我国股指期货影响因素的研究

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 我国股指期货影响因素的研究 【摘要】2010 年 2 月 22 日，我 国股指期货交易正式启动。在经过了 1993 年股指风波和 2008 年金融危机等 一系列波折之后，我国再次启动股指期 货可以说是中国资本市场发展的一个里 程碑。如今，八年时间已经过去，市场 上出现了越来越多新的股指期货，市场 行为更加有效和交易氛围日渐活跃，因 此本文对我国股指期货影响因素进行实 证分析具有现实意义。 中国论文网 /3/view-13034737.htm 【关键词】沪深 300 股指期货 VAR 模型 一、股指期货概述 股票价格指数期货（SPIF） ，是 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 以股票指数为标的物的标准化期货合约， 是一种较为成熟、级别较高的金融投资 工具。股指期货有三大最基本的功能， 一是价格发现功能，二是对冲股市系统 性风险的功能，三是资产配置功能。中 国股指期货的发行具有里程碑式的意义， 这不仅完善了金融投资体系更是促进了 多元化金融市场的稳定和发展。 二、我国股指期货合约价格影响 因素分析 （一）股指期货合约标的物价格 期货合约的价格都会随着标的物 价格的变动而变动，而且交割时间越近 这种变动就越显著。根据经济学规律， 股备金率、公开市场操作等。无论是国 内还是国际货币政策，其实施都会对我 国股市资金的流动、股指期货的价格产 生影响。 （四）市场中流动资金的供需状 况 投资者的投资能力在一定程度上 会受到市场流动资金的影响。当市场流 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 动资金充足时，股市会有大量资金涌入， 从而推高股票价格指数，反之股票价格 指数就会下降。在经济学中通常用广义 货币供应量（M2）来体现市场中流动 资金。 （五）国际经济金融发展状况 随着经济的发展，资本在国际间 的流动日益自由，经济一体化进程不断 加深。中国作为世界第二大经济体，经 济发展早已经不能独善其身，因此为了 研究沪深 300 股指期货的走势，必须充 分考虑国际经济金融发展的状况。 （六）投资者的非理性心理预期 由于我国证券市场处于半强有效， 所以投资者在做出决策的时候会受到各 种心里因素的影响而无法做出理性选择。 所以充分考虑投资者的非理性心理预期 对于研究股指期货假的的走势也是非常 必要的。 三、股指期货数据分析及模型的 构建与应用 （一）变量、数据的选取与来源 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 根据上文分析及综合考虑实证研 究过程的简明、精确，本文构建了一个 因变量（沪深 300 股指期货）和 6 个影 响因素（沪深 300 指数、CPI、货币供 应量（M2） 、人民币对美元的汇率中间 价、工业增加值增长率、标准普尔 500 指数）的 VAR 模型。以上数据选取的 时间区间为 2010 年 4 月至 2017 年 12 月，且均选自于 CHOICE 金融终端数据 库。 （二）数据平稳性检验 首先对数据进行处理，沪深 300 期货合约价格、沪深 300 指数、CPI、 货币供应量（M2） 、人民币兑美元汇率 中间价、工业增加值增长率、SPX500 指数分别命名为 Y1、X1、X2、X3、X4、X5、X6。 本文采用 ADF 来检验数据的平 稳性，将数据输入 Eviews8.0 系统结果 显示变量 X1、X2、X3、X4、X6 的 ADF 统计量的值大于临界值，数据非平 稳，因此需要对变量进行一阶差分，并 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 将一阶差分之后的变量重命名为 DY1、DX1、DX2、DX3、DX4、DX5 、DX6。将处理后的数据重新输入系统， 显示变量数据平稳，结果如下表 3.1 所 示。 （三）VAR 模型的建立与检验 1.VAR 模型建立。VAR 模型是 基于数据的统计性质建立模型，其将系 统中每一个内生变量作为系统中所有内 生变量的滞后值来构造模型，从而把单 变量自回归模型推广到多元时间序列变 量组成的“向量 ”自回归模型。 根据本文探讨的内容，建立由一 个因变量（沪深 300 期货价格，DY1） 和六个自变量（沪深 300 指数， DX1；CPI，DX2；货币供应量， DX3；人民币兑美元汇率中间价， DX4；工业增加值增长率， DX5；SPX500 ，DX6）构成的 VAR 模 型。 2.最优滞后项阶数的确定。为了 确保构建的 VAR 模型为最优，需要确 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 定最优的滞后阶数。根据表 3.2 的结果 显示，FPE 和 AIC 两个准则都选择滞后 阶数为 1 时 VAR 模型最优。因此最优 滞后阶数确定为 1。 3.VAR 模型的平稳性检验。使用 得到的最优滞后阶数 1 输入 Eviews8.0，重新建立 VAR 模型，得到 简化方程式为： DY1=-0.312761*DY1 （-1 ） +0.915125*DX1（-1 ）+0.067499*D X2（-1 ）-3.279514*DX3 （ -1）- 0.044920*DX4（-1）-0.127958*DX5（- 1）+0.681468*DX6（-1 ） +0.013880 这里值得说明，由于本模型变量 有限，所以上述方程需要与后述分析结 合来看，不能直接将方程系数作为度量 沪深 300 股指期货合约价格的依据。 上文通过 ADF 方法对所有变量 进行了平稳性检验，重新建立 VAR 模 型之后需要对模型的平稳性进行检验。 由表 3.3 可以看出模型具有 7 个 特征根且所有的特征根都小于 1，说明 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 模型不存在一个或多个特征根，即模型 稳定。 基本模型建立之后，便可进一步 进行 VAR 模型的应用，即探讨每一个 影响因素对应变量的影响及影响程度。 （四）VAR 模型的应用 1.格兰杰因果检验。将 DY1 分别 和 DX1、DX2、DX3、DX4、DX5、DX6 进行格兰杰因果检验，来判断自变量与 因变量是否互为因果，结果如表 3.4 所 示： 表 3.4 中的数据表示接受假设的 概率，数字越小，说明自变量与因变量 的因果关系越强。由此可见，沪深 300 指数（DX1） 、工业增加值增长率 （DX5）是沪深 300 股指期货价格 （DY1）的格兰杰原因。其他变量与沪 深 300 股指期货之间的格兰杰因果关系 并不显著，但不能因此说明其之间确定 没有因果关系，造成这种现象的原因可 能是变量之前进行了一阶差分的处理， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 因为格兰杰因果检验比较偏向于相互因 果关系比较显著的变量，如果本身因果 关系就不是很显著，再进行一阶差分， 其结果就会更不显著。 2.脉冲响应函数分析。脉冲响应 函数分析的是自变量的变动对应变量的 影响及影响程度。 从上图可以看出，在 6 个影响因 素中，DX1（沪深 300 指数）对沪深 300 股指期货的影响力度最大，影响时 间也最长，当 DX1 给一个正向的冲击， DY1 马上就有反应且在第 2 期就达到峰 顶，到第 6 期影响才逐渐消失；另外 DX2（CPI） 、DX3（M2 ） 、DX5（工业 增加至值） 、DX6（SPX500 指数）对沪 深 300 股指期货都有不同程度的影响； DX4（人民币兑美元汇率的中间价）对 沪深 300 股指期货的影响非常微弱。 3.方差分解分析。方差分解是通 过分析不同变量的冲击强度对总变化的 贡献大小，从而确定各影响因素对研究 结果影响力的大小，由此可分析 VAR -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 模型中任意一个变量冲击对于因变量的 相对重要性。 从表 3.5 可以看出，沪深 300 指 数、CPI、货币供应量、汇率中间价、 SPX500 指数化及工业增加值增长率对 沪深 300 股指期货价格变动的影响力均 在逐渐增大。其中，影响力较大的两个 因素分别是沪深 300 指数和货币供应量， 沪深 300 指数的冲击强度对沪深 300 股 指期货价格方差的相对贡献度经过 10 期从 0 稳定在 18.699%，货币供应量的 冲击强度对沪深 300 股指期货价格方差 的相对贡献度经过 10 期从 0 稳定在 5.3%。 其余四个变量的解释力度均较小，对沪 深 300 股指期货价格方差的相对贡献度 经过 10 期之后依次保持在 1.32%、 0.13%、2.39%、0.69% 的稳定 水平上。 四、实证检验结果 （一）本文的实证结果分析 总的来说，根据上文实证检验的 结果可以看出，六个影响因素都会对我 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 国沪深 300 股指期货价格产生影响，只 是影响的程度和时期不同。对我国沪深 300 股指期货价格变动冲击最大的当属 沪深 300 指数的变动，所以对于投资者 而言，要想把握沪深 300 股指期货的走 势就必须密切关注对应标的物沪深 300 指数的走势情况，同时也要关注我国宏 观市场的资金流动情r 、国内外的股 指期货发展态势。掌握了这几个主要因 素，并做出合理分析，对于指导股指期 货的投资操作具有非常重要的意义。 （二）研究结果的启示 对于投资者而言，无论是在股指 期货市场做套期保值还是做纯粹的投机， 首先要能够掌握其对应标的股指的价格 走向，与此同时，若能实时关注我国市 场货币流动情况、国内外宏观经济态势， 再对发达国家股指期货市场状况也有一 定的了解，那相对就能更加准确的预测 我