（金融学专业论文）中国期货市场波动性研究.pdf

附录 注释 参考文献 后记 图目录 图l ：2 0 0 4 年我国各期货品种成交额占总成交额的比例 图2 1 ：沪铜收益率时间序列冠轨迹 图2 2 ：沪铜波动率时间序列冠2 轨迹 图2 3 ：连豆收益率时间序列冠轨迹 图2 4 ：连豆波动率时间序列冠2 轨迹 图3 1 ：沪铜对新信息的对称反应曲线 图4 ：连豆对新信息的不对称反应曲线 图5 一左：l m e 对s h f e 一个标准误差冲击反应分析 图5 一右：s h f e 对l m e 一个标准误差冲击反应分析 图6 ：1 9 9 8 2 0 0 4 年沪铜和l m e 铜动态条件相关系数与沪铜l m e 比值对照图 图7 ：使用s m o o t h e r 方法的d c c 拟合图 图8 一左：d c e 对c b o t 一个单位标准差冲击的反应 图8 一右：d c e 对c b o t 一个单位标准差冲击的反应 图9 ：大连商品交易所和芝加哥商品交易所的动态相关系数估计结果 图9 ：沪铜连续四月合约收盘价v s 美元指数 表目录 表1 ：中国期货市场1 9 9 9 年一2 0 0 4 年发展 表2 ：中国大豆供需平衡表 表3 ：大连商品交易所黄大豆一号期货合约 表4 ：全球精铜供需平衡表 表5 ：中国市场精铜供需平衡表 表6 ：上海期货交易所阴极铜标准合约 表7 ：沪铜各个连续合约日交易量的均值 表8 ：连豆各个连续合约日交易量的均值 表9 ：铜和大豆各个连续合约配对样本t 检验结果 表1 0 ：沪铜连续四月合约的描述性统计结果 表1 1 ：沪铜连续四月合约a d f 检验结果 表1 2 ：黄大豆一号连续三月合约的描述性统计结果 表1 3 ：大连黄大豆一号连续三月合约a d f 检验结果 表1 4 1 ：沪铜连续四月合约期货价格收益率的基本统计特征 弱他 弱弘卯弘甜甜心铊“必“蛆 孙拍粥打扮黯孔n虬弛孙弘踮 页 3 第 中文摘要 本文研究的目的在于检验g a r c h 模型是否能很好地拟台我国期货市场波动 性特性，同时还检验了我国期货市场波动的溢出效应和蔓延效应，最后本文说明 了引起我国期货市场波动发生结构性变化的重大事件。本文分别给出上海期货交 易所的期铜合约和大连商品交易所的黄大豆一号合约g a r c h ，g a r c t t m ，t a r c h 和e a r c h 检验结果，通过比较本文认为a r m a ( 1 ，1 ) 一g a r c h ( 1 ，1 ) 可以较好刻画沪 铜，而大豆波动则显示明显的杠杆效应。 本文使用协整检验和误差修正模型来回答国内和国外市场之间波动性是否 具有溢出效应。实证结果表明上海期货交易所和伦敦金属交易所的铜价之间存在 协整关系，两个市场期货价格相互影响，相互作用。但是伦敦金属交易所的影响 要大于上海期货交易所。大连商品交易所和芝加哥商品交易所的大豆价格之间存 在着协整关系，两个市场期货价格相互影响、相互作用。而且芝加哥商品交易所 的影响要远远大于大连商品交易所。 本文使用动态条件相关系数来考察国内、国外期货市场波动性的蔓延效应。 上海期货交易所和伦敦金属交易所相关度很高，但是两个市场之间的动态条件相 关系数有着较大的波动，这种波动与两个市场期货价格比值之间有着很强的对应 关系。大连商品交易所和芝加哥商品交易所相关程度很高，而且这两个市场的动 态条件相关系数没有什么波动。两个市场联动性很好。 为了说明我国期货市场波动性的影响因素，本文考察了交易量和持仓量对波 动的解释力，认为持仓量比交易量能更好的说明波动性。本文使用迭代累积平方 和算法找出了期铜和连豆波动性的结构形交点，对于铜期货台约来说与波动性相 关联的重大事件主要是美元汇率和石油价格走势，而对于大豆期货合约来说，则 主要是关系到美国大豆供应和我国大豆进口的政策变动。当然美元汇率的重大变 动也引起大豆波动性的结构性变动。 本文最后基于本文的分析给出了建议，认为本文的结论可以运用到风险控制 上，使得v a r 的确定更为合理。对于交易所和监管部门来说，认为应该改进现有 合约、增加市场流动性同时推出期权合约极为迫切。最后本文指出传统的期货定 价理论不能很好地解释我国期货市场，应该加强对影响我国期货市场波动的重要 因素的研究。 关键词期货市场波动性溢出效应蔓延效应 中图分类号f 8 3 2 5 第5 页 a b s t r a c t t h i sp a p e ri s d e s i g n e d t of i n dap r o p e rm o d e lt od e s c r i b et h e v o l a t i l i t yo fc h i n a sf u t u r e sm a r k e t s a tt h es a m et i m et h es p i l l o v e r e f f e c ta n dt h ep r o p a g a t i o nm e c h a n i s m so ft h ef u t u r e sm a r k e t sa r ed i s c u s s e d t o i d e n t i f yt h e1 i n k a g eb e t w e e nd o m e s t i cm a r k e ta n do v e r s e a sm a r k e t f u r t h e r m o r e ，u s i n g i t e r a t i v ec u m u l a t i v es u m so fs q u a r e sa i g o r i t h m ( i c s s ) ，t h es t r u c t u r a lc h a n g e p o i n t so fv o l a t i l i t ya r ei d e n t i f i e d g a r c h ，g a r c h m ，t a r c ha n de a r c hm o d e l sa r et e s t e dt od e t e r m i n e a r m a ( 1 ，1 ) 一g a r c h ( 1 ，1 ) f o rc o p p e rf u t u r e s m a r k e ta n da r m a ( 1 ，1 ) 一e a r c h ( 1 ，1 ) f o rs o y b e a nf u t u r e sm a r k e t ，w h i c hm e a n sas i g n i f i c a n tl e v e r a g ee f f e c t e x is ti n ga ts o y b e a nf u t u r e sm a r k e t c o i n t e g r a t i o na n dv e cm o d e la r eu s e dt ot e s ts p i l l o v e re f f e c t t h e r e s u l t ss h o wt h a tt h e r ei sac o i n t e g r a t i o nr e l a t i o ne x i s t i n gb e t w e e n s h a n g h a if u t u r e se x c h a n g e ( s h f e ) a n dl o n d o nm e t a le x c h a n g e ( l m e ) ， c h i c a g ob o a r do ft r a d e ( c b o t ) a n dd a l i a nc o m m o d i t ye x c h a n g e ( d c e ) t h o u g h t h o s et w om a r k e t si n t e r a c ta n di n t e r p l a y ，l m ea n dc b o td oh a v eam o r e s i g n i f i c a n ti n f l u e n c eo nd o m e s t i cm a r k e t s d y n a m i cc o n d i t i o n a lc o e f f i c i e n t ( d c c ) i su s e da st o o l st od e s c r i b e t h eh i s t o r yo f1 i n k a g eb e t w e e nd o m e s t i cm a r k e ta n do v e r s e a sm a r k e t b o t h s h f ea n d l m e a n dc b o ta n d d c ea r ed e j i l o n s t r a t e dg o o d1in k a g e d c c c a l c u l a t e do fs h f ea n dl m ea r ev o l a t i l ew h i c hi sa l s oag o o dr e f e r e n c e f o rh e d g i n gr a t i od e c i s i o nm a k i n g ，w h i l ed c co fc b o ta n dd e en e a r l ye q u a l s t ol ，w h i c hs h o w sar a t h e rb e t t e r1 i n k a g ea n dn oo t h e rt r a n s m i s s i o n m e c h a n i s me m e r g ew h e nn e we v e n t so c c u r o p e ni n t e r e s tr a t h e rt h a nv o l u m ei sg o o de x p l a n a t i o nf a c t o rt o v o l a t i l i t y f u r t h e r m o r e ，i c s sa l g o r i t h mi su s e dt oi d e n t i f yb i ge v e n t s w h i c hw i l1c a u s et h es t r u c t u r a lc h a n g ep o i n t so fv o l a t i l i t y a sf o rc o p p e r f u t u r e s ，t h ec h a n g ei nu sd 0 1 l a ra n dp e t r o l e u mp r i c ea r et h em o s ti m p o r t a n t t oi d e n t i f yc h a n g ep o i n t s f o rs o y b e a n ，e v e n t sr e l a t i n gt ot h es u p p l yo f u sm a r k e t ，p e t r o l e u mp r i c ea n du sd o l l a rc o n t r i b u t et ot h ee x p l a n a t i o n o fc h a n g ep o i n t s k e yw o r d ：v o l a t i l i t y ，f u t u r e sm a r k e t ， s p i l l o v e re f f e c t ，p r o p a g a t i o n e f f e c t f 8 3 2 5 第6 页 第一章导言 第一节选题目的 沉寂1 0 年之后，2 0 0 4 年人们似乎真的等来了中国期货市场的“春天”。2 0 0 4 年，棉花期货、燃料油期货、玉米期货先后上市。全年交易量冲上1 6 3 ) 亿1 元， 比前一年增长4 3 。 我们在看到中国期货市场可喜发展的同时，必须意识到机遇和挑战是并存 的。即使在2 0 0 4 年也发生了很多让人遗憾、发人深思的很多事情。2 0 0 4 年上半年 天胶事件，中谷期货爆仓事件。在国际市场上中航油在国际石油市场上被巴克莱、 高盛等国际基金联手逼空，巨亏5 5 亿美元：国储在伦敦市场抛铜3 0 万吨，造成 国外基金联手逼空中国投资者，将铜价炒至3 0 0 0 多美元的历史天价，让中国投资 者高位买单。 我们看到的机遇和挑战都要求我们对期货市场进行更多的研究。风险意识以 及风险控制无疑是其中的重中之重。本文就是出于这一想法，试图从中国期货市 场波动性的角度来对中国期货市场进行考察。 对中国期货市场波动性的研究，无论从研究数据和研究方法的探讨上，就必 须考虑到中国期货市场发展的特点。不能直接照搬国外成熟的研究方法，也不能 直接将中国股票市场的研究方法拿来用。国内期货市场交易规模小，市场流动性 差。除了连豆、上海铜和铝，其余品种的交易量、持仓量、投资者的参与程度都 偏小，投机不足引起交易不活跃，买卖报价波动不连续。个别品种投机过度，逼 仓时有发生。因此本文也参照华仁海和仲伟俊( 2 0 0 4 ) 的做法选择了流动性相对 好的上海期货交易所的铜期货和大连商品交易所的大豆期货作为本文的研究对 象。 本文试图结合国外先进的研究方法和国内市场的特点，刻画出中国期货市场 波动性的特征。并且考虑到随着中国与国外市场关联性越来越大，本文并没有局 限于中国一个市场，而是把中国期货市场放到国际的环境中去考虑其波动特性的 变化。 希望通过本文的讨论可以解决以下几个问题：l _ 中国期货交易所市场波动性 的特征。2 随着国内、国外市场联系日益紧密，中国期货交易所和国外期货市场 波动性的联系如何? 这种联系是否随着开放和联系程度的变化而变化。3 影响中 国期货市场波动性的因素主要有哪些? 通过对上述问题的阐述，就可以对中国期货市场的波动性有一个比较全面的 动态的分析。这种分析可以被运用到以下几个方面：1 对于市场参与者来说，可 以参照中国期货交易所波动性具有群聚时变以及对于不同类型信息有着不同的 波动反应的特点来制定自己的投资策略，选择适当的投资时机。2 对于跨市套利 第7 页 者来说，本文结合国内、国外两个市场的波动性分析，可以为跨市套利的时机和 策略提供有价值的参考，制定时变的最优套保比率。3 对于期货经纪公司，可以 根据波动性的变动来控制风险。进行动态的保证金调整。4 对于期货交易所来说， 本文研究的结果可以提供一个观察中国期货市场发展的角度，有利于期货市场的 发展。5 本文的研究结果对于期权的设计和利用期权来进行投资的策略分析也十 分重要。 第二节研究现状 一、对中国股票市场波动性研究 目前对于金融市场波动性的研究国内主要集中于股票市场。而对于中国期货 市场波动性的研究比较欠缺。 刘金全和崔畅( 2 0 0 2 ) 对中国沪深两市的收益率和波动性进行了实证分析， 发现两市收益率序列之间具有长期协整关系，说明它们存在类似的长期趋势成 分，它们的短期误差修正系数存在一定的差异，这说明它们具有相异的短期波动 模式。利用g a r c h 模型等非对称方法发现两市之间存在显著的波动“溢出效应” 和“杠杆效应”，并以此说明两市资金流动约束较低，投资主体相关性强，两市 收益率和波动性之间存在一定程度的整合性。 宋逢明、江婕( 2 0 0 3 ) 采用三种具有代表性的模型对中国股票市场的波动率 进行了估计。相对于系统风险，总风险更能反映中国股票市场绝大多数投资者承 担的风险。用波动性的相对稳定性进一步分析波动性特性。并与s & p 5 0 0 成分股 的波动性进行了比较研究。结果表明1 9 9 8 年以后中国股票市场的总风险已与成 熟市场相当，但系统风险所占比重一直很大，相对稳定性明显差于成熟市场。首先， 中国股市的整体风险近年来已经与海外成熟市场相当，但系统风险所占比熏大， 说明中国股市最主要的风险是系统风险，这对于盲目地仿效美国市场模式，发展 指数基金投资方式是一个警告。其次，中国股市稳定性的真正问题在于波动性的 相对稳定性差，波动率缺乏相对稳定的分层。这意味着沪深股票市场还没有真正 具备通过市场交易评价上市公司价值的作用，还都是炒作性比较强的市场，也还 没有真正形成一批蓝筹股股票。 二、对中国期货市场波动性研究方面 国外从e n g l e ( 1 9 8 2 ) 提出波动性的条件异方差模型以来，对金融市场的波 动性研究有了飞速的发展。但是没有人对把这种方法运用到中国期货市场的研 究。 华仁海和仲伟俊在去年的两篇文章里发表了对中国期货市场波动性的最新 第8 页 研究。它们分别探讨了国内期货市场波动性的条件异方差模型估计结果以及国内 国外期货市场的相关性。华仁海和仲伟俊( 2 0 0 3 ) 我国期货市场期贷价格收益、 交易量、波动性关系的动态分析通过对我国期货市场铜、铝、大豆期货价格收 益、交易量、波动性之间关系的动态分析，得出了以下几个结论：l 、期货价格收 益具有自相关、异方差的特点，期货价格收益波动的条件方差对期货价格收益没 有直接的影响，这与我们通常所理解的收益与风险之间的正相关关系是不一致 的。对铜、铝来说，价格波动的正冲击和负冲击对期货价格收益波动的影响是非 对称的，负冲击比正冲击产生更大的波动：而对大豆而言，负冲击和正冲击对波动 的影响是相同的。2 、铜和大豆期货价格收益的波动方差与交易量之间存在正相 关关系，交易量对期货价格收益的波动方差具有较强的解释能力，而铝的交易量 对期货价格收益的波动方差没有直接的影响。 华仁海和仲伟俊( 2 0 0 4 ) 在国内、国际期货市场期货价格之间的关联研究 一文中利用协整检验和g r a n g e r 因果检验对国内、外期货市场的铜、铝、大豆和 小麦的期货价格之间的动态关系进行了实证研究。结果显示上海期货交易所和伦 敦期货交易所大豆的期货价格之间存在长期均衡关系，大连商品交易所与芝加哥 期货交易所大豆的期货价格之间存在协整关系，相对而言，国外市场的影响较大。 三、对于波动性结构性变点的研究 i n e l a n 和t i a o ( 1 9 9 4 ) 极大地改进了对于结构性变点的累积平方和算法，他 们改进后的算法称为迭代暴积平方和算法( i t e r a t i v ec u m u l a t i v es u m so f s q u a r e s ，i c s s ) 。i c s s 算法一经提出后，便被越来越多的研究者运用在金融时间 序列，特别是股指收益序列的方差变点的测量中，成为对结构性变点的主流研究 方法。! 关于波动性的结构性变点( 新兴市场的波动性与重大事件反应) 的研究方面， 典型的有r e e n a ，i n c l a n 和l e a l ( 1 9 9 9 ) 。他们对1 9 8 5 年至u 1 9 9 5 年之间的亚洲和拉 丁美洲的1 0 个最大的新兴市场以及包括美国等5 个发达股票市场的波动性与重大 事件之间的相关性进行比较研究后发现：对样本中几乎所有的市场，股票市场波 动主要与本国的重大事件相关；不同的是，新兴市场在这方面比发达市场表现得 更加突出。 k e y i nb r a c k e ra n dk e n n e t hl s m i t h ( 1 9 9 9 ) 使用迭代累积平方和算法 ( i c s s ) 研究1 9 7 4 年1 2 月3 1 日到1 9 9 6 年6 月2 8 日伦敦金属交易所( l o n d o nm e t a l e x c h a n g ，l m e ) 铜期货合约的波动结构性变点。他们得到的变点包括1 9 8 0 年5 月8 日，市场调整准备金，1 9 8 7 年l o f t l 6 日( 1 9 8 7 年l o 月1 9 日股灾发生前的星期五) 等。 第9 页 王冠闵、黄柏农在台湾股、汇市与美国股市关联性探讨一文中结合了结 构性变点讨论了台湾股市和美国股市波动的溢出效应和蔓延效应。实证结果显示 美国股市单向影响台湾股市及汇市的因果关系，而台湾股市与汇市之间，则存在 相互影响的双向因果关系。 第三节本文框架、主要结论和创新点 一、研究框架 本文首先对中国期货市场波动性概念进行了界定，同时对相关理论进行了评 述。b o l l e r s l e v ( 1 9 8 7 ，1 9 9 2 ) ，e n g l e ，r ( 1 9 8 2 ，2 0 0 2 ) 认为g a r c h 能更好地拟合 金融市场的波动，国外目前的研究也是将其作为主流的研究方法，因此本文第二 部分对采用g a r c h 模型来对中国期货市场收益率和波动性来进行拟合的相关理 论进行了综述。本文使用的g a r c h 模型系列包括g a r c h m 、t a r c h 、e a r c h 模型， 使用这些模型的目的旨在进一步考虑风险对收益是否有升水，波动的对称性如 何。由于本文结合国内、国外市场一起来分析，因此本文考虑将e n g e ( 2 0 0 0 ， 2 0 0 1 ) 比较成熟的协整检验和误差修正模型用于考察国内、国外市场的长期均衡 以及短期的偏离是如何向长期均衡进行修正的。在第二部分，本文还开创性地将 e n g l e ，r ( 1 9 8 2 ，2 0 0 2 ) 提出的计算动态条件相关系数( d y n a m i cc o n d i t i o n a l c o r r e l a t i o n ) 对国内国外市场波动性的相关性进行检验，把国内、国外市场的相 关性具体化为相关系数的变化。此外，本文在第二部分还介绍了对波动性的结构 性变点进行确认的方法。试图使用该方法来寻找引起中国期货市场波动结构性变 化的重大事件。 紧接着本文在第三部分概述了中国期货市场的发展和现在存在的问题。中国 期货市场的波动有着自己的特点。与此同时，国内和国际市场的联系日益紧密， 中国期货市场在国际市场上的话语权也越来越大，但是国内投资者参与国际市场 需要有更好的准备，否则就会出现像去年那样的被动局面。投资者、市场、期货 公司都需要理论上对中国期货市场的发展、特点进行总结和研究。本文以期货市 场的波动性作为切入点，希望尽量描述出中国期货市场波动和风险的特征，同时 结合国际市场来看中国期货市场的发展。同时也正是由于流动性等原因，本文参 照华仁海和仲伟俊( 2 0 0 4 ) 的做法选择了流动性相对好的上海期货交易所的铜期 货和大连商品交易所的大豆期货作为本文的研究对象。 本文第四部分使用第二部分所说明的方法对中国期货市场进行了统计检验。 本文使用的统计软件是e v i e w 。 在这一部分，本文首先对研究对象进行了判断。由于我国期货市场流动性和 波动性有着自己的特点，所以不能照搬国外成熟的研究结果。本文采用了均值检 第1 0 页 验和配对检验的方法检验了不同的连续数据序列，并以此为标准选取了沪铜选取 铜期货连续四月合约，大豆选取大连黄一号大豆连续三月合约作为我们研究的代 表性合约。然后以此为研究对象对沪铜和黄大豆一号合约的收益率和波动率进行 一些描述性的检验并给出了时间序列图形。随后本文第三部分最为关键的是给出 了条件异方差模型的检验结果、波动性溢出效应和蔓延效应的检验结果。 本文第五部分在g a i i c h 模型中加入了交易量和持仓量这两个因素进行检验， 并根据检验结果提出在考虑中国期货市场波动性的时候应该注意交易量和持仓 量的因素，而相对于交易量，持仓量能更好地说明中国期货市场波动。这一部分 的另个重点在于使用自己编的程序对波动性结构性变点进行了确认和解释。 基于上述分析，本文在第六部分给出了作者利用中国期货市场波动性的些 建议。建议主要集中在三个方面：首先是利用本文的结论和v a r 方法相结合进行 风险控制。认为本文的结论可以运用到风险控制上，使得v a r 的确定更为合理。 对于交易所和监管部门来说，认为应该改进现有合约、增加市场流动 生同时推出 期权合约极为迫切。最后本文指出传统的期货定价理论不能很好地解释我国期货 市场，应该加强对影响我国期货市场波动的重要因素的研究。 二、主要结论 我国期货市场是个快速发展的市场，它在国际期货市场上的影响力越来 越大，本文讨论了国内期货市场的波动性特征，并结合国内、国外市场，把国内 期货市场波动性放在国际环境中去观察波动的溢出效应和蔓延效应，得到了以下 结论： 1 国内期货价格的连续序列构成与国外通行的方法是不一样的，这在很大程度 上是因为我国期货市场发育不完全，市场流动性差，同时市场还存在着过度 投机的现象。 2 国内、国际市场的期货价格都是非平稳的，但是价格的收益率( 价格的一阶 差分) 是平稳。 3 国内期货市场收益序列的波动性具有条件异方差的特点。上海期货交易所波 动性不具有杠杆效应，而大连商品交易所波动性具有杠杆效应，对好消息和 坏消息的反应不一致。 4 上海期货交易所和伦敦金属交易所的铜价之间存在协整关系，两个市场期货 价格相互影响，相互作用。但是伦敦金属交易所的影响要大于上海期货交易 所。 5 大连商品交易所和芝加哥商品交易所的大豆价格之间存在着协整关系，两个 市场期货价格相互影响、相互作用。而且芝加哥商品交易所的影响要远远大 第1 1 页 于大连商品交易所。 6 上海期货交易所和伦敦金属交易所相关度很高，但是两个市场之间的动态条 件相关系数有着较大的波动，这种波动与两个市场期货价格比值之间有着很 强的对应关系。 7 大连商品交易所和芝加哥商品交易所相关程度很高，而且这两个市场的动态 条件相关系数没有什么波动。两个市场联动性很好。 8 交易量是影响中国期货市场波动性的因素之一，在观察市场波动性的时候要 考虑到交易量的因素。对于上海交易所的铜期货来说，持仓量可以取代交易 量来观察市场波动。 9 对于铜期货合约来说与波动性相关联的重大事件主要是美元汇率和石油价格 走势，而对于大豆期货合约来说，则主要是关系到美国大豆供应和我国大豆 进口的政策变动。同时，美元汇率也是重要的影响因素。 1 0 本文的结论可以运用到风险控制上，使得v a r 的确定更为合理。对于交易所 和监管部门来说，认为应该改进现有合约、增加市场流动性同时推出期权合 约极为迫切。本文指出传统的期货定价理论不能很好地解释我国期货市场， 应该加强对影响我国期货市场波动的重要因素的研究。 三、创新点 首先，本文认为无论是国外文献所使用的最近期合约来构建研究的时间序列 数据的方法还是国内华仁海提出的依据国外方法来拟合国内期货市场的时间序 列数据的方法都不能很好地构建出最为典型的国内期货市场的研究数据。本文采 用均值分析和样本配对分析的方法对交易量进行分析，从而构建本文所使用的时 间序列数据。 其次，为了研究1 9 9 8 年期货市场整顿基本结束后的期货市场的波动性情况， 本文采用了最新的研究数据，对1 9 9 8 年1 月1 日l u 2 0 0 4 年1 2 月3 1 目的数据进行研究 和估计。 第三，因为数据不同，本文对g a r c h 模型的估计结果与国内现有研究的不同， 综合考虑了a r m a 因素和条件异方差因素。本文的估计结果更贴近于中国期货市场 的实际情况，从而也能更好地反映出中国期货市场从1 9 9 8 年以来市场波动性及其 特征，也能为投资者的投资决策和监管者的监管提供更多的有价值的参考依据。 第四，本文开创性地将中国期货市场和国外期货市场关联性的变化用动态条 件相关系数的方法估计出来，可以更好地说明从1 9 9 8 年以来中国期货市场和国外 市场关联的变化。随着中国商品市场与国际市场的联系越来越紧密，把期货市场 波动性分析和国外市场的波动性结合在一起，可以更好地把握中国期货市场的风 第1 2 页 险特征，同时更好地把握市场机会，如跨市套利的机会。 第五，本文开创性地使用波动性结构性变点的寻找方法来确认了一些波动性 结构性变点。对于影响我国期货市场波动的重大事件上，我们可以看到对于铜期 货合约来说与波动性相关联的重大事件主要是美元汇率和石油价格走势，而对于 大豆期货合约来说，则主要是关系到美国大豆供应和我国大豆进口的政策变动。 同时，美元汇率也是重要的考虑因素。 第六，本文认为传统的期货定价理论不能很好的解释我国期货市场，要研究 好我国的期货市场必须关注美元汇率、石油价格走势等其他影响波动性的重要变 量。 第四节研究方法 本文使用e n g l e ( 1 9 8 0 ，2 0 0 0 ) 提出的条件异方差模型来对我国期货市场的 收益率和波动率进行拟合。并且使得这些波动性和风险具有时变性质，从而不仅 体现了新信息获得和新冲击出现所产生的动态影响，还可以考虑到过去已经实现 的波动程度的因素。 在此基础上，本文将使用g a r c h m 模型来检验条件方差对收益率是否有影 响，市场是否具有风险的升水。本文利用t a r c h 和e t a r c h 模型来检验波动性的 杠杆效应，也就是说不同类型的消息到来给期货市场带来的波动性是否相同，好 消息和坏消息对市场的刺激是否是相同的。 对于国内、国外市场的联动性和波动性溢出效应进行检验，本文使用的协整 检验和误差修正模型。即我们想利用协整检验和误差修正模型来回答国内和国外 市场内生变量之间是否具有长期均衡关系的条件下。如果存在这种长期均衡关 系，那么变量对于长期均衡关系的偏离是如何逐渐通过一系列的部分短期调整来 修正的。 为了更直观有效地反映国内和国外市场波动性相关性的变化，本文利用 e n g l e ( 2 0 0 0 ，2 0 0 4 ) 提出的动态相关系数来动态的反映中国市场是如何逐步融 入国际市场的。 对于影晌波动的因素分析，我们首先使用的方法是在g a r c h 模型中加入新的 变量，如交易量和持仓量来进行考察，在加入这些变量以后如果模型的拟合效果 更好，统计上更为显著，那么我们在分析市场波动的时候就需要参考这些有用的 变量。而波动性结构型变点的寻找则能通过程序设计更好地来观察波动性集群性 变化，同时能更好地分析一些政策效应。 第13 页 第五节后续研究 中国期货市场发展很快，本文处于研究的目的，只是选择了上海期货交易所 的铜和大连商品交易所的大豆作为研究对象，而对于现有的一些其它品种并没有 进行考察，由于这些品种具有和铜和大豆不同的基本面和市场情况，对这些品种 市场波动有待于进一步研究。这不仅有助于更好地发展这些品种，对于新的期货 品种的推出也具有相当的借鉴意义。 另外本文对农产品期货的讨论中并没有使用虚拟变量( d u m m yv a r i a b l e s ) 来提出季节性因素对农产品期货价格的影响。 对波动性的把握的根本目的是为了防范和控制风险，或者是对市场做出一些 预测，这就需要将波动性的估计结果和风险管理结合在一起。对于投资者来说， 可以将市场波动性估计的结果运用到投资策略制定和风险控制上。对于期贷经纪 公司可以通过对市场波动性的追踪来更好地调整保证金比例，防范风险，增加收 入。而对于监管部门来说，对于市场波动性的监控可以有利于期货市场的健康发 展。本文只是考察了中国期货市场波动性的特征，但是并没有将这些结果结合到 这些模型中。 第1 4 页 第二章概念界定与相关理论评述 第节收益率和波动性的界定 波动率的研究在过去的几十年里一直是实证金融学和时序计量经济学最活 跃的领域之一，其估计方法得到了很大的发展。 最早由m a r k o w i t z 提出收益率分布的标准差作为波动率估计。该方法是传统 的、广为接受的度量风险的方法。将期货市场的日收益率冠定义为其价格对数值 的一阶差分： 曩= ( i n ( p , ) - l n ( 一，) ) + 1 0 0等式1 其中是第t 个交易日连续期货合约的收盘价格。严格的说，期货市场价格 日收益率应该说是期货价格变动的百分比。 当样本容量较大时，日收益率序列置和日均方收益率序列日2 分别表示期货 价格收益率围绕均值水平的双向波动和均方波动，而且它们所体现的波动程度依 次增强，均方收益率实际上表示了收益率序列的当期波动方差，是一种当期风险 程度和波动性的表示方式。 e n g l e ( 1 9 8 2 ) 提出金融市场价格收益序列具有尖峰、厚尾的特征，收益方差 序列具有相关性、集群性和异方差性。利用条件方差来度量风险或者收益率的波 动程度，并且使得这些波动性和风险具有时变性质，从而不仅体现了新信息获得 和新冲击出现所产生的动态影响，还可以考虑到过去已经实现的波动程度的因 素。价格收益与其波动方差之间通常存在非线性正相关关系，波动率不再作为一 个常数，而是时变的，并受前期波动率的影响，这种对波动性界定的方法更符合 市场实际情况。 描述收益率的广义条件异方差模型g a r c h ( p ，q ) 模型由两部分组成，第一部 分是数据生成过程( 均值过程) ： 置= 口+ 只置一，+ + 协6 1 等式2 其中术起单纯的白镍声过程，而是一个条件异方差过程，在己知信息集 一。= r ，b ；s 0 。当存在风险惩罚时，即风险增加( 波动性加 大) 时，收益水平降低，则对应的调整系数丑 0 。 第二节波动性的杠杆效应 波动性的杠杆效应是指市场对不同的新信息有着非对称的反应，如果市场对 好消息和坏消息所表现出来的波动性是一样的，那么该市场就不具有波动性的杠 杆效应。考察市场波动性的杠杆效应可以有助于不仅可以对市场的波动性有着更 好的理解，还可以帮助投资者制定投资策略。 g a r c h 模型可以推广到e g r c h 。t a r c h ，用以表示和检验市场波动性和反应的 非对称性。z a k o i a n ( 1 9 9 0 ) 和g l o s t e n ，j a g a n a t h a n ，a n dr u n k l e ( 1 9 9 3 ) 提出 了t a r c h 或t h r e s h o l da r c h ，其条件异方差项可以写成等式5 ： 砰= 万+ 呸圣。+ ，4 一，+ 2 e , - ：- ， 等式5 t = l 一1 如果s ， 0 ，那么z = 1 ，否则吐= o 可以看到在t a r c h 模型中，好消息( q 0 ) 对条件异方差有不 同的影响，好消息的影响可以用1 2 来表达，而坏消息的影响则用口+ y 来表达。 如果y 大于零，本文就认为存在杠杆效应。这就意味着市场对于“好消息”的反 应要强于“坏消息”的反应，从而体现一种市场波动程度的非对称性。如果，不 等于零本文就认为信息的冲击是不对称的。 n e l s o n ( 1 9 9 1 ) 提出了e g a r c h 或称为e x p o n e n t i a lg a r c h 模型。该模型的 条件异方差项如等式6 所示： i i 1 0 9 ( 砰) = w + f l l o g ( 砰) + 口i 三盐| + ，三照 等式6 i o t i i o t 一1 本文可以看到等式左边是条件异方差的对数形式。这就意味着杠杆效应不是 以二次方形式而是以指数形式出现的。同时也保证对条件异方差估计的非负。杠 杆效应可以通过对y 0 的检验来实现，如果，0 那么消息的冲击是非对称的。 第1 6 页 第三节国内、国外市场波动性溢出效应和蔓延效应 在讨论国内市场和国外市场波动性之间的依存性和互动关系的时候，主要是 考虑市场之间的溢出效应( s p i l l o v e re f f e c t ) 为主，而研究工具则主要是利用 g r a n g e r 因果检验，v a r 模型和冲击反应函数的关系来讨论，来讨论模型内生变 量之间的新生量的冲击和反应得互动关系。这一方法的优点在于模型的架构不需 要先验的理论假设基础。讨论溢出效应的目的在于分析市场之间对于事件冲击的 反应，是否存在相互影响的关系。 繁延机制的研究i 为不同市场之间波动性的蔓延效应提供了依据。这一机制 的存在说明，在国与国之间存在高度共移的情况之下，一国的冲击将可传导至国 际之间。如果这种共同趋势是由冲击发生之前的机制传导的一般称为相互依存效 应；如果这种共同趋势是由冲击发生时所产生的新的机制引导的，那么就称为蔓 延效应。过去己存在的联系途径一般是建立在经济基本面分析上的，而蔓延效果 的目的在于阐述危机( 新的冲击) 发生时，传导机制( t r a n s m i s s i o nm e c h a n i s m ) 为何会改变以及为何市场之间的联系关系在该事件发生之后会发生变化( 增大或 者是减少) 。 f o r b ea n dr i g o b o n ( 2 0 0 2 ) 认为蔓延效应是指一国( 或区域国家间) 所引发 的冲击，造成市场共同移动趋势的显著上升或者增加的现象。“正向的影响将会 造成两国共同移动趋势显著的增加。另一方面，负向的影响力将会造成两国共同 移动趋势显著的减少。这种正向或者负向的冲击，不但会引发冲击发生期间投资 者投资策略的改变，也会引发资金在国际间的移动，造就市场之间的多重平衡。 文献上探讨蔓延效果是否存在的实证研究，大都都是观察市场之间的相关系数的 变化。? 金融时间序列数据通常是非稳态的( 单位根过程) 。e n g l ea n dg r a n g e r ( 1 9 8 7 ) 指出两个或者两个以上的非平稳的时间序列的线性组合可能是平稳的。如果这种 通过线性组合而形成的平稳过程或者说i ( 0 ) 过程存在，那么就称这两个或者更 多个非平稳( 带有单位根) 的时间序列之间具有协整关系( c o i n t e g r a t i o n ) 。被 称为协整等式的这种线性组合可以被理解为在这两个或更多个的金融变量之间 存在着一种长期的均衡关系。 误差修正模型( v e c t o re r r o rc o r r e c t i o n ，v e c ) 是一种带有协整关系限制的 v a r 模型。误差修正模型被用于具有协整关系的非平稳时间序列上，在已知模型 内生变量具有长期均衡关系的条件下，说明了这些变量在允许一定范围内的短期 动态波动的情况下，是如何经过调整趋于协整关系的。因为变量对于长期均衡关 系的偏离逐渐通过一系列的部分短期调整来修正，因此协整关系项被称为误差修 第17 页 正项。 本文所使用的研究方法是j o h a n s e n 提出的协整检验。 y t = a y t l + + a y t 一。+ b x t + s 考虑一个p 阶的v a r 等式7 其中y 。是非平稳的i ( 1 ) 变量，s ，是新生量。那么上述v a r 过程可以改写 为： d 一 t = h y t _ l + r 。v y l - i + b x t + e t d i 。i 兀= a i i i i = l 上 f 。= 一a j 等式8 g r a n g e r 检验中系数矩阵兀的秩r k ，那么r k 的矩阵口，口的秩为r ， n = d 猡，y 。都是平稳变量( 其中r 是协整阶数，的每一列都是协整向量，口 被称为调整变量，是v e c 中向量) 。j o h a n s e n 协整检验中对矩阵兀的估计不加限 制。 如果统计结果证明不同市场之间存在一种长期均衡关系那么就可以将这种 相关关系估计出来。对不同市场之间相关系数的估计已经有多种方法，诸如滚动 历史相关系数和指数平滑等一些简单方法被广泛地使用，而一些诸如多变量条件 异方差模型( g a r c h ) 和随机波动性的模型也在被一些资深的研究员所使用， b o i l e r s l e v ，e n g l e ，w o o l d r i d g e ( 1 9 8 8 ) 。b o l l e r s l e v ( 1 9 9 0 ) ，a n ds u r v e y sb y b o l l e r s l e v ，b o l e r s l e ve n g l ea n dn e l s o n ( 1 9 9 4 ) ，以及e n g l e ( 2 0 0 1 ) 的文章中 对这些方法进行了探讨。而e n g l e ( 2 0 0 0 ，2 0 0 4 ) 的文章中指出动态条件相关系数模 型( d c c ) 具有单变量条件异方差的灵活性的优点，但是却不像多变量条件异方 差模型那样复杂。这种方法现在被广泛地使用在不同国家的市场之间的相关性估 计上。首先分别估计国内、国外市场的单变量广义条件异方差( g a r c h ) 模型， 然后再使用上述模型估计出的标准化方差来估计随着时间变动的动态条件相关 系数。 e n g l e ( 2 0 0 0 ) 以g a r c h 模型来估计动态相关系数，我们首先来看固定条件相关 模型。国内和国外的收益率f ，j j 可以表示为条件标准差( c o n d i t i o n a ls t a n d a r d d e v i a t i o n ) 乘以标准化误差( s t a n d a r dd i s t u r b a n c e ) 的关系： 钆= e 一。( ；) r l l = 0 h t 3 s 1 3 - ，= e 一。( t ，) 等式9 第1 8 页 b o l l e r s l e v ( 1 9 9 0 ) 一般化固定条件相关模型( c o n s t a n tc o n d i t i o n a l c o r r e l a t e i o nm o d e l ) 中条件共变异矩阵( c o n d i t i o n a lc o v a r i a n c em a t r i x ) r 可以表示如下： h t = d t q d , q = 蛳g 历) q 为相关矩阵( c o r r e l a t i o nm a t r i x ) 等式l o e n g l e ( 2 0 0 0 ) 的动态条件相关模型( d c c ) 中允许q 随时间变动即 h ，= q 置q ；d 1 l ，e 一( ) = r r ，r j ，的相关系数也就可以表示为： 铲乃，5 忑q l 蒜, j ； 吼，= 历+ 口( 蜀f - l q j l 一磊，j ) + ( g 一l 一历，) 萌，( 1 一g 一) + 口( q ，一，o