何志剛，楊彩云，李二勇

（浙江工商大學金融學院，杭州310018）

引言與文獻綜述

自2013 年9 月6 日以來，中國金融期貨交易所相繼推出中長期國債期貨品種，這有助于提升國債市場基準利率的有效性。然而，基于擔憂國債期貨市場發(fā)生跨市場操縱行為，引發(fā)金融市場系統(tǒng)性風險，監(jiān)管層對國債期貨市場采取了較為嚴格的監(jiān)管措施，這又導致了我國國債期貨市場流動性不足，不利于充分發(fā)揮國債期貨市場的應有功能。中共中央、國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》指出，提高國債市場定價效率，更好發(fā)揮國債利率期限結構定價基準作用，故科學合理地放松國債期貨市場監(jiān)管，提升市場流動性成為理論和實務界關注的問題。如何在放松監(jiān)管與防范市場風險兩者之間做好平衡，需要我們掌握國債期貨跨市場操縱風險的機理，并加以準確識別。

謝杰（2015）[1]認為衍生品市場操縱可分為單一市場操縱和跨市場操縱兩類，其中跨市場操縱是利用基礎產品與衍生品之間的價格關聯(lián)實施的操縱行為。雖然跨市場操縱行為在股指期貨市場較為常見，但從國際經(jīng)驗看，國債期貨跨市場操縱事件也時有發(fā)生。一般認為，跨市場操縱行為主要體現(xiàn)在期貨價格與現(xiàn)貨價格的嚴重背離、期貨價格劇烈波動等方面，主要有逼倉（corner）和擠倉（squeeze）兩類。對此，學者們圍繞其形成機理、識別等展開研究。

（1）國債期貨跨市場操縱行為的機理。期貨跨市場操縱機理問題的研究源于商品期貨，Kyle（1984）[2]基于信息不對稱的假設，首次提出跨市場操縱的理論模型，認為市場操縱者可以利用期貨合約強制交割的特點，采用囤積可交割商品的方法進行市場操縱。此后，學者對此進一步展開研究。例如，Pirrong 等（2010）[3]論證了均衡狀態(tài)下，市場操縱存在的條件是需滿足交易指令流隨機及交割邊際成本遞增。Pirrong（2017）[4]認為信息不對稱可影響臨近到期時多空主力的交易策略，其模型論證了在市場操縱過程中，多空主力之間存在協(xié)商共同獲利動機。

國債期貨的交割機制決定了其市場操縱機理較之商品期貨更為復雜。為防范市場操縱風險，國債期貨合約賦予空方品質選擇權和時間選擇權。其采用多券種實物交割制度以擴大交割標的范圍，并引入轉換因子系統(tǒng)。但轉換因子系統(tǒng)存有不足，只有在收益率曲線扁平，且收益率恰等于國債期貨標的票面利率時，可交割債券之間才具有完全替代性，否則，“一攬子”可交割債券的交割成本便會出現(xiàn)差異，其中交割成本最小者即為最便宜可交割債券（CTD）。Ben-Abdallah 等（2016）[5]實證研究了轉換因子系統(tǒng)的非完美性同潛在市場操縱風險之間的相關性，得出轉換因子系統(tǒng)相關變量能夠解釋潛在市場操縱可能性的62%。周子康等（2008）[6]認為當CTD 劵與其他可交割債券的交割損失存在較大差異時，易誘發(fā)國債期貨跨市場操縱風險。熊艷和李忠朝（2014）[7]比較了英美兩國的國債期貨的交割機制，發(fā)現(xiàn)美國國債期貨的可交割債券數(shù)量較多，且可交割債券間的可替代性較強，投資者對于交割券的選擇多樣，這有助于防范跨市場操縱行為。Boyle（1989）[8]認為品質選擇權和時間選擇權均有助于降低跨市場操縱風險，但時間選擇權的有效性較之品質選擇權更低。Chance 等（1993）[9]認為，賦予空方品質選擇權和時間選擇權并不能完全消除跨市場操縱風險，只要CTD 和SCTD（第二便宜交割債券）的交割成本差異足夠大，市場操縱即可能發(fā)生。Jarvinen 等（2004）[10]認為，期貨與現(xiàn)貨市場交易違約成本的非對稱性為國債期貨跨市場操縱行為創(chuàng)造了條件。Merrick 等（2005）[11]構建理論模型解釋了市場操縱引起期現(xiàn)貨價格變動的內在機理。當發(fā)生跨市場操縱行為時，CTD 價格上升，直到CTD地位被SCTD完全替代為止。

（2）國債期貨跨市場操縱行為的識別。主要包括事先預測、事中跟蹤監(jiān)測以及事后市場操縱行為認定三個方面。其一，有關潛在跨市場操縱風險的識別方面。Merrick 等（2005）[11]構建了潛在跨市場操縱風險識別指標，據(jù)此對倫敦國際金融期貨交易所金邊債券期貨合約的跨市場操縱行為進行實證分析，結果表明其能夠較好地識別金邊債券期貨潛在的市場操縱風險；Ben-Abdallah 等（2016）[5]在考慮交割選擇權對國債期貨定價影響的基礎上對Merrick 等（2005）[11]潛在市場操縱風險指標進行了擴展，結果認為潛在市場操縱風險與市場利率環(huán)境之間具有較高的相關性。Saha 等（2012）[12]提出了檢驗經(jīng)濟數(shù)據(jù)是否支持期貨市場操縱的一般回歸模型方法，以2006 年美國對沖基金Amaranth 期貨市場操縱事件為例，從現(xiàn)有經(jīng)濟數(shù)據(jù)中得出Amaranth并沒有操縱期貨市場的結論。其二，有關跨市場操縱風險事中跟蹤識別方面。Hegde（1994）[13]認為可將可交割國債成為CTD、維持CTD 以及退出CTD時的日價格變化作為衡量市場操縱行為的指標。Jarvinen 等（2004）[10]運用持倉量占CTD 存量的比率，以及日歷價差、凈基差、相對交割成本等作為指標來識別跨市場操縱行為。其三，在跨市場操縱行為事后判別方面，Duffie（1996）[14]將回購市場引入國債期貨跨市場操縱風險的研究框架，并指出當發(fā)生跨市場操縱風險時，由于期貨合約交割而引起的“特殊”債券的過量需求可能使得“特殊”債券的回購利率小于0。Jordan 等（1997）[15]考察了臨近國債期貨最后交易日的CTD 回購利率是否成為“特殊回購利率（Special Repo Rates）①”，以為市場操縱行為的認定提供依據(jù)。Merrick 等（2005）[11]通過分析主力持倉變動同期現(xiàn)貨價格扭曲之間相關性，判定是否出現(xiàn)跨市場操縱行為。劉暢（2017）[16]認為期貨市場操縱行為復雜多樣，判別操縱行為的難度限制了事后制裁的有效性，反操縱應更多依靠事前防范。左大鵬和劉慶富（2009）[17]基于被操縱合約交割月與后續(xù)月期貨合約價格差，以及交割月對連續(xù)兩個后續(xù)月期貨收益的回歸剩余進行實證研究，以識別期貨市場的價格操縱行為。朱學紅等（2019）[18]發(fā)現(xiàn)結合價格信息和事件分析法，可識別跨市場操縱行為。李明玉（2019）[19]認為可以通過考察交割量和持倉量的關系來識別跨市場操縱的發(fā)生。李翊君等（2019）[20]對期貨市場可能存在的市場操縱行為建立三大分類指標，并使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建分類模型，有效識別監(jiān)測期貨市場存在的操縱行為。

綜上所述，現(xiàn)有國內學者對市場操縱問題的研究主要涉及商品期貨市場，國債期貨市場跨市場操縱行為的研究尚顯不足。雖然國外學者的研究較為全面，但其成果未必適應我國現(xiàn)實：其一，在交割機制方面國內外存在差異，例如，轉換因子系統(tǒng)、交割選擇權以及滾動交割時的“雙方舉手”規(guī)則等均有一定差異。其二，國債現(xiàn)貨市場分割導致銀行間與交易所市場價格形成機制差異，且市場流動性不足、投資者結構不合理、交易信息透明度欠缺等。這些都可能會對國債期貨跨市場操縱風險的形成、識別帶來影響，故需結合我國國債期貨以及基礎市場現(xiàn)實情況展開研究。

1 國債期貨跨市場操縱的機理

跨市場操縱通常利用兩個以上市場之間的價格關聯(lián)實施操縱。由于交易者之間稟賦差異，以及在國債期貨交易過程中，交易者對價格變化的敏感性和時間上的不對稱性使得跨市場操縱成為可能。加之我國期貨市場監(jiān)管尚存有不足，例如石曉波等（2015）[21]認為對操縱行為的處理不及時，對到期合約的監(jiān)控不足，對跨市場危機處理缺乏經(jīng)驗等，均易導致市場操縱事件的發(fā)生。理論上可將市場操縱分為空頭操縱和多頭操縱兩種情況，由于現(xiàn)實中空頭操縱較難發(fā)生，故這里以多頭市場力量操縱來分析國債期貨跨市場操縱機理。

當國債期貨合約臨近交割時，跨市場操縱者通過在國債期貨市場惡意做多，并采取多種途徑獲得可交割債券，以推動國債期貨合約價格以及可交割劵價格上升，使期貨合約空頭被迫或以高位平倉或以高價獲得可交割債券，多頭即可達到操縱目的。從理論上說，市場參與者可通過現(xiàn)貨交易、回購、債券借貸及債券遠期等獲得可交割債券。實踐中，因我國借貸及國債遠期交易均不夠活躍，可交割券主要來源于現(xiàn)貨及回購。故我國國債期貨跨市場操縱主要涉及國債期貨、現(xiàn)貨以及回購市場?？缡袌霾倏v者可以在現(xiàn)貨市場買入獲得最便宜可交割債券，也可以在回購市場進行回購交易，以在期貨合約交割日之前，獲得對最便宜可交割債券的暫時控制。通過回購市場獲得最便宜可交割債券的優(yōu)勢為：（1）跨市場操縱者可以大量持有最便宜可交割債券而不承擔利率風險；（2）我國國債回購交易品種設定為1 周到6 個月，在回購期滿之前，通過回購交易獲得的這些可交割債券可由逆回購方使用，對此監(jiān)管部門難以監(jiān)測。由上述分析可知，國債期貨跨市場操縱是國債期貨市場、現(xiàn)貨市場及回購市場之間相互作用的結果。期貨合約空方既可以從現(xiàn)貨市場也可以在回購市場進行逆回購來獲得所需的可交割債券。

為說明操縱者如何在國債期貨、現(xiàn)貨和回購市場上進行操作，以及這些操作是如何影響最便宜可交割債券的價格進而達到操縱的目的，以下我們分兩種情況進行分析：期貨合約空頭沒有察覺到操控的發(fā)生以及察覺到多頭的操控行為并采取相關措施。

（1）期貨合約空方未察覺多方進行跨市場操縱。此時，在期貨市場中，多方做多，空方做空。因為多方準備對國債期貨合約進行跨市場操縱，現(xiàn)貨市場中，多方會在銀行間和交易所市場大量收集CTD，使CTD 劵供不應求，從而推動CTD 價格上升。并且此時多方還會在回購市場中做逆回購，交易日期在交割日之前，以控制交割日前后的CTD。多方的這種操作會產生三種可能的結果：當CTD 的價格被抬高，卻依然是市場上的CTD 時，空方被迫高價買入CTD 以交割，使多方交割收益增加；當CTD價格上升以至不再是市場的CTD 時，空方被迫買入次便宜可交割債券（SCTD）以交割，使多方交割收益增加；當CTD 和SCTD 的價格均上漲，使空方交割損失超過違約罰款金額時，空方違約，上交罰款；多方從結算部門得到交割券。這三種結果都會使多方的收益增加，而空方被迫承擔損失。

（2）期貨合約空方察覺到多方進行跨市場操縱。多方欲進行跨市場操控，其行為與前文相同。期貨市場做多，現(xiàn)貨市場收集CTD，并在回購市場中做逆回購，以期控制住交割日前后的CTD。但是因為空方已經(jīng)察覺到多方的這種操控行為，其會采取相應的措施，在交割日當天在回購市場做逆回購。此時CTD 價格雖然會小幅上漲，但仍是市場上的CTD，空方通過逆回購在期貨交割日獲得足夠的CTD 用于交割，多方跨市場操縱受阻。但是，通常當空方發(fā)現(xiàn)操縱可能發(fā)生而進行逆回購交易時，多方已經(jīng)進行了多次逆回購交易，CTD 價格已經(jīng)有所提高，空方購入CTD 的成本已經(jīng)增加，而且當空方和多方均進行逆回購交易時，因為現(xiàn)貨、回購和期貨三市場價格的聯(lián)動性，現(xiàn)貨市場CTD 的價格也會出現(xiàn)上漲，由于回購市場的違約罰款較低，空方通常會選擇違約而在現(xiàn)貨市場將回購標的以更高價格售出。而期貨市場違約罰款較高，空方通常選擇履行交割，在回購空方違約的情況下，期貨空方必然會在現(xiàn)貨市場以高價購入CTD 用于交割。因此，在期貨和回購市場違約罰款不均等的情況下，即使空方在回購市場上進行逆回購交易，操縱事件也有可能發(fā)生。

上述分析顯示，國債期貨跨市場操縱過程較為隱蔽。就我國而言，基于如下原因，跨市場操縱更不易監(jiān)管：其一，我國國債交易市場分割，操縱者的交易策略隱蔽性更強，并使跨市場監(jiān)管的效率降低；其二，國債二級市場流動性缺乏，使部分國債的市場價格不能真正反映其價值。當跨市場操縱發(fā)生時，不易被察覺。

2 研究設計

2.1 5 年期國債期貨CTD 券的特征分析

我國5 年期國債期貨合約采用實物交割的方式，國債期貨標的債券采用名義標準券，并規(guī)定發(fā)行期限不高于7 年、合約到期月份首日剩余期限為4～5.25 年的記賬式附息國債都可以作為可交割國債。中金所采用轉換因子系統(tǒng)來縮小可交割國債間的價格異同，但因轉換因子系統(tǒng)的缺陷，導致不同的可交割國債的交割損失不同。故合約空方可用其中的CTD 執(zhí)行交割。CTD 是在所有可交割債券中交割收益最大或交割成本最小的債券。通過期現(xiàn)套利，CTD 的交割收益應當接近于0，故合約的價格與CTD 的現(xiàn)貨市場價格緊密相關。

市場選擇CTD 券的方法主要為隱含回購率法（IRR）、凈基差法和經(jīng)驗法。本文采用隱含回購率法②，通過計算每個可交割債券的隱含回購率，并按從大到小的順序排列，隱含回購率最大者即為CTD券，隱含回購率排名第二的可交割債券，稱為次便宜可交割債券（SCTD），以此類推。在合約存續(xù)期間，最便宜可交割債券是不固定的。

將2016 年3 月至2019 年9 月期間的5 年期國債期貨合約（共15 期）對應的可交割國債作為研究對象分析CTD 債券變動情況。表1 列出了5 年期國債期貨合約交割月CTD 券的變動情況。

表1 CTD 券的特征

第一列為合約代碼，第二列為合約交割期第一交割日到最后交易日間的交割期限，第三列為每期合約可交割的天數(shù)，第四列為每期合約可交割券的數(shù)量?？梢钥闯? 年期合約的CTD 券的數(shù)量在5～15 之間，前期比較均勻，后期變化較大。第五列為每期合約在交割期內CTD 券的個數(shù)。其中，TF1609與TF1712 在交割期間CTD 券為1，意味著交割期內某只可交割債券一直維持著CTD 地位，在這種情況下，跨市場操縱更有可能發(fā)生。因為在整個交割期內，如果一只債券一直維持CTD 地位，那么操縱者很容易辨別出CTD 并且可以集中力量對該種債券進行操縱。即使沒有市場操縱，對該種債券過量的交割需求也可能引起市場的交易異常。有的如TF1612CTD 數(shù)量高達5 個，這種情況市場操縱相對較難發(fā)生。最后一列為交割期間CTD 券的變動次數(shù)。在本文研究的15 期國債期貨合約中，有3 期合約在整個交割期內存在2 個及以下的CTD。通過比較第5 列和第6 列，可以發(fā)現(xiàn)CTD 的個數(shù)和CTD變動次數(shù)二者相關，相關系數(shù)為0.8112，可見二者關聯(lián)非常緊密。這也可以說明，在交割期內，如果CTD 的個數(shù)較少，那么發(fā)生跨市場操縱的可能性較大。

2.2 跨市場操縱識別的模型設計

（1）跨市場操縱的識別方法?；谇笆龇治?，本文設計如下方法來識別國債期貨是否存在跨市場操縱。首先，我們利用隱含回購率法找出最便宜可交割債券，計算其理論價格③；然后，計算出交割期內可交割債券的市場價格與其理論價格的偏離值（記為DF），并把DF作為被解釋變量；最后，將可交割債券是否為最便宜可交割債券的二值虛擬變量作為核心解釋變量，通過構建理論模型并做回歸估計得出實證結果。如果是否為CTD 的虛擬變量與被解釋變量為顯著的負相關關系，則顯示標的債券為CTD 時，其市場價與理論價的偏離值較小，即標的國債的市場定價正常，國債期貨合約未發(fā)生跨市場操縱行為；反之，若是否為CTD 的虛擬變量與被解釋變量具有顯著的正相關關系，則顯示國債期貨合約可能發(fā)生了跨市場操縱。

（2）模型的設定。面板數(shù)據(jù)的分析方式主要有固定效應和隨機效應，我們在靜態(tài)面板模型中選擇隨機效應估計模型或固定效應估計模型，具體選擇結果則由豪斯曼檢驗決定。

模型構建如下：

其中：DFi，t表示在t時，可交割債券i的市場價格與理論價格偏離值；Ranki，t為虛擬變量，表示在t時，當可交割債券i是CTD 時取1，其他情況取0；LL0.5i，t為虛擬變量，表示在t時，當可交割債券i的發(fā)行日期不足半年時取1，其他情況取0；IntRatei，t表示在t時，可交割債券i的到期收益率；μi為可交割債券i的固定效應，如可交割債券的票面利息；εi，t表示在t時，可交割債券i的回歸誤差量。

在以上的回歸模型中，本文選擇解釋變量時主要考慮下面的兩個因素：

第一，流動性溢價效應。由于新發(fā)行債券通常具有更強的流動性，使之往往存在一個溢價，故要考慮相關的虛擬變量，當國債發(fā)行日期距交割期不足半年時，設置相關的虛擬變量。

第二，CTD 的虛擬變量?？缡袌霾倏v可能導致CTD 在交割期間的價格上升，故要考慮相關的虛擬變量。如果模型的回歸系數(shù)β3為正，且能夠通過顯著性檢驗，則表明CTD 債券可能發(fā)生了市場操縱。

考慮到不同到期合約交割期情況的差異，模型（1）可能忽略跨市場操縱風險只在某些合約交割期內發(fā)生的情況。故本文在模型（1）的基礎上增加每個交割期間的虛擬變量，見模型（2）：

其中，1603t…1909t為虛擬變量。例如，對于1603t而言，當t在合約TF1603 的交割期內，則為1，否則為0。其余變量的含義與模型（1）相同。

（3）單個到期國債期貨合約的情形?？紤]到跨市場操縱可能只在某些到期合約的交割期內發(fā)生，對于不同的交割期間，本文設置了不同CTD 的虛擬變量。如果在任何一個交割期內，存在一個CTD的虛擬變量系數(shù)顯著地大于0，就可說明，雖然在其他到期合約的交割期中沒有跨市場操縱，但在該交割期內仍可能發(fā)生跨市場操縱。

為了進一步探索跨市場操縱是否在某個國債到期合約的交割期間發(fā)生，本文又設定了以下模型：

其中，CTD1603i，t…CTD1909i，t為虛擬變量。例如，對于CTD1603i，t而言，當t在合約TF1603 的交割期內，且國債i是CTD 時，則為1，否則為0。其余變量的含義與模型（2）相同。

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)、變量及初步統(tǒng)計分析

3.1.1 樣本與數(shù)據(jù)

本文以我國5 年期國債期貨合約的標的債券為研究樣本，所選時間窗口為2016 年3 月到2019年9 月，數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫，部分指標經(jīng)自行計算得到。經(jīng)篩選后，最終得到1 401 個樣本數(shù)據(jù)④。

3.1.2 變量選取

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量為債券市場定價偏離值，用于反映可交割債券的定價是否偏高。

（2）解釋變量。根據(jù)實證研究的需要，本文主要設計如下解釋變量：是否為最便宜可交割債券、可交割債券流通日期是否距發(fā)行日期在半年內和每個可交割債券在交割期間每天的到期收益率。所有變量符號如表2 所示。

表2 指標與變量說明

3.1.3 被解釋變量的描述性統(tǒng)計分析

依據(jù)本文的研究需要，首先對被解釋變量進行描述性統(tǒng)計分析。

（1）CTD 債券DF值。在整個交割月期間，為了檢測CTD 價格是否偏高，本文計算了每一個合約月份CTD 債券在交割日的DF和每期交割月期間每一組CTD 債券的平均DF。每期交割月期間每一組CTD 債券的平均DF的結果如表3 所示。

表3 上部分的第一列，表示本文所研究的15期國債期貨合約代碼；第二列到第六列表示各期合約交割月份CTD 債券的平均DF值。第七列和第八列分別表示這15 期期貨合約CTD 債券在交割月份的均值和標準差。表3 的倒數(shù)第二行顯示所有CTD債券的平均DF值為0.144 1 元，顯示理論價與市場價較為接近。通常，因新券流動性較好，使其往往存在一個溢價，故在本文樣本數(shù)據(jù)中，新發(fā)行國債的交割損失排名會較高，這可能使得本文在試圖證明CTD 定價偏高中得出的結論無效。為避免這一問題，本文將在交割期前半年內發(fā)行的可交割國債剔除，重新計算表3 中的數(shù)據(jù)，結果如表3 最后一行所示，平均DF值由0.144 1 元變?yōu)?.086 2 元。這表明，新發(fā)行債券的市場溢價確實能夠影響分析結果。

（2）CTD 債券與非CTD 債券的DF均值的比較。如果國債期貨市場存在跨市場操縱，則合約空頭的交割需求會導致交割之前CTD 券的價格上升，即存在跨市場操縱合約的CTD 券的DF均值會呈現(xiàn)出比非CTD 券的DF均值要大的特征。如圖1所示，通過觀察可知，研究期內CTD 債券與非CTD債券DF均值呈相同的變化趨勢，且國債期貨合約的CTD 債券的DF均值并沒有表現(xiàn)出比非CTD 債券要大的特征，這說明國債期貨的交割需求并未影響到可交割債券的價格變動。

表3 CTD 債券DF 值的描述性統(tǒng)計

圖1 CTD 債券與非CTD 債券DF 均值比較

表4 相關性分析結果

3.2 實證結果分析

（1）相關性分析。為避免自變量之間可能存在多重共線性問題，本文對模型中所包含的變量進行相關性分析。如表4 所示，虛擬變量Rank與虛擬變量LL0.5 和到期收益率IntRate為正向相關系數(shù)，對應的相關系數(shù)分別為0.083 9 和0.043 4。Rank與LL0.5 在5%的顯著性水平下顯著，而IntRate與Rank關系不顯著。LL0.5 與IntRate為正向相關系數(shù)，對應的系數(shù)為0.049 3，不顯著，即各變量的相關性數(shù)據(jù)都較小，說明以下實證估計中出現(xiàn)多重共線性的概率較小。

（2）平穩(wěn)性檢驗。模型中只有DF和IntRate不是虛擬變量，所以只需要對此進行平穩(wěn)性檢驗，且因為本文的樣本交割時間不同，屬于非平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)，只能使用Fisher 法進行單位根檢驗。檢驗結果如表5 所示。

表5 平穩(wěn)性分析結果

結果顯示在95%的置信水平下拒絕存在單位根的原假設，說明DF和IntRate序列是平穩(wěn)的。

（3）回歸結果分析。短面板數(shù)據(jù)進行模型分析時應分別進行固定效應、隨機效應和混合效應回歸，以選擇適合的模型。首先對模型（1）進行固定效應和隨機效應的比較，根據(jù)Hausman 檢驗結果，P值為0，故強烈拒絕原假設，故應使用固定效應模型。但固定效應模型法包含一個原假設為“H0：allui=0”，即混合回歸是可以接受的，模型雖然強烈拒絕不存在個體效應的原假設，但是由于沒有使用聚類穩(wěn)健標準誤，也并不有效，因為普通標準誤大概只是聚類標準誤的一半，為此，需要通過檢驗進一步考察，檢驗結果表示固定效應模型優(yōu)于混合效應模型。但是在本文的模型中，存在不隨時間變化的變量，因固定效應模型法無法估計不隨時間變化的變量系數(shù)，故采用LSDV 方法進行面板固定效應的估計，LSDV 法的估計結果與FE 方法幾乎完全相同，而且能夠計算固定效應的數(shù)值，同時也不會剔除非時變變量的影響。該種方法在面板數(shù)據(jù)研究中也得到了廣泛的使用。表6 為幾種估計方法的回歸結果。

從表6 中，可以看出，幾種回歸模型的系數(shù)基本相同，LSDV 的回歸結果表明，在95%的置信水平下，LL0.5 的系數(shù)為正且通過了顯著性檢驗，顯示發(fā)行不足半年的可交割券存在一定溢價。IntRate的系數(shù)在95%的置信水平下顯著為負，顯示到期收益率較高債券的市場價格被低估；Rank的系數(shù)在95%的置信水平下為負，顯示當可交割債券是CTD 券時，DF會變小，即市場價與理論價的偏離值更小一些，這說明國債期貨沒有發(fā)生跨市場操縱。

表6 模型（1）回歸結果

3.3 跨市場操縱識別的進一步研究

首先進行相關性分析，結果顯示各個變量的相關性數(shù)據(jù)都比較小，說明以下實證估計中出現(xiàn)多重共線性的概率較小。再對模型（2）進行模型回歸，得到的結果如表7 所示。

從表7 中可以看出，加入控制不同交割期的15 個虛擬變量后，在95%的置信區(qū)間下，有11 個虛擬變量的系數(shù)是顯著的，這說明不同交割期的DF是顯著不同的。從中也可以看出，Rank、LL0.5 和IntRate的估計結果與模型（1）的估計結果大致相同，增強了前文結果的說服力。由此可進一步說明，5 年期國債期貨合約整體上不存在明顯的跨市場操縱行為。

3.4 單個到期國債期貨合約的實證結果分析

經(jīng)過對各個解釋變量的相關性進行統(tǒng)計分析，結果顯示（略）各個變量的相關系數(shù)數(shù)據(jù)都比較小，說明以下的實證估計中出現(xiàn)多重共線性的概率較小。

通過對模型（3）進行模型回歸，回歸結果中去除了每個交割期間的虛擬變量，去除后的結果如表8 所示。

每個交割期間的虛擬變量的檢測結果和模型（2）的回歸結果相似，在95%的置信區(qū)間下，同樣也有11 個虛擬變量的系數(shù)是顯著的，表明不同交割期的DF顯著不同，限于篇幅，回歸結果未在表8列出。從表8 的回歸結果中可以看出，在對不同的交割期間，設置了不同CTD 的虛擬變量之后，LL0.5結果和之前的回歸相同且IntRate的系數(shù)在95%的置信水平下為負，與前文基本一致；CTD1612 的系數(shù)在95%的置信水平下顯著為負，即當標的債券是CTD 券時，其市場價與理論價的CTD1612 偏離值更小一些，說明此時國債期貨沒有發(fā)生跨市場操縱。CTD1712 的系數(shù)為正，且回歸系數(shù)在95%的置信水平下顯著，說明此時的CTD 市場價格與理論價格的偏離值變大，有可能發(fā)生了跨市場操縱，而其他合約的回歸系數(shù)在95%的置信水平下不顯著。可見在樣本數(shù)據(jù)交割期內期貨市場總體沒有發(fā)生跨市場操縱行為。

表7 模型（2）回歸結果

表8 模型（3）回歸結果

3.5 穩(wěn)健性檢驗

由模型（1）和模型（2）的結果可知，模型（1）和模型（2）的研究結論是基本穩(wěn)定的。

對模型（3）做穩(wěn)健性檢驗，重新進行回歸估計，檢驗結果如表9。

由表9 可以看出，以上穩(wěn)健性回歸結果基本未改變本文的結論，故本文的結論基本穩(wěn)定。

以上實證分析顯示：（1）通過以我國5 年期國債期貨的全部合約構建模型（1）和模型（2），從回歸分析結果來看，是否為最便宜可交割債券的虛擬變量與被解釋變量DF具有顯著的負相關關系，這說明當標的債券是最便宜可交割債券時，其市場價格與理論價格的偏離值更小一些。換言之，標的債券并沒有因其成為最便宜可交割債券而使其DF更大一些，即5 年期國債期貨合約從整體而言沒有發(fā)生過跨市場操縱事件；（2）通過對我國5 年期國債期貨合約的每期合約構建模型（3）從回歸分析結果來看，在國債期貨合約TF1612 內，是否為最便宜可交割債券的虛擬變量與被解釋變量具有顯著的負相關關系；在國債期貨合約TF1712 內，是否為最便宜可交割債券的虛擬變量與被解釋變量具有顯著的正相關關系；在其他到期國債期貨合約內，是否為最便宜可交割債券的虛擬變量與被解釋變量關系不顯著，說明不同到期月份的5 年期國債期貨總體未發(fā)生過操縱事件。

表9 穩(wěn)健性檢驗結果

4 結論與建議

4.1 主要結論

本文通過考察CTD 債券的市場價格與理論價格的偏離值（DF）在期貨合約交割前后的變化，檢驗5 年期國債期貨是否存在跨市場操縱風險問題。實證結果顯示，5 年期合約整體而言未發(fā)生過跨市場操縱行為，且不同到期月份的5 年期合約總體也未發(fā)生過操縱事件。

4.2 建 議

自2013 年9 月6 日我國5 年期國債期貨合約正式上市交易以來，市場總體表現(xiàn)平穩(wěn)，其套期保值核心功能初現(xiàn)，但同時也存在市場交投不活躍、投資者參與熱情不足等。這些問題勢必會影響國債期貨市場應有功能的發(fā)揮，究其原因，是與國債期貨上市之初監(jiān)管部門的求穩(wěn)政策分不開的。因此，如何在跨市場操縱風險可控的前提下逐步放松嚴格的監(jiān)管措施，引導投資者參與國債期貨交易，促進我國國債期貨市場平穩(wěn)、健康的發(fā)展顯得日益重要。為此，本文建議：

第一，建立國債期貨跨市場監(jiān)管的組織機構框架。國債期貨跨市場操縱可能涉及國債期貨、回購以及現(xiàn)券等多個市場，這使得跨市場操縱獲利更加豐厚且隱蔽性強，因而對市場監(jiān)管水平要求更高。目前，國債期貨相關市場呈多頭監(jiān)管格局，為提高國債期貨跨市場操縱風險監(jiān)管的效率，有必要借鑒我國股指期貨跨市場監(jiān)管的有益經(jīng)驗，建立證監(jiān)會領導下的包括證監(jiān)會各業(yè)務部門、滬深交易所、中金所、中國期貨市場監(jiān)控中心、中國證券登記結算公司在內的跨市場監(jiān)管領導小組。

第二，在跨市場操縱風險可控的前提下，要采取措施提升市場流動性，以有效發(fā)揮國債期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能。在近期引入國債期貨做市商制及允許銀行、保險等國債持有大戶參與國債期貨套期保值交易等活躍市場措施基礎上，建議進一步適時、逐步放松市場監(jiān)管，降低入市門檻，如降低合約規(guī)模、推出迷你型國債期貨等，以吸引個人投資者的參與。

第三，雖然目前市場未發(fā)生過跨市場操縱事件，但鑒于國外及我國早期國債期貨市場操縱事件的經(jīng)驗教訓，建議盡快構建國債期貨跨市場操縱預警識別系統(tǒng)，以確保國債期貨市場的穩(wěn)步發(fā)展。

注 釋：

① 過量的需求可能使某種債券變得很稀缺，故該債券擁有者可以較低的回購利率獲得所需的資金，此類債券被稱為“特殊”債券，其回購利率稱之為“特殊回購利率”。

② 在實際應用中，IRR 法通常比凈基差法更準確，因為IRR 法衡量的是購買國債現(xiàn)貨用于交割的理論年化收益率，是一個相對比率的概念。而凈基差則是購買現(xiàn)貨用于交割的理論收益水平，是一個絕對金額概念。由于購買國債的金額是不同的，即使理論收益水平一致，理論收益率排名也未必一致，因此本文采用IRR 方法來計算最便宜可交割債券。

③ 本文使用現(xiàn)金流折現(xiàn)法計算可交割券理論價格，貼現(xiàn)率選擇中債國債即期收益率，非標準年限收益率通過插值法得到。其中，選取國債各個關鍵年限的即期收益率作為每個現(xiàn)金流的貼現(xiàn)率，以TF1603 國債期貨合約相對應的可交割債券16 附息國債02（記為“160002”）為例，首先，國債160002 在2016 年3月1 號的剩余年限為4.8767 年，票面利率為2.53%，計息方式為一年一次，其次，查詢2016 年3 月1 號當天的即期收益率曲線，以此來確定3 月1 號當天各個關鍵年限的即期收益率，然后利用債券定價公式計算國債160002 的理論價格。

④ 在處理樣本數(shù)據(jù)時，主要運用了Excel 2003 和STATA 14.0 等數(shù)據(jù)處理軟件，其中，主要利用Excel 2003 對數(shù)據(jù)進行篩選和計算；STATA 則用于對樣本的統(tǒng)計分析和回歸檢驗。