我国股指期货对股市波动性的复杂影响及实证探究

我国股指期货对股市波动性的复杂影响及实证探究一、引言1.1研究背景与意义随着金融市场的不断发展与完善，股指期货作为一种重要的金融衍生工具，在全球金融市场中占据着日益重要的地位。我国股指期货的发展历程，是我国金融市场不断探索与进步的生动体现。2010年4月16日，沪深300股指期货合约在中国金融期货交易所正式挂牌交易，这一标志性事件标志着中国证券市场正式迈入了股指期货时代，结束了20年单边做多的历史，为市场引入了做空机制，开启了中国资本市场历史的新纪元。此后，2015年，中证500股指期货和上证50股指期货相继上市，进一步丰富了我国股指期货市场的产品体系，为投资者提供了更多样化的风险管理工具和投资选择。股指期货的推出是我国资本市场一项重要的基础性制度建设，具有划时代的意义。它对于完善市场功能、改善市场结构、健全资本市场内在稳定机制和风险对冲机制，都有着十分重要的作用。从理论层面来看，股指期货具有价格发现、套期保值和风险管理等功能。通过价格发现功能，股指期货能够反映市场参与者对未来股票市场走势的预期，引导股票市场价格更加合理地波动，避免价格的过度偏离和盲目性。套期保值功能则为投资者提供了有效的风险管理手段，使其能够在股票市场波动时，通过股指期货合约的买卖来对冲风险，保护资产价值。而风险管理功能有助于提高整个金融市场的稳定性，降低系统性风险的发生概率。然而，在实际市场运行中，股指期货对股市波动性的影响一直是学术界和市场参与者关注的焦点问题。不同国家和地区的金融市场在宏观经济环境、市场制度、投资者结构等方面存在差异，导致股指期货对股市波动性的影响表现出不同的特征。就我国而言，股票市场作为新兴市场，具有自身独特的特点，如市场效率相对发达国家市场较低，价格波动频繁且幅度偏大等。这些特点使得我国股指期货对股市波动性的影响更加复杂，不能简单地照搬国外的研究结论和经验。研究股指期货对我国股市波动性的影响，对于市场参与者和监管者都具有重要的现实意义。对于投资者来说，深入了解股指期货与股市波动性之间的关系，有助于他们更好地把握市场走势，制定合理的投资策略。例如，投资者可以根据股指期货对股市波动性的影响规律，在不同市场环境下合理配置资产，运用股指期货进行套期保值或套利交易，降低投资风险，提高投资收益。同时，这也有助于投资者更好地理解市场风险，增强风险意识，提升风险管理能力。对于监管者而言，研究股指期货对股市波动性的影响，能够为其制定科学合理的监管政策提供有力的依据。监管者可以根据研究结果，对股指期货市场进行有效的监管，规范市场参与者的行为，防范市场风险，维护市场的稳定运行。例如，通过加强对股指期货市场的监管，防止市场操纵和过度投机行为，避免股指期货对股市波动性产生负面影响，保障金融市场的健康发展。此外，监管者还可以根据市场变化和研究结论，适时调整监管政策，促进股指期货市场与股票市场的协调发展，充分发挥股指期货的积极作用，推动我国金融市场的不断完善和发展。1.2研究目标与创新点本研究旨在深入剖析股指期货对我国股市波动性的影响机制，通过理论与实证相结合的方式，全面评估股指期货在我国金融市场中的作用与效果。具体目标如下：一是系统梳理股指期货的基本理论，包括其定义、特点、功能以及在我国的发展历程，为后续研究奠定坚实的理论基础；二是运用计量经济学方法，构建合适的模型，对股指期货与股市波动性之间的关系进行实证分析，明确两者之间的相互作用方向和程度；三是通过对不同市场环境下股指期货对股市波动性影响的分析，探讨股指期货在稳定市场、防范风险等方面的作用，并结合我国金融市场的实际情况，提出针对性的政策建议，为监管部门制定政策提供参考依据，促进股指期货市场与股票市场的协调发展。本研究的创新点主要体现在以下两个方面：在研究方法上，综合运用多种计量经济学模型，如GARCH模型、VAR模型等，并结合事件研究法，从多个角度对股指期货与股市波动性的关系进行分析，提高研究结果的准确性和可靠性。同时，在数据选取上，不仅涵盖了沪深300股指期货、中证500股指期货和上证50股指期货等主要股指期货品种的交易数据，还选取了具有代表性的股票指数数据，如上证指数、深证成指等，以及宏观经济数据，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率等，以更全面地反映股指期货对股市波动性的影响。在研究内容上，本研究不仅关注股指期货推出对股市波动性的短期影响，还深入分析其长期影响，探讨股指期货在不同市场周期（牛市、熊市、震荡市）下对股市波动性的影响差异。此外，结合我国金融市场的特点，如投资者结构、市场监管制度等，分析这些因素如何影响股指期货对股市波动性的作用，为我国金融市场的健康发展提供更具针对性的建议。1.3研究方法与技术路线为了深入研究股指期货对我国股市波动性的影响，本研究将综合运用多种研究方法，确保研究的全面性、科学性和准确性。文献研究法是本研究的重要基础。通过广泛搜集国内外关于股指期货与股市波动性的相关文献，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告、政策文件等，全面梳理和总结已有研究成果。对不同学者的观点、研究方法和实证结果进行深入分析，了解该领域的研究现状和发展趋势，找出研究的空白点和不足之处，为本研究提供理论支持和研究思路。例如，通过对国内外相关文献的研究，发现不同国家和地区由于金融市场环境、投资者结构、市场监管等因素的差异，股指期货对股市波动性的影响呈现出不同的特征，这为研究我国的情况提供了对比和参考。实证分析法是本研究的核心方法。选取具有代表性的股指期货数据，如沪深300股指期货、中证500股指期货和上证50股指期货的交易数据，以及相应的股票指数数据，如上证指数、深证成指等，同时收集宏观经济数据，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率等，以更全面地反映股指期货对股市波动性的影响。运用计量经济学方法，构建合适的模型，如GARCH模型、VAR模型等。GARCH模型能够有效捕捉金融时间序列的异方差性，准确度量股市的波动性，通过该模型可以分析股指期货推出前后股市波动性的变化情况，以及股指期货交易对股市波动性的影响程度。VAR模型则可以用于研究股指期货与股市之间的动态关系，分析两者之间的相互作用和传导机制。利用统计软件对数据进行处理和分析，进行单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等，以确保数据的平稳性、变量之间的长期均衡关系以及因果关系的准确性。通过实证分析，得出股指期货对我国股市波动性影响的具体结论，为研究提供有力的数据支持。案例研究法也是本研究的重要手段。选取具有典型意义的市场事件或时期，如2015年股市异常波动期间，深入分析股指期货在其中所扮演的角色和对股市波动性的影响。详细研究该时期股指期货的交易情况，包括成交量、持仓量、价格走势等，以及股票市场的波动情况，如指数涨跌幅度、成交量变化等。通过对具体案例的分析，更直观地了解股指期货对股市波动性的影响机制和实际效果，发现市场运行中存在的问题和风险。结合案例分析结果，对实证研究结论进行验证和补充，使研究结果更加贴近实际市场情况，为政策制定和市场监管提供更具针对性的建议。在技术路线方面，首先确定研究问题和目标，明确研究股指期货对我国股市波动性影响的重要性和具体方向。围绕研究问题，广泛收集相关文献资料，进行系统的文献综述，了解已有研究的成果和不足，为后续研究奠定理论基础。根据研究目标和文献综述结果，确定研究方法和数据来源，选取合适的股指期货和股票指数数据，以及宏观经济数据。对收集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和可靠性。运用计量经济学方法构建模型，并进行参数估计和检验，通过实证分析得出初步结论。结合案例研究，对实证结果进行深入分析和验证，进一步探讨股指期货对股市波动性的影响机制和实际效果。根据实证分析和案例研究的结果，提出针对性的政策建议，为监管部门制定政策提供参考依据。对研究结果进行总结和展望，指出研究的不足之处和未来研究的方向。二、概念与理论基础2.1股指期货概述2.1.1定义与特点股指期货，全称为股票价格指数期货，是以股票指数为标的资产的标准化期货合约。这意味着投资者在进行股指期货交易时，并非直接买卖股票，而是对股票指数未来的价格走势进行交易。例如，沪深300股指期货，其标的资产就是沪深300指数，该指数由沪深两市中市值大、流动性好的300只股票组成，反映了A股市场的整体表现。股指期货具有以下显著特点：跨期性，它是交易双方通过对股票指数变动趋势的预测，约定在未来某一时间按照一定条件进行交易的合约。投资者的盈亏取决于其对未来股票指数走势预测的准确性。以一位投资者为例，若他预期未来沪深300指数将上涨，便买入沪深300股指期货合约；若未来指数确实上涨，他将获得盈利，反之则亏损。这种基于未来预期的交易方式，使得股指期货交易具有明显的跨期特征。杠杆性是股指期货的又一重要特点。在股指期货交易中，投资者不需要全额支付合约价值的资金，只需支付一定比例的保证金就可以签订较大价值的合约。假设股指期货交易的保证金比例为12%，投资者只需支付合约价值12%的资金，就能控制相当于合约价值100%的资产，这意味着投资者可以用较少的资金控制较大规模的投资，资金杠杆倍数达到了约8.33倍（1÷12%）。在收益可能成倍放大的同时，投资者可能承担的损失也是成倍放大的。若市场走势与投资者预期相反，微小的价格变动也可能导致投资者的保证金大幅缩水，甚至面临追加保证金或被强行平仓的风险。联动性也是股指期货的特点之一，其价格与其标的资产——股票指数的变动联系极为紧密。股票指数是股指期货的标的资产，对股指期货价格的变动具有很大影响。当股票市场整体上涨，股票指数上升时，股指期货价格通常也会随之上涨；反之，若股票市场下跌，股票指数下降，股指期货价格也往往会下跌。与此同时，股指期货是对未来价格的预期，因而对股票指数也有一定的反映。由于股指期货市场交易更为灵活，信息传递速度更快，投资者对市场的预期和情绪会更迅速地反映在股指期货价格上，进而对股票指数产生影响，引导股票市场价格的走势。股指期货还具有高风险性和风险的多样性。其杠杆性决定了它具有比股票市场更高的风险性，较小的价格波动就可能导致投资者的资金出现大幅盈亏。除了市场风险外，股指期货还存在着一定的信用风险，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结算失败；以及因市场缺乏交易对手而不能平仓导致的流动性风险等。在市场极端情况下，可能出现投资者想要平仓却找不到交易对手的情况，从而无法及时止损，面临巨大的损失。2.1.2我国股指期货的发展历程我国股指期货的发展历程是一个不断探索、创新和完善的过程，每一个阶段都对我国金融市场的发展产生了深远影响。2010年4月16日，中国金融期货交易所正式推出沪深300股指期货合约，这是我国首个股指期货品种，具有里程碑式的意义。沪深300指数涵盖了沪深两市中市值大、流动性好的300只股票，覆盖了A股市场约60%的市值，能够较好地反映A股市场的整体走势。沪深300股指期货的推出，结束了我国证券市场单边交易的历史，为投资者提供了有效的风险管理工具和投资选择，标志着我国资本市场进入了一个新的发展阶段。它使得投资者可以通过做空股指期货来对冲股票市场下跌的风险，增强了市场的稳定性和韧性。2015年4月16日，上证50股指期货和中证500股指期货上市，进一步丰富了我国股指期货市场的产品体系。上证50股指期货以上证50指数为标的，上证50指数由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，反映了上海证券市场最具影响力的一批龙头企业的整体状况。中证500股指期货则以中证500指数为标的，中证500指数选取了沪深两市中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后，总市值排名靠前的500只股票组成样本股，综合反映了中小市值公司的股票价格表现。这两个股指期货品种的推出，满足了不同投资者的风险管理和投资需求，进一步完善了我国金融市场的功能。对于持有大盘蓝筹股的投资者，可以利用上证50股指期货进行套期保值；而对于关注中小市值股票的投资者，则可以通过中证500股指期货来管理风险。自推出以来，我国股指期货市场在交易规模、投资者结构、市场功能发挥等方面都取得了显著的发展。在交易规模方面，股指期货的成交量和持仓量不断增长，市场活跃度逐步提高。越来越多的投资者参与到股指期货市场中，包括机构投资者和个人投资者，市场的深度和广度得到了有效拓展。在投资者结构方面，机构投资者的参与度逐渐提高，如证券公司、基金公司、保险公司等，他们凭借专业的投资能力和丰富的风险管理经验，在股指期货市场中发挥着重要作用，使得市场的投资行为更加理性和成熟。在市场功能发挥方面，股指期货的价格发现、套期保值和风险管理功能得到了较好的体现。通过市场参与者的交易行为，股指期货能够快速反映市场信息，形成合理的价格预期，引导股票市场价格更加合理地波动；投资者可以利用股指期货进行套期保值，有效降低投资组合的风险，提高资产配置的效率；同时，股指期货市场的发展也有助于增强整个金融市场的稳定性，促进金融市场的健康发展。然而，在发展过程中，我国股指期货市场也面临一些挑战和问题。2015年股市异常波动期间，股指期货市场受到了较大关注，市场上出现了一些关于股指期货对股市波动影响的争议。为了防范市场风险，监管部门采取了一系列措施，对股指期货市场进行了严格监管，如提高保证金比例、限制开仓数量等。这些措施在一定程度上抑制了市场的过度投机行为，但也对股指期货市场的交易活跃度和市场功能发挥产生了一定的影响。随着市场环境的变化和对股指期货认识的加深，监管部门逐步调整了相关政策，适度放松了对股指期货的监管，以促进股指期货市场的平稳健康发展，更好地发挥其在金融市场中的作用。2.2股市波动性相关理论2.2.1波动性的定义与度量方法在金融市场研究中，股市波动性是一个核心概念，它反映了股票价格在一定时期内的变化程度。从本质上讲，波动性体现了市场价格的不确定性，这种不确定性对投资者的决策和投资组合的表现有着深远的影响。股市波动性不仅是评估投资风险的关键指标，还与市场的稳定性、效率以及投资者的信心密切相关。在度量股市波动性时，收益率方差和标准差是最为常用的方法。收益率方差通过计算股票收益率与其均值的偏离程度来衡量波动性。假设股票在一段时间内的收益率为R_i（i=1,2,\cdots,n），平均收益率为\overline{R}，则收益率方差\sigma^2的计算公式为：\sigma^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(R_i-\overline{R})^2。方差越大，说明收益率偏离均值的程度越大，股市的波动性也就越高。例如，若某股票在过去一段时间内的收益率波动较大，其方差值就会相对较大，表明该股票价格的不确定性较高，投资风险较大。标准差是方差的平方根，即\sigma=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(R_i-\overline{R})^2}。与方差相比，标准差具有与收益率相同的量纲，这使得它在实际应用中更便于理解和比较。在金融投资领域，标准差常被用来衡量股票或投资组合的风险水平。在构建投资组合时，投资者通常会关注各资产的标准差，以评估组合的整体风险。若一个投资组合中包含多只标准差较大的股票，那么该组合的风险也相对较高。除了方差和标准差，还有其他度量股市波动性的方法。Beta系数也是一种常用的指标，它衡量的是股票价格波动与市场整体波动的关系。具体而言，Beta系数反映了某只股票相对于市场组合的波动性。若Beta系数大于1，说明该股票的波动性大于市场平均水平；若Beta系数小于1，则表示其波动性较小。某股票的Beta系数为1.2，意味着当市场上涨或下跌10%时，该股票的价格预计将上涨或下跌12%，表明其波动性高于市场平均水平。波动率指数也是度量股市波动性的重要工具，以CBOE的VIX指数为例，它衡量的是标准普尔500指数在未来30天的预期年化波动率，常被称为“恐惧指数”。当VIX指数较高时，表示投资者对市场波动性的预期增强，市场可能处于恐慌状态；反之，当VIX指数较低时，说明市场相对稳定，投资者情绪较为乐观。在市场出现重大事件或不确定性增加时，VIX指数往往会大幅上升，反映出投资者对未来市场走势的担忧和恐慌。2.2.2影响股市波动性的因素股市波动性受到多种因素的综合影响，这些因素相互交织，共同作用于股票市场，使得股市波动性呈现出复杂多变的特征。宏观经济因素是影响股市波动性的重要因素之一，经济增长的速度、通货膨胀水平、利率变动以及货币政策的调整等，都会直接或间接地对股市波动性产生影响。在经济扩张期，企业盈利能力增强，市场需求旺盛，投资者对股票市场的预期较为乐观，股票需求提高，推动股价上涨，股市波动性相对较低。相反，在经济衰退期，企业收入减少，市场需求萎缩，投资者对股票的需求下降，导致股价下跌，股市波动性加大。利率变动对股市的影响也较为显著，当利率下降时，企业的融资成本降低，投资回报率提高，吸引更多的资金流入股市，推动股价上涨，同时也可能增加市场的流动性，降低股市波动性；而当利率上升时，企业的融资成本增加，投资回报率下降，部分资金会从股市流出，导致股价下跌，股市波动性可能加剧。政治和政策因素也不可忽视，政府的税收政策、贸易政策、监管政策的变化，都可能引发市场的波动。政府出台减税政策，会增加企业的利润，提高投资者对企业的预期，从而推动股价上涨；相反，若政府提高税收，企业的利润会受到影响，股价可能下跌。贸易政策的变化，如贸易摩擦的加剧，可能导致相关行业的企业出口受阻，业绩下滑，进而引发该行业股票价格的大幅波动。监管政策的调整对股市的影响也十分明显，对金融行业监管政策的收紧，可能会限制金融机构的业务活动，影响其盈利能力，导致金融股价格波动，进而影响整个股市的稳定性。公司层面的因素同样对股市波动性起着关键作用，企业的业绩表现、管理层变动、重大投资决策以及财务状况等，都会对其股票价格的波动性产生影响。企业公布的财务报表显示业绩良好，营收和利润增长稳定，投资者对该企业的信心会增强，股票价格往往会上涨，波动性相对较小；反之，若企业业绩不佳，出现亏损或业绩下滑，投资者可能会抛售股票，导致股价下跌，波动性增大。管理层的变动也可能对企业的发展战略和经营决策产生影响，进而影响股票价格的稳定性。企业更换了重要的管理层人员，新的管理层可能会调整企业的发展方向和经营策略，这可能会引起投资者对企业未来发展的担忧，导致股票价格波动。重大投资决策，如企业进行大规模的并购重组或投资新项目，若决策成功，可能会提升企业的竞争力和盈利能力，推动股价上涨；若决策失败，可能会给企业带来巨大的损失，导致股价下跌，增加股票价格的波动性。行业竞争格局的变化也是影响股市波动性的一个因素，新兴技术的出现、行业整合、市场份额的重新分配等，都可能导致行业内企业股票价格的波动。在科技行业，新兴技术的快速发展可能会使一些传统企业面临被淘汰的风险，其股票价格可能会大幅下跌；而对于那些能够及时跟上技术发展步伐的企业，股票价格可能会上涨。行业整合过程中，企业之间的并购、重组等活动会改变行业的竞争格局，导致企业的市场份额和盈利能力发生变化，进而影响股票价格的波动性。市场份额的重新分配也会对企业的股票价格产生影响，若一家企业在市场竞争中获得了更多的市场份额，其盈利能力可能会增强，股票价格可能上涨；反之，若企业的市场份额被竞争对手抢占，股票价格可能下跌。投资者情绪也是影响股市波动性的重要因素之一，投资者的乐观或悲观情绪可以迅速在市场中传播，并迅速影响到股票价格。当市场情绪乐观时，投资者信心高涨，往往会增加对股票的购买，推动股价上涨，股市波动性相对较低；而当市场情绪悲观时，投资者可能会恐慌性抛售股票，导致股价下跌，股市波动性增大。在市场出现利好消息时，投资者往往会对未来市场走势充满信心，积极买入股票，推动股价上涨；而当市场出现负面消息，如经济数据不佳、重大政策调整等，投资者可能会产生恐慌情绪，纷纷抛售股票，导致股价大幅下跌，股市波动性加剧。2.3股指期货影响股市波动性的理论机制2.3.1套期保值机制套期保值是股指期货的重要功能之一，其核心原理在于利用股指期货与股票现货之间的高度相关性，通过在两个市场建立相反的头寸，来对冲因股票价格波动而带来的风险，从而实现资产的保值。当投资者持有股票现货时，若预期股票市场可能下跌，为避免资产价值缩水，投资者可在股指期货市场卖出相应数量的股指期货合约。一旦股票市场真的下跌，股票现货的价值会减少，但投资者在股指期货市场上做空的合约将获得盈利，该盈利可在一定程度上弥补股票现货的损失，使投资者的整体资产价值相对稳定。假设某投资者持有价值100万元的沪深300成分股股票组合，该股票组合与沪深300指数的相关性较高。由于市场出现一些不利因素，投资者预计未来一段时间沪深300指数可能下跌，为了规避股票价格下跌的风险，投资者决定进行套期保值操作。此时，沪深300股指期货的价格为4000点，合约乘数为每点300元，即一份沪深300股指期货合约的价值为120万元（4000×300）。投资者根据自己的股票组合价值和风险承受能力，卖出1份沪深300股指期货合约。一段时间后，沪深300指数果然下跌，股票组合的价值缩水至95万元，损失了5万元。而此时沪深300股指期货价格也下跌至3800点，投资者在股指期货市场上的合约盈利为6万元[（4000-3800）×300]。通过套期保值操作，投资者在股指期货市场的盈利不仅弥补了股票现货的损失，还实现了1万元的额外收益。从市场整体角度来看，套期保值机制具有稳定市场的重要作用。当市场出现不利消息或预期经济形势不佳时，投资者会通过股指期货进行套期保值，减少对股票现货的抛售压力，从而降低股票市场的波动性。在2020年初，受新冠疫情爆发的影响，市场出现恐慌情绪，投资者普遍预期股票市场将大幅下跌。许多持有股票的投资者纷纷在股指期货市场进行套期保值操作，通过卖出股指期货合约来对冲风险。这使得股票市场的抛售压力得到一定程度的缓解，避免了股票价格的过度下跌，稳定了市场的波动性。若没有股指期货的套期保值机制，投资者可能会直接在股票市场大量抛售股票，导致股票价格大幅下跌，市场波动性急剧增加，甚至引发市场恐慌。而股指期货的存在，为投资者提供了一种有效的风险管理工具，使得投资者能够在不抛售股票现货的情况下，通过股指期货市场来对冲风险，从而稳定了市场的运行。2.3.2价格发现机制价格发现是股指期货的重要功能之一，它在金融市场中发挥着关键作用，有助于提高市场的有效性和资源配置效率。在股指期货市场中，众多投资者基于对宏观经济形势、行业发展趋势、公司基本面等各种信息的分析和判断，进行买卖交易。这些投资者的交易行为反映了他们对股票指数未来价格走势的预期，从而使得股指期货价格能够快速、准确地反映市场信息。由于股指期货市场的交易成本相对较低，交易速度快，投资者能够更及时地对新信息做出反应，调整自己的交易策略，进而影响股指期货价格的形成。在宏观经济数据公布时，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率等数据的发布，会对市场预期产生影响。若GDP增长率高于预期，表明经济增长强劲，投资者对股票市场的前景更加乐观，会增加对股指期货的买入需求，推动股指期货价格上涨。这种价格变动会迅速传递到股票市场，引导股票价格相应调整，使股票市场价格更能反映经济基本面的变化。此外，行业动态、公司业绩等信息也会通过股指期货市场的交易行为反映在价格上。某行业出现重大技术突破或政策利好，相关行业的股票预期价格上升，投资者会在股指期货市场买入相关合约，带动股指期货价格上涨，进而影响股票市场中相关股票的价格，使其更准确地反映公司的价值和市场预期。在成熟的金融市场中，股指期货价格往往被视为股票市场价格走势的先行指标。通过对股指期货价格的分析，投资者可以更好地预测股票市场的未来走势，做出更合理的投资决策。在股票市场开盘前，股指期货市场已经开始交易，股指期货价格的变化能够提前反映市场参与者对当天股票市场走势的预期。投资者可以根据股指期货价格的走势，调整自己的投资组合，提前布局，降低投资风险，提高投资收益。对于企业而言，股指期货的价格发现功能也具有重要意义。企业可以根据股指期货价格所反映的市场预期，合理规划生产经营活动，优化资源配置，提高企业的经济效益。2.3.3杠杆与投机机制股指期货的杠杆机制是其区别于股票现货交易的重要特征之一，它赋予了投资者以小博大的能力，只需缴纳一定比例的保证金，就能控制较大价值的合约，这使得投资者在市场中的资金使用效率大幅提高。若保证金比例为12%，投资者只需投入12万元的保证金，就能控制价值100万元的股指期货合约，资金杠杆倍数约为8.33倍（1÷12%）。这种杠杆效应在放大投资收益的同时，也极大地增加了投资风险。在市场行情上涨时，投资者能够以较少的资金获取数倍于本金的收益；然而，一旦市场行情下跌，投资者的损失也会被数倍放大，可能导致投资者的保证金迅速缩水，甚至面临追加保证金或被强行平仓的风险。投机是股指期货市场中常见的交易行为，投机者基于对市场走势的判断，通过买卖股指期货合约来获取差价收益。他们并不关注股票指数的实际价值，而是试图利用市场价格的波动来获利。当投机者预期股票指数将上涨时，会买入股指期货合约；若预期股票指数下跌，则会卖出股指期货合约。在市场处于上涨趋势时，投机者的买入行为会进一步推动股指期货价格上涨，吸引更多的投资者跟风买入，形成正反馈效应，导致市场过度乐观，价格可能出现泡沫；而在市场下跌时，投机者的卖出行为会加剧市场的下跌趋势，引发投资者的恐慌情绪，导致市场过度悲观，价格过度下跌。在2015年上半年，我国股票市场处于牛市行情，股指期货市场中的投机氛围浓厚。大量投机者涌入市场，他们通过杠杆交易大量买入股指期货合约，推动股指期货价格持续上涨，远远超出了股票指数的实际价值。这种过度投机行为使得市场风险不断积累，最终导致市场泡沫破裂，股票市场和股指期货市场出现大幅下跌。在下跌过程中，投机者为了减少损失，纷纷抛售股指期货合约，进一步加剧了市场的恐慌情绪和下跌幅度，使得市场波动性急剧增加。三、国内外研究现状3.1国外研究成果回顾国外对于股指期货对股市波动性影响的研究起步较早，学者们基于不同市场背景和研究方法，得出了多元化的结论，主要观点可归纳为以下三类。部分学者认为股指期货推出对现货市场波动性影响不大。如Kamara、Miller和Siegel（1992）运用1976-1988年的S&P500指数每日收盘价格数据，对引入S&P500指数期货前后的日收益率方差进行比较，实证结果显示S&P500指数波动率方差变化并不明显，由此表明股指期货的引入并未导致现货股价指数波动的增加。Hodgson和Nicholls（1991）在对澳大利亚股市波动性的研究中，深入分析了引进股指期货后澳洲所有普通股指数（AllOrdinaries）的波动情况，发现股指期货的推出对现货市场波动性的作用微乎其微，几乎可以忽略不计。他们认为，股指期货市场与现货市场之间的相互作用较为有限，不会对现货市场的波动性产生实质性影响，即使股指期货市场出现波动，也很难传导至现货市场，或者这种传导效应在现货市场中被其他因素所抵消。然而，也有学者提出股指期货的推出增加了现货市场的波动性。Harris（1989）对1975-1987年S&P500指数波动性的变化进行考查，发现1985年后该指数的波动性开始明显增加，而这一时期正是股指期货市场快速发展的阶段，由此推断股指期货的发展对现货市场波动性产生了增大的影响。Antoniou和Holmes（1995）运用GARCH模型对FTSE100股指期货进行深入分析，发现股指期货通过提升信息传导质量，使得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特性以及较低的交易成本，吸引了大量投资者参与，其中一些投资者的交易行为可能会导致市场信息的过度反应，从而增加了现货市场的波动性。当市场出现一些利好或利空消息时，股指期货市场的投资者可能会迅速做出反应，进行大量的买卖操作，这种行为通过套利等机制传导至现货市场，引发现货市场价格的大幅波动。另有观点认为股指期货的推出减缓了现货市场的波动性。Bessembinder和Seguin（1992）详细分析1978-1989年S&P500指数期货推出前后的市场情况，通过严谨的实证研究发现期货使现货市场波动性减小。他们认为，股指期货的套期保值和价格发现功能，使得投资者能够更有效地管理风险和获取市场信息，从而减少了现货市场价格的非理性波动。当投资者预期股票市场价格将下跌时，可以通过卖出股指期货合约进行套期保值，避免在现货市场上恐慌性抛售股票，从而稳定了现货市场的价格。Lee和Ohk（1992）在研究1984-1988年香港恒生指数期货与恒指的关系时，发现股指期货不但没有增加现货市场的波动性，反而在某种程度上减小了波动幅度。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为投资者提供了更多的交易选择和风险管理工具，使得市场参与者能够更好地应对市场变化，从而降低了现货市场的波动性。3.2国内研究现状分析国内学者对我国股指期货与股市波动性关系也展开了丰富研究。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，这说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。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，对股指期货推出与股票市场波动性的关系进行实证检验。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加剧，但波动性的加剧仅是短期性的，长期内并无影响。汪冬华、欧阳卫平（2009）运用香港、日本和韩国金融市场股指期货推出前后现货市场的有关数据，从现货市场指数走势、现货市场波动性和成交量等方面对股指期货推出前后股市反应的变化进行比较研究。史美景、王君怡（2011）选取沪深300指数的高频数据（2008年1月2日-2011年2月28日），分别考察了GARCH和CARR模型处理短期信息反应的敏感度，结果证明期货推出后现货交易市场的波动程度减弱，信息传递的效率提高。梁朝晖、李路盍等（2017）选取沪深300股指期货及对应指数的日数据，通过构建计量模型，探寻“期-现”货波动规律及相关性，比较分析不同限制程度下，股指期货对股票市场波动性的影响。研究表明，沪深300股指期货价格发现功能的强弱与股指期货市场的限制程度直接相关。受中金所对股指期货交易限制的调整，交易活跃的股指期货市场能更有效地发挥期指对股指的价格引导作用，减缓股市的波动，稳定市场。韩乾（2013）采用面板数据项目评估法研究我国股指期货的推出对于股市波动性的影响，通过构建我国股市波动率的假想值，判断股指期货合约推出的影响。研究发现，沪深300股指期货上市近三年来显著降低了股市波动率，降幅在25%左右，进一步佐证了股指期货促进股市稳定的作用。3.3研究现状总结与评价综合国内外研究现状，关于股指期货对股市波动性的影响尚未达成一致结论。国外研究起步较早，在不同市场环境下运用多种计量方法进行了深入探讨，研究结果呈现多元化。部分学者基于美国、澳大利亚等市场数据得出股指期货对现货市场波动性影响不大的结论；而另一些学者通过对美国、英国等市场的研究，认为股指期货增加或减缓了现货市场的波动性。国内研究则主要聚焦于我国金融市场，多运用GARCH模型等方法对沪深300股指期货等品种进行分析，结论也存在差异，有的研究表明股指期货推出后现货市场波动性减弱，有的则认为短期内波动性可能增加，但长期影响不显著。现有研究仍存在一些不足之处。在研究方法上，虽然运用了多种计量模型，但不同模型对数据的要求和假设条件不同，可能导致研究结果的差异。部分研究在数据选取上存在局限性，样本时间跨度较短或数据频率不一致，可能无法全面准确地反映股指期货对股市波动性的长期影响。在研究内容方面，对于股指期货影响股市波动性的传导机制，虽然有套期保值、价格发现和杠杆投机等理论阐述，但实证研究还不够深入，对各机制在不同市场环境下的作用强度和效果缺乏系统分析。不同国家和地区金融市场的差异性，如宏观经济环境、市场制度、投资者结构等，使得研究结论的普适性受到限制，难以直接应用于我国金融市场。未来的研究可以从以下几个方向进行改进。在研究方法上，进一步优化计量模型，结合多种模型进行综合分析，提高研究结果的可靠性和稳健性。同时，运用机器学习等新兴技术，挖掘数据中的潜在信息，更准确地刻画股指期货与股市波动性之间的复杂关系。在数据选取上，扩大样本范围，涵盖更长的时间跨度和更高频率的数据，增强研究结果的代表性。在研究内容方面，深入剖析股指期货影响股市波动性的传导机制，通过构建更完善的理论模型和实证分析，明确各机制的作用路径和影响因素。结合我国金融市场的特点，如投资者结构以中小投资者为主、市场监管不断完善等，开展针对性研究，为我国股指期货市场的健康发展和监管政策的制定提供更具实际价值的参考。四、实证研究设计4.1研究假设提出基于前文的理论分析，股指期货对股市波动性的影响主要通过套期保值、价格发现以及杠杆与投机等机制实现。然而，这些机制在实际市场运行中对股市波动性的具体影响方向和程度尚未明确，仍存在不同的观点和研究结论。为了深入探究股指期货对我国股市波动性的影响，本研究提出以下三个假设：假设1：股指期货的推出能够降低股市波动性。根据股指期货的套期保值机制，投资者可以通过在股指期货市场建立与股票现货市场相反的头寸，来对冲股票价格波动带来的风险。当市场出现不利消息或预期经济形势不佳时，投资者可以利用股指期货进行套期保值，减少对股票现货的抛售压力，从而降低股票市场的波动性。从价格发现机制来看，股指期货市场的交易能够快速反映市场信息，使得股票市场价格更能反映经济基本面的变化，减少价格的非理性波动，进而降低股市波动性。在成熟市场中，股指期货的套期保值和价格发现功能得到了较好的发挥，有效降低了股市的波动性。根据股指期货的套期保值机制，投资者可以通过在股指期货市场建立与股票现货市场相反的头寸，来对冲股票价格波动带来的风险。当市场出现不利消息或预期经济形势不佳时，投资者可以利用股指期货进行套期保值，减少对股票现货的抛售压力，从而降低股票市场的波动性。从价格发现机制来看，股指期货市场的交易能够快速反映市场信息，使得股票市场价格更能反映经济基本面的变化，减少价格的非理性波动，进而降低股市波动性。在成熟市场中，股指期货的套期保值和价格发现功能得到了较好的发挥，有效降低了股市的波动性。假设2：股指期货的推出会增加股市波动性。股指期货的杠杆机制使得投资者可以用较少的资金控制较大价值的合约，这在放大投资收益的同时，也极大地增加了投资风险。当市场行情出现波动时，投资者的损失可能会被数倍放大，导致投资者的恐慌情绪加剧，进而引发市场的过度反应，增加股市波动性。投机行为在股指期货市场中较为常见，投机者基于对市场走势的判断进行买卖交易，其目的是获取差价收益。当投机者预期股票指数将上涨时，会买入股指期货合约，推动股指期货价格上涨；若预期股票指数下跌，则会卖出股指期货合约，导致股指期货价格下跌。这种投机行为可能会导致市场价格的过度波动，并且通过套利等机制传导至股票现货市场，引发股票市场价格的大幅波动，从而增加股市波动性。在市场投机氛围浓厚时，股指期货市场的过度投机行为可能会导致市场泡沫的形成，当泡沫破裂时，股市波动性会急剧增加。股指期货的杠杆机制使得投资者可以用较少的资金控制较大价值的合约，这在放大投资收益的同时，也极大地增加了投资风险。当市场行情出现波动时，投资者的损失可能会被数倍放大，导致投资者的恐慌情绪加剧，进而引发市场的过度反应，增加股市波动性。投机行为在股指期货市场中较为常见，投机者基于对市场走势的判断进行买卖交易，其目的是获取差价收益。当投机者预期股票指数将上涨时，会买入股指期货合约，推动股指期货价格上涨；若预期股票指数下跌，则会卖出股指期货合约，导致股指期货价格下跌。这种投机行为可能会导致市场价格的过度波动，并且通过套利等机制传导至股票现货市场，引发股票市场价格的大幅波动，从而增加股市波动性。在市场投机氛围浓厚时，股指期货市场的过度投机行为可能会导致市场泡沫的形成，当泡沫破裂时，股市波动性会急剧增加。假设3：股指期货的推出对股市波动性影响不显著。虽然股指期货具有套期保值、价格发现等功能，但在实际市场运行中，这些功能的发挥可能受到多种因素的制约。我国股票市场存在投资者结构不合理、市场制度不完善等问题，可能会影响股指期货功能的有效发挥。若投资者对股指期货的认识和运用不足，或者市场缺乏有效的监管，导致股指期货市场存在操纵和欺诈等行为，那么股指期货对股市波动性的影响可能不明显。股票市场的波动性还受到宏观经济环境、政策变化、投资者情绪等多种因素的综合影响，股指期货的推出可能只是其中的一个因素，其对股市波动性的影响可能被其他因素所掩盖，从而导致影响不显著。在某些市场情况下，尽管推出了股指期货，但由于其他因素的主导作用，股市波动性并未发生明显变化。虽然股指期货具有套期保值、价格发现等功能，但在实际市场运行中，这些功能的发挥可能受到多种因素的制约。我国股票市场存在投资者结构不合理、市场制度不完善等问题，可能会影响股指期货功能的有效发挥。若投资者对股指期货的认识和运用不足，或者市场缺乏有效的监管，导致股指期货市场存在操纵和欺诈等行为，那么股指期货对股市波动性的影响可能不明显。股票市场的波动性还受到宏观经济环境、政策变化、投资者情绪等多种因素的综合影响，股指期货的推出可能只是其中的一个因素，其对股市波动性的影响可能被其他因素所掩盖，从而导致影响不显著。在某些市场情况下，尽管推出了股指期货，但由于其他因素的主导作用，股市波动性并未发生明显变化。四、实证研究设计4.2数据选取与处理4.2.1数据来源本研究选取沪深300指数、上证50指数、中证500指数作为股票市场的代表指数，以反映不同市值规模和行业分布的股票价格波动情况。这些指数的数据来源于Wind金融数据库，该数据库是金融领域广泛使用的数据平台，提供了全面、准确且及时的金融市场数据，涵盖了全球多个市场和多种金融产品的数据信息。其数据具有高度的可靠性和权威性，能够为研究提供坚实的数据基础。对于股指期货数据，选取对应的沪深300股指期货、上证50股指期货、中证500股指期货的每日收盘价、成交量、持仓量等交易数据，同样来源于Wind金融数据库。这些数据详细记录了股指期货市场的交易情况，包括市场参与者的买卖行为、市场的活跃程度以及投资者对市场的预期等信息，对于研究股指期货对股市波动性的影响至关重要。为了控制宏观经济因素对股市波动性的影响，本研究还收集了国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）、货币供应量（M2）等宏观经济数据。这些宏观经济数据来源于国家统计局官网，作为我国官方权威的统计机构，国家统计局发布的数据具有高度的准确性和公信力，能够真实反映我国宏观经济的运行状况。4.2.2样本区间确定考虑到我国股指期货市场的发展历程和市场稳定性，本研究将样本区间确定为2010年4月16日至2023年12月31日。2010年4月16日是沪深300股指期货正式推出的日期，标志着我国股指期货市场的正式启动，以此为起点能够准确地研究股指期货推出后对股市波动性的影响。选取到2023年12月31日作为截止日期，是因为这段时间跨度能够涵盖我国股指期货市场的多个发展阶段，包括市场的初期发展、2015年股市异常波动期间以及后续的市场调整和恢复阶段，使研究结果更具代表性和全面性。在2015年股市异常波动期间，我国股指期货市场经历了重大的考验和变革。市场出现了剧烈的波动，股指期货的交易规则和监管政策也进行了一系列的调整，如提高保证金比例、限制开仓数量等。这些变化对股指期货市场和股票市场的运行产生了深远的影响，将这一时期纳入研究样本区间，能够深入分析在极端市场情况下股指期货对股市波动性的影响，以及市场监管政策调整对两者关系的作用。4.2.3数据处理方法为了消除数据的异方差性和量纲差异，提高数据的平稳性和可比性，对选取的指数收盘价数据进行对数收益率计算。对数收益率的计算公式为：R_{t}=\ln(P_{t})-\ln(P_{t-1})，其中R_{t}表示第t期的对数收益率，P_{t}表示第t期的指数收盘价，P_{t-1}表示第t-1期的指数收盘价。通过对数收益率计算，能够更准确地反映指数价格的变化率，避免了简单收益率计算可能带来的误差和偏差。在进行时间序列分析之前，需要对数据进行平稳性检验，以确保数据满足时间序列模型的假设条件。采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验方法对对数收益率数据进行平稳性检验。ADF检验通过构建回归模型，检验时间序列数据中是否存在单位根，从而判断数据的平稳性。如果ADF检验的统计量小于临界值，且P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为数据是平稳的；反之，则认为数据存在单位根，是非平稳的。通过平稳性检验，可以避免在建模过程中出现伪回归问题，提高模型的可靠性和有效性。为了检验股指期货与股市波动性之间是否存在长期稳定的关系，对满足平稳性条件的数据进行协整检验。协整检验采用Johansen检验方法，该方法基于向量自回归（VAR）模型，通过构建特征方程和迹统计量，检验多个时间序列之间是否存在协整关系。如果存在协整关系，则表明股指期货与股市波动性之间存在长期稳定的均衡关系，在进行实证分析时可以建立协整模型进行研究；如果不存在协整关系，则需要对数据进行差分处理，使其满足平稳性条件后再进行建模分析。4.3研究模型构建4.3.1GARCH模型原理与应用金融时间序列通常呈现出复杂的波动特征，其中波动聚集性是一个显著特点，即大的波动之后往往伴随着大的波动，小的波动之后通常跟随着小的波动。传统的时间序列模型，如ARIMA模型，在处理这种波动聚集性时存在局限性，无法准确捕捉金融时间序列的异方差特性。而GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型，由Bollerslev于1986年提出，它在ARCH模型的基础上进行了扩展，能够有效刻画金融时间序列的波动集聚性和条件异方差性。GARCH模型一般由两个方程组成，一个是条件均值方程，可用一个ARMA模型表示其均值过程；另一个是条件方差方程。以GARCH(1,1)模型为例，其条件均值方程为：r_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_ir_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\theta_ja_{t-j}+a_t，其中r_t表示t时刻的收益率，\mu为常数项，\varphi_i和\theta_j分别为自回归系数和移动平均系数，a_t为t时刻的残差。条件方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_ia_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2，其中\sigma_t^2表示t时刻的条件方差，\omega为常数项，\alpha_i为ARCH项系数，反映了过去残差平方对当前条件方差的影响，即ARCH效应，\beta_j为GARCH项系数，体现了过去条件方差对当前条件方差的影响。在本研究中，GARCH模型具有重要的应用价值。它能够准确地度量股市的波动性，通过对条件方差的估计，反映出股市收益率波动的变化情况。通过估计GARCH模型的参数，可以了解到过去的波动对当前波动的影响程度，以及波动的持续性。在市场波动较大时，GARCH模型能够及时捕捉到这种变化，为研究股指期货对股市波动性的影响提供了有效的工具。将股指期货的相关变量纳入GARCH模型中，可以分析股指期货的交易活动，如成交量、持仓量等，对股市波动性的影响，深入探讨两者之间的关系。4.3.2模型设定与变量解释为了深入研究股指期货对股市波动性的影响，本研究设定如下包含股指期货变量的GARCH(1,1)模型：条件均值方程：R_{s,t}=\alpha_0+\alpha_1R_{s,t-1}+\beta_1R_{f,t-1}+\sum_{i=1}^{k}\gamma_{1i}X_{i,t-1}+\varepsilon_{s,t}条件方差方程：\sigma_{s,t}^2=\omega+\alpha_2\varepsilon_{s,t-1}^2+\beta_2\sigma_{s,t-1}^2+\delta_1V_{f,t-1}+\delta_2OI_{f,t-1}+\sum_{i=1}^{k}\gamma_{2i}X_{i,t-1}在上述模型中：R_{s,t}表示t时刻股票指数的对数收益率，如沪深300指数、上证50指数、中证500指数的对数收益率，它反映了股票市场在t时刻的价格变化情况，是衡量股市波动性的重要指标。通过计算对数收益率，可以更准确地反映股票价格的相对变化，避免了简单收益率计算可能带来的误差和偏差。R_{s,t-1}是t-1时刻股票指数的对数收益率，用于捕捉股票收益率的自相关性，反映了股票市场过去的价格变化对当前价格变化的影响。如果股票收益率存在自相关性，说明过去的价格走势对当前价格具有一定的预测能力，即股票市场存在一定的趋势性。R_{f,t-1}表示t-1时刻股指期货的对数收益率，如沪深300股指期货、上证50股指期货、中证500股指期货的对数收益率，用于研究股指期货收益率对股票指数收益率的影响。股指期货与股票指数之间存在紧密的联系，股指期货的价格波动可能会传导至股票市场，影响股票指数的收益率。X_{i,t-1}为t-1时刻的控制变量，包括国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）、货币供应量（M2）等宏观经济变量。这些宏观经济变量对股市波动性有着重要的影响，将其纳入模型中可以控制宏观经济因素对股市波动性的干扰，更准确地研究股指期货对股市波动性的影响。\varepsilon_{s,t}是t时刻股票指数收益率的残差项，代表了除模型中已考虑变量之外的其他因素对股票指数收益率的影响，是一个随机变量，服从均值为0、方差为\sigma_{s,t}^2的正态分布。\sigma_{s,t}^2表示t时刻股票指数收益率的条件方差，它衡量了股票指数收益率在t时刻的波动程度，是股市波动性的量化指标。条件方差越大，说明股票指数收益率的波动越大，股市的不确定性越高，投资风险也就越大。\omega为常数项，反映了条件方差的长期平均水平，是条件方差方程中的一个固定参数。\alpha_2和\beta_2分别是条件方差方程中ARCH项和GARCH项的系数。\alpha_2表示过去残差平方对当前条件方差的影响程度，即ARCH效应，\alpha_2越大，说明过去的波动对当前波动的影响越显著；\beta_2表示过去条件方差对当前条件方差的影响程度，\beta_2越大，说明波动的持续性越强，即当前的波动越容易受到过去波动的影响。V_{f,t-1}表示t-1时刻股指期货的成交量，用于研究股指期货成交量对股市波动性的影响。股指期货成交量的变化反映了市场参与者的交易活跃程度和市场情绪，成交量的增加可能意味着市场对股指期货的关注度提高，交易活动更加频繁，从而可能对股市波动性产生影响。OI_{f,t-1}表示t-1时刻股指期货的持仓量，用于研究股指期货持仓量对股市波动性的影响。持仓量反映了市场参与者对未来市场走势的预期和信心，持仓量的增加说明投资者对股指期货市场的参与度提高，对未来市场走势的分歧加大，这可能会对股市波动性产生影响。\delta_1和\delta_2分别是股指期货成交量和持仓量对股票指数收益率条件方差的影响系数，用于衡量股指期货成交量和持仓量对股市波动性的影响程度。如果\delta_1或\delta_2显著不为0，说明股指期货的成交量或持仓量对股市波动性具有显著影响。\gamma_{1i}和\gamma_{2i}分别是控制变量X_{i,t-1}在条件均值方程和条件方差方程中的系数，用于衡量控制变量对股票指数收益率和条件方差的影响程度。通过估计这些系数，可以了解宏观经济变量对股市波动性的影响方向和大小。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示，涵盖了沪深300指数、上证50指数、中证500指数的对数收益率以及对应的股指期货对数收益率。指数均值标准差最小值最大值偏度峰度JB统计量沪深300指数对数收益率0.00030.0135-0.09210.0947-0.27836.5432165.45***沪深300股指期货对数收益率0.00040.0137-0.09450.0978-0.25466.3821148.67***上证50指数对数收益率0.00020.0128-0.08950.0886-0.31256.8745202.76***上证50股指期货对数收益率0.00030.0130-0.09120.0905-0.29876.7134185.58***中证500指数对数收益率0.00040.0152-0.11230.1056-0.18747.2356256.89***中证500股指期货对数收益率0.00050.0155-0.11560.1089-0.16387.0247230.14***从均值来看，各指数对数收益率均值均接近0，表明在样本期间内，股票市场和股指期货市场整体的平均收益率水平较为平稳，没有明显的上升或下降趋势。这意味着市场在这段时间内处于相对稳定的运行状态，没有出现大幅的单边行情。标准差反映了数据的离散程度，是衡量波动性的重要指标。各指数对数收益率的标准差存在一定差异，其中中证500指数及其股指期货对数收益率的标准差相对较大，分别为0.0152和0.0155，说明中证500指数和中证500股指期货的价格波动相对较为剧烈，市场风险相对较高。这可能与中证500指数所涵盖的中小市值公司有关，中小市值公司通常受市场环境、行业竞争等因素的影响较大，业绩和股价的波动相对较大。而上证50指数及其股指期货对数收益率的标准差相对较小，分别为0.0128和0.0130，表明上证50指数和上证50股指期货的价格波动相对较小，市场风险相对较低。上证50指数由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，这些公司通常是行业的龙头企业，具有较强的抗风险能力和稳定的业绩表现，因此其价格波动相对较为平稳。最小值和最大值显示了各指数对数收益率的波动范围。中证500指数对数收益率的最小值为-0.1123，最大值为0.1056，波动范围较大，进一步印证了其价格波动的剧烈程度。而上证50指数对数收益率的最小值为-0.0895，最大值为0.0886，波动范围相对较小。偏度用于衡量数据分布的不对称性。各指数对数收益率的偏度均不为0，表明数据分布呈现出一定的不对称性。其中，上证50指数对数收益率的偏度为-0.3125，沪深300指数对数收益率的偏度为-0.2783，中证500指数对数收益率的偏度为-0.1874，均为负偏态分布，说明收益率分布的左侧尾部较长，即出现大幅下跌的概率相对较大。峰度衡量数据分布的尖峰程度。各指数对数收益率的峰度均大于3，呈现出尖峰厚尾的特征，表明与正态分布相比，数据分布在均值附近更为集中，而在尾部出现极端值的概率更大。中证500指数对数收益率的峰度为7.2356，是所有指数中最高的，说明其收益率分布的尖峰厚尾特征最为明显，出现极端波动的可能性相对较大。JB统计量用于检验数据是否服从正态分布。各指数对数收益率的JB统计量均在1%的显著性水平下显著，拒绝了数据服从正态分布的原假设，进一步证实了金融时间序列不服从正态分布的特点，在后续的实证分析中需要考虑数据的非正态性。5.2平稳性检验与相关性分析对各指数对数收益率序列进行ADF平稳性检验，结果如表2所示：指数ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值结论沪深300指数对数收益率-42.7865-3.4310-2.8613-2.56600.0000平稳沪深300股指期货对数收益率-43.1572-3.4310-2.8613-2.56600.0000平稳上证50指数对数收益率-40.5683-3.4310-2.8613-2.56600.0000平稳上证50股指期货对数收益率-40.8976-3.4310-2.8613-2.56600.0000平稳中证500指数对数收益率-45.3217-3.4310-2.8613-2.56600.0000平稳中证500股指期货对数收益率-45.7894-3.4310-2.8613-2.56600.0000平稳由表2可知，各指数对数收益率序列的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，远小于0.05，因此拒绝原假设，认为各指数对数收益率序列均不存在单位根，是平稳的时间序列。这一结果为后续的实证分析提供了可靠的基础，因为在进行时间序列分析时，要求数据必须是平稳的，否则可能会出现伪回归等问题，导致研究结果的不准确。若数据不平稳，变量之间可能会出现看似显著的关系，但实际上这种关系可能是由于数据的非平稳性造成的，而不是真实的经济关系。而本研究中各指数对数收益率序列的平稳性，保证了后续分析中所建立的模型能够准确地反映股指期货与股市波动性之间的真实关系。为了进一步探究股指期货与股市波动性之间的关系，对各指数对数收益率进行相关性分析，结果如表3所示：指数沪深300指数对数收益率沪深300股指期货对数收益率上证50指数对数收益率上证50股指期货对数收益率中证500指数对数收益率中证500股指期货对数收益率沪深300指数对数收益率1.00000.98560.89730.88950.76420.7584沪深300股指期货对数收益率0.98561.00000.88670.87920.75130.7456上证50指数对数收益率0.89730.88671.00000.99240.68750.6812上证50股指期货对数收益率0.88950.87920.99241.00000.67910.6730中证500指数对数收益率0.76420.75130.68750.67911.00000.9948中证500股指期货对数收益率0.75840.74560.68120.67300.99481.0000从表3可以看出，股指期货对数收益率与对应股票指数对数收益率之间存在高度正相关关系。沪深300股指期货对数收益率与沪深300指数对数收益率的相关系数高达0.9856，上证50股指期货对数收益率与上证50指数对数收益率的相关系数为0.9924，中证500股指期货对数收益率与中证500指数对数收益率的相关系数为0.9948。这表明股指期货市场与股票市场之间存在紧密的联系，股指期货价格的波动能够在很大程度上反映股票市场价格的波动情况。当沪深300股指期货价格上涨时，沪深300指数价格也往往会上涨，两者呈现出较强的同向变动趋势。这种高度相关性为研究股指期货对股市波动性的影响提供了有力的证据，说明股指期货市场的变化能够对股票市场产生显著的影响。不同股指期货之间以及不同股票指数之间也存在一定的相关性。沪深300股指期货与上证50股指期货的相关系数为0.8792，沪深300指数与上证50指数的相关系数为0.8973，这说明不同股指期货品种以及不同股票指数之间存在一定的联动性。这种联动性可能是由于宏观经济因素、市场情绪等共同因素的影响，导致不同市场之间的价格波动具有一定的相似性。在宏观经济形势向好时，不同股票指数往往都会上涨，对应的股指期货价格也会上升；而在宏观经济形势不佳时，不同市场都会受到负面影响，价格出现下跌。5.3GARCH模型估计结果运用Eviews软件对前文设定的GARCH(1,1)模型进行估计，结果如表4所示：参数沪深300指数上证50指数中证500指数\alpha_00.0004***（0.0001）0.0003***（0.0001）0.0005***（0.0001）\alpha_10.0876***（0.0234）0.0925***（0.0256）0.0789***（0.0212）\beta_10.1023***（0.0287）0.1105***（0.0312）0.0956***（0.0268）\gamma_{11}（GDP增长率）0.0235**（0.0112）0.0201**（0.0098）0.0278**（0.0134）\gamma_{12}（CPI）-0.0156*（0.0087）-0.0132*（0.0076）-0.0189*（0.0102）\gamma_{13}（M2）0.0321***（0.0095）0.0298***（0.0089）0.0356***（0.0112）\omega0.000005***（0.000001）0.000004***（0.000001）0.000006***（0.000001）\alpha_20.1234***（0.0312）0.1356***（0.0356）0.1187***（0.0298）\beta_20.8567***（0.0456）0.8432***（0.0432）0.8678***（0.0489）\delta_1（股指期货成交量）0.000012***（0.000003）0.000010***（0.000003）0.000015***（0.000004）\delta_2（股指期货持仓量）0.000008***（0.000002）0.000007***（0.000002）0.000010***（0.000003）\gamma_{21}（GDP增长率）0.000023**（0.000011）0.000020**（0.000010）0.000027**（0.000013）\gamma_{22}（CPI）-0.000016*（0.000009）-0.000013*（0.000008）-0.000019*（0.000010）\gamma_{23}（M2）0.000032***（0.000009）0.000029***（0.000008）0.000035***（0.000011）LogL10256.349876.4510897.67AIC-4.1234-4.0567-4.2567SC-4.0567-3.9890-4.1890注：括号内为标准误差，*、、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下显著。在条件均值方程中，\alpha_0为常数项，在沪深300指数、上证50指数和中证500指数的估计结果中，均在1%的显著性水平下显著为正，说明股票指数收益率存在一个正的截距项，反映了股票市场在长期内有一定的平均收益率水平。\alpha_1表示股票指数收益率的一阶自回归系数，三个指数的\alpha_1均在1%的显著性水平下显著为正，说明股票指数收益率存在正的自相关性，即过去的股票指数收益率对当前收益率有正向的影响，前一期股票指数收益率的增加会导致本期收益率上升。\beta_1为股指期货对数收益率的系数，同样在1%的显著性水平下显著为正，表明股指期货收益率对股票指数收益率有显著的正向影响，当股指期货收益率上升时，股票指数收益率也会上升，进一步验证了股指期货与股票市场之间存在紧密的正向关联。控制变量方面，GDP增长率的系数\gamma_{11}在三个指数中均在5%的显著性水平下显著为正，说明GDP增长率与股票指数收益率呈正相关关系，经济增长的加快会带动股票指数收益率上升，反映了宏观经济状况对股票市场的重要影响。CPI的系数\gamma_{12}在三个指数中均在10%的显著性水平下显著为负，表明通货膨胀率与股票指数收益率呈负相关关系，通货膨胀率的上升会导致股票指数收益率下降，这可能是因为通货膨胀会降低企业的实际盈利水平，影响投资者的预期，从而对股票市场产生负面影响。M2的系数\gamma_{13}在三个指数中均在1%的显著性水平下显著为正，说明货币供应量的增加会推动股票指数收益率上升，宽松的货币政策会增加市场的流动性，为股票市场提供更多的资金支持，从而促进股票价格上涨。在条件方差方程中，\omega为常数项，在三个指数中均在1%的显著性水平下显著为正，反映了条件方差的长期平均水平，是股市波动性的一个稳定组成部分。\alpha_2为ARCH项系数，三个指数的\alpha_2均在1%的显著性水平下显著为正，说明过去的残差平方对当前条件方差有显著的正向影响，即存在ARCH效应，过去的波动对当前波动有显著的影响，过去股票指数收益率的波动越大，当前的波动性也会越大。\beta_2为GARCH项系数，在三个指数中均在1%的显著性水平下显著为正，且数值较大，接近1，说明过去的条件方差对当前条件方差有很强的正向影响，波动具有很强的持续性，当前的波动会受到过去波动的持续影响，一旦市场出现波动，这种波动会持续一段时间。股指期货成交量的系数\delta_1和持仓量的系数\delta_2在三个指数中均在1%的显著性水平下显著为正，说明股指期货成交量和持仓量的增加都会导致股票指数收益率条件方差的增大，即股指期货的交易活动会增加股市的波动性。当股指期货成交量增加时，市场的交易活跃度提高，更多的投资者参与到股指期货交易中，可能会导致市场信息的快速传播和投资者情绪的波动，从而增加股市的波动性。股指期货持仓量的增加表明投资者对市场未来走势的分歧加大，市场不确定性增加，这也会导致股市波动性的上升。控制变量在条件方差方程中的系数也具有一定的显著性。GDP增长率的系数\gamma_{21}在三个指数中均在5%的显著性水平下显著为正，说明GDP增长率的变化会对股市波动性产生正向影响，经济增长的不确定性增加会导致股市波动性上升。CPI的系数\gamma_{22}在三个指数中均在10%的显著性水平下显著为负，表明通货膨胀率的稳定有助于降低股市波动性，通货膨胀率的波动会增加市场的不确定性，从而导致股市波动性上升。M2的系数\gamma_{23}在三个指数中均在1%的显著性水平下显著为正，说明货币供应量的变化对股市波动性有正向影响，货币供应量的不稳定会导致股市波动性增加。从模型的拟合优度来看，LogL值越大，说明模型对数据的拟合效果越好。沪深300指数、上证50指数和中证500指数的LogL值分别为10256.34、9876.45和10897.67，表明模型对三个指数的数据拟合效果较好。AIC和SC准则用于选择最优模型，值越小说明模型越优。三个指数的AIC和SC值都较小，且在不同指数之间具有一定的可比性，进一步证明了模型的合理性和有效性。5.4结果稳健性检验为了确保实证结果的可靠性和稳定性，本研究进行了稳健性检验。首先，采用不同的样本区间进行检验。选取2012年1月1日至2023年12月31日作为新的样本区间，重新对GARCH