我國股指期貨推出對股指波動性影響探究

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1、我國股指期貨推出對股指波動性影響探究【摘要】我國股指期貨的自從2010年4月16日推出已經(jīng)有三年了，對股指期貨對股指的波動性研究從未有間斷，本文以較長周期的中國滬深300指數(shù)為樣本建立修正的GARCH模型，通過實證分析來驗證股指期貨的推出對我國股票現(xiàn)貨市場指數(shù)波動性的影響效應(yīng)。從實證結(jié)果來看虛擬變量的系數(shù)為負，說明我國股指期貨的推出對股指波動性影響的方向是平抑波動而非加劇波動。且虛擬變量的系數(shù)具有顯著性，說明影響比較明顯。這一實證結(jié)果說明了我國股指期貨的引入達到了制度設(shè)計的初衷，我國金融部門可以在此基礎(chǔ)上進一步探索衍生產(chǎn)品市場的適度建設(shè)?！娟P(guān)鍵詞】股指期貨；股指波動

2、性；GARCH模型1.引言期貨交易對其標的資產(chǎn)波動及其特性是否是中性，至今在經(jīng)濟學(xué)界和實踐部門都存在爭議。對于股指期貨影響性的實證研究也有不同的結(jié)論，大致可以分為三類：加劇波動、平抑波動、無影響。這些實證研究多以成熟資本市場如美國、英國等為對象。隨著新興經(jīng)濟體陸續(xù)推出股指期貨，相關(guān)的研究成果也開始出現(xiàn)。趙煥成（2008）選取1982年5月6日至1991年5月6日長達9年的中國香港恒生指數(shù)交易數(shù)據(jù)，建立TGARCH模型來檢驗股指期貨對股指波動性的影響；結(jié)論是股指期貨具有平抑股指波動的作用，但作用效果較弱。房磊和郭琳(2011)對香港恒生指數(shù)的6178個數(shù)據(jù)樣本進行研究

3、，也得出了相同結(jié)論。婁群和步妍(2008)選取臺灣加權(quán)指數(shù)2610個有效數(shù)據(jù)，用GARCH模型研究發(fā)現(xiàn)臺灣加權(quán)股價指數(shù)期貨交易的推出使得現(xiàn)貨市場波動性減小。黃瑋和劉再華(2007)研究發(fā)現(xiàn)印度股指期貨的推出起到了“股市減震器”的作用。我國引入股指期貨的時間較晚，2010年4月16日滬深300指數(shù)期貨合約才正式上市交易。由于數(shù)據(jù)樣本空間較小，所以之前關(guān)于我國指數(shù)期貨推出對現(xiàn)貨市場影響的實證研究還不多。史美景和王君怡(2011)選取滬深300指數(shù)2008年1月2日至2011年2月28日的一小時交易高頻數(shù)據(jù)進行研究，比較了GARCH和CARR模型在處理短期信息反應(yīng)的敏感度

4、，兩個模型都發(fā)現(xiàn)期貨引入后現(xiàn)貨市場波動減弱，信息反應(yīng)速度加快。但是羅洎和王瑩(2011)選取滬深300股票指數(shù)期貨數(shù)據(jù)和代表成分股現(xiàn)貨市場的滬深300指數(shù)、代表非成分股現(xiàn)貨市場的中小盤指數(shù)數(shù)據(jù)，使用面板數(shù)據(jù)模型對2009年5月18日至2011年3月28日期間的數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨推出初期對現(xiàn)貨市場造成了較大沖擊，使成分股市場和非成分股市場波動性均顯著增大，而流動性均顯著減弱。自2008年金融危機以來，金融衍生產(chǎn)品的風(fēng)險放大機制受到廣泛關(guān)注。股指期貨是我國近期推出的標志性金融衍生產(chǎn)品，非常有必要對其性質(zhì)和特征進行更準確得把握。而隨著交易數(shù)據(jù)的增加，也具備

5、了條件對我國股指期貨的影響效應(yīng)進行更深入研究。因此本文將使用更完整的交易數(shù)據(jù)來確認我國股指期貨與現(xiàn)貨市場的風(fēng)險影響關(guān)系。2?研究模型股票現(xiàn)貨市場的波動性這里是指股票指數(shù)收益率在一定時期內(nèi)的變動幅度。一般使用方差和標準差刻畫股票現(xiàn)貨市場的波動性。對于我國股票現(xiàn)貨市場波動性是否受到滬深300指數(shù)期貨上市影響的問題，本文主要采用事件研究法來考察股票指數(shù)作為時間序列的隨機誤差項方差變化以期得到結(jié)論。金融資產(chǎn)價格在動態(tài)變化過程中方差變化具有時變性、期間性，并且不符合正態(tài)分布，往往需要使用ARCH族模型進行波動性分析。在保證時間序列變量具有平穩(wěn)性之后對股指收益率序列構(gòu)建自回歸模

6、型AR(p),通過AIC值、F值、調(diào)整的擬合優(yōu)度等來選擇最優(yōu)的滯后階數(shù)為p,AR(p)的表達式有以下兩種形式：2-1式為帶常數(shù)項表達式，2-2式為不帶常數(shù)項表達式。通過對含常數(shù)項和不含常數(shù)項的自回歸模型進行對比，選擇最優(yōu)的自回歸模型。自回歸模型建立好之后，對模型的方差進行高階ARCH效應(yīng)檢驗，如果存在此效應(yīng)并且為了避免滯后項過多，可以建立GARCH(p,q)模型：在此基礎(chǔ)上考慮"事件”對時間序列波動性的影響。以“事件”發(fā)生的時間為界限將時間序列數(shù)據(jù)分為兩部分，可以分析前后兩部分數(shù)據(jù)的變化是否有顯著差異。如果前后時間序列數(shù)據(jù)顯示出不同的變化規(guī)律，說明該“事件”對變量的

7、波動性有影響。本文將股指期貨正式上市交易的日期2010年4月16日選作“事件日”。為了量化股指期貨引入前后現(xiàn)貨市場價格波動的影響效應(yīng)，可以在GARCH(p,q)模型的基礎(chǔ)上建立包含虛擬變量D的GARCH(p,q)模型：3.實證研究由于數(shù)據(jù)可得性，已有相關(guān)研究的樣本都限制在股指期貨推出后不久的時間段。但在短時間里，由于制度滯后性、市場參與限制、市場結(jié)構(gòu)特點等多方面原因，股指期貨對股指波動性的影響效果并不明顯。因此本文選取滬深300指數(shù)在股指期貨推出前572個交易日數(shù)據(jù)，股指期貨退出后818個交易日數(shù)據(jù)，共有觀測值1390個，根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行建模分析，以較長時間周期