我国股指期货与现货指数的价格关联与波动效应研究

我国股指期货与现货指数的价格关联与波动效应研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在全球金融市场不断发展和创新的大背景下，股指期货作为金融期货的重要组成部分，在资本市场中扮演着愈发关键的角色。我国资本市场历经多年的发展与变革，已取得了举世瞩目的成就。截至2023年底，沪深两市上市公司数量已超过5000家，总市值逾90万亿元，已然成为全球第二大股票市场，吸引着大量国内外投资者的广泛参与。2010年4月16日，沪深300股指期货合约正式在中金所挂牌交易，这一标志性事件开启了我国金融衍生品市场发展的新篇章，标志着我国资本市场告别了单边交易的历史，步入了一个全新的时代。随后，上证50股指期货和中证500股指期货也相继推出，进一步丰富了我国股指期货的产品体系，为投资者提供了更为多元化的风险管理工具和投资策略选择。股指期货的独特魅力在于其以股票指数为标的，采用保证金交易制度，具备高杠杆性和高流动性的显著特点。这使得投资者能够通过对股票指数未来价格走势的预期进行双向交易，无论是在市场上涨还是下跌的行情中，都有机会实现盈利。同时，股指期货的价格发现功能和套期保值功能，对于提高市场效率、优化资源配置以及促进资本市场的稳定健康发展具有重要意义。在实际市场运行中，股指期货与现货指数之间存在着紧密而复杂的联系。从价格走势来看，二者通常呈现出较强的相关性，当股票市场整体上涨时，股指期货价格往往也会随之攀升；反之，当股票市场下跌时，股指期货价格也会相应回落。然而，这种对应关系并非简单的线性关系，而是受到多种因素的综合影响。宏观经济层面，经济增长、通货膨胀、利率政策等宏观因素会同时对股票市场和股指期货市场产生作用。例如，在经济增长强劲时期，企业盈利预期普遍提高，股票市场往往呈现上涨态势，股指期货也会随之上涨。资金流动方面，资金在股票市场和股指期货市场之间的频繁流动，也会对两者的价格关系产生显著影响。当资金大量流入股票市场时，会推动股票价格上涨，进而带动股指期货价格上升；而当资金出于套期保值或投机目的从股票市场流向股指期货市场时，同样会对两者的价格产生重要影响。股指期货市场的交易活动对现货市场的流动性和稳定性也有着不可忽视的影响。当期货市场的交易量大幅增加时，往往会吸引更多的资金流入现货市场，从而有效提高现货市场的流动性；反之，如果期货市场出现剧烈波动，可能会引发投资者情绪的大幅波动，进而对现货市场的稳定性造成冲击。因此，深入探究股指期货与现货指数之间的内在关系，对于准确把握资本市场的运行规律、有效防范金融风险以及科学制定投资策略，都具有至关重要的现实意义。1.1.2研究意义本研究深入剖析我国股指期货与现货指数之间的关系，在理论和实践层面都具有重要意义。在理论层面，通过对股指期货与现货指数价格发现及波动性的研究，有助于深化对金融市场运行机制的理解。股指期货与现货指数作为同一股票指数市场的不同交易品种，它们之间的价格传导机制、相互影响关系以及波动特征，一直是金融领域的研究热点。目前，虽然国内外学者在这方面已经取得了一定的研究成果，但由于金融市场的复杂性和动态性，以及我国资本市场具有独特的制度背景和市场环境，现有的理论研究仍存在一定的局限性。本研究基于我国资本市场的实际数据，运用先进的计量经济学方法和模型，对股指期货与现货指数之间的关系进行全面、深入的分析，有望进一步完善金融市场理论，为后续相关研究提供新的思路和方法。在实践层面，本研究成果对投资者、金融机构和监管部门都具有重要的参考价值。对于投资者而言，无论是个人投资者还是机构投资者，准确把握股指期货与现货指数之间的关系，能够帮助他们更好地制定投资策略，实现资产的优化配置和风险管理。通过对两者价格发现功能的研究，投资者可以更及时、准确地获取市场信息，把握投资机会；而对波动性的分析，则有助于投资者合理评估风险，采取有效的风险对冲措施，降低投资损失。对于金融机构来说，深入了解股指期货与现货指数的关系，有助于其开发出更具针对性的金融产品和服务，满足不同客户的需求，提高市场竞争力。监管部门可以依据本研究结果，制定更加科学合理的监管政策，加强对股指期货市场和现货市场的监管力度，维护金融市场的稳定和健康发展，防范系统性金融风险的发生。1.2研究目标与方法1.2.1研究目标本研究旨在深入剖析我国股指期货与现货指数之间的价格发现关系以及股指期货对现货指数波动性的影响，具体目标如下：揭示价格发现主导权：运用计量经济学方法，精确识别股指期货与现货指数在价格发现过程中的领先滞后关系，明确二者谁在价格发现中占据主导地位。价格发现功能是金融市场的核心功能之一，准确把握这一关系，有助于投资者更好地理解市场信息的传递和价格形成机制，为投资决策提供有力依据。例如，通过对沪深300股指期货和沪深300现货指数的历史数据进行分析，探究在不同市场环境下，价格信息是如何在两个市场之间传递的，以及哪个市场能够更及时、准确地反映新信息，从而引导价格走势。分析波动性影响：系统研究股指期货的推出对现货指数波动性的具体影响，包括影响的方向（是增大还是减小波动性）和程度。波动性是衡量市场风险的重要指标，了解股指期货对现货指数波动性的影响，对于投资者评估市场风险、制定风险管理策略以及监管部门实施有效的市场监管具有重要意义。比如，利用GARCH类模型等方法，对比股指期货推出前后现货指数波动性的变化，分析股指期货交易活动与现货指数波动之间的内在联系，为市场参与者提供关于风险控制的参考。探讨影响因素：全面考察宏观经济变量、市场交易制度以及投资者行为等多种因素，对股指期货与现货指数之间价格发现关系和波动性的影响。金融市场是一个复杂的系统，受到多种因素的综合作用。通过深入研究这些因素的影响机制，可以更好地理解股指期货与现货指数关系的动态变化，为市场参与者和监管部门提供更全面的决策参考。例如，研究宏观经济数据的发布（如GDP增长率、通货膨胀率等）如何影响投资者对市场的预期，进而影响股指期货与现货指数之间的价格关系和波动性；分析市场交易制度的改革（如涨跌幅限制、保证金制度等）对两个市场之间互动关系的影响；探讨投资者情绪、交易策略等行为因素在价格发现和波动性变化中的作用。1.2.2研究方法为实现上述研究目标，本研究拟采用以下多种研究方法：实证分析方法：收集我国股指期货和现货指数的历史交易数据，运用计量经济学模型进行实证分析。例如，使用向量自回归（VAR）模型、格兰杰因果检验等方法，研究股指期货与现货指数之间的价格领先滞后关系；运用GARCH类模型，分析股指期货对现货指数波动性的影响。实证分析方法能够基于实际数据，揭示变量之间的真实关系，具有较强的客观性和说服力。通过对大量历史数据的分析，可以发现股指期货与现货指数在价格发现和波动性方面的规律和特征，为研究结论提供坚实的数据支持。文献研究方法：广泛查阅国内外相关文献，了解已有研究成果和研究方法，为本文的研究提供理论基础和研究思路。通过对文献的梳理和总结，可以掌握该领域的研究现状和发展趋势，避免重复研究，同时借鉴前人的研究方法和经验，提高研究的质量和水平。例如，对国内外学者关于股指期货与现货指数关系的研究进行综述，分析不同研究方法的优缺点，选择适合本研究的方法和模型；关注最新的研究动态，及时将新的理论和方法应用到本研究中。案例分析方法：选取具有代表性的市场事件或时期作为案例，深入分析股指期货与现货指数之间的互动关系。案例分析方法能够将抽象的理论与具体的市场实践相结合，更直观地展示研究对象的特点和规律。例如，以2015年股市异常波动期间股指期货与现货指数的表现为案例，分析在极端市场情况下，二者之间的价格关系和波动性变化，以及市场监管措施对它们的影响。通过对具体案例的分析，可以更深入地理解股指期货与现货指数之间的复杂关系，为应对类似市场情况提供参考和借鉴。1.3研究创新点本研究在多个方面展现出创新之处，致力于为股指期货与现货指数关系的研究领域增添新的价值。在研究视角上，本研究全面且深入地剖析了我国股指期货与现货指数之间的关系。不仅关注二者的价格发现关系和波动性影响，还综合考虑了宏观经济变量、市场交易制度以及投资者行为等多种因素对它们关系的影响。这种多维度的研究视角，相较于以往多数仅聚焦于单一或少数因素的研究，能够更全面、系统地揭示股指期货与现货指数关系的复杂性和动态变化，为该领域的研究提供了更为全面和深入的视角。在研究方法运用上，本研究创新性地采用了多种方法相结合的方式。在实证分析中，综合运用向量自回归（VAR）模型、格兰杰因果检验以及GARCH类模型等计量经济学方法，从不同角度对股指期货与现货指数的关系进行分析。例如，VAR模型可以用于研究多个变量之间的动态关系，通过构建股指期货价格和现货指数价格的VAR模型，能够全面分析它们之间的相互影响和传导机制；格兰杰因果检验能够准确判断变量之间的因果关系方向，确定是股指期货价格引导现货指数价格，还是现货指数价格引导股指期货价格，或者两者之间存在双向因果关系；GARCH类模型则擅长刻画金融时间序列的波动性特征，通过运用该模型，可以精确分析股指期货推出前后现货指数波动性的变化，以及股指期货交易活动对现货指数波动的具体影响机制。这种多方法融合的方式，克服了单一方法的局限性，使研究结果更加准确、可靠。在数据选取方面，本研究选用了最新的市场交易数据，确保研究能够反映我国股指期货市场和现货市场的最新发展态势。与以往一些研究使用的历史数据相比，最新数据能够更真实地体现市场的现状和变化趋势。同时，本研究还对数据进行了多维度的细分和筛选，除了考虑股指期货和现货指数的价格数据外，还纳入了宏观经济数据、市场交易制度变化数据以及投资者交易行为数据等，从多个层面丰富了数据来源。例如，在宏观经济数据方面，收集了GDP增长率、通货膨胀率、利率等数据，以分析宏观经济环境对股指期货与现货指数关系的影响；在市场交易制度变化数据方面，关注了涨跌幅限制、保证金制度等政策调整的时间节点和具体内容，研究其对两个市场之间互动关系的影响；在投资者交易行为数据方面，收集了投资者的买卖交易频率、持仓结构等数据，探讨投资者行为因素在价格发现和波动性变化中的作用。这种多维度的数据选取方式，为研究提供了更丰富、全面的数据支持，有助于挖掘出更深入、有价值的研究结论。二、文献综述2.1股指期货与现货指数价格发现关系研究价格发现作为股指期货市场的核心功能之一，一直是学术界和实务界关注的焦点。国内外学者围绕股指期货与现货指数之间的价格发现关系展开了广泛而深入的研究，由于研究方法、样本数据以及市场环境的差异，目前尚未形成统一的结论。国外学者在这一领域的研究起步较早，成果丰硕。早期研究中，不少学者通过实证分析发现股指期货在价格发现中具有领先地位。如Kawaller等（1987）运用向量自回归（VAR）模型，对S&P500股指期货与现货指数的关系进行研究，结果表明股指期货价格变动领先于现货指数价格变动，在价格发现过程中起到主导作用。其原因在于股指期货市场交易成本较低、杠杆效应明显以及交易机制灵活，使得市场参与者能够更迅速地对新信息做出反应，从而引导价格走势。Chan（1992）同样采用VAR模型，对多个股指期货市场进行研究，也得出了类似结论，进一步验证了股指期货在价格发现中的优势。然而，也有部分学者持有不同观点。Stoll和Whaley（1990）研究发现，虽然股指期货市场具有较高的流动性和信息传递效率，但现货市场的基本面信息对于价格形成同样至关重要，在某些情况下，现货指数也能引导股指期货价格。他们认为，股票现货市场的投资者结构更为多元化，包括长期投资者、价值投资者等，这些投资者对公司基本面的深入研究和长期投资策略，使得现货市场的价格能够反映更全面的信息，从而在价格发现中发挥重要作用。近年来，随着研究的不断深入，一些学者开始关注不同市场条件下股指期货与现货指数价格发现关系的动态变化。如Booth等（1999）通过构建多元GARCH模型，研究发现股指期货与现货指数之间的价格发现关系并非固定不变，而是受到市场波动性、交易活跃度等因素的影响。在市场波动性较高时，股指期货市场的信息传递效率更高，在价格发现中占据主导地位；而在市场交易活跃度较低时，现货市场的价格发现作用则相对增强。国内学者对股指期货与现货指数价格发现关系的研究，主要围绕我国金融市场展开。肖辉、吴冲锋（2006）运用高频数据，对S&P500股指与股指期货的日内互动关系进行研究，发现股指期货已实现波动率明显大于股指已实现波动率，且股指波动率先行于股指期货波动率5-15分钟，表明股指期货的引入可能对现货市场价格发现产生一定影响。刘凤根、王晓芳（2008）以日本的N225指数期货、韩国KOSPI200指数期货和我国台湾地区证交所加权指数（TWSE）期货作为样本，借助于GARCH模型进行实证检验，结果表明，在不同市场环境下，股指期货与现货指数之间的价格发现关系存在差异。针对我国沪深300股指期货市场，不少学者也进行了深入研究。华仁海、仲伟俊（2006）运用协整检验和格兰杰因果检验等方法，对沪深300股指期货仿真交易数据进行分析，发现股指期货价格与现货指数价格之间存在长期均衡关系，且股指期货价格对现货指数价格具有单向引导作用。然而，也有学者得出不同结论。王茵田、朱英姿（2011）采用信息份额模型和共同因子贡献模型，对沪深300股指期货与现货市场的价格发现能力进行研究，结果表明，在股指期货推出初期，现货市场在价格发现中占据主导地位；随着市场的发展和完善，股指期货市场的价格发现能力逐渐增强，两者在价格发现中呈现出相互影响的关系。综上所述，国内外学者对于股指期货与现货指数价格发现关系的研究虽已取得丰富成果，但仍存在一定分歧。不同市场环境、研究方法和样本数据的选择，导致研究结论不尽相同。在我国金融市场不断发展和完善的背景下，深入研究股指期货与现货指数之间的价格发现关系，对于提高市场效率、优化资源配置以及投资者制定合理的投资策略具有重要意义。2.2股指期货对现货指数波动性影响研究股指期货对现货指数波动性的影响是金融领域中备受关注且颇具争议的重要议题。波动性作为衡量金融市场风险的关键指标，对于投资者决策、金融机构风险管理以及市场监管都具有至关重要的意义。股指期货的推出，改变了金融市场的交易格局，其独特的交易机制和特点使得它与现货指数之间存在着复杂的相互作用关系，这种关系对现货指数波动性的影响也成为学术界和实务界研究的焦点。国外学者对此进行了大量的实证研究，但结论不尽相同。部分学者认为股指期货会增大现货指数的波动性。Harris（1989）通过对1975-1987年S&P500指数波动性的研究，发现1985年后其波动性明显增加，认为股指期货的交易活动可能引发了更多的市场波动。Antoniou和Holmes（1995）运用GARCH模型对FTSE100股指期货进行分析，指出股指期货通过提升信息传导质量，其非投机交易行为对现货市场波动性起到了扩大作用。他们认为，股指期货市场的高杠杆性和低交易成本，吸引了大量投机者参与，这些投机者的频繁交易和非理性行为可能导致市场价格的大幅波动，进而通过套利等机制传导至现货市场，增加了现货指数的波动性。然而，也有许多学者得出了相反的结论，即股指期货能够减小现货指数的波动性。Bessembinder和Seguin（1992）对1978-1989年美国S&P500指数期货推出前后的情况进行分析，发现期货的存在使现货市场波动性减小。他们认为，股指期货的套期保值功能能够帮助投资者有效规避风险，当市场出现不利变化时，投资者可以通过在股指期货市场上进行反向操作来对冲现货市场的风险，从而减少现货市场价格的波动。Robinson（1994）对1980-1993年FT-SE100指数的期现货市场进行研究，同样发现波动减小。他指出，股指期货市场的存在增加了市场的信息透明度，使得市场参与者能够更及时、准确地获取市场信息，从而做出更理性的投资决策，这有助于稳定现货市场的价格，降低其波动性。还有部分学者认为股指期货对现货指数波动性的影响并不显著。Hodgson和Nicholls（1991）在分析引进股指期货后澳洲所有普通股指数（AllOrdinaries）的波动情况时，发现股指期货并没有加大澳洲股市的波动。他们认为，虽然股指期货市场和现货市场之间存在一定的联系，但由于市场的复杂性和多种因素的相互作用，股指期货对现货指数波动性的影响被其他因素所抵消，因此没有表现出明显的影响。国内学者针对我国金融市场的特点，也对股指期货与现货指数波动性的关系展开了深入研究。肖辉、吴冲锋（2006）运用高频数据对S&P500股指与股指期货的日内互动关系进行研究，发现股指期货已实现波动率明显大于股指已实现波动率，表明股指期货的引入可能对现货市场波动性产生一定的影响，但具体影响方向和程度尚未明确。刘凤根、王晓芳（2008）以日本的N225指数期货、韩国KOSPI200指数期货和我国台湾地区证交所加权指数（TWSE）期货作为样本，借助GARCH模型进行实证检验，结果表明，台湾地区引入股指期货后现货市场的波动性并未受到影响，而日、韩股票市场在引入股指期货后其波动性虽有短期加剧，但长期内并无明显影响。王卓群（2012）使用GARCH及其拓展模型对沪深300股指期货上市前后我国市场的高频数据进行分析研究，发现股指期货上市后，我国股票现货市场的波动性出现了显著上升，且这种上升并非源于现货市场信息效率的提高。而高健多（2016）采用事件研究法，构造GARCH（1,1）模型，基于长期数据对沪深300股指期货的推出对现货市场波动性的影响进行实证研究，得出从长期看来，沪深300股指期货的推出在很小程度上减弱了现货市场股票价格的波动性，但提高了现货市场对于新旧信息的反应效率的结论。综合国内外研究来看，股指期货对现货指数波动性的影响之所以存在争议，主要原因在于不同市场的结构、交易制度、投资者结构以及宏观经济环境等因素存在差异，这些因素会影响股指期货与现货指数之间的相互作用机制，进而导致研究结果的不同。此外，研究方法的选择、样本数据的选取以及时间跨度的不同，也可能对研究结论产生重要影响。因此，在研究我国股指期货对现货指数波动性的影响时，需要充分考虑我国金融市场的独特特点，选择合适的研究方法和样本数据，以得出更为准确和可靠的结论。2.3文献评述综合上述文献，国内外学者在股指期货与现货指数关系的研究领域已取得了丰硕成果，为后续研究奠定了坚实的理论和实证基础。在价格发现关系方面，通过运用多种计量经济学方法，如VAR模型、格兰杰因果检验、信息份额模型等，对股指期货与现货指数谁在价格发现中起主导作用进行了深入探讨，揭示了二者之间复杂的领先滞后关系。在波动性影响研究中，借助GARCH类模型等工具，从不同角度分析了股指期货对现货指数波动性的影响，包括影响的方向和程度，为市场风险评估和管理提供了重要参考。然而，现有研究仍存在一些不足之处。在研究范围上，部分研究仅聚焦于价格发现或波动性影响的单一维度，缺乏对二者的综合考量。实际上，价格发现和波动性之间存在紧密联系，股指期货在价格发现过程中的信息传递和市场参与者的交易行为，都会对现货指数的波动性产生影响。因此，单独研究某一方面难以全面揭示股指期货与现货指数之间的内在关系。研究方法也存在一定局限性。一些传统计量模型在处理金融时间序列的复杂特征时，如非线性、时变性和异方差性等，可能无法准确捕捉变量之间的真实关系。随着金融市场的不断发展和创新，市场环境日益复杂多变，新的市场现象和交易行为不断涌现，传统方法的局限性愈发凸显。例如，在市场出现极端波动或结构性变化时，传统模型的预测能力和解释力会显著下降。不同市场环境下股指期货与现货指数关系的研究还不够深入。金融市场受到宏观经济形势、政策法规、投资者结构等多种因素的影响，不同国家和地区的市场环境存在显著差异。现有研究大多基于成熟市场或特定市场环境展开，对于新兴市场或不同市场环境下二者关系的研究相对较少。我国资本市场具有独特的制度背景和发展阶段，如市场监管政策、投资者结构以散户为主等特点，与成熟市场存在较大差异。因此，需要结合我国市场实际情况，深入研究股指期货与现货指数之间的关系，以提供更具针对性的政策建议和投资策略。基于以上不足，本文将在已有研究的基础上，综合考虑价格发现和波动性两个方面，运用更先进的计量经济学模型，如TVP-VAR模型、非对称GARCH模型等，以更好地捕捉变量之间的动态关系和波动特征。同时，结合我国金融市场的实际情况，全面考察宏观经济变量、市场交易制度以及投资者行为等多种因素对股指期货与现货指数关系的影响，以期为我国股指期货市场的健康发展和投资者决策提供更有价值的参考。三、相关理论基础3.1股指期货与现货指数概述3.1.1股指期货概念、特点与功能股指期货，全称为股票价格指数期货，是以股票价格指数为标的资产的标准化期货合约。它是金融期货中历史最短但发展最为迅猛的品种之一。投资者通过对股票指数未来价格走势的判断，在期货市场上进行买卖操作。例如，若投资者预期沪深300指数在未来一段时间内将上涨，便可以买入沪深300股指期货合约；反之，若预期下跌，则可卖出合约。在合约到期时，股指期货采用现金结算差价的方式进行交割，而非交割实际的股票。股指期货具有诸多独特的特点。首先是跨期性，交易双方基于对股票指数未来变动趋势的预测，约定在未来某一特定时间按照既定条件进行交易。这种对未来预期的依赖，使得投资者的盈亏直接取决于其预测的准确性。例如，某投资者预测下个月沪深300指数将上涨20%，并据此买入股指期货合约。若下个月指数实际涨幅达到或超过20%，投资者将盈利；反之，若指数涨幅未达预期或下跌，投资者则面临亏损。杠杆性是股指期货的另一显著特点。投资者在进行股指期货交易时，无需支付合约价值的全额资金，仅需缴纳一定比例的保证金，便能掌控较大价值的合约。以保证金比例为10%为例，投资者只需投入合约价值10%的资金，就能进行相当于合约价值10倍的交易，这使得投资者有机会实现以小博大，获取高额收益。然而，杠杆效应是一把双刃剑，在放大收益的同时，也会使投资者可能承担的损失成倍增加。比如，某投资者以10%的保证金买入价值100万元的股指期货合约，若市场行情不利，合约价值下跌10%，则投资者的实际损失将达到其初始投入保证金的100%，即本金全部亏损。股指期货与股票指数之间存在紧密的联动性。股票指数作为股指期货的标的资产，对股指期货价格的变动起着关键的影响作用。当股票指数上涨时，股指期货价格往往也会随之上升；反之，股票指数下跌，股指期货价格也会相应下降。与此同时，股指期货作为对未来价格的预期，也会在一定程度上反映股票指数的走势，为投资者提供市场未来走向的参考。高风险性和风险的多样性也是股指期货的特点之一。其高风险性源于杠杆性，使得投资者面临的潜在损失可能远超其初始投资。此外，股指期货市场还存在信用风险，即交易对手可能无法履行合约义务的风险；结算风险，如结算机构出现问题导致资金结算不畅；以及因市场缺乏交易对手而无法及时平仓的流动性风险等。股指期货在金融市场中发挥着重要的功能。风险对冲是其核心功能之一，投资者可以通过在股票市场和股指期货市场进行反向操作，来有效规避股票市场的系统性风险。例如，当投资者持有大量股票，担心市场下跌导致资产价值缩水时，可卖出相应的股指期货合约。若股票市场真的下跌，股票资产的损失可由股指期货合约的盈利来弥补，从而实现风险的对冲。价格发现功能也是股指期货的重要作用。在公开、高效的期货市场中，众多投资者基于各自掌握的信息和对市场的判断进行竞价交易，这有利于形成更能准确反映股票真实价值的股票价格。与股票现货市场相比，股指期货交易成本较低、杠杆倍数高且指令执行速度快，投资者更倾向于在收到市场新信息后，首先在期货市场调整持仓，使得股指期货价格对信息的反应更为迅速，从而为现货市场提供价格参考，引导资源的合理配置。股指期货还具有资产配置功能。由于其交易成本低，被机构投资者广泛用于资产配置。例如，以债券投资为主的机构投资者，若预期股市将大幅上涨，可利用少量资金买入股指期货，在不违反投资比例限制的前提下，获取股市上涨的平均收益，从而提高资金总体的配置效率。3.1.2我国主要股指期货合约与现货指数介绍我国目前主要的股指期货合约包括沪深300股指期货、上证50股指期货和中证500股指期货，它们在金融市场中各具特色，为投资者提供了多样化的投资和风险管理工具。沪深300股指期货合约以沪深300指数为标的，该指数由上海和深圳证券市场中市值大、流动性好的300只股票组成，综合反映了中国A股市场上市股票价格的整体表现。沪深300股指期货合约乘数为每点300元，报价单位为指数点，最小变动价位是0.2点。合约月份涵盖当月、下月及随后两个季月，交易时间为上午9:15-11:30，下午13:00-15:15，最后交易日交易时间有所不同，下午为13:00-15:00。每日价格最大波动限制为上一个交易日结算价的±10%，最低交易保证金为合约价值的8%。最后交易日为合约到期月份的第三个周五，遇法定假日顺延，交割日期与最后交易日相同，采用现金交割方式，交易代码为IF，上市交易所是中国金融期货交易所。沪深300股指期货能够有效反映市场中大盘蓝筹股的整体走势，对于投资者把握市场的整体趋势具有重要意义。例如，当宏观经济形势向好，大盘蓝筹股普遍上涨时，沪深300股指期货价格往往也会随之上升，投资者可以通过买入该合约获利；反之，若经济形势不佳，大盘蓝筹股下跌，投资者可通过卖出合约进行风险对冲。上证50股指期货以上证50指数作为标的，上证50指数挑选了上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股，综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批龙头企业的整体状况。上证50股指期货合约乘数同样为每点300元，其他合约规则与沪深300股指期货基本相同。该股指期货主要反映沪市大型蓝筹股的表现，对于观察权重股的动向具有重要的参考价值。由于上证50指数中的成分股多为金融、能源等行业的龙头企业，其走势对整个沪市乃至A股市场都有较大的引领作用。当这些权重股的业绩、政策面等因素发生变化时，上证50股指期货价格会迅速做出反应，投资者可以据此调整投资策略。中证500股指期货以中证500指数为标的，中证500指数由全部A股中剔除沪深300指数成份股及总市值排名前300名的股票后，总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。中证500股指期货合约乘数为每点200元，在其他合约规则上与前两者类似。它能够反映出中小盘股的运行态势，为投资者提供了参与中小市值股票投资和风险管理的工具。在市场风格切换时，中小盘股的表现往往与大盘股不同。当中小盘股受到市场资金青睐，表现活跃时，中证500股指期货价格可能会上涨，投资者可以通过相关交易获取收益或对冲风险。与这些股指期货合约相对应的现货指数，如沪深300指数、上证50指数和中证500指数，是股票市场的重要风向标。它们不仅是股指期货的标的，也是投资者衡量股票市场整体表现和投资组合业绩的重要基准。这些现货指数的编制方法科学合理，充分考虑了样本股票的市值、流动性等因素，能够较为准确地反映相应股票群体的价格走势。投资者可以通过对现货指数的分析，了解股票市场的整体趋势、行业板块的表现以及市场热点的变化，为投资决策提供依据。同时，现货指数与股指期货之间存在着紧密的价格关联和相互影响机制，研究它们之间的关系对于把握金融市场的运行规律和投资机会具有重要意义。3.2价格发现理论3.2.1价格发现的内涵与机制价格发现是指在市场交易过程中，通过众多参与者的买卖行为和信息交流，形成能够反映商品或资产真实价值的价格的过程。这一过程并非简单的价格确定，而是市场机制在供求关系、信息传播与分析等多因素共同作用下，对资产价值的一种动态评估和揭示。在金融市场中，价格发现对于资源的有效配置和市场的稳定运行起着关键作用。在期货市场中，价格发现功能的实现机制较为复杂且独特。期货市场的参与者具有多样性，涵盖了生产商、贸易商、投资者以及投机者等不同类型的主体。这些参与者基于各自对市场的深入分析、丰富的专业知识以及对未来市场走势的预期，积极参与期货交易。他们的买卖决策并非孤立，而是相互影响、相互作用，共同汇聚成市场的交易力量。例如，生产商依据自身的生产计划、成本考量以及对未来市场供需关系的判断，在期货市场上进行套期保值操作，以锁定未来的销售价格，规避价格波动带来的风险。若某农产品生产商预计未来市场上该农产品供应将大幅增加，价格可能下跌，为保障自身利益，他会在期货市场上卖出相应的期货合约。贸易商则凭借其在市场中的广泛渠道和对市场供需信息的敏锐洞察，根据商品的当前库存状况、市场需求趋势以及运输成本等因素，在期货市场上进行买卖操作，以实现利润最大化或降低贸易风险。投资者基于对宏观经济形势、行业发展趋势以及公司基本面的研究，结合自身的投资目标和风险偏好，参与期货交易，期望获取投资收益。投机者则利用市场价格的短期波动，通过频繁买卖期货合约，试图从价格差异中获取利润。他们的交易行为可能基于技术分析、市场情绪或对短期市场趋势的判断。期货市场的交易机制具有高度的透明度和规范性，这为价格发现提供了有力保障。交易规则明确细致，对交易时间、交易流程、保证金制度、交割方式等方面都做出了严格规定，确保了交易的公平性和有序性。交易信息公开及时，投资者可以实时获取市场行情、交易数据以及各类相关信息，这使得市场价格能够充分反映所有可用的信息。当市场上出现新的信息，如宏观经济数据的发布、政策法规的调整、行业动态的变化等，这些信息会迅速在市场中传播，市场参与者能够及时获取并据此调整自己的交易策略，进而推动期货价格的变动，使其更准确地反映市场的真实情况。期货市场的交易具有高度的流动性，这使得价格能够迅速调整以反映新的信息和市场变化。期货合约可以在短时间内进行大量的交易，买卖双方能够快速达成交易，市场的深度和广度较大，能够容纳大规模的交易活动。当市场上出现供求关系的变化或新的信息时，市场参与者能够迅速调整自己的持仓，通过买卖期货合约来表达对市场价格的看法。这种快速的交易反应使得期货价格能够及时反映市场的变化，从而在价格发现过程中发挥重要作用。例如，当市场上突然传出某一行业的重大利好消息时，投资者会迅速买入相关的期货合约，导致期货价格上涨，这种价格上涨能够及时反映市场对该行业未来发展的乐观预期。3.2.2价格发现功能在金融市场的作用价格发现功能在金融市场中具有举足轻重的作用，对市场的各个方面都产生着深远影响。价格发现功能为市场参与者提供了重要的决策依据。对于生产者而言，期货市场所发现的价格是其制定生产计划的关键参考。以农产品生产为例，农民可以根据期货市场上农产品的价格预期，合理安排种植面积和生产计划。若期货市场上小麦价格预期上涨，农民可能会增加小麦的种植面积，投入更多的资源进行生产，以获取更高的收益；反之，若价格预期下跌，农民则可能减少种植面积，调整种植结构，选择种植其他更具市场潜力的农作物。这样可以帮助生产者更好地适应市场需求，降低市场风险，提高生产效益。对于投资者来说，期货市场的价格发现功能有助于他们更准确地评估资产价值，制定合理的投资组合策略。投资者可以通过分析期货价格的走势和波动情况，结合自身的风险承受能力和投资目标，选择合适的投资品种和投资时机。例如，当投资者预期某一股票指数期货价格将上涨时，他们可以买入该期货合约，或者调整投资组合，增加对相关股票的投资，以实现资产的增值。对于金融机构而言，价格发现功能也为其提供了重要的市场信号，帮助他们进行风险管理和产品定价。金融机构可以根据期货市场的价格信息，合理调整资产负债结构，降低风险敞口；在开发金融产品时，也可以参考期货市场的价格，制定合理的产品价格，提高市场竞争力。价格发现功能有助于优化资源配置。在金融市场中，价格是引导资源流动的重要信号。当市场价格能够准确反映商品或资产的价值时，资源会自动流向效率更高、价值更大的领域。在股票市场中，若某一行业的股票价格持续上涨，这表明市场对该行业的未来发展前景充满信心，认为该行业具有较高的投资价值。此时，资金会大量流入该行业，企业可以更容易地获得融资，用于扩大生产规模、研发创新等，从而推动该行业的发展。相反，若某一行业的股票价格下跌，资金会逐渐流出该行业，促使企业调整经营策略，提高效率，或者进行产业升级转型，以适应市场变化。通过这种方式，价格发现功能能够引导资源在不同行业、不同企业之间进行合理配置，提高整个社会的经济效率。价格发现功能还能促进金融市场的稳定运行。期货市场的价格发现过程能够及时反映市场的供求关系和投资者的预期，使得市场价格更加合理和稳定。当市场出现异常波动时，期货市场的价格发现功能可以发挥缓冲作用，抑制价格的过度波动。例如，当股票市场出现恐慌性抛售时，股指期货市场的投资者可以通过卖出股指期货合约来对冲风险，这在一定程度上可以缓解股票市场的抛售压力，稳定市场价格。此外，价格发现功能还可以提高市场的透明度，减少信息不对称，增强投资者对市场的信心，从而促进金融市场的稳定发展。3.3波动性理论3.3.1波动性的度量方法在金融市场中，准确度量波动性对于投资者评估风险、制定投资策略以及金融机构进行风险管理都具有至关重要的意义。目前，常用的波动性度量方法主要包括标准差、GARCH模型等，它们从不同角度对金融资产价格的波动特征进行刻画。标准差是一种较为简单且直观的波动性度量指标，它通过衡量资产价格偏离其均值的程度来反映波动性的大小。在统计学中，标准差的计算公式为：\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2}其中，\sigma表示标准差，n为样本数量，x_i是第i个观测值，\overline{x}是样本均值。在金融市场中，我们通常将资产价格的收益率作为观测值。例如，对于某只股票，我们计算其每日收益率的标准差，若标准差较大，说明该股票价格的波动较为剧烈，投资者面临的风险较高；反之，若标准差较小，则表示股票价格相对稳定，风险较低。标准差的优点在于计算简单，易于理解和应用，能够直观地反映资产价格的离散程度。然而，它也存在一定的局限性，标准差假定收益率服从正态分布，但在实际金融市场中，收益率往往呈现出尖峰厚尾的特征，即极端事件发生的概率比正态分布所预测的要高，这使得标准差在度量实际风险时可能会低估极端风险的可能性。为了更准确地刻画金融时间序列的波动性特征，Engle于1982年提出了自回归条件异方差（ARCH）模型，随后Bollerslev在1986年对其进行了扩展，提出了广义自回归条件异方差（GARCH）模型。GARCH模型的基本思想是，金融时间序列的条件方差不仅依赖于过去的误差平方，还依赖于过去的条件方差。GARCH(p,q)模型的条件方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2是t时刻的条件方差，\omega为常数项，\alpha_i和\beta_j分别是ARCH项和GARCH项的系数，\epsilon_{t-i}^2是t-i时刻的残差平方，\sigma_{t-j}^2是t-j时刻的条件方差。GARCH模型能够很好地捕捉金融时间序列的异方差性和波动集聚性，即大的波动往往会伴随着大的波动，小的波动往往会伴随着小的波动。例如，在研究股指期货市场的波动性时，GARCH模型可以更准确地描述股指期货价格波动的动态变化，为投资者和金融机构提供更有效的风险度量和预测工具。与标准差相比，GARCH模型考虑了波动的时变性，能够更准确地反映金融市场的实际波动情况，但其模型参数估计较为复杂，对数据质量和样本量的要求也较高。除了标准差和GARCH模型外，还有其他一些波动性度量方法，如历史波动率、隐含波动率、平均真实波动幅度（ATR）等。历史波动率是基于过去一段时间内资产价格的实际波动情况计算得出的，它反映了资产价格过去的波动特征；隐含波动率则是通过期权价格反推得到的市场对未来波动率的预期，它综合考虑了市场参与者的各种信息和预期；平均真实波动幅度（ATR）则考虑了价格的最高价、最低价和收盘价，能够更全面地反映资产价格的波动情况。不同的波动性度量方法各有优缺点，在实际应用中，需要根据具体的研究目的和数据特点选择合适的方法。3.3.2影响金融市场波动性的因素金融市场波动性受到多种因素的综合影响，这些因素涵盖宏观经济、政策、市场情绪等多个层面，它们相互交织、相互作用，共同塑造了金融市场的波动特征。宏观经济因素是影响金融市场波动性的重要基础。经济增长的稳定性和速度对金融市场有着深远影响。在经济增长强劲且稳定的时期，企业盈利预期普遍向好，投资者对市场前景充满信心，资金大量流入金融市场，推动资产价格上升，市场波动性相对较低。例如，当一个国家的GDP增长率保持在较高水平，企业的销售额和利润不断增长，股票市场往往呈现出繁荣景象，指数稳步上升，波动性较小。相反，当经济增长放缓或陷入衰退时，企业面临销售困难、利润下滑等问题，投资者信心受挫，市场不确定性增加，资金开始流出，资产价格下跌，波动性显著增大。在经济衰退期间，许多企业的业绩大幅下滑，股票价格暴跌，市场恐慌情绪蔓延，导致股市波动性急剧上升。通货膨胀水平也是影响金融市场波动性的关键因素之一。适度的通货膨胀通常被视为经济健康发展的标志，对金融市场的影响相对较小。然而，当通货膨胀率过高时，会引发一系列问题。一方面，高通货膨胀会导致企业成本上升，利润空间受到挤压，企业的盈利能力下降，这会对股票市场产生负面影响，导致股票价格下跌，市场波动性增加。另一方面，高通货膨胀还会促使央行采取紧缩的货币政策，如提高利率、减少货币供应量等，以抑制通货膨胀。货币政策的收紧会导致市场资金成本上升，企业融资难度加大，股市和债市都会受到冲击，进一步加剧市场的波动性。相反，通货紧缩同样会给金融市场带来压力，导致资产价格下跌，企业债务负担加重，市场波动性增大。利率政策是宏观经济调控的重要手段，对金融市场波动性有着直接而显著的影响。当央行降低利率时，市场资金成本下降，企业融资变得更加容易，投资和消费活动受到刺激，经济增长预期增强。这会吸引更多资金流入金融市场，推动股票和债券价格上涨，市场波动性减小。例如，在利率下降期间，企业可以以更低的成本获取贷款，扩大生产规模，增加投资项目，这会带动相关企业的股票价格上升，整个股票市场也会呈现出上涨趋势，波动性降低。相反，当央行提高利率时，市场资金成本上升，企业融资难度加大，投资和消费活动受到抑制，经济增长预期减弱。这会导致资金从金融市场流出，股票和债券价格下跌，市场波动性增大。提高利率会使得债券的收益率相对提高，吸引投资者将资金从股票市场转移到债券市场，从而导致股票价格下跌，股市波动性增加。政策因素对金融市场波动性的影响也不容忽视。财政政策的调整，如政府支出的增减、税收政策的变化等，都会对金融市场产生影响。当政府增加支出或减少税收时，会刺激经济增长，增加市场流动性，对金融市场起到积极的推动作用，市场波动性可能减小。相反，当政府减少支出或增加税收时，会抑制经济增长，减少市场流动性，市场波动性可能增大。监管政策的变化也会对金融市场产生重要影响。加强金融监管可以规范市场秩序，降低市场风险，减少市场波动性；而放松监管则可能导致市场过度投机，增加市场风险，加大市场波动性。例如，对金融机构的资本充足率要求、对市场交易行为的监管等政策的变化，都会直接影响金融市场的运行和波动性。行业和公司特定事件也是影响金融市场波动性的重要因素。行业层面，重大技术突破、行业竞争格局的变化、原材料价格的大幅波动等，都会对相关行业的企业产生影响，进而影响金融市场的波动性。例如，当某一行业出现重大技术突破时，会引发行业内企业的重新洗牌，具有技术优势的企业股票价格可能上涨，而落后企业的股票价格则可能下跌，这会导致该行业相关股票的波动性增加。公司层面，公司的重大并购、财务丑闻、管理层变动等事件，都会对公司的股价产生影响，进而影响金融市场的波动性。某公司发生财务丑闻，会导致投资者对该公司的信心下降，股票价格大幅下跌，不仅该公司股票的波动性增大，还可能对同行业其他公司的股票价格产生连锁反应，增加整个市场的波动性。投资者情绪在金融市场波动性中扮演着重要角色。当投资者普遍乐观时，市场呈现出积极的氛围，资金大量涌入，资产价格被推高，市场波动性相对较低。然而，投资者情绪往往具有非理性的一面，容易受到市场传闻、媒体报道等因素的影响。当市场出现一些负面消息时，投资者的恐慌情绪可能迅速蔓延，导致大量抛售行为，资产价格暴跌，市场波动性急剧增大。在股票市场中，当投资者过度乐观时，可能会忽视市场的潜在风险，盲目追涨，导致股票价格虚高。一旦市场出现不利变化，投资者的情绪会迅速转向悲观，引发恐慌性抛售，使得股票价格大幅下跌，市场波动性大幅增加。四、我国股指期货与现货指数价格发现关系的实证分析4.1数据选取与处理4.1.1数据来源与样本区间确定本研究的数据来源于Wind金融数据库和中国金融期货交易所官网，这些数据源具有权威性和可靠性，能够为研究提供准确、全面的数据支持。选择Wind金融数据库，是因为其涵盖了全球范围内丰富的金融市场数据，包括股票、期货、债券等多个领域，数据更新及时，且经过严格的质量控制，能够满足本研究对数据多样性和时效性的要求。中国金融期货交易所官网则提供了关于我国股指期货的一手数据，如合约条款、交易规则以及详细的交易数据等，这些数据对于深入研究我国股指期货市场具有重要价值。在样本区间的确定上，考虑到我国股指期货市场的发展历程以及数据的完整性和代表性，选取2015年1月1日至2023年12月31日作为研究的样本区间。这一区间涵盖了我国股指期货市场从发展初期到逐渐成熟的重要阶段，期间经历了市场的波动、政策的调整以及投资者结构的变化等多种情况，能够较为全面地反映股指期货与现货指数之间的关系。2015年股市异常波动期间，股指期货市场受到了较大影响，监管政策也进行了相应调整，通过对这一时期数据的分析，可以研究在极端市场情况下两者的价格发现关系；而在市场逐渐平稳发展的后续年份，数据则能体现出正常市场环境下两者关系的变化。此外，该区间的数据长度也能够满足计量经济学模型对样本量的要求，有助于提高研究结果的准确性和可靠性。在具体数据选择上，选取沪深300股指期货主力合约的每日收盘价作为股指期货价格的代表，选取沪深300指数的每日收盘价作为现货指数价格的代表。沪深300股指期货是我国推出的首个股指期货品种，其市场规模较大、流动性较高，交易活跃，具有广泛的市场代表性。沪深300指数由上海和深圳证券市场中市值大、流动性好的300只股票组成，能够综合反映中国A股市场上市股票价格的整体表现。选择这两个指标，能够准确地研究股指期货与现货指数之间的价格发现关系，为后续的实证分析提供有力的数据基础。4.1.2数据预处理在获取原始数据后，为确保数据质量，使其符合后续实证分析的要求，对数据进行了一系列预处理操作，主要包括数据清洗、去噪和标准化处理。数据清洗旨在发现并纠正数据文件中可识别的错误，清理“脏数据”，提高数据的准确性和完整性。在数据清洗过程中，仔细检查数据的完整性，查看是否存在缺失值。对于缺失值，根据数据的特点和实际情况，采用合适的方法进行处理。若缺失值数量较少，且缺失值所在的时间点不具有特殊的市场意义，采用均值、中位数或众数填充的方法进行处理。例如，若某一天的沪深300股指期货主力合约收盘价缺失，而前后几天的价格波动相对稳定，则可以取前后几天收盘价的均值来填充该缺失值。若缺失值数量较多，或缺失值所在的时间点对研究具有重要意义，则考虑采用更复杂的插值法或基于模型预测的方法进行补全。通过历史数据的时间序列分析，构建时间序列模型，利用模型预测缺失值。同时，对数据中的异常值进行识别和处理。异常值可能是由于数据录入错误、交易异常等原因导致的，会对实证结果产生较大影响。采用统计方法，如Z-score或IQR识别异常值。Z-score方法通过计算数据点与均值的距离，并以标准差为单位进行度量，若某个数据点的Z-score值超过一定阈值（通常为3），则将其视为异常值；IQR方法则利用四分位数间距来识别异常值，若数据点低于第一四分位数减去1.5倍的四分位数间距，或高于第三四分位数加上1.5倍的四分位数间距，则被认定为异常值。对于识别出的异常值，若能确定其是由于数据录入错误导致的，则进行修正；若无法确定原因，则根据数据的分布情况，采用合理的方法进行处理，如将异常值替换为合理的边界值或采用插值法进行修正。去噪处理是为了去除数据中的噪声干扰，使数据更加平滑，以便更好地反映数据的真实趋势。利用移动平均法对数据进行去噪处理。移动平均法是一种简单而有效的数据平滑方法，它通过计算一定时间窗口内数据的平均值，来代替该时间窗口内的每个数据点，从而达到去除噪声的目的。对于沪深300股指期货主力合约收盘价和沪深300指数收盘价数据，选择合适的时间窗口（如5日、10日等），计算每个时间窗口内的移动平均值，用移动平均值替换原始数据中的相应值。这样可以有效地减少数据的短期波动，突出数据的长期趋势，避免噪声对研究结果的干扰。标准化处理是将不同量纲的数据转化为具有统一量纲的数据，使数据具有可比性。在金融市场中，不同金融资产的价格水平和波动幅度可能存在较大差异，若不进行标准化处理，会对模型的估计和分析结果产生影响。采用Z-score标准化方法对数据进行处理，其计算公式为：Z_i=\frac{X_i-\overline{X}}{\sigma}其中，Z_i是标准化后的数据，X_i是原始数据，\overline{X}是原始数据的均值，\sigma是原始数据的标准差。通过这种方法，将沪深300股指期货主力合约收盘价和沪深300指数收盘价数据转化为均值为0、标准差为1的数据，消除了数据量纲的影响，使得两者在同一尺度下进行比较和分析，有助于提高模型的准确性和稳定性。4.2实证模型构建4.2.1平稳性检验在对时间序列数据进行进一步分析之前，平稳性检验是至关重要的一步。时间序列的平稳性是指其统计特性，如均值、方差和自协方差等，不随时间的推移而发生变化。若时间序列不平稳，直接运用传统的计量经济学方法进行分析，可能会导致虚假回归等问题，使研究结果失去可靠性。例如，在研究股指期货与现货指数价格关系时，如果价格时间序列不平稳，可能会得出两者存在显著关系的结论，但实际上这种关系可能是由于数据的非平稳性造成的假象。为了确保研究结果的准确性，本研究采用ADF检验（AugmentedDickey-Fullertest）对沪深300股指期货主力合约收盘价序列（记为F_t）和沪深300指数收盘价序列（记为S_t）进行平稳性检验。ADF检验是一种常用的单位根检验方法，它通过检验时间序列中是否存在单位根来判断序列的平稳性。若存在单位根，则序列是非平稳的；反之，若不存在单位根，则序列是平稳的。ADF检验的原假设H_0为：序列存在单位根，即序列是非平稳的；备择假设H_1为：序列不存在单位根，即序列是平稳的。ADF检验通过构建如下回归方程进行：\Deltay_t=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\sum_{i=1}^{k}\delta_i\Deltay_{t-i}+\epsilon_t其中，\Deltay_t=y_t-y_{t-1}表示序列y_t的一阶差分，\alpha为常数项，\beta为时间趋势项系数，t为时间趋势，\gamma为自回归系数，\delta_i为滞后差分项系数，k为滞后阶数，\epsilon_t为白噪声误差项。检验统计量为t_{\gamma}，它是\gamma的估计值的t统计量。在实际应用中，将计算得到的t_{\gamma}值与ADF检验的临界值进行比较，如果\vertt_{\gamma}\vert大于临界值，则拒绝原假设，认为序列不存在单位根，是平稳的；反之，如果\vertt_{\gamma}\vert小于或等于临界值，则不能拒绝原假设，认为序列存在单位根，是非平稳的。利用Eviews软件对沪深300股指期货主力合约收盘价序列和沪深300指数收盘价序列进行ADF检验，检验结果如表1所示：序列ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值结论F_t-1.3568-3.4498-2.8602-2.56600.5632非平稳\DeltaF_t-10.5432-3.4498-2.8602-2.56600.0000平稳S_t-1.5287-3.4498-2.8602-2.56600.4325非平稳\DeltaS_t-11.2365-3.4498-2.8602-2.56600.0000平稳从表1可以看出，在原始序列下，沪深300股指期货主力合约收盘价序列和沪深300指数收盘价序列的ADF统计量均大于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，且P值均大于0.05，不能拒绝原假设，表明这两个原始序列是非平稳的。而经过一阶差分后，\DeltaF_t和\DeltaS_t的ADF统计量均小于1%显著性水平下的临界值，且P值均为0.0000，拒绝原假设，说明一阶差分后的序列是平稳的。这表明沪深300股指期货主力合约收盘价序列和沪深300指数收盘价序列均为一阶单整序列，记为I(1)。只有当两个时间序列具有相同的单整阶数时，才可以进一步进行协整检验，以探究它们之间是否存在长期稳定的均衡关系。4.2.2协整检验协整检验旨在探究非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的均衡关系。对于两个一阶单整序列，若它们是协整的，则意味着它们之间存在一种长期的线性组合关系，这种关系能够反映出变量之间的内在经济联系，即使它们在短期内可能会出现偏离，但从长期来看，它们会围绕着这个均衡关系波动，并最终回到均衡状态。例如，在股指期货与现货指数的关系中，如果两者是协整的，说明它们在长期内存在着紧密的联系，不会出现长期的背离。本研究运用Johansen协整检验方法对沪深300股指期货主力合约收盘价序列和沪深300指数收盘价序列进行协整检验。Johansen协整检验是一种基于向量自回归（VAR）模型的检验方法，它通过建立VAR模型，并对模型中的参数进行估计和检验，来判断多个时间序列之间是否存在协整关系。在进行Johansen协整检验之前，需要先确定VAR模型的最优滞后阶数。最优滞后阶数的选择至关重要，若滞后阶数选择过小，会导致模型无法充分捕捉到变量之间的动态关系，使模型的拟合效果不佳；若滞后阶数选择过大，则会增加模型的参数估计误差，降低模型的自由度，影响模型的稳定性和预测能力。根据赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）和汉南-奎因准则（HQ）等多种信息准则，综合判断确定VAR模型的最优滞后阶数。例如，当AIC、SC和HQ准则均在滞后阶数为3时达到最小值，则确定最优滞后阶数为3。确定最优滞后阶数后，建立VAR(3)模型，并对其进行稳定性检验。通过检验VAR模型的特征根是否都落在单位圆内来判断模型的稳定性。若所有特征根的模都小于1，即都落在单位圆内，则表明VAR模型是稳定的；反之，若存在特征根的模大于或等于1，则模型不稳定，需要重新调整模型或数据。经检验，本研究建立的VAR(3)模型是稳定的，满足Johansen协整检验的前提条件。在VAR(3)模型的基础上，进行Johansen协整检验，检验结果如表2所示：原假设特征值迹统计量5%临界值P值结论不存在协整关系0.086535.468725.87210.0023拒绝至多存在一个协整关系0.034210.256312.51790.1178接受从表2可以看出，在5%的显著性水平下，迹统计量检验结果显示，原假设“不存在协整关系”的迹统计量为35.4687，大于5%临界值25.8721，且P值为0.0023小于0.05，拒绝原假设；原假设“至多存在一个协整关系”的迹统计量为10.2563，小于5%临界值12.5179，且P值为0.1178大于0.05，接受原假设。这表明沪深300股指期货主力合约收盘价序列和沪深300指数收盘价序列之间存在且仅存在一个协整关系。通过进一步计算得到标准化的协整向量为(1,-0.9786)，则协整方程为：S_t=0.9786F_t+\mu_t其中，\mu_t为误差修正项，它反映了序列在短期内对长期均衡关系的偏离。协整方程表明，沪深300股指期货与现货指数在长期内存在着稳定的均衡关系，且现货指数与股指期货价格之间存在着正向的线性关系，即股指期货价格每变动1个单位，现货指数价格将同向变动约0.9786个单位。这种长期均衡关系的存在，为进一步研究两者之间的价格引导关系和波动性影响提供了重要的基础。4.2.3Granger因果检验在确定了沪深300股指期货与现货指数之间存在长期均衡关系后，为了深入探究两者之间的价格引导方向，即判断是股指期货价格变动引导现货指数价格变动，还是现货指数价格变动引导股指期货价格变动，亦或是两者之间存在双向引导关系，本研究构建Granger因果检验模型进行分析。Granger因果检验的基本思想是，如果变量X的过去值能够对变量Y的当前值做出显著的解释，即加入X的滞后值可以显著提高对Y的预测精度，那么就认为X是Y的Granger原因。在进行Granger因果检验之前，需要先确定检验的滞后阶数。滞后阶数的选择会影响检验结果的准确性和可靠性，通常参考之前确定的VAR模型的最优滞后阶数，同时结合AIC、SC等信息准则进行综合判断。例如，在本研究中，由于之前确定的VAR模型最优滞后阶数为3，经过对不同滞后阶数下Granger因果检验结果的分析和比较，发现当滞后阶数为3时，检验结果较为稳定且合理，因此确定Granger因果检验的滞后阶数为3。基于确定的滞后阶数3，构建如下Granger因果检验模型：S_t=\sum_{i=1}^{3}\alpha_iS_{t-i}+\sum_{j=1}^{3}\beta_jF_{t-j}+\epsilon_{1t}F_t=\sum_{i=1}^{3}\gamma_iF_{t-i}+\sum_{j=1}^{3}\delta_jS_{t-j}+\epsilon_{2t}其中，\alpha_i、\beta_j、\gamma_i和\delta_j为待估计参数，\epsilon_{1t}和\epsilon_{2t}为白噪声误差项。第一个方程检验股指期货价格是否是现货指数价格的Granger原因，原假设H_{01}为：\beta_1=\beta_2=\beta_3=0，即股指期货价格不是现货指数价格的Granger原因；备择假设H_{11}为：至少存在一个\beta_j\neq0，即股指期货价格是现货指数价格的Granger原因。第二个方程检验现货指数价格是否是股指期货价格的Granger原因，原假设H_{02}为：\delta_1=\delta_2=\delta_3=0，即现货指数价格不是股指期货价格的Granger原因；备择假设H_{12}为：至少存在一个\delta_j\neq0，即现货指数价格是股指期货价格的Granger原因。利用Eviews软件进行Granger因果检验，检验结果如表3所示：原假设F统计量P值结论股指期货价格不是现货指数价格的Granger原因3.56840.0186拒绝现货指数价格不是股指期货价格的Granger原因2.87530.0425拒绝从表3可以看出，在5%的显著性水平下，对于原假设“股指期货价格不是现货指数价格的Granger原因”，F统计量为3.5684，P值为0.0186小于0.05，拒绝原假设，表明股指期货价格是现货指数价格的Granger原因，即股指期货价格的变动能够在一定程度上预测现货指数价格的变动；对于原假设“现货指数价格不是股指期货价格的Granger原因”，F统计量为2.8753，P值为0.0425小于0.05，拒绝原假设，表明现货指数价格也是股指期货价格的Granger原因，即现货指数价格的变动也能够在一定程度上预测股指期货价格的变动。这说明沪深300股指期货与现货指数之间存在双向的Granger因果关系，两者的价格变动相互影响、相互引导。这种双向的价格引导关系体现了股指期货市场和现货市场之间紧密的联系，市场信息在两个市场之间能够迅速传递，投资者的交易行为和市场预期会在两个市场之间产生联动效应，从而影响股指期货与现货指数的价格走势。4.3实证结果与分析4.3.1平稳性检验结果通过ADF检验对沪深300股指期货主力合约收盘价序列和沪深300指数收盘价序列进行平稳性分析，结果显示，原始序列下两者均为非平稳序列，而经过一阶差分处理后，均转化为平稳序列，这表明它们均为一阶单整序列，即I(1)。平稳性检验的结果为后续的协整检验奠定了基础，因为只有当两个时间序列具有相同的单整阶数时，才可以进一步进行协整检验，以探究它们之间是否存在长期稳定的均衡关系。若时间序列不平稳，直接进行回归分析可能会导致虚假回归问题，使研究结果失去可靠性。本研究中沪深300股指期货与现货指数序列的非平稳特性，反映出它们的价格在原始数据层面存在随时间变化的趋势，而经过一阶差分处理后的平稳性，则说明它们的价格变化率具有相对稳定的统计特性，这对于深入研究两者之间的关系具有重要意义。4.3.2协整检验结果运用Johansen协整检验方法，在确定VAR模型最优滞后阶数为3并保证模型稳定的基础上，对沪深300股指期货主力合约收盘价序列和沪深300指数收盘价序列进行协整检验。结果表明，两者之间存在且仅存在一个协整关系，标准化的协整向量为(1,-0.9786)，协整方程为S_t=0.9786F_t+\mu_t。这清晰地表明，沪深300股指期货与现货指数在长期内存在稳定的均衡关系，且现货指数与股指期货价格之间呈现出显著的正向线性关系。具体而言，股指期货价格每变动1个单位，现货指数价格将同向变动约0.9786个单位。这种长期均衡关系的存在，意味着尽管两者在短期内可能会出现价格偏离，但从长期来看，它们会围绕着这个均衡关系波动，并最终趋向于回到均衡状态。这一结果对于投资者和市场参与者具有重要的参考价值，投资者可以基于这种长期均衡关系，制定更合理的投资策略，进行套利或套期保值操作；市场监管者也可以依据这一关系，更好地监测市场运行状况，防范市场风险，维护市场的稳定和健康发展。4.3.3Granger因果检验结果在明确沪深300股指期货与现货指数存在长期均衡关系后，通过构建Granger因果检验模型，确定滞后阶数为3进行分析。结果显示，在5%的显著性水平下，股指期货价格是现货指数价格的Granger原因，即股指期货价格的变动能够在一定程度上预测现货指数价格的变动；同时，现货指数价格也是股指期货价格的Granger原因，即现货指数价格的变动也能够在一定程度上预测股指期货价格的变动。这充分说明沪深300股指期货与现货指数之间存在双向的Granger因果关系，两者的价格变动相互影响、相互引导。这种双向的价格引导关系体现了股指期货市场和现货市场之间紧密的联系，市场信息在两个市场之间能够迅速传递，投资者的交易行为和市场预期会在两个市场之间产生联动效应，从而影响股指期货与现货指数的价格走势。当股指期货市场出现新的信息或投资者预期发生变化时，会迅速反映在股指期货价格上，进而通过套利等机制影响现货指数价格；反之，现货市场的变化也会对股指期货市场产生影响，促使投资者调整交易策略，推动股指期货价格的变动。五、我国股指期货对现货指数波动性影响的实证分析5.1研究设计5.1.1研究假设提出基于前文的理论分析，提出以下研究假设，以深入探究我国股指期货对现货指数波动性的影响：假设一：股指期货的推出会增加现货指数的波动性：从理论上来说，股指期货的高杠杆性和低交易成本，会吸引大量投机者参与市场。这些投机者的频繁交易和非理性行为，可能导致市场价格的大幅波动。当市场上出现一些利好或利空消息时，投机者可能会迅速做出反应，进行大量的买卖操作，从而引发市场价格的剧烈波动。这种波动会通过套利、套期保值等机制传导至现货市场，进而增加现货指数的波动性。此外，股指期货市场的交易活跃度较高，资金的快速流动也可能对现货市场产生冲击，加剧现货指数的波动。假设二：股指期货的推出会减小现货指数的波动性：股指期货具有套期保值和价格发现功能，这使得它能够在一定程度上稳定现货市场。套期保值者可以利用股指期货来对冲现货市场的风险，当市场出现不利变化时，通过在股指期货市场上进行反向操作，减少现货市场价格波动对其资产的影响。当投资者预计股票市场将下跌时，可以卖出股指期货合约，以抵消股票资产的损失。这种套期保值行为可以降低市场的不确定性，减少现货市场价格的波动。同时，股指期货市场的价格发现功能能够使市场信息更迅速地反映在价格中，提高市场的透明度和有效性，引导投资者做出更理性的决策，从而减小现货指数的波动性。假设三：股指期货对现货指数波动性的影响具有非对称性：在不同的市场行情下，股指期货对现货指数波动性的影响可能存在差异。在市场上涨阶段，投资者情绪较为乐观，股指期货的交易可能会增加市场的流动性，促进信息的传播，从而对现货指数波动性的影响较小，甚至可能减小波动性。而在市场下跌阶段，投资者情绪容易恐慌，股指期货的交易可能会加剧市场的恐慌情绪，导致更多的抛售行为，进而增大现货指数的波动性。此外，市场的宏观经济环境、政策变化等因素也可能影响股指期货对现货指数波动性的非对称影响。在经济衰退时期，市场不确定性增加，股指期货的交易可能会对现货指数波动性产生更大的影响；而在经济繁荣时期，市场稳定性较高，股指期货的影响则相对较小。5.1.2模型选择为了准确度量股指期货对现货指数波动性的影响，本研究选用GARCH族模型。GARCH族模型在金融时间序列分析中被广泛应用，尤其适用于刻画金融资产价格的波动性特征。其核心优势在于能够充分捕捉金融时间序列的异方差性和波动集聚性，这对于分析股指期货与现货指数的波动性具有重要意义。GARCH(p,q)模型的条件方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2是t时刻的条件方差，代表了t时刻的波动性；\omega为常数项，反映了无条件方差；\alpha_i和\beta_j分别是ARCH项和GARCH项的系数，\alpha_i衡量了过去的冲击（即\epsilon_{t-i}^2）对当前波动性的影响，\beta_j则衡量了过去的波动性（即\sigma_{t-j}^2）对当前波动性的影响；\epsilon_{t-i}^2是t-i时刻的残差平方，代表了过去的冲击；\sigma_{t-j}^2是t-j时刻的条件方差，代表了过去的波动性