着序列分布有长的左拖尾峰度 : 正态分布的 K 值为 3 如果 K 值大于 3, 分布的凸起程度大于正态分布 ; 如果 K 值小于 3, 序列分布相对于正态分布是平坦的 Jarque_Bera 统计量 : 在正态分布的原假设下,Jarque-Bera 统计量是自由度为 2 的分布直方图中显示的概率值是 Jarque-Bera 统计量超出原假设下的观测值的概率如果该值很小, 则拒绝原假设当然, 在不同的显著性水平下的拒绝域是不一样的现在我们利用 EVIEWS 软件对数据进行处理, 得出结果如图 : 图 4: 样本区间内全体数据的描述统计从图 4 我们可以看出, 整个样本区间的收益率 R 序列与正态分布相比, 出现尖峰厚尾的特征同时, 整个序列的左尾要长于右尾, 意味着极端损失的情况要多于极端收益的情况从图 4 中我们还可以得知, 序列 R 的偏度 S= <0, 同时偏度为负也表明序列 R 左偏 ; 序列 R 的峰度 K= , 大于标准正态分布的峰度 3 同时 Jarque-Bera 统计 8

11 量很大, 而对应的 P 值却为 0, 因而拒绝原假设, 即股票现货市场收益率序列不服从正态分布所以, 该序列无法使用 F 检验等基于正态分布的检验方法图 5: 沪深 300 指数日收益率序列分布图同时, 根据图 5 的收益率时序曲线, 我们可以看出其波动具有显著的聚集现象, 即具有波动聚集性波动聚集性是指金融市场的波动表现相似特征成群出现的现象, 即收益率的变化在某一段时间内持续偏高或偏低我们可以由此初步断定收益率序列具有 ARCH 效应而在股指期货推出后, 波动率有减小的迹象而且如表 1, 对时间前后进行基本统计量的对比, 可以看出 : 事件后阶段的标准差略小于事件前第一阶段, 说明在沪深 300 指数期货推出后股票市场的波动性有了略微减少但无论是事件前还是事件后, 收益率序列都不服从正态分布表 1: 深 300 指数期货推出前后的股票市场波动性统计描述样本均值最小值最大值标准差偏度峰度 JB 统计量事件前事件后

12 四模型的建立 1 平稳性检验我们选取的平稳性检验方法为单位根检验, 即检验序列中是否存在单位根, 使序列在回归分析中产生伪回归当 ADF 值小于给定的显著水平下的临界值时, 样本序列没有单位根, 即序列是平稳序列反之为非平稳序列, 需要对其进行差分处理, 使之平稳根据表 2 检验结果, 可以看出,ADF 值为 , 远远低于在 1% 显著性水平下的临界值 , 所以样本序列不存在单位根因而样本序列为平稳序列, 可以用 ARMA 模型建模表 2: 沪深 300 指数日收益率序列的单位根检验结果 2 ARMA(p,q) 模型选择通过相关图我们可以确定滞后期的自相关函数和偏相关函数, 即初步判断 ARMA 模型的形式其中, 序列 y 滞后 k 阶的自相关估计为 : 是样本 y 的均值, 这是相距 k 期值的相关系数如果, 意味着序列是一阶相关如果过程如果随着滞后阶数 k 的增加而呈几何级数减小, 表明序列服从低阶自回归在小的滞后阶数下趋于零, 表明序列服从低阶移动平均过程滞后 k 阶的偏相关是指当对作回归时的系数如果这种自相关的形式可用滞后小于 k 阶的自相关表示, 那么偏相关在 k 期滞后下的值趋于零一个纯 10

13 的 P 阶自回归过程 AR(P) 的偏相关在 P 阶截尾, 而纯的移动平均函数的偏相关过程渐进趋于零综上所述, 如果时间序列的自相关函数在 m 步截尾并且偏自相关函数 PAC 被副指数函数控制收敛到零, 则可以判断时间序列为 MA(m) 序列 ; 若事件序列的偏自相关函数在 n 步截尾, 并且自相关序列被负指数函数控制收敛到零, 则可以判断时间序列为 AR(n) 序列 ; 若自相关和偏自相关序列皆不截尾, 但都被负指数函数控制收敛到零, 则事件序列很有可能是 ARMA 序列我们通过 eviews 对数据进行处理, 得到沪深 300 指数日收益率序列的自相关和偏自相关图图 6: 深 300 指数日收益率序列的自相关和偏自相关图从图 6 可以看出, 自相关值和偏相关值都在滞后五期过后迅速衰减因此我们可以初步选择 ARMA(4,4) 来拟合收益率由于收益率序列不服从正态分布, 不能采用 F 检验定阶法, 因而我们采用准则定阶法准则定阶法, 即确定一个准则函数, 建模时按照该准则函数的取值大小确定模型的优劣, 使准则函数达到极小的是最佳模型阶 11

14 数准则函数既要考虑到用某一模型拟合时对原始数据的接近程度, 又要考虑到模型中所含待定参数的个数这里我们采用最常用的 AIC 和 SC 准则其中,AIC 准则计算公式 : Schwarz 准则是 AIC 准则的替代方法, 它引入了对增加系数的更大的惩罚其准则计算公式 : 进过多次尝试, 我们发现 ARMA(4,4) 模型的 AIC 和 SC 值都比较小, 同时可决系数最大因而我们选择 ARMA(4,4) 模型进行拟合由图 7 拟合结果, 我们得到均值方程 : 图 7:ARMA(4,4) 模型估计结果 3 ARCH 效应检验首先, 由前面的统计描述知, 收益率序列不服从正态分布因此,ARCH 效应检验我们只对收益率序列进行异方差性的 LM 检验, 结果如表 2 从 ARCH-LM 检验结果可以看出,F 统计量为 ,T*R 2 统计量为 , 均大于 1% 显著水平的临界值, 说明残差序列具有条件异方差 12

15 表 3: ARCH-LM 检验结果 4 GARCH 模型的建立根据表 4, 在众多不同阶数的 GARCH 模型中, 根据 AIC 和 SC 准则我们选取 GARCH (1,1) 模型, 即当期的条件方差为前一期的条件方差的函数 : 方差方程 : 其中, 表示通过移动平均得到的第 t 天的收益率的方差, 通过来表示报酬率的波动大小表 4: 不同阶数的 GARCH 模型拟合结果 AIC SC 修正的可决系数 GARCH(1,1) GARCH(1,2) GARCH(2,1) GARCH(2,2) 现就 ARMA(4,4)-GARCH(1,1) 模型是否存在 ARCH 效应进行检验, 结果如表 5: 表 5:ARMA(4,4)-GARCH(1,1) 模型 ARCH 效应检验可见残差序列的条件异方差基本上得到消除同时为了量化检验出沪深 300 指数期货的推出对现货市场的波动性影响, 我们在 GARCH 模型中引入一个虚拟变量 (0,1), 用来检测沪深 300 指数期货的推出对股票市场波动性的影响我们设定, 事件前阶段, 该虚拟变量值为 0; 事件后阶段, 该虚拟变量参数值为 1, 从而通过虚拟变量的赋值界定了数据的事件特征将 GARCH 模型修正为 : 13

16 其中, >0, >0, >0 同时, + <1 以保证修正后的 GARCH 模型为宽平稳过程在修正的 GARCH 模型中, 如果虚拟变量的参数 =0, 则说明股指期货的推出对股票现货市场的波动性没有产生影响 ; 如果虚拟变量参数 <0, 且该变量统计显著, 则说明股指期货的推出降低了股票现货市场的波动性 ; 如果虚拟变量参数 >0, 且该变量统计显著, 则说明股指期货的推出增强了股票现货市场的波动性因而通过观察虚拟变量的系数就可以知道沪深 300 指数期货上市对股票现货市场波动性的影响 14

17 五模型估计和结果分析 1 模型估计经 EVIEWS 的处理结果可以看出, 条件方差方程中的 ARCH 项和 GARCH 系数都是显著的, 同时对应的 P 值很小, 说明 GARCH(1,1) 模型对数据拟合的很好同时 ARCH 和 GARCH 的系数之和为 : + = = <1, 说明 GARCH(1,1) 是稳定的同时, 和之和接近 1, 说明这个条件方差所受的冲击是持久的, 即它对未来有一定的预测作用图 8: 通过 eviews 处理的 GARCH 模型估算结果由图 8 可知 : 方差方程 : 其中, 虚拟变量的 W t 的系数为 <0, 但其对应的 P 值为 , 即表现为不显著说明沪深 300 指数期货的推出没有对我国股票现货市场波动性产生明显的影响 2 结果分析前面描述统计的结果表明, 沪深 300 指数日收益率呈现出明显的尖峰厚尾左 15

18 偏等特征, 但并不服从作为传统金融理论前提假设的正态分布进一步通过引入虚拟变量 W 的 ARMA(4,4)-GARCH(1,1) 模型进行拟合, 结果表明虚拟变量 W 不显著沪深 300 指数期货的推出没有对我国股票现货市场波动性产生明显的影响而它之所以没有对我股票现货市场的波动性产生明显影响, 与我国股指期货正式运行一周年来的特点有关在沪深 300 指数期货上市的这一年中, 我国的股指期货呈现五个特点 : ( 一 ) 投资者开户稳定增长参与度适中截止 2 月 18 日, 股指期货全国累计开户超过 6.3 万户, 开户数均衡增长 ; 每日的客户参与率在 20%-60% 之间 ; 投资者中自然人占较大比例这说明我国股指期货的投资者中机构投资者还较少, 即其作为对冲工具和资产组合中套期保值工具的作用还没有得到完全的发挥 ( 二 ) 成交活跃, 交易趋于理性截止 2 月 18 日, 股指期货累计成交 5190 万手, 累计成交金额为 46.7 万亿元 ; 日均成交 25.6 万手, 日均成交金额为 2299 亿元市场整体比较活跃, 流动性较好, 报价连续, 成交迅速这说明我国股指期货正呈现一个良好的态势 ( 三 ) 股指期货期价格和股票现货价格高度拟合图 9: 期货和现货价格高度拟合如图 9, 股指期货运行一周年以来, 其主力合约与沪深 300 现货指数相关系数在 99% 以上 ; 主力合约基差率基本在正负 1% 以内, 随着交割日的临近, 基差缩小这说明股指期货的价格发现作用得到了充分的体现, ( 四 ) 当月合约交投最为活跃一年以来, 我国股指期货都是当月合约交投最为活跃, 成为主力合约, 这符合国际成熟市场特点合约成交量都主要集中在合约到期前的最后 5 周, 约占 90%; 当月合约成交量约占全市场总成交量的 80%; 当月合约持仓量约占全市场总持仓量的 60% 并未呈现出炒作远月合约的现象这说明我国股指期货虽然发展较晚, 才正式上市交 16

19 易一年, 但交易规则和相关实施细则还比较完善, 整个市场运行还比较稳定有序, 并未出现市场操作者 ( 五 ) 套利机会丰富套利手段多样套利, 就是利用股指期货定价偏差, 通过买入股指期货标的指数成分股并同时卖出股指期货, 或者卖空股指期货标的指数成分股并同时买入股指期货, 来获得无风险收益股指期货上市一年来, 套利机会丰富收益丰厚套利手段也呈现多样化, 例如 : 期现套利跨期套利分红套利以及基于样本调整的市场中性策略等套利方式图 10 是通过中信建股指投期限套利日报绘制的股指期货现货套利净值图图 10: 股指期现套利净值图综上所述, 就长期而言, 我们认为, 伴随着市场参与方的深入参与, 股指期货市场的日趋成熟, 其对股票现货市场的稳定作用将会逐步体现, 对股票现货市场波动性的减轻作用也会日趋显著 17

20 六政策建议根据前文的分析, 沪深 300 指数期货的推出对我国股票现货市场并没有带来显著的影响但沪深 300 指数期货的引入, 仍然会加快股票现货市场的信息传递速度, 发挥其价格发现的功能鉴于我国股指期货的推出才刚刚一年, 许多地方还需要加强, 我们谨提供以下四条建议, 希望可以使股指期货更好地发挥其作用, 促进我国资本市场的发展 1. 加强投资者关于股指期货方面的教育投资者是证券市场发展的根本力量所在, 据调查显示 : 沪深 300 指数期货上市一周年来, 投资者多为自然人, 其中真正有专业水平的个人投资者并不多, 许多散户投资者投资于股指期货都因为其杠杆作用, 企图投机 ; 同时, 即便是寻求套期保值用于避险的投资者, 由于理论知识的缺乏, 和持有的现货有限, 加之融券业务门槛较高, 无法做空, 其愿望都很难达成此外, 在中国证券市场, 由于信息不对称的存在, 投资者本身就处于一个弱势地位, 尤其是散户投资者的利益经常会受到损害在市场经济比较发达的国家, 对投资者权利保护的理论研究由来已久, 投资者教育也是一个被众人所熟知的概念因此, 在完善中国证券市场的同时, 进一步加强对投资者的教育也是极为重要的, 投资者教育应该是股指期货推出后政府和监管机构工作的重点例如加强基层的基础知识教育, 对于散户投资者的期货类知识进行普及 ; 强化投资者对于期货的风险认识, 减少许多投资者盲目投资的次数 ; 进行多种股指仿真交易, 对于股票市场有着大量的仿真交易, 而期货市场由于才起步, 所以仿真交易并没有形成规模, 许多投资者缺乏相应的知识与此同时, 期货公司也要加强对客户的服务, 保护投资者利益这样, 才能使投资者更为成熟和理性, 为证券市场的日益成熟奠定坚实的基础 2. 制定完善的交易规则和相关实施细则, 构建适应市场起步阶段的业务制度和规则体系不管股指期货上市对于股票现货市场的波动性的减轻作用, 金融市场的发展还处于初级的不稳定阶段, 尤其是一个才起步不久的股指期货市场, 政府等相关部门的监管作用尤为重要这不仅是维护我国市场经济健康健全发展的途径, 也是对于市场经济参与者的一个重要保护所以, 制定完善的交易规则和相关的实施细则, 构建适应市场起步阶段的业务制度和规则体系是至关重要的政府和监管部门可以从以下三个方面进一步完善相关业务制度和规则体系 : 一是提高风险管理要求, 完善最低交易保证金持仓限额大户 18

21 报告和强制减仓等相关风险管理制度, 以保证市场的稳定运行 ; 二是加强会员资格客户交易行为管理程序化监管等相关监管要求和措施, 以加强市场监管进一步保护投资者利益 ; 三是优化交易编码套期保值信息披露等制度安排, 以充分发挥股指期货的风险管理和价格发现功能, 同时也使股票现货市场更加稳定如此以来, 我国的经济市场才能够更加健康的发展, 更好的进行融资活动 3. 实时监测, 及时制止异常交易行为和查处违规行为一个健康规范的金融期货市场, 必然是标准严格监管到位查处及时的市场针对股指期货上市后出现的异常交易行为, 监管机构应加强实时监测, 尽早防范风险隐患, 并及时制止一场交易行为可以从以下的两个方面进行 : 一是建立有关的异常交易行为的监控制度, 明确具体的违规事项, 从而能够及时发现不寻常的交易行为 ; 二是及时防范风险及时处理有关的违规行为, 一旦发现不寻常的行为, 及时的有针对性的处理能够很大程度上减少这些行为带来的损害由于市场操纵者主要通过资金优势推动市场价格, 或者通过虚假信息影响市场情绪, 因此可从资金账户的监管和信息披露制度建设入手, 严格监控投资者账户资金异动情况, 严格执行持仓限额制度和大户持仓报告制度例如对重仓持有沪深 300 指数中排名靠前样本股的账户和有市场影响力和市场操控风险较大的账户, 实施重点检查 ; 而对于小的异动, 可以通过调整杠杆系数进行应对由于中国股指期货市场刚刚起步, 风险管控机制尚不健全, 可以考虑提高保证金水平, 由现有的 12% 提高到 15% 并对每半小时交易量规定新的限制由于股指期货的杠杆性造成了它比股票更高的风险, 收益和损失的同时放大, 因而保持较低的杠杆系数, 可以减小风险 4. 掌握股指期货的定价权在经济全球协同趋势日益明显的现金社会, 一个国家的金融危机往往会成为全球的一次大金融海啸, 因此确保一国的证券期货市场的相对独立性是每一个国家规避全球性风险的一个良好措施建立股指期货市场的根本目的是在于稳定证券市场, 是证券市场能够真实的反映中国的经济状况, 因此掌握股指期货的定价权, 树立股票指数的信息主权意识也是起步的期货市场需要努力实现的随着经济全球化的发展, 再加之海外许多发达国家的证券市场发展比较完善, 因此中国更容易受到国外市场的影响从这一方面出发, 证券监管部门要密切关注国际投行的动向, 例如 : 监控 QFII 和国际游资调动巨资对 A 股市场的冲击和操纵 ; 此外, 对新加坡推出的新华富时 A50 的 50 只成份股也要重点监控, 鼓励国内券商长线持有 A50 股票, 使中国的大盘蓝筹股流通筹码更多地控制在国内券商手中, 避免被国际游资控制, 威胁中国的金融安全 19

22 总之, 从目前阶段看来, 我国推出股指期货并没有重蹈一些不成熟市场中股指期货推出后助长助跌的覆辙, 而是避免了股票市场走势不明可能引起的剧烈震荡推出股指期货是我国资本市场走向成熟的重要一步, 它对股票现货市场的波动性信息传递等将做出巨大的贡献, 同时也会为我国资本市场的健康发展提供坚实的基础 20

23 参考文献 1 Lee, S.B. and Ohk, K.Y. Stock and Index Futures Listing and Structure Change in Time-Varying Volatility [J]. Journal of Futures Markets Sanford J. Grossman and Merton H. Miller. Liquidity and Market Structure [J]. The Journal of Finance Snehal Bandivaderkar and Saurabh Ghosh. Derivatives and Volatilty on Indian Stock Markets [J]. Reserve Bank of India Occasional Papers Hodgson Allan and Nicholls Des. The Impact of Index Futures Markets on Australian Sharemarker Volatility [J]. Journal of Business Finance & Accounting Lawrence Harris and Joel Hasbrouck, Market vs. Limit Orders: The SuperDOT Evidence on Order Submission Strategy [J]. Journal of Financial and Quantitative Bessembinder H and Seguin P J Price volatility,trading volume and market depth:evidence from futures markets [J]. Journal of Financial and Quantitative, 李华, 程婧. 股指期货推出对股票市场波动性的影响研究来自日本的实证研究 [J], 金融与经济,2006 年第 2 期 8 黄玮, 刘再华. 股指期货推出对股指波动性影响的研究基于印度 NIFTY 股指期货的实证分析 [J]. 湖南财经高等专科学校学报, 2007 年第 5 期 9 向蓉美, 王青华主编. 统计学导论 [M] 成都 : 西南财经大学出版社, 高鸿桢. 国家金融安全的统计分析 [M] 北京 : 中国统计出版社, 李卓. 股指期货对股票现货市场的影响研究 [D] 长春 : 吉林大学出版社, 庞皓主编. 计量经济学 [M] 北京 : 科学出版社, 王振龙, 胡永宏主编. 应用时间序列分析 [M] 北京 : 科学出版社, 王石. 中国金融衍生品研究与中国期货市场实践 [M] 长春 : 吉林大学出版社, 高若梅. 股指期货 [M] 上海 : 复旦大学出版社, 张学东. 股价指数期货理论与实践研究 [M] 北京 : 中国社会科学出版社, 高铁梅. 计量经济分析方法与建模 :EVIEWS 应用及实例 [M] 北京 : 清华大学出版社, 古扎拉蒂. 计量经济学 [M] 北京 : 中国人民大学出版社,

24 附录原始数据 : 沪深 300 指数收盘价 ( 数据来源 :wind 资讯数据库 )( 单位 : 元 ) 日期收益率日期收益率

27 E

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untitled A 2004 14 Abstract With the background of China being troubled with overseas listing of Chinese index future, this paper analyses the reactions of local stock markets towards overseas listing of their