沪深300股指期货与沪深300股价指数波动溢出效应.doc

本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。沪深300股指期货市场与股指现货市场的溢出效应张学东1 刘运涛2 胡光敏31.北方民族大学金融研究所，银川市，宁夏，中国，7500212.3.北方民族大学信息与计算科学学院，银川市，宁夏，中国，7500211. E-mail: 2. E-mail: 3. E-mail: 摘要： 2010年4月16日，中国金融期货交易所推出了以沪深300股指为标的的股指期货交易，这是中国资本市场发展又迈向一个新台阶，对发育和完善中国资本市场体系具有重要而深远的意义。沪深300股指期货能否发挥价格发现功能亟需实证分析。本文以2010年4月16日至5月21日合约结算日的第一份合约IF1005的高频数据为样本，用VAR模型和二元GARCH模型研究了沪深300股指期货市场与沪深300股指现货市场的收益率及波动率的溢出效应。研究结果表明，沪深300股指期货市场与沪深300股指现货市场之间存在着收益率溢出效应，并且存在着波动溢出效应；沪深300股指期货市场的波动率有引导沪深300股指现货市场波动率的特性。关键词：沪深300股指；股指期货；VAR模型；溢出；Empirical Test on the Interaction Relationship between Hu-Shen 300 Stock Index and Hu-Shen 300 Stock Index FutureZHANG Xuedong1, LIU Yuntao 2, HU Guangmin 31. Institute of Finance, BeiFang University for Nationalities, Yinchuan, NingXia, 750021, CHINA2.3. School of Information and Computation Science, BeiFang University for Nationalities, Yinchuan, NingXia, 750021, CHINA1. E-mail: 2. E-mail: 3. E-mail: Abstract: on April 16, 2010, the exchange of the stock index futures, arising in the Chinese security market. And the Chinese government has been enacting the first stock index futures, based on Hu-Shen300 index, which is a big step in Chinese financial market. “Price Discovery” is one of the main functions of the Stock Index Futures. It is essential to analyze this function. Using the financial time series analysis method, we analyze the interactive relationships between the Hu-Shen300 index and Hu-Shen300 index futures, respectively from the sequence of yield and volatility sequence. The co-integration relationship between the Hu-Shen300 index and Hu-Shen300 index futures means a long-term equilibrium. The result of Granger causality test shows that the futures market leading the spot market. Meanwhile, the error correction model, impulse response function and Hasbrouck variance decomposition further been used to check the relationship between the two markets.Keywords: Hu-Shen 300 Stock Index, Stock Index Futures; Co-integration test; Granger causality test, Error correction model沪深300股指期货市场与股指现货市场的溢出效应一、引言中国股票市场发展多年，在促进中国的经济发展方面发挥了不可估量的作用。然而伴随着股市的日益发展成熟，市场内部矛盾也日益突出。股指期货作为一种避险工具，对中国股市尤为重要。自2001年以来中国股票市场时常持续暴跌使得广大投资者损失惨重，特别是2008年世界金融危机对中国股票市场造成的巨大影响，对国内经济发展冲击很大。从管理层到金融市场的参与者，都急切希望推出一种避险工具。在此背景下，股指期货的推出被管理层提上了日程。自2006年中国金融期货交易所推出沪深300股指期货模拟交易以来，中国金融期货交易所引进设备，培育会员，积极策划，为股指期货的推出而努力做好各项准备工作。股指期货能否顺利在中国金融市场上发挥它应有的职能，需要各个方面的积极努力。针对股指期货，在国外已经有很多成熟的研究，我国股指期货尚处于起步阶段，我们不能完全照搬国外的成功经验，需要结合自己的国情进行研究，国内一些学者纷纷就关于股指期货这一新鲜金融产品进行理论研究。管理层也急切需要这方面的研究成果，希望能够对股指期货的顺利推出提供理论和实证方面的支持。国内关于股指期货的研究大多停留在理论阶段，而对于股指期货推出的实证分析研究，目前还不甚完善。2010年4月16日至今股指期货市场上交易的第一份合约已经完成。有必要对股指期货与现货市场的相关关系进行实证研究，来检验股指期货市场的有效性。二、文献回顾20世纪80年代以来，各国陆续推出股指期货，关于股指期货的各项研究也接踵而至。股指期货价格与股票现货市场指数价格之间的互动关系，一直都是股指期货投资研究的重大课题。国外关于股指期货的研究已经很多，学者采用各种方法检验两个市场之间的互动关系。Tse（1995）以大阪证券交易所（TSE）交易的Nikkei225股指与在SIMEX交易的Nikkei225股指期货合约为研究对象选取自1988年12月至1993年1月为样本区间，实证结果表明两个市场具有长期协整关系，Nikkei225股价指数期货扮演着价格发现功能的角色，而现货市场没有价格发现功能。Ramaprasad Bhar（2002）选取澳大利亚金融市场AOI股价指数及SPI期货指数自1989年1月至1998年12月的每日收盘价格共2534个样本，应用双变量EGARCH模型研究了澳大利亚股指期货与现货市场之间的动态互动关系，研究结果表明两个市场之间存在长期的平稳关系，两个市场对于市场上利好消息与利差消息存在不对称的反应，并且期货市场明显引导现货市场。Seung Oh Nam，SeungYong Oh，Hyun Kyung Kim，Bungalow Chun Kim（2006）选取2001年3月至2003年6月为样本内的KOSPI 200股指期货与股价指数1分钟，5分钟，10分钟，60分钟四种频率数据对于KOSPI200股指期货与股价指数进行研究，基于价格发现的实证分析研究表明股指期货价格发现功能，股指期货市场领先于现货市场。台湾学者黄玉娟、黄珮铃等（2002）以台湾股指现货与期货价格之间的互动关系为研究对象，运用协整性检验，误差修正模型并结合脉冲响应函数及方差分解检验市场之间的领先与落后关系。国内学者肖辉、吴冲锋（2004）选取SP500指数和S500指数期货自2002年10月30日至2003年4月2日118个交易日的1分钟高频价格数据为研究样本，研究发现标准普尔500指数现货市场与其期货市场收益率之间存在即时互动关系；肖辉，鲍建平，吴冲锋（2006）研究了美国，英国，日本和香港市场的5种股票指数现货市场和期货市场的价格发现过程，样本数据均采用1分钟高频数据，使用脉冲响应和方差分解法检验股指与股指期货价格发现过程，结果表明各个市场的股指期货市场在价格发现过程中处于主导地位；王扬（2005）选取了世界发达资本市场的有代表性的股指与其期货价格为样本进行研究，即：最近半年来，标准普尔500（SP500）指数，英国金融时报100（FT-SE100）指数和日经225（Nikkei225）指数与以其为标的的股指期货的日数据，用Granger引导关系检验的方法，协整性检验了多个金融市场期货与现货价格的关系，得出各个市场期货与现货市场存在相互引导关系，但引导关系不统一。王成（2008）选取A50指数和A50股指期货自2007年3月1日到2008年3月25日共251个样本，沪深300股指期货模拟交易及对应的沪深300指数自2007年7月23日到2008年3月26日共166个样本，样本数据均为日频率。对沪深300指数和沪深300指数期货进行了定量分析得出现货价格引导期货价格，期货价格对于现货价格引导很弱，沪深300股指期货的价格发现功能没有得到验证。冯飞（2008）选择沪深300指数和沪深300指数期货0809合约作为样本，样本时间选的是2008年5月5日到2008年6月27日一共9299个1分钟高频数据对沪深300股指和股指期货的日内互动关系进行研究，得出期货市场与现货市场不具有引导关系。牟方松（2008）选取2006年11月1日至2007年12月28日的沪深300指数仿真交易和沪深300现货指数日收盘价共285个样本，运用Granger引导关系检验、协整性检验、向量自回归模型、误差修正模型对沪深300股指期货模拟数据与沪深300股指进行实证分析，得出期货市场具有引导现货市场的的单向引导关系。刘恒志（2008）选取2006年11月1日至2008年1月18日的沪深300指数仿真交易和沪深300现货指数日收盘价作为研究样本对我国股指期货仿真交易效率进行实证研究，运用Granger引导关系检验、协整性检验、向量自回归模型、误差修正模型、方差分解等方法研究得出沪深300股指期货与沪深300股指价格长期波动趋势一致，两者存在高度相关性，具有长期平稳关系，两个市场有相互引导的关系，现货市场具有价格发现功能。马弋威（2009）选取2008年1月28日至2008年11月21日时间段内的沪深300指数仿真交易，沪深300现货指数，以及香港市场上交易的恒生股指与股指期货的日频交易数据以及5分钟交易数据为样本运用向量自回归模型研究香港市场的股指期货与股指之间的互动关系，得出香港恒生指数期货具有较强的价格发现功能，并对沪深300股指期货仿真交易数据进行研究得出沪深300股指期货在仿真交易中缺乏套利机制，但已经具备一定价格发现功能。三、样本选择和数据处理本文选择沪深300股指期货上市以来的第一份近月合约IF1005合约，时间跨度自2010年4月16日合约开始到2010年5月21日合约结算日，扣除节假日以及缺失数据后25个工作日的6007个高频数据作为样本。选取同一时刻点上的数据为研究对象，选取了一分钟收盘数据为样本点，将沪深300股指期货交易早于9：30和晚于15：00的数据剔除，本文通过来计算对数收益率。数据来源于万达期货文华财经一键通2009行情交易系统。表1 各收益率（%）的描述统计量沪深300股指期货沪深300股指现货均值中位数最大值最小值标准差偏度系数峰度系数Jarque-Bera统计量Q（10）Q（20）Q2（10）Q2（20）样本容量注：1、Q和Q2分别为收益率序列和收益率序列平方序列的Ljung-Box Q统计量。 2、*、*和*表示在10%、5%和1%的显著性水平下拒绝原假设。表1给出了两个市场收益率的描述性统计量。从均值看， ；从标准差看，；从最大值最小值也可以看出沪深300股指期货市场的收益率的波动要比沪深300股指现货市场的收益率波动大。从Jarque-Bera统计量可以看出各个变量是非正态分布的；从偏度系数看，沪深300股指期货收益率和沪深300股指现货收益率都是右偏分布的；从峰度系数看，各个变量都是尖峰（或厚尾）分布的。表中根据收益率的Ljung-Box Q统计量，沪深300股指期货收益率和沪深300股指现货收益率都存在序列相关。而根据收益率平方序列的Ljung-Box Q统计量，则沪深300股指期货收益率和沪深300股指现货收益率的平方序列都存在序列相关，说明各收益率序列本身存在自回归条件异方差（Autoregressive Conditional Heteroscedasticity，ARCH），即这两个序列都存在波动的聚类性（Volatility Clustering）。图1给出了两个市场收益率序列的时序图，可以发现这三个序列都是围绕均值上下波动的，也就是说它们都属于均值回复的（Mean-Reverting）平稳序列。此外，在图中可以很同意看出这两个序列都存在波动聚类性。图1.、沪深300股指期货和沪深300股指现货收益率序列（%）（二）经验分析框架为同时反映均值溢出效应和波动溢出效应，假设收益率序列R1t，R2t满足下面的均值方程和方差方程：（二元EGARCH） （3） 四、实证结果五、结论在这里为差分算子，其中，是推移算子，其中，为常数项，为随机误差项。模型运行结果如下：表5：沪深300股指期货与沪深300股指间误差修正模型的实证结果系数变量-3.65E-05-2.50731-1.60E-05-1.23968-0.000156-0.06602-0.012690-6.033700.019890 1.348450.145370 11.09450.087316 5.961610.160566 12.3414-0.034602-2.124350.182306 12.5998-0.035430-2.25674-0.014375-1.03078误差修正项在向量误差修正模型两个方程式里对于式子（1）（2）内都是显著的。在式子（1）内的值为：（t-统计量=-0.06602）；在式子（2）内的值为：（t-统计量=-6.03370）。结果显示同样的一个误差修正对于现货市场来说需要作出比在期货市场上更大的变动。五、结论与建议本文对沪深300股指期货的价格发现功能进行实证研究，对于上市以来交易的第一份股指期货合约，我们收集了整个合约交易期间自2010年4月16日至2010年5月21日一个27个交易日的6007个1分钟频率的数据为样本进行研究。通过平稳性检验得出沪深300股指期货和沪深300股价指数均为一阶单整序列，因而可以对两组数据进行Granger因果关系检验，分别选取滞后10分钟，30分钟，60分钟进行Granger因果关系检验，结果表明沪深300股指期货是沪深300股价指数的Granger原因，沪深300股价指数是沪深300股指期货的Granger原因相对较弱。同时，我们也对沪深300股指期货与沪深300股价指数收益率序列的Granger因果检验，结果与指数序列的检验结果相吻合。由于沪深300股指期货与沪深300股价指数都是一阶单整序列，对两组数据进行协整性检验的结果也表明两个市场直接具有长期的平稳关系，可以对两组数据建立误差修正模型进一步验证沪深300股指期货的价格发现功能，并用脉冲响应函数和Hasbrouck方差分解分析了沪深300股指期货与沪深300股价指数之间的互动关系。分析各个模型最后的结论都得到了相互印证，沪深300股指期货市场具有价格发现的功能，沪深300股指期货引导着沪深300股价指数的变动。这样的结果是符合预期的，说明我国的沪深300股指期货市场已经初步具备了价格发现的功能这样的结果是与发达国家股指期货市场的情况相一致。对于部分学者之前对沪深300股指期货仿真交易数据的实证结果截然不同，这说明沪深300股指期货仿真交易阶段，大家的参与积极性不是很高，导致股指期货市场没有价格发现功能。进入正式交易阶段以后，股指期货市场以其T+0交易模式，低交易成本，高杠杆性对于市场上的信息反映的更快更迅速，股指期货市场引导着股指现货市场的变动。沪深300股指期货市场的价格发现功能已经得到体现，随着沪深300股指期货交易的不断成长，沪深300股指期货一定会成为中国金融市场上新的新星，中国的金融市场在股指期货的发展下一定会更加完善。综上所述，本文首先利用平稳性检验、协整性检验、Granger引导关系检验对沪深300指数现货与期货数据序列做了处理，加入误差修正项，建立了双变量误差修正模型，作了实证分析和检验，用Hasbrouck方差分解进行验证，得出的结论如下：1沪深300股指期货和沪深300股指之间存在长期稳定的协整关系，并且沪深300股指期货是沪深300股指的Granger引导关系，而沪深300股指不是沪深300股指期货的Granger引导关系。2沪深300股指期货引导沪深300股指，而沪深300股指的引导作用相对很弱。沪深300股指期货在价格发现中起着主导作用。本文的研究目的在于，通过对股指期货与股指现货引导关系的探讨，为我国已经推出的沪深300股指期货，提供理论支持和借鉴参考。根据上面对沪深300股指与沪深300股指期货的研究，发现期货市场具有引导现货市场的功能。这说明股指期货市场在上市之初已经具备了应有的价格发现功能。但是以股指期货上市为分界日的股票市场的大跌，使得很多人认为这是由于沪深300股指期货正式推出的缘故。理性分析可以知道，股指期货虽然助长了股指的下跌，但不是股市下跌的罪魁祸首。股指期货具有领涨领跌作用的前提是股指期货市场具有一定的深度和广度，也就是说股指期货市场必须具备一定的市场规模和流动性，股指期货市场规模和流动性决定了其自身价格发现功能的强弱。流动不足和成交量小还是一个不争的事实，目前参与股指期货交易的投资门槛比较高，而且缺少机构投资者参与。相信，随着参与股指期货交易的人越来越多，股指期货一定会发挥其巨大功能，进一步完善中国的金融市场。研究中我们发现，期货市场与现货市场的变化具有同步性，但总是期货市场领先于现货市场，股指期货市场的变动引导着现货市场的变动。References（参考文献）1 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