朱家佩
(中南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北 武漢 430074)
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賣空機(jī)制是中國股市動(dòng)蕩的元兇嗎?
——基于中國股指期貨市場(chǎng)的自然實(shí)驗(yàn)
朱家佩
(中南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北 武漢 430074)
我國證券市場(chǎng)于2015年4月16日新推出了上證50和中證500股指期貨。股指期貨與賣空機(jī)制聯(lián)系緊密,自推出以來飽受爭(zhēng)議,2015年的股災(zāi)更將其推向風(fēng)口浪尖?;诖耍疚睦?014年7月1日至2015年12月7日中國A股市場(chǎng)的數(shù)據(jù),研究賣空機(jī)制對(duì)中國股市波動(dòng)性的影響。通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),股指期貨的推出加劇了中國股票市場(chǎng)的波動(dòng),股災(zāi)期間的空單交易量也與股市波動(dòng)存在正相關(guān)關(guān)系,但兩者的影響都很微弱。本文還發(fā)現(xiàn),新舊信息與利空、利好消息對(duì)股市波動(dòng)的影響存在差異,股指期貨的推出加快了市場(chǎng)對(duì)信息的反應(yīng)吸收速度。
賣空機(jī)制;股指期貨;上證50指數(shù);波動(dòng)性
2010年4月16日,我國第一只股指期貨—滬深300指數(shù)期貨正式推出,它的推出通過引入賣空機(jī)制,結(jié)束了我國證券市場(chǎng)多年的單邊交易模式。2015年4月16日,正值滬深300指數(shù)期貨推出5周年之際,中證500和上證50股指期貨品種上市。自股指期貨推出以來,它就被置于風(fēng)口浪尖之中,褒貶不一。一方面股指期貨的賣空機(jī)制使投資者有了規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、進(jìn)行套期保值的新渠道;另一方面,股指期貨的杠桿效應(yīng)和保證金制度又會(huì)擴(kuò)大投資者的風(fēng)險(xiǎn)。
自2014年11月開始,滬深股市一路上漲,2015年4月份以后,更是呈現(xiàn)出“瘋?!睜顟B(tài)。就在市場(chǎng)亢奮、萬眾看好之時(shí),股市突然迎來暴跌。上證指數(shù)由6月12日的5178點(diǎn)最低跌至8月26日的2850點(diǎn),兩個(gè)多月的時(shí)間,滬深兩市總市值縮水20多萬億,大部分股票跌幅過半,創(chuàng)業(yè)板和中小板更是損失慘重,可謂“股災(zāi)”。在本輪暴跌行情中,輿論多將矛頭指向股指期貨。賣空機(jī)制是否是此次股災(zāi)的元兇?股指期貨是否加劇了中國股票市場(chǎng)的動(dòng)蕩?通過實(shí)證分析,理清股指期貨對(duì)股市波動(dòng)的影響具有十分重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
大量理論研究表明,股指期貨有利于實(shí)現(xiàn)股市穩(wěn)定。Merton Miller(1977)用股票市場(chǎng)的保險(xiǎn)市場(chǎng)來比喻股指期貨市場(chǎng)對(duì)于降低股市波動(dòng)的積極作用。他指出限制賣空會(huì)使股價(jià)產(chǎn)生向上的持續(xù)性偏差,滋生股價(jià)泡沫。Lavakkol(2007)發(fā)現(xiàn),股指期貨具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,可以使現(xiàn)貨市場(chǎng)的定價(jià)更為合理和有效率。此外,還有很多學(xué)者認(rèn)為股指期貨加劇了股票市場(chǎng)動(dòng)蕩。Kumer(2002)認(rèn)為期貨合約難以避免會(huì)受到市場(chǎng)操縱力量的影響。相對(duì)于理性投資者,De Long(1990)認(rèn)為正反饋行為很大程度影響了新興市場(chǎng),正反饋交易者追漲殺跌的不理性激勵(lì)是股市波動(dòng)的重要原因之一。
與理論研究結(jié)論相似,有關(guān)股指期貨對(duì)股市波動(dòng)影響的實(shí)證研究結(jié)論也不盡相同。一方面,Soosung et al.(2008)基于FTSE 100 股票指數(shù),對(duì)其波動(dòng)率進(jìn)行分解,發(fā)現(xiàn)指數(shù)期貨可以減小市場(chǎng)的根本性波動(dòng)。Chen et al.(2002)采用SIMEX摩根臺(tái)指期貨的日數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)期貨市場(chǎng)提升了市場(chǎng)避險(xiǎn)效率。另一方面,部分學(xué)者則得出股指期貨增加了現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的結(jié)論。Kuserk & Cocke(2004)指出美國在推出股指期貨后,股票市場(chǎng)交易流動(dòng)性提高,并且有推動(dòng)交易量增長(zhǎng)的趨勢(shì)。
這些已有的研究多以不同地區(qū)不同股指期貨標(biāo)的作為樣本,對(duì)比分析了股指期貨推出前后股市的波動(dòng)性變化等。但各地區(qū)對(duì)股指期貨具有不同的規(guī)定,除此之外,市場(chǎng)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)環(huán)境也不盡相同,研究結(jié)論參考有限?;跍?00指數(shù)期貨已推出5年之久,中證500和上證50指數(shù)期貨的上市豐富了股指期貨的可交易品種。而6-8月份的股災(zāi)導(dǎo)致資本市場(chǎng)劇烈動(dòng)蕩,不少人將矛頭指向股指期貨。本文就賣空機(jī)制對(duì)股市波動(dòng)的影響進(jìn)行研究,進(jìn)而進(jìn)一步分析股指期貨的信息傳遞不對(duì)稱現(xiàn)象。
基于Harris(1989)、Antoniou & Holmes(1995)、Kuserk & Cocke(2004)等的研究,本文的基本假設(shè)是,股指期貨作為創(chuàng)新型金融衍生工具,加劇了中國股票市場(chǎng)的波動(dòng)。
2.1 模型設(shè)定
為了檢驗(yàn)股指期貨與股市波動(dòng)性的關(guān)系,本文采用時(shí)間序列動(dòng)態(tài)模型,其中GARCH模型在刻畫金融資產(chǎn)收益率序列的尖峰厚尾和波動(dòng)聚集特性時(shí)表現(xiàn)突出,根據(jù)已有文獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)以及數(shù)據(jù)的多次擬合嘗試,本文使用GARCH(1,1)模型進(jìn)行分析。具體模型如下:
Rt=α0+β·Controlst+εt,其中εt~N(0,Volatilityt)
(1)
(2)
為了說明股指期貨的推出以及賣空機(jī)制是否對(duì)股指波動(dòng)造成影響,在(2)式中引入變量,得到(3)、(4)式如下:
(3)
(4)
其中Index_futurest為虛擬變量,股指期貨推出前為0,推出后為1,如果其系數(shù)顯著異于0,則說明股指期貨的推出對(duì)股指波動(dòng)有影響;Sell_volt是空單成交量,用以研究賣空機(jī)制對(duì)股指波動(dòng)的影響。
TARCH模型可用以擬合收益率波動(dòng)的信息不對(duì)稱效應(yīng),它在GARCH模型的基礎(chǔ)上,向條件方差方程中引入不對(duì)稱項(xiàng),本文選用TARCH(1,0)模型,得到(5)式如下:
Volatilityt=a0+b1·Volatilityt-1+γ·ε2t-1·Messaget-1
(5)
式中Messaget-1為虛擬變量,當(dāng)εt-1<0時(shí)取值1,當(dāng)εt-1≥0時(shí)取值0.若其系數(shù)大于0,則表示存在非對(duì)稱效應(yīng)。
2.2 波動(dòng)性指標(biāo)
現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率的波動(dòng)性由GARCH模型中的方差Volatilityt來刻畫,股指收益率采用對(duì)數(shù)收益率形式以降低異方差干擾,計(jì)算公式為:Rt=LN(Pt)-LN(Pt-1)。P50t、P500t、P300t分別對(duì)應(yīng)于上證50指數(shù)、中證500指數(shù)和滬深300指數(shù)的收盤價(jià),P50t、P500t、P300t則對(duì)應(yīng)于上證50指數(shù)、中證500指數(shù)和滬深300指數(shù)的收益率。
2.3 解釋變量
(1)中證500指數(shù)收益率。中證800指數(shù)由滬深300指數(shù)和中證500指數(shù)共同構(gòu)成,并且它們的成份股互不重疊,因此本文選用中證500指數(shù)收益率作為國內(nèi)經(jīng)濟(jì)因素的替代變量來衡量其對(duì)滬深300指數(shù)的影響。上證50指數(shù)的成份股完全包含于滬深300指數(shù),故同樣采用中證500指數(shù)收益率作為其解釋變量。
(2)中小板指數(shù)(Rzxt)。中證500指數(shù)覆蓋了中小盤個(gè)股的狀況,采用中小板指數(shù)收益率作為中證500指數(shù)均值方程中的解釋變量。
3.1 數(shù)據(jù)來源
本文選用2014年7月1日至2015年12月7日的日收盤數(shù)據(jù)和每30分鐘高頻數(shù)據(jù),日數(shù)據(jù)共352個(gè)。股指期貨的交易時(shí)間除最后交易日以外,為上午9:15-11:30、下午13:00-15:15,比現(xiàn)貨市場(chǎng)早開盤15分鐘、晚收盤15分鐘,故調(diào)整保留它們的公共時(shí)間區(qū)間為10:00-15:00,得到高頻數(shù)據(jù)共2816個(gè)。所有數(shù)據(jù)均來源于通達(dá)信金融平臺(tái)。
表1 各樣本數(shù)據(jù)范圍
樣本一為上證50、中證500指數(shù)期貨推出前,樣本二為上證50、中證500指數(shù)期貨推出后,樣本三為2015年股災(zāi)期間。
3.2 描述性統(tǒng)計(jì)
通過計(jì)算各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以知道,各指數(shù)的偏度均小于0,峰度均大于3,JB統(tǒng)計(jì)量也都顯著,收益率序列顯現(xiàn)尖峰厚尾的分布形態(tài)。各樣本期間的上證50和中證500指數(shù)收益率統(tǒng)計(jì)量均符合預(yù)期。
3.3 ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)及ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)
對(duì)各變量序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),t統(tǒng)計(jì)量值均小于1%顯著性水平下的臨界值,表明各收益率序列是平穩(wěn)的。
在擬合GARCH模型前后,需要檢驗(yàn)收益率均值方程的ARCH效應(yīng)。本文采用最常見的拉格朗日乘數(shù)法,在每一次回歸估計(jì)前后進(jìn)行了ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果在表2、3、4、5中分別給出??梢钥闯觯珿ARCH模型擬合后,ARCH效應(yīng)得到了很好消除。
4.1 上證50股指期貨的推出對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的影響
針對(duì)上證50股指期貨,分別使用全樣本期間的日數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)對(duì)方程(3)進(jìn)行估計(jì),表2給出了回歸結(jié)果。使用GARCH模型擬合前后,ARCH效應(yīng)從有到無,保證了模型的準(zhǔn)確。Index_futurest的回歸系數(shù)分別為3.06E-07和1.67E-05,且均在1%的水平下顯著大于0,意味著上證50股指期貨的推出確實(shí)加劇了現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng),但兩者的數(shù)據(jù)都很小,這也說明股指期貨的推出對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的影響微弱。除此之外,GARCH項(xiàng)的系數(shù)大于ARCH項(xiàng)的系數(shù),可見舊信息比新信息對(duì)股市波動(dòng)的作用更大。
表2 推出上證50股指期貨對(duì)波動(dòng)性影響的回歸結(jié)果
4.2 新舊信息對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的影響差異變化
為了考察上證50股指期貨推出以后,新信息和舊信息對(duì)股市波動(dòng)影響的變化,對(duì)于方程(2),采用日數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)分別對(duì)樣本一和樣本二進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表3所示。Panel A中ARCH項(xiàng)的系數(shù)由0.133903增加到0.140156,GARCH項(xiàng)的系數(shù)由0.865183減小到0.747195,且均在1%的水平下顯著。與Panel A的結(jié)果相似,Panel B中ARCH項(xiàng)的系數(shù)由0.038041增加到0.088463,增加了一倍多,GARCH項(xiàng)的系數(shù)由0.953314減小到0.891728。這表明上證50股指期貨推出之后,舊信息對(duì)股市波動(dòng)的影響減小,新信息對(duì)股市波動(dòng)的影響加大。這與Antoniou & Holmes(1995)等的理論預(yù)測(cè)以及經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)一致,在一定程度上解釋了表4結(jié)果的原因:上證50股指期貨推出以后,市場(chǎng)信息流速加快,新信息較之前更容易被市場(chǎng)反應(yīng)、吸收。
表3 新舊信息對(duì)波動(dòng)性影響對(duì)比
Panel B:每30數(shù)據(jù)高頻數(shù)據(jù)
4.3 空單交易量對(duì)股災(zāi)期間現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的影響
為了從賣空機(jī)制的角度考察股指期貨對(duì)股市波動(dòng)的影響,通過對(duì)空單交易量的分析,可以更為明確地識(shí)別賣空機(jī)制是否加劇了股市動(dòng)蕩。為此,將方程(3)中的虛擬變量替換為空單交易量,通過模型(4)進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。選取2015年6月15日至8月31日股災(zāi)期間的數(shù)據(jù),由于期間只有55個(gè)交易日,樣本量過少,故此處只使用高頻數(shù)據(jù)。
針對(duì)上證50、滬深300、中證500股指期貨分別對(duì)樣本三進(jìn)行估計(jì)。表4的結(jié)果表明,Sell_volt的回歸系數(shù)分別為2.51E-10、1.28E-11和3.87E-11,且均在1%的水平下顯著大于0,意味著股市波動(dòng)確實(shí)與空單交易量有關(guān),股指期貨的賣空機(jī)制加劇了現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng),但三者的數(shù)據(jù)都很小,這也說明股指期貨的賣空機(jī)制對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的影響微弱。
表4 空單交易量對(duì)波動(dòng)性影響的回歸結(jié)果
4.4 股市波動(dòng)的杠杠效應(yīng)
表5 股市波動(dòng)“杠桿效應(yīng)”的回歸結(jié)果
本文以上證50、滬深300、中證500三大股指期貨作為研究對(duì)象(其中以分析上證50指數(shù)期貨為主),結(jié)合時(shí)間序列GARCH模型和事件分析方法,分別采用2014年7月1日至2015年12月7日的日數(shù)據(jù)和每30分鐘數(shù)據(jù),研究股指期貨對(duì)中國股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。經(jīng)過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn):首先,股指期貨的推出加劇了股市的波動(dòng),但影響甚微;其次,股災(zāi)期間,空單交易量與股市波動(dòng)存在正相關(guān)關(guān)系,股指期貨的賣空機(jī)制加劇了現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng),但加劇作用微弱;第三,新舊信息的影響變化為股指期貨的推出加劇股市動(dòng)蕩提供了很好的解釋;最后,股市波動(dòng)存在杠桿效應(yīng),“利空”消息
比“利好”消息給股市帶來的波動(dòng)更加強(qiáng)烈。
本文的研究結(jié)果說明,股指期貨交易加劇了中國股票市場(chǎng)的波動(dòng),但是它的影響很小,遠(yuǎn)未達(dá)到部分人所恐慌或憂慮的程度。股災(zāi)期間,股市波動(dòng)雖與股指期貨的賣空機(jī)制有關(guān),但非必然,股指期貨并非“元兇”。融資融券、場(chǎng)外配資等杠桿資金的運(yùn)用使得宏觀經(jīng)濟(jì)不景氣下的牛市蘊(yùn)含泡沫,而去杠桿擠泡沫才是導(dǎo)致本輪股災(zāi)出現(xiàn)的主要原因。股指期貨的上市交易,引入了賣空機(jī)制,豐富了市場(chǎng)中投資工具的種類,其套期保值、價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能以及交易機(jī)制有利于提高市場(chǎng)的運(yùn)作效率。監(jiān)管層應(yīng)該適時(shí)降低股指期貨交易的門檻,逐步增加股指期貨種類,加快機(jī)構(gòu)投資者的入場(chǎng)步伐,同時(shí)加強(qiáng)監(jiān)管力度、健全相關(guān)制度規(guī)范,最大限度地發(fā)揮股指期貨交易的市場(chǎng)功能,促使我國證券市場(chǎng)向運(yùn)行良好穩(wěn)健、市場(chǎng)質(zhì)量更高的目標(biāo)邁進(jìn)。
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朱家佩(1994-),女,漢族,湖北黃岡人,研究生,經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士,中南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè),研究方向:投資金融。
F830.91
A
1671-1602(2016)22-0118-03