基于波动效应与价格发现的期指仿真交易研究

基于波动效应与价格发现的期指仿真交易研究摘要：□□□□□GARCH□□□□□□□□□□□ (VEC)□□□□□□□□现货市场波动性的变化和股指期货与现货市场的价格发现功能结合起来进行对比研究发观，期指仿真交易的推出对于现货市场效率的改进确实存在正面的影响。其引入在短期内加大了现货市场的波动，但这一波动正是市场信息流动加速的反映，因而提高了市场信息的传递效率。研究同时也表明，期货价格领先于观货价格，存在由期货市场到现货市场长期的单向因果关系，说明期货价格具有引导观货价格向均衡方向调整的功能，从而在经验上支持了股指期货市场的开放政策。关键词：□□□□□□,GARCH□□,□□□,□□□□□□□□ (VECM)一、引言□□□□□(StockIndexFutures),□□□□□□□□□,□□□□□数作为基础资产标的物的一种金融期货。近年来我国资本市场保持了快速的增长，但目前仍然是一个单边市场，缺乏平衡内部风险的工具，导致市场系统性风险不断积聚。股指期货作为一种风险管理工具，投资者可以通过现货和期货市场上的对冲操作进行套期保值，从而起到规避市场风险的作用。然而，股指期货的推出有可能会在短期内增加现货市场价格的波动，同时期指交易本身具有很高的杠杆作用，一旦运用不当，将会给市场的有效运行带来巨大的危害，因此世界各国在发展股指期货时都慎之又慎，而这同时也吸引了广大学者对这把“双刃剑”进行广泛而深入的理论与实证研究。从国外学者的研究成果来看，理论研究者们通过构造理论模型，从不同的角度阐述了引入股指期货对现货市场的影响。如早期的 CassandShell(1983)提出财富的重新分配会导致交易双方对期货合约所依附的基础资产的需求函数产生变化，从而会使得现货市场价格波动增加。而实证研究也从经验上检验了□□□□□□□□□□□,□ Lockwood和Linn(1990)□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□ Antoniou和Holmes(1995)对FTSE100□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□, Chan(1992)在对MMI和S&P500□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□先现货市场，并指出在有限制的情况下，期货对市场信息的反应程度要大于现货市场。Ghosh(1995)□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□ Kim等(1999)□□,□□□□□□□□□□□□□能使其接收、传递信息的速度加快，有利于价格机制功能的发挥，进而对现货市场形成影响。国内对股指期货的研究始于 20世纪90年代初，在早期的研究中，主要集中于介绍国外股指期货基本理论和相关运作知识。在实证研究方面，国内学者主要集中于已推出股指期货交易的国外市场以及中国台湾、香港市场等。如肖辉等(2006)研究标准普尔 500指数、道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、日经指数和金融时报 100指数现货市场和期货市场之间的价格发现过程，结果发现，期货市场在价格发现过程中占主导地位，并且随着期货市场的发展，期货市场在价格形成过程中的作用越来越大。史美景、邱长溶 (2007)对香港恒生 H股指期货合约引入前后样本的实证分析，发现在股价指数期货合约推出后，可以观察到波动性干扰因子的影响会更快速地反应到经济体系中，显示此时的波□□□□□□□□□□□□□□ (2008)通过GARCH□□□□□□□，□□□现台湾地区的股票市场引入股指期货后现货市场的波动性并未受到影响，而日本和韩国股票市场在引入股指期货之后其波动性加剧，但这种波动性的加剧仅

仅是短期性的，长期内并无影响。张维等(2006)仅是短期性的，长期内并无影响。张维等(2006)究印度股票市场及其对应的指数期货市场表明，期货市场对现货市场具有波动性传递作用，现货市场对期货市场也具有波动性传递作用，但是期货市场的价格发现功能具有主导作用。郭彦峰等(2009)运用VEC-DCC-(BV)CARCH模型通过对沪深 300指数期货仿真交易数据研究表明，沪深 300指数期货与标的现货价格之间存在长期均衡关系，且两个市场间存在双向的波动性外溢效果。尽管大部分研究都表明股指期货的推出对于现货市场存在积极影响，但还□□□□□Baldauf和Santoni(1991)等认为股指期货对现货市场没有显著影响，更有甚者认为这种影响是负面的。有鉴于此，本文通过深入研究沪深300仿真期指的推出对沪深 300指数波动性的影响，以及两个市场间的收益和波动的动态关联性来检定股指期货交易对现货市场的影响，从而为我国日后上市指数期货提供科学的参考。相对于国内外关于指数期货研究的文献，本文的贡献在于：首次将股指期货推出后现货市场波动性的变化和股指期货与现货市场的价格发现功能结合起来进行对比研究，通过交互验证的方式采用修正的GARCH□□□□□□□□□□□ (VEC)□□□□□□□□□□□□□□□□□□的改进确实存在积极的影响。研究结论上，证实股指期货仿真交易的引入加大了现货市场的波动，两者之间具有长期稳定的均衡关系，而且在价格发现功能上期货价格领先现货价格，这些都是我国在上市指数期货时必须要考虑的。二、数据与研究方法(一)样本选择和数据处理（简称HS300□□□□□□ 300指数(简称HS300)日收盘价和沪深 300仿真期指（简称HS300IF300)□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□：指数为2005年4月8日至2009年5月27日，共 1007个样本数据。由于我国沪深300期指的仿真交易于 2006年10月30日推出，因此本文以该日为区间分□,□□□□□□□□□□； IF300指数为2007年10月8日至2009年5月27日，共402个样本数据(数据分别来源于：中证指数有限公司和文华财经 )。R1t、R2t分别代表 IF300指数与HS300□□□□□□,□□□□□： Rit=lnPit-1npit1,i=1,2。其中，RiJ第i□□□□□□□, PiJ第 i中指数t日的收盘价， Pit1为第i中指数t-1□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□ HS300□□□□□□□□□□ 2007年10月8日至2009年5月27日，从而与IF300□□□□□□□□□□□□□□□□述性统计量见表 1。从表1可以看出：所有收益率序列数据的峰度都大于 3，而且存在不同程度的左偏或右偏，这说明收益率序列呈现“尖峰厚尾”的不对称分布特征。 JB□□□□□□□□□□□□□□□□□,□ Q(12)则表明收益率序列在不同□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□,□ ADF的单位根检验结果可以看出收益率序列都是平稳序列。(二)建立模型1.修正的 GARCH□□□□□□□ Bo11ers1ev(1986)提出的GARCH模型来检验IF300□□□□□□ HS300□□□□□□□□□□□□ GARCH是在ARCH模型□□□□□□□□,□□□□□□ ARCH□□□□□□□□□□□□□□□□方差特征的优点，而且由于它将收益率的条件方差表示为前期随机误差平方项□□□□□□□□□□□□，□□ ARCH□□□□□□□□□□□□□□□项，还可以捕捉到金融时间序列波动丛聚的趋势，并且使得模型的表达形式更加简洁。由于GARCH(1,1)模型是经过学者们反复验证得出的拟合证券市场上加简洁。由于收益率序列的最佳模型，我们假设日收益率序列RJ收益率序列的最佳模型，我们假设日收益率序列RJ从 GARCH(1,1)模型:t-1□□□□□□□□□□□, a0为(信息参数)，它代表了近期(持续参数)，即与前一期条件t-1□□□□□□□□□□□, a0为(信息参数)，它代表了近期(持续参数)，即与前一期条件B1□□□□□□□, a1为滞后期残差平方项的系数□□□□□□□□, P1为滞后期条件方差系数方差有关的系数，因此它可以说明过去的旧信息对于未来波动性的影响效果。如果a1的值越大，则表示市场信息转化为未来波动的传递速度越快；如果的值越大，则代表波动性干扰因子的影响越持久，也就是说类似于过去的“旧的信息”不容易被市场吸收和反应。dt，则⑶式变为:另外，我们在 dt，则⑶式变为:□□,□□□□ djIF300□□□□□□□□□□□ 0,引入后设为1。□□□□□GARCH模型的参数Y1>0，说明仿真期指的推出增加了现货市场的波动性，反之，则降低了现货市场的波动性。2.□□□□□□□□ (VEC)□□□□□□□□□ (VEC)由Engle和Granger(1987)□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□ VEC模型探讨HS300指数与IF300指数间的价格发现功能，进一步分析 IF300指数期货的推出对于现货市场的影响。模型如下：

其中：代表t-1□□□□□□,为短期调整系数，□□□□□□, p为滞后阶数，为由公式（8）协整回归后所获得的残差滞后项£1t和£2,J残差项，服从联合正态分布;（即滞后一期的误差修正项a1和其中：代表t-1□□□□□□,为短期调整系数，□□□□□□, p为滞后阶数，为由公式（8）协整回归后所获得的残差滞后项£1t和£2,J残差项，服从联合正态分布;（即滞后一期的误差修正项a1和a2为误Zt-1)：上述误差修正模型（公式（5）和公式（6））可以用来推断HS300指数和IF300指数价格序列的因果关系，在公式（5）中，如果a1统计显著（长期因果关系）或者。a12（i）联合统计显著因；类似地，公式显著（短期因果关系(□□□□□□ )，则HS300指数是IF300□□□□□□（6）中，如果a2统计显著（长期因果关系）或者），则是IF300指数HS300□□□□□□□□□□a2”联合统计a1和a2都统计显著，表明HS300指数与IF300指数价格序列间存在双向的长期因果关系，如果和均统计不显著，则表明HS300指数与IF300指数价格序列间不存在长期均衡关系。因此，可以通过a1、a11、a12⑵、a21（»来判断HS300指数和IF300指数价格序列间的价格互动影响及领先落后关系。三、实证结果与分析□□□□□□□□□□□□□：□□□□□□□□□ GARCH□□□□□HS300□□□□□□ IF300□□□□□□□□□□□□；□□□□□□□□□差修正模型来对期货市场与现货市场之间的价格发现功能进行实证研究。（一）修正的GARCH模型本部分实证检验分两段进行，如表2所示，我们首先利用GARCH(1,1)对Y本部分实证检验分两段进行，如表2所示，我们首先利用GARCH(1,1)对Y1的值为1.24E-05,并显著存在，这HS300□□□□□□□□□,□□□□□□□□(二)向量误差修正模型(VEC)全部样本数据进行实证分析，结果发现说明IF300□□□□□□□□很微小的。□□□□□□□□□□□□ IF300□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,在 IF300□□□□□□, HS300□□□□□□□□□□□□□□□□□a1的值为 0.0515,大于推出之前对应的信息参数值 0.0478,这说明前一期的市场“噪声”或“消息”对即期条件方差的影响程度有所加强，即□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,在 IF300□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ P1的值为0.9216,要小于股指期货推出之前的持续参数值 0.9332,这意味着前期条件方差对当期条件方差的影响有所减弱,即过去的信息对未来波动性的冲击能力减弱,波动的持续性效果变弱,说明在引入股指期货仿真交易之后,现货市场上信息的传递速度变快了。另外,根据投资学原理,如果开放期货合约交易,将有跟多的信息被传递□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□ UVAR=a0/(1-a1-P1)应该会□□□□□□ 2□□□□□□□□ UVAR,我们发现在仿真股指期货推出后HS300指数收益率序列的 UVAR值为7.10E-04大于推出前的1.81E-04,这说明引入股指期货仿真交易后,信息的传递效应有加强的迹象。在利用VEC模型进行实证研究之前，我们必须对在利用VEC模型进行实证研究之前，我们必须对HS300指数与IF300指数价格是否存在长期稳定的均衡关系进行检验，即检验价格数据之间是否存在协□□□□□ 3□□□□□入t和人□□□□□□□□□□,□ 5%的显著水平下，HS300指数与IF300□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ HS300指数与IF300□□□□□□□□□ （相关ADF检验省略）,□□□□□□□□□可能出现偏离；但长期来说，则保持着一致性均衡关系。进而，我们可以使用VEC□□□□□□□□□□□表4为VEC□□□□□□,表 4中仅给出误差修正项的参数估计，未列出短期调整系数和常数项的估计值，原因在于后面的因果检验将对短期调整系数进行联合显著性检验。从表中我们可以看出，误差修正项系数在 5%的显著水平□□□,□□□□□□□□□□□ HS300指数与IF300□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ R1,t系数的统计显著性比 R2t的低，这表明当系统偏离均衡状态时，主要通过现货市场价格较大幅度的调整来重新达到均衡，换言之，长期看来，在价格发现功能上期货价格领先现货价格，存在由期货市场到现货市场的长期的单向因果关系。通过对误差修正模型中短期调整系数的联合显著性检验，可以了解 HS300指数与IF300□□□□□□□□□□,表 5□□□□□□□□ 5□□X2统计量可以看出，在5%的显著水平下，拒绝 "IF300不是 HS300变化的原因的零假设，同时接受“ HS300不是 IF300变化的原因”的零假设。这表示在短期内， IF300□□□□□□ HS300□□□□□□,但 HS300□□□□□□□□ IF300指数产生影响，