沪深300股指期货对股票市场的波动性影响研究 金融学专业

1、题目：沪深300股指期货对股票市场的波动性影响研究摘要沪深300股指期货是以沪深300指数为合约目标物的金融期货合约，并且在交割日期以沪深300指数的现货价格作为基准结算价格。作为一种具有高杠杆性的金融衍生工具，文章通过对比沪深300股指期货推出前后对股票市场波动性的影响来研究其运行机制，并为投资者选择提供相关的建议。本文选用2008年12月1日到2018年12月6日沪深300指数日收盘价作为研究对象共2438个样本数据。2010年4月16日沪深300股指期货推出。通过ADF检验，ARCH效应检验，GARCH族模型分析股指波动性对股票市场影响，实证结果得出以下主要结论：沪深300指数的时间序列

2、将会表现出聚集的现象，在前面时段间波动一直偏大，然而在之后的时期，就会一直处于偏小的状态，证实了沪深300股指期货推出后存在一定杠杆性，放大了新信息对股市的冲击，但总体上降低了股市波动性。关键词：股指期货、沪深300指数、股指波动性、GARCH族模型I沪深300股指期货对股票市场的波动性影响研究摘要AbstractCSI 300 stock index futures are financial futures contracts with the CSI 300 index as the subject matter of the contract, and the spot price o

3、f the CSI 300 index as the benchmark settlement price on the delivery date. As a highly leveraged financial derivative tool, this paper studies its operating mechanism by comparing the impact of CSI 300 stock index futures on stock market volatility before and after their launch, and provides releva

4、nt suggestions for investors to choose. This paper chooses the closing price of CSI 300 index from December 1, 2008 to December 6, 2018 as the research object, and has 2438 sample data. On April 16, 2010, CSI 300 stock index futures were launched. Through the analysis of GARCH family models, Through

5、 ADF test, ARCH effect test, GARCH family model is used to analyze the impact of stock index volatility on stock market. The empirical results show the following main conclusions:The time series of the CSI 300 Index will continue to fluctuate in a certain period of time, while the fluctuate in the f

6、ollowing period will continue to be small and cluster effect appears, which confirms that there is certain leverage after the launch of the CSI 300 Index Futures, and enlarges the impact of new information on the stock market, but generally reduces the volatility of the stock spot market. Key words:

7、 stock index futures, CSI 300 index, stock index volatility, GARCH family modelII沪深300股指期货对股票市场的波动性影响研究目目录摘要IABSTRACTII第一章 绪 论11.1 研究目的11.2 研究方法11.2 创新与不足21.3 研究结构3第二章 国内外文献综述31.1 国内文献综述21.2 国外文献综述4第三章 研究假设73.1 股指期货的理论基础7 3.1.1 沪深300股指期货简介7 3.1.2 股指期货的特点8 3.1.3 股指期货的功能93.2 股指期货与股票市场波动关系103.3 波动性产生的原

8、因11第四章 实证分析124.1 样本选取124.2 描述性统计分析134.3 平稳性检验154.3 ARCH效应检验154.4 GARCH模型的建立164.5 EGARCH模型的建立18第五章 结论与建议215.1 结论215.2 建议22参考文献24致谢27个人简历28III沪深300股指期货对股票市场的波动性影响研究第一章 绪第一章 绪 论1.1 研究目的股指期货是一种金融期货。它的目标是股价指数，并具有多种功能，例如：套期保值、价格发现、风险对冲等，中国于2010年4月16日正式启动沪深300股指期货，从而改变了中国股市只能做多而不能做空的市场形势。研究沪深300股指期货与股市之间的关

9、系和沪深300股指期货对股市波动的影响，这有利于国内投资者的套期保值操作，为投资者提供进一步的套期保值工具，十分具有研究意义，此外还对降低市场的不稳定性和促进市场流动都有很大的帮助。它的推出对股指的波动性有三种不同的看法：波动性增加，波动性降低，对股市的波动性没有影响。第一种观点认为，股指期货的推出会增加股价的波动，而期货交易由于其高杠杆率会引起股票市场的波动。另外一些观点认为不会对股票市场造成影响,因为期货市场对股票市场有价格发现和套期保值的作用，提高股市的有效性，促进信息的传递，从而降低股市的波动。近来，伴随着我国股指期货在市场中的出现，相关市场的发展也步入了新的台阶。当然，这也会带来许多

10、问题，例如：股票市场的价格和股指期货两者有什么样的关系，它们两者的关系特征是什么，中国的资本市场尚且不成熟，中国的股票市场对外开放的程度并不高等等都有带我们考虑研究。 1.2 解决问题的方法 该文选取的方法有以下几种：（1）定量定性研究的方法。本文选用了国泰安数据库的数据，收集并整理之后，首先使用 Eviews 软件将数据进行描述统计并分析、其次建立GARCH数学模型，最后综合分析结果，研究分析股市波动与沪深300股指期货之间的关系。该方法就是在国内外一切成熟的理论基础上，使用该文所需要的数据建立模型，用所建立模型的结果来阐述各变量间存在的关系。（2）对比加分析的研究方法。本文在分析股市波动和

11、沪深300股指期货两者间的关系时，把股指期货引入之前和引入之后的股市波动进行了对比，得到两者间的差别，给我们国家在该方面的发展提出一些可行的建议。（3）文献分析研究的方法。文献研究法是国内和国外各类专家学者在研究问题之前通常都会使用的方法，通过对相关文献专研，就可以获得文章分析的顺序步骤：首先是确定文章研究的课题；其次是收集整理并分析国内外相关课题的研究文献；最后是在有关文献里找解决该问题的方式方法。我们需要更深入地认识我们国家股价波动与股指期货间的关系，就要通过万方和知网等数据库进行文献检索，以此获得大量的相关资料，再对此进行整理，总结相关经验，从而深入对论文的理解。1.2 创新与不足 本文

12、在以下几个方面有所创新：（1）本文的研究对象为沪深300股票价格指数，较国外的研究相比，研究对象更符合我国的实际情况；本文选取的是沪深300股指期货推出前后的每日收盘数据，较一些国内研究更为全面。 （2）本文通过实证分析，回答股指期货是否对股票市场的波 动性产生影响，为今后的研究提供一些可靠的依据。 （3）本文对研究对象进行定性分析，并通过实证研究进行定量分析。（4）本文通过数据选取、ADF检验、GARCH模型及EGARCH模型分析等，比较了沪深300股指期货推出前后的沪深300股价指数日收益率波动，并分析二者存在何种关系。 （5）本文所有研究数据均来自于国泰安数据库，数据真实可信。本文也存在

13、许多不足之处。比如，本文未能选取5分钟和10分钟这些高频交易数据进行实证分析，因此本文的实证结果不能与其他时间间隔的实证研究出来的结果进行对比等。1.3 研究的框架本文由五个章节构成，内容如下： 第一章为绪论，概括性介绍了本文的解决问题的方法和研究目的等。 第二章为国内外文献综述，介绍了国内外相关研究情况及股指 期货与股票市场的相关理论概述。 第三章为研究假设。内容包括沪深300股指期货的相关理论及沪深300股指期货对股市波动性影响等。 第四章为实证分析。首先选取了相关数据，通过平稳性检验得出模型，然后由于异方差的存在建立了GARCH模型，运用EGARCH模型研究非对称消息对股市的影响。 第五

14、章为结论及建议，根据实证分析的结果，分析相关原因并为投资者提供一些有价值的建议。第二章 文献综述2.1 国内文献综述王鹏娜（2018）选取沪深300指数每日收盘价数据来建立EGARCH模型，并将其与加入虚拟变量的EGARCH模型进行比较。结果表明，沪深300股指期货的引入降低了股市波动。何枫等（2017）对在不同时期的股指期货对股票价格的作用研究，检验并证实了波动溢出效应和他的价格发现能力。研究结果表明，期货市场与股票市场存在影响关系，股市的波动冲击对期货的影响更显著。孙林科（2016）建立了GARCH模型，并用它对上证指数每日收益的效率进行了实证分析。由此分析得到其波动的趋势特征为尖峰厚尾和

15、集聚效应。由于GARCH模型的局限性，建立EGARCH模型更为适合，研究表明上证指数的杠杆效应使得我国股市存在较大的风险。藏亚军等（2018）基于股指收益率序列的GARCH模型，具有波动集聚效应，对于不同的交易市场，运用GARCH模型得到的样本数据建立多元VAR模型，研究存在这种差异化的合理性。研究表明，沪深股市股指波动的相关性较大，而深港或沪港市场股指波动的相关性不太明显。武鑫（2012）通过论证分析后，验证了沪深300股指期货的推出对我国股票市场指数波动性有何影响，并以它为样本建立了GARCH数学模型。从实证结果来看虚拟变量的系数为负，表明沪深300股指期货对股指波动性影响是平稳波动，但是

16、虚拟变量的系数不显著，表明影响并不明显。李锦成（2013）采用估计波动率的主要方法GARCH模型及 扩展模型，以估计沪深300股指期货引入前后的波动性影响。通过对沪深300指数日收益率进行实证研究，发现其时序序列呈现尖峰厚尾的特征。在股指期货引入前，股价指数波动性显著大于股指期货引入后，表明了股指期货的引入对稳定股票市场有一定的作用。谈儒勇（2011）通过选取沪深300股票指数的每日收盘价作为数据，建立了GARCH数学模型方法。论证表示出，它的引入对股市波动性并没有什么作用。综合来看，短时间内，它的引入并未对股市的波动性产生影响。从长期看，股指期货可能会降低股市的波动性。王卓群（2012）研究

17、了股指期货引入前后股市价格的高频数据。使用GARCH族模型，分析研究了沪深300股指期货引入前后我国股市的高频数据。研究发现股指期货引入后，股市的波动性出现了显著增加。龚承刚等（2012）以沪深300指数作为样本，通过建立EGARCH模型，对样本进行股指波动率影响的实证研究。结果表明，引入沪深300股指期货并未对股指波动产生影响。同时，表明我国股市的杠杆效应显著，坏消息可以产生比好消息更大的波动。向赟等（2010）通过对新华富时A50指数研究来分析股指期货的引入对股指的影响。运用GARCH模型说明波动率的变化。通过检验认为新华富时A50股指期货的引入增加了股指的波动性，从EGARCH模型中得出

18、信息对指数收益率的冲击具有非对称性，表明外部冲击对指数波动性有一定的影响。陈守东等（2015）选取沪深300股指期货、深证和上证指数三者的样本数据，并经过处理后，通过建立GARCH数学模型，分析了沪深股指期货收益率波动对深证和上证指数收益率的波动影响，得出股指期货收益率的波动将加剧深证和上证指数收益率的波动。研究表明，我国股指期货市场的波动对促进股市的波动具有重要作用。杨欣（2018）选取上证指数、道琼斯工业平均指数、沪金指数和纽约黄金指数为研究样本,通过ADF检验、ARCH效应检验等方法，拟合股票市场与黄金期货市场的GARCH模型，运用 Granger因果关系检验法分析中美两国股票和期货市场

19、之间的溢出效应。结果表明，黑天鹅事件对中美两国金融市场均造成一定冲击，对中国市场的溢出效应不显著。李雨欣（2017）以沪深300股指期货日收益率为样本，构建加入虚拟变量的GARCH 模型进行研究。研究表明，从波动水平来看，QFII参加股指期货交易对股指期货的波动性具有影响，在一定程度上抑制股指期货的波动性。QFII对我国股指期货收益率的波动性具有积极的影响，但是影响不明显。卢波（2017）使用面板GARCH 模型分析了沪深300、中证500和中证1000股指期货引入对股票市场波动率的影响。使用沪深300、中证500和中证1000股票指数的日收益率数据。研究表明，股指期货的引入对股票市场稳定性有

20、积极的影响。蔡敬梅（2013）等他们对沪深300股指期货进行分析研究，采用的方法是理论与实证结合，他们还把时间段分为了短中长期，并且构建了GARCH数学 模型和利用VAR估计参数。结果表明，在短期和中期内，股票市场波动性对股指期货引入后的信息反映比较慢，影响效果不明显，从长远看，沪深300股指期货引入后使得股票市场的波动性减弱，同时市场上信息传递加快。2.2 国外文献综述Martin T. BOHL（2014）证实了中国股指期货的引入是否对股票市场的波动性产生了影响。估计了几种GARCH模型，并将在中国的研究结果与在新加坡和香港交易的中国股指期货进行了比较。研究表明，中国股指期货在三个股票市场

21、中都降低了股市的波动性。相比之下，在香港和新加坡的同类股指期货市场没有得到同样的结果。Pericle 和 Koutmos（1997）以标普 500指数作为研究对象，运用EGARCH及EGARCH-M模型来实证研究股指期货引入后股票市场的波动性变化。对日收益进行EGARCH建模，得出结论，股指期货的引入对股市没有显著影响。Lee 和 Ohk（1992）研究了香港恒生指数期货交易对股市波动性的影响，分析股指期货对恒生指数的影响，运用股指期货引入前后的每日收盘价作为样本，运用带虚拟变量的GARCH模型拟合日收益率，得出结果表明：由于股指期货推出，恒生指数的波动并未增加，但在一定程度上降低了股市的波动

22、。Robbani 和 Bhuyan（2005）研究了股指期货引入之后股价波动性和交易量的变化。使用了F-检验用于比较推出股指期货前后道琼斯工业平均指数日收益率的变化，得出的结论是股指期货推出之后道琼斯工业平均指数显著增加。Darren Butterworth（2000）使用了EGARCH以及GARCH的模型方法分析了富时250指数期货对股票市场的相关影响。最后得出，伴随着期货交易的进行，投资者们可以获的更多的相关信息，所以金融股票市场受到的冲击将会从最开始的剧烈波动逐渐变缓。Ruchika Gahlo（2010）采用了EGARCH模型，最后知道波动率并不是对称的。通过实践论证可知，信息的好坏和

23、波动剧烈情况之间有着非常明显的联系，相对于好消息来说，坏消息对于波动的作用更大。Gulen 和 Mayhew （2000）采用了GJR-GARCH、EGARCH 等改进GARCH模型对标准普尔500指数的波动性进行了检验，在采用了比较大的样本影响后，发现股指期货的推出导致股市的波动变大。YangHou和 StevenLi（2015）通过建立双变量GARCH模型，实证表明，沪深300股指期货的价格高于股票市场价格，沪深300股指期货对股票价格波动率具有单向传递作用，两者对于坏消息的波动是不对称的。Antoniou 和 Holmes （1995）使用了 GARCH 模型研究了金融时报 100 股指

24、期货，得出由于股指期货引入股市波动性显著增大的结论。表明了信息流通速度加快，是有利于增加波动性。Edwards（1988）把标准的普尔 500股价指数作为样本，研究了股指期货引入前和引入后市场的浮动，最后得知，虽然股票的价格日收益率波动提高，并非由股指期货引起的，而是股指期货的引入使得股市更为稳定。第三章 研究假设3.1股指期货的理论基础3.1.1 沪深300股指期货简介（1）沪深300指数 在2005年4月8日，上海和深圳证券交易所发布了沪深300指数，它是金融指针，能够反映股价指数目前运行情况。中国的金融期货交易所在上市的股票当中挑选出300只股票作为它的成分股。挑选的依据是发行股票的股份

25、公司的股票在市场上的流动性以及该公司的规模。此外，他的成分股涵盖了市场上13个行业类别的具有流动性高的且有代表性的300只主流股票作为权重股。也正是这个原因，沪深 300 股指期货能够较好的抗干扰，并且股指期货选择了沪深300指数作为目标，可以更好的反映我国股市的大盘运行的整体情况。（2）沪深股300的指期货合约 沪深300股指期货在2010年4月16日由中国金融期货交易所推出，9:15到11:30和13:00到15:15是它的交易时间，交易方法是一直连续竞价和集中竞价两种。股指期货交易先于股票市场15分钟提前交易,这样就有利于发挥股指期货价格发现的功能,有利于发挥股指期货价格对与股票价格的向

26、导作用，使得可以调整自己的交易策略。期货相关的从业人员要判断一份股指期货合约是否为标准化的股指期货合约，有许多种方法，例如：调查股指期货合约中的合约乘数是否固定、合约月份、目标指数是否明确、价格波动范围的最高和最低限制、买卖合约的最低保证金是否说明、交易时间是否明晰等。（3）股指期货风险管理制度 由于股指期货必须缴纳一定的保证金，这是因为它是实行当日无负债结算制度，此外，它又作为场内集中交易的金融衍生品，所以投资风险较高，从而使得交易所以及代理交易的中介机构也面临着较大的风险。因此为了让股票市场的不出现大的波动，就要对它的交易进行风险控制。其风险管理制度主要有：交易时提交持仓报告、控制投资者的

27、持仓量、提高交易的最低保证金、强制不符合规矩的投资者平仓或减仓、实行涨跌停板制度。 3.1.2 股指期货的特点股指期货是标准化的期货合约，其目标资产为股价指数。根据协议，交易双方按照事先确定的股价指数大小在未来的某个特定日期，进行相关指数的交易，并在到期时交付现金。 1982年，首支股指期货合约于美国堪萨斯城期货交易所出现后，它的品种就逐渐增加，交易规模不断上升。股指期货能够在短时间内快速发展，与自身的特点和功能是密不可分的。总的来说，其特点主要有以下几个方面：（1）采用保证金制度。是指在交易时，不用根据合约价格全款支付，只需支付合约价格的一定比例作为保证金，就可以完成多次保证金的交易。这是期

28、货市场上普遍采用的制度。（2）当日无负债结算制度。是指每日交易结束后，交易所根据当日每份合约的结算价格确定所有合约的盈亏、保证金及手续费等费用，相应增减会员的保证金。 （3）对冲交易机制。是指两个市场相关、方向相反、数量相同、盈亏相抵的交易同时进行。（4）目标资产是虚拟资产，是指股指期货合约的目标资产是股价指数虚拟资产。虚拟资产具有统一规范和交易成本低等特点，促进了股指期货的流通和交易。（5）现金交割，是指投资者在交割期当日不需要买入或者抛出股票，而只需要根据公式计算出盈亏额，用现金交割即可。 3.1.3 股指期货的功能 （1）价格发现功能。我国股指期货市场采用了公开竞价交易，通过不断的竞价使

29、股指期货达到一个合理价格，该价格反映的是市场的供求关系。 （2）套期保值功能。股指期货作为一种对冲产品，通过做空能分散股票价格下跌带来系统性风险，投资者通过在市场上做出与股市方向相反的交易以实现降低风险的目的，甚至可以获取一定收益。 （3）资产配置功能。由于股指期货的交易成本只限于保证金，因此成本会减少，使得双方投资者能够快速完成交易，这将有利于提高市场的流动性。此外，股指期货能够做空，投资模式也从单向变成双向，投资者可以选择不同的投资模式，当股票市场处于下跌趋势时，投资者能通过做空实现收益的增加。 （4）风险投资功能。风险投资是套期保值功能不可缺少的条件。由于股票市场上大部分投资者都是在单向

30、做多，投资者在股指期货市场上需要相反地做空来规避风险。由于股指期货市场使用杠杆交易，投资者可获得收益，因此股指期货市场吸引了大量投资者的参与。3.2 股指期货与股票市场波动关系股票市场波动是指股价的变化趋势。波动性是证券市场重要特征之一，反映了证券市场风险程度。一般来说，波动性越大意味着风险越大，投资者会要求更高的收益率。对于股票市场而言，波动程度越低越好，但如果股票市场更有效率且波动性增加，则对有效信息的影响更快。股指期货的引入对股市波动性的影响主要有三种，即股指期货引入后市场的波动性不变、减少或者增加。大部分研究分析后得出的结论表明，股指期货的引入不会增加市场的波动性。通过引入股指期货能够

31、增加投资者的数量，从而增加股票市场的活跃程度，提高了投资者的交易热情，从而减小了股票市场的波动。也有一些研究得出股指期货引入之后股市的波动性增加了。实证证明，这种情况不是股指期货的引入而导致的，事实上我国资本市场起步较晚，存在着系统性风险大、金融衍生产品太少、机构投资者过少、市场功能不完善等问题，限制着我国资本市场的进一步发展，市场迫切需要股指期货等金融衍生工具，通过发挥它的市场功能来完善资本市场。因此，我国推出股指期货，有利于进一步完善证券市场功能，对促进我国资本市场稳定健康发展有重要的推动作用。股票市场的波动性可以通过方差、非对称性和信息传递效率来表示。方差作为描述风险的指标，市场波动性越

32、大表明风险越大。金融资产的非对称性可以表示为资产波动性对市场下跌的响应更加迅速，导致市场的波动性增加。因此，如果股市非对称性减弱，表明了股市的波动性减弱。信息传递效率表明市场对新市场信息的响应越快，旧市场信息的影响就越弱，则股票市场遇到新市场信息的冲击之后，波动会增加；相反，市场对新市场信息的响应越慢，受旧市场信息影响越大，则股票市场在受到新市场信息的冲击后，波动会下降。 3.3 波动性产生的原因 为了简化对复杂经济和金融问题的分析，现代西方经济学和金融理论经常对市场和行为者做出一些假设。 包括投资者是理性的，市场是完全竞争的等。投资组合理论以及有效市场假说等模型都有类似的假定。在市场完整且投

33、资者理性的市场中，我们可以更容易地从经济基本面分析市场的波动性。但是，随着金融经济的发展，一些不合理的行为和偶然的突发因素往往对市场产生重大影响，导致资本市场出现较大的波动。因此，在分析股市波动性时，我们应该尽可能地考虑这些因素。一般而言，股指波动的主要原因如下：（1）外部环境的冲击 外部环境的影响可能会引起股市的巨大波动。外部环境的影响包括传统的经济基本面和突发的非理性因素。常规性的经济基本面的因素也是经济学和金融学重点考虑的对象，目前已经形成了比较完备的知识体系。例如，政府的扩张性财政和货币政策可能会导致股市上升。此外，外部冲击也可能来自经济体系以外的突发因素，如自然灾害或战争。这些都会加

34、剧股票市场的波动性。 （2）市场的内部冲击 经济学总是假设投资者在分析问题时是理性的。然而事实上，投资者有许多非理性行为。这些非理性行为可能是由于知识储备不足，认知偏差或情绪化行为。在任何一种情况下，股票价格将在一段时间内偏离其自身价值。因此，市场参与者的非理性行为的内部冲击也可能导致股市波动。（3）股市的内在传导 许多投资者在投资之前经常会参考过去的历史信息。如果由于某些因素，股票市场在前一个时期出现大幅波动，那么这种波动可能会在未来的某个时间传递。许多学者的实证结果表明，由于投资者参考历史信息的影响，过去股市的波动将影响市场的未来波动。换句话说，由于股市内部传导机制的存在，其波动具有一定的

35、连续性。第四章 实证分析4.1 样本选取本文选取国泰安数据库2008年12月1日-2018年12月6 日沪深300指数的每日收盘价作为研究对象共2438个样本数据，沪深300股指期货在2010年4月16日引入。在分析过程中，样本分为两个时间序列，且分别加以检验。两个子样本的时间段为：股指期货引入前和股指期货引入后，具体时间分别是2008年12月1日至2010年4月16日和2010年4月17日至2011年4月16日。本篇文章的指数收益率使用当日收盘价自然对数的一阶差分处理，其表达式为：Rt=lnPt-lnPt-1。4.2 描述统计图 4-1是沪深300指数日收益率序列的统计情况和直方图，首先，分

36、析沪深300股指日收益率序列的分布特征，并利用Eviews计量软件进行计算出。从而，由得到的结果可以看出，2438个数据的标准偏差是1.566623，平均值是 0.022688，显然比标准偏差小。所以得到，近年来沪深300指数的市场指数有所上升，平时的波动剧烈。又因为偏度为-0.642982，且小于0，所以它具有左偏的特征。衡量样本数据分布的尾部厚度的统计指标峰度为7.024100，显著大于3。符合尖峰厚尾分布特性。Jarque-Bera统计量为1812.966，非常显著。P值为0，远小于1%。可以拒绝原假设，不服从正态分布。 图4-1 沪深300指数直方图以及描述性统计量其次，从其他的样本统

37、计数据上也可分析出相同的结果。推出后收益效率的标准偏差由1.950022减小到 1.495441，波动性有一定程度的减小。由Jarque - Bera统计量可得到这样的结论：引入前后的收益效率均不服从正态分布，并都具有尖峰厚尾的特征。图4-2 沪深300股指期货引入前描述性统计和直方图 图4-3 沪深300股指期货引入后描述性统计和直方图图4-4为沪深300指数日收盘价走势图，得到沪深300指数的每日收盘价在其期货出现后变得稳定了，但是，它的每日收盘价的浮动在2008年到2010年是比较剧烈的。从2010年股指期货推出后到2014年，沪深300指数日收盘价的稳定性增大，然而从2015年起，它的

38、波动性却在增加，直至达到峰值，可以看出沪深300指数日收盘价出现波动聚集现象。图4-4 沪深300指数日收盘价走势图图4-5为沪深300指数日收益率走势图，可以看出金融时间序列呈现出波浪形，稳定性较差的阶段持续比较久，稳定性较好的阶段持续比较短，这种现象被称为“集聚效应”。此外，收益率还出现异方差性。图4-5 沪深300指数日收益率走势图由表4-1可以看出，沪深300股指期货的全样本和子样本均值都不为0，不服从标准正态分布，偏度均为负值，都具有左偏特征，峰度均大于3，都具有明显的尖峰厚尾特征。推出后收益率的标准偏差由 1.950022减小到1.495022，波动性有所降低。因此，基于标准正态分

39、布的统计方法不能用于检验股指期货引入前后指数的波动性。需要采取其他的计量实证深入研究股指期货的推出对股票市场的波动性影响。表 4-1 沪深 300指数收益效率描述统计表样本平均值样本数峰度标准偏差偏度JB统计量全样本0.0226824387.0241001.566623-0.6429821812.966推出前0.1755263354.2316461.950022-0.49910035.08224推出后-0.00254221027.8773731.495441-0.7151032262.6504.3 平稳性检验在建立模型之前，首先对沪深300指数日收益率进行平稳性检验，只有出现平稳特征，才能建立

40、GARCH模型。一般采用单位根检验。我们选用ADF检验进行平稳性检验。由图4-5可知，沪深300指数日收益率全样本的ADF统计量t值是-47.58166，小于0.01显著性水平下的边界值。所以拒绝原假设，由此可知该指数是平稳序列，每日收益率序列并没有单位根。 图4-5 沪深300指数日收益率ADF检验股指期货推出前的样本ADF统计量t值是-17.19652，推出后的ADF统计量t值是-44.70096，均小于1%显著水平下的临界值。由结果可知，各个子样本以及全样本的沪深300指数收益率序列都是稳定的，由此可以进行建模。图4-6 沪深300股指期货推出前日收益效率的ADF检验图4-7 沪深300

41、股指期货推出后日收益率ADF检验4.3 ARCH效应的检验 残差平方相关图检验是检验一个模型的残差项是否具有ARCH效应的方法。残差平方相关图显示的是残差平方的自相关系数(AC)和偏自相关系数（PAC）。如果残差序列存在ARCH效应，则自相关系数和偏自相关系数应该显著不为0，且对应的Q统计量显著。图4-8 自回归AR模型的残差平方相关图由图4-8可以看出,残差平方项的自相关系数和偏自相关系数显著不为0，且Q统计量显著，因此存在ARCH效应。并且从图上看，自相关函数和偏自相关函数都是拖尾的,可以建立ARMA模型, 也为我们后面建立GARCH模型提供了依据。4.5 建立GARCH 模型GARCH模

42、型有着ARCH模型能够表示金融时间序列的条件异方差特征的优点，并且它的发展基础是ARCH模型。此外，加入了前期预测方差的滞后项，并且可以描述出金融时间序列波动聚集性，是对ARCH模型的改进。在建立GARCH模型前，为了使模型具有经济意义，我们需要比较多个模型，并且需要确定滞后分布的长度，一般使用AIC和SC准则，以检验结果最小为标准。通过比较，GARCH（1，1）模型AIC和SC是最小的，可以更好地拟合时间序列数据，估计的参数更加明显，因此，选择GARCH（1，1）模型实证分析股指期货的引入对沪深300指数的波动性影响。 利用GARCH模型分析股指期货引入后对沪深300指数的波动影响研究。其标

43、准化 GARCH（1，1）模型为：均值方程： 方差方程：为了更好的描述波动性的变化，则在对沪深300指数收益率进行拟合时，需要加入虚拟变量D，其模型为： 均值方程： 方差方程：当D=0时，表示引入股指期货之前，股指期货对沪深300股指收益率没有什么明显作用。当D=1时，表示引入股指期货后，股指期货对沪深 300 股指收益效率有影响。用其系数Dummy的值我们可以确定股指期货对沪深300股指收益率的影响程度。如果Dummy=0，就说明它的引入对波动不存在影响；如果Dummy0，就说明加大了波动；相反如果Dummy0，就说明减小了波动。然后，使用用带虚拟变量的 GARCH（1，1）模型对沪深300

44、股指收益全样本来进行分析研究，各个系数的拟合结果如图4-9所示。 图4-9 全样本引入虚拟变量 GARCH 模型结果由图4-9可知，GARCH（1，1）模型的GARCH项大于0，系数之和+=0.053631+0.943801=0.9974321，符合模型的限制条件。在模型中，虚拟变量Dummy的系数为-0.019498，且值为负数，说明股指期货的引入虽然影响的程度较低，但仍然在一定程度上减少了股票市场的波动性。4.5 建立EGARCH 数学模型我们用EGARCH（1，1）数学模型来检验坏消息和好消息对它的收益率波动的非对称影响。从而能更好的描述沪深300股指期货引入后对其指数的波动性影响。EG

45、ARCH（1，1）模型条件方差为：全样本下引入虚拟变量后EGARCH（1，1）模型，如图4-10所示虚拟变量系数和GARCH（1，1）模型得出的结果相同，都为=-0.000928且小于0,均证明了股指期货的推出，在一定程度上增加了沪深300指数的稳定性。然而因为系数=-0.005329，且不等于零，所以存在显著的杠杆效应。说明好消息和坏消息对股市的影响是非对称的。 图4-10 全样本引入虚拟变量EGARCH（1，1）模型结果从图4-11可以看出，=-0.0288270 ,说明好消息和坏消息对股市的影响是非对称的，并且存在杠杆效应。坏消息产生的影响-=0.166616+0.028827=0.19

46、5443，好消息产生的影响+=0.166616-0.028827=0.137789，说明股指期货引入后，坏消息对股市波动的影响减弱。图4-11 沪深300股指期货引入前EGARCH（1，1）模型结果从图4-12可以看出，=-0.0010480,说明我国股指期货推出后好消息和坏消息对股价的波动，并且存在杠杆效应。坏消息产生的影响-=0.121833+0.001048=0.12281，好消息产生的影响+=0.121833-0.001048=0.120785，我们把沪深300股指期货引入前和这个数据进行对比，得知其引入后，好消息和坏消息对股市波动的影响都降低了。图4-12 沪深300股指期货引入后E

47、GARCH（1，1）模型结果最终我们得到这样的结论：沪深300股指期货引入后对它的指数收益效率的稳定性有所增加。在加入了虚拟变量的GARCH 及 EGARCH的模型中，其系数都小于0，所以这两个模型都能更好的说明了该结果。第二，在它引入之后，市场信息传递的效率有一定的降低。该结果由GARCH模型分析得到。第三，我们还观察到在它引入后，旧信息对市场的影响变大，表明市场中信息传递效率降低。此外，坏消息对股价的影响大于好消息对股价波动的影响。此外，在引入该期货后，坏消息和好消息对股价波动的作用都有减弱。该结果由EGARCH 模型得到。第五章结论与建议5.1 结论（1）标准的GARCH模型和EGARC

48、H模型均表明沪深300 指期货的引入后股市的波动性降低。带虚拟变量的GARCH模型和EGARCH模型相比，带虚拟变量EGARCH模型更准确地描述了股市波动程度。 （2）在股指期货引入后，股市受新信息冲击时，旧的信息对市场波动性的影响变得显著，吸收新信息的效率提高，而市场的反应减弱，并且旧信息对股市产生的影响大于来自新信息的影响。说明市场在遇到新信息的冲击时，市场的波动性减弱。股市波动减弱的原因可能是股指期货的引入后，股市受信息冲击产生的反应减弱，市场传递信息的效率提高了。（3）我国沪深300指数收益率存在非对称性，在沪深300股指期货引入之后，非对称性效应减弱，即杠杆效应减弱。非对称效应的减弱

49、说明市场在受到好消息和坏消息冲击后，上下波动的差距减小，导致股指期货引入之后股市波动性减弱。说明了我国股指期货在稳定股市方面发挥了重要作用。（4）股票价格指数的基本走势并没因为引入沪深股价指数而发生变化。它的引入前后股价指数短期走势不同，从长期的来看，股指期货的引入能够促进股票价格合理波动，不会改变股价指数的长期走势。股市最终决定于上市公司基本面和国家宏观经济状况。实证表明，它引入后股市的稳定性增加，这就表明充分利用了股市的市场功能。股指期货的价格能对股市未来走势做出反应。要使得风险管控能被监管者有效进行与股市的剧烈波动能够被有效预防，并且投资者能提前预测未来股市波动的情况，以降低投资风险。无

50、论是股指期货市场的监管者还是投资者，都必须了解股指期货与股票市场波动的关系。5.2 可行性建议（1）推出合适的股指期货产品由国内市场现状可知，个人投资者的资金十分缺乏。为了满足更多投资者的需求，营造一个公平的投资环境，这就要上推适合股指期货产品。就例如针对个人投资者，我们要推出小型的合约产品，这样就适应了市场需求的变化，还解决了高门坎的问题，营造一个良好的投资环境这种方法借鉴了国外的做法。这是因为在国际上，通常都是在不断总结经验的过程中，完善股指期货的交易制度，并且在股指期货推出的基础上去增加很多创新的金融衍生产品，着就会使股指期货的目标物更加丰富，从而可以适应不同的需求。（2）加强法规建设和

51、市场监管力度现有的市场水平上，市场的服务、行业内部协调、管理水平以及制定标准的操作准则都还没有处于发展水平，期货市场的法律层次较低，中国期货业协会成立的时间也不长，加之股指期货交易在中国推出的时间也还较短，以上种种问题，期货业协会需要继续完善行业的建设，让期货市场的良好发展，发挥好引导的作用。在不断推进市场化建设时，还应该让我国证券市场变得更公平、公开、公正，减少利用证券市场的内幕信息而非法获利事件的发生。最后，对于那些违反法律法规、恶意操纵的市场等的违法分子，要用严厉的法律来进行严惩，这就要求我们的管理部门转变以往的监管观念，由机构监管向功能监管过渡。（3）完善我们市场的监管机制 为了能让我

52、们国家金融市场的改革成效发挥到最大，所以各监管部门就应该同心协力，严厉监控金融期货市场风险，确保期货市场的安全，保证广大投资者的利益。现阶段我国的金融衍生品市场包括股指期货市场都还没有足够的成熟，与国外相比差的很远，所以，除了以上措施意外，期货市场的各监管机构还应建立有效的信息共享和沟通平台，加强信息共享，让信息能够有效、及时、顺畅的沟通，这样相关部门就能够及时把握市场情况，从而使得股指期货发挥其基本作用。最后，各监管部门不但需要提高监管效率，还要监控市场风险，当市场突然出现极其不稳定的情况时，能够及时的采取有效的措施。（4）完善股票市场交易的系统设计我国期货和股票市场之间的交易系统不匹配。股

53、票市场的T+1交易系统应该逐步过渡到和期货市场一样的T+0交易系统。T+0交易系统的证券可以在购买当天出售，实行起来更灵活，也使得市场更活跃。期货和股票市场长期不匹配的系统设计使得我国股市的买方投资者风险更大。因此，期货与股票市场交易系统的统一，对完善两个市场对冲机制起着重要作用。（5）完善股指期货投资者框架结构股指期货本身具有高杠杆性等高风险特性，为了不盲目入市操作，造成经济损失，需要我们投资者了解与股指期货相关专业知识。所以应加强投资者投资教育力度，培养理性投资、加强风险意识。这是因为目前我国的证券既不是公平也不是高效的市场，目前在期指市场上占主要位置的还是散户，对普通的投资者来说风险更大

54、，因此也应鼓励机构投资者的参与。沪深300股指期货对股票市场的波动性影响研究参考文献参考文献一、 中文部分王鹏娜;沪深300股指期货对我国股票市场的波动性影响研究J;市场研究;2018年08期.何枫,张维,熊熊,张晶,孟祥桐;沪深300股指期货与标的指数联动关系研究J;系统工程学报;2017年5期.孙林科;上证指数波动性的实证研究-基于EGARCH模型J;当代经济;2016年32期.藏亚军,张宁;沪港深股指波动相关性研究J;中国林业经济;2018年1期.孙坚栋,武鑫，曹丹，徐晶晶;我国股指期货对股指波动性的影响 研究J;中国证券期货;2012年2期.李锦成;基于GARCH模型的股指期货波动性研

55、究J;理财视点;2013年7期.龚承刚,付英俊,陈佩仪;股指期货推出对股指波动率影响的实证研究J;财经纵横;2012年15期.24沪深300股指期货对股票市场的波动性影响研究参考文献李慧,向赟,梁琳;基于GARCH模型分析股指期货推出对股指波动率的影响J;财经论坛;2010年4期.谈儒勇,盛美娜;股指期货会影响现货市场的波动性吗-基于沪深300期货合约的研究J;当代财经;2011年10期.王卓群;股指期货对现货市场日内波动影响的研究J;科学技术与工程;2012年6期.蔡敬梅，强林飞，周海鹏；中国股指期货与股票市场波动性关系的实证分析J；统计与信息论坛，2013年1期陈守东，白雪；沪深300股指期货对我国股市波动溢出效应的分析J;内蒙古民族大学学报;2015年3期杨欣;中美股票市场和期货市场的溢出效应比较研究J;金融论衡;2018年6期.李雨欣;QFII对股指期货波动性的影响-以沪深300股指期货为例J;环球市场信息导报;2017年2期.鹿波;股指期货对成分股和股指波动率的影响-使用面板GARCH模型分析J;上海立信会计金融学院学报;2017年1期.25二、英文部分Ya