淺談中證500股指期貨推出對(duì)我國(guó)股市的影響

沈佳棟 王雅琳

摘要：本文用中證500指數(shù)日收盤(pán)價(jià)和中證500期貨合約主力連續(xù)的日結(jié)算價(jià)，建立VECM研究中證500股指期貨和現(xiàn)貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力的相對(duì)強(qiáng)弱，使用GARCH族模型研究中證500股指期貨推出后對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性;并針對(duì)相關(guān)結(jié)論提出有關(guān)我國(guó)期貨市場(chǎng)制度上的完善建議。

關(guān)鍵詞：中證500股指期貨;股市;影響

中圖分類號(hào)：F832.5 ? 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A ?文章編號(hào)：2096-3157（2020）21-0135-03

一、引言

自2006年成立中國(guó)金融交易所后，中證500股指期貨和上證50股指期貨于2015年4月16日正式上市。股指期貨作為重要的金融衍生工具在我國(guó)尚處于成長(zhǎng)初期，中證500指數(shù)樣本為低權(quán)重的中小板股票，在期市管制逐步恢復(fù)常態(tài)化的新時(shí)期，對(duì)于中證500股指期貨市場(chǎng)的研究尤其是與現(xiàn)貨市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)分析有著充分的必要性和重要性。

二、文獻(xiàn)綜述

基于Hasbrouck（1995）定義價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能為期貨的價(jià)格變化領(lǐng)先于同期的現(xiàn)貨的價(jià)格變化，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)期貨和現(xiàn)貨的價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系的研究中得到不同的結(jié)論。Nam等（2008）發(fā)現(xiàn)對(duì)KOSPI 200指數(shù)來(lái)說(shuō)期貨和期權(quán)都領(lǐng)先現(xiàn)貨市場(chǎng)。Judge等（2014）對(duì)SET 50指數(shù)和期貨的日數(shù)據(jù)進(jìn)行了領(lǐng)先滯后關(guān)系的研究，發(fā)現(xiàn)泰國(guó)期現(xiàn)市場(chǎng)的實(shí)證結(jié)果與Nam的結(jié)論相反。鄭加保（2011）使用Granger因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析對(duì)滬深 300 指數(shù)和期貨的價(jià)格領(lǐng)先滯后關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)期貨價(jià)格引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格。

關(guān)于股指期貨市場(chǎng)的推出如何影響現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性，海內(nèi)外學(xué)者的看法不同。Baldauf 等（1991）在研究 S&P500時(shí)覺(jué)得指數(shù)期貨推行對(duì)股市波動(dòng)性并無(wú)明顯影響。Li（2015）考察滬深300的波動(dòng)溢出效應(yīng)，指出股指市場(chǎng)存在著雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，但期貨市場(chǎng)更能影響現(xiàn)貨市場(chǎng)。史美景等（2011）、梁朝暉（2012）等學(xué)者研究國(guó)內(nèi)股指期貨后，得出我國(guó)滬深300股指期貨的推出加大了現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的結(jié)論。

三、理論模型

本文利用協(xié)整分析和誤差修正模型對(duì)期貨和現(xiàn)貨的價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是在向量自回歸的形式下進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到的協(xié)整向量即向量誤差修正模型（VEC）中的調(diào)整參數(shù)。向量誤差修正模型（VEC）是一個(gè)在解釋變量中受協(xié)整約束的向量自回歸模型。如果y1和y2是內(nèi)生變量且沒(méi)有隨著時(shí)間趨勢(shì)變動(dòng)，并且協(xié)整方程有截距，則VEC模型為：

其中，條件方差方程（4）中的代數(shù)d是虛擬變量，以現(xiàn)貨市場(chǎng)樣本空間中2015年4月15日為分隔點(diǎn)，令股指期貨推出前的d為0，推出后的d 為1，則模型運(yùn)算得出系數(shù)k的置信度和k的正負(fù)即分別體現(xiàn)了現(xiàn)貨市場(chǎng)是否受影響、是增強(qiáng)還是抑制了波動(dòng)率。

由于ARCH 和GARCH 模型具有波動(dòng)對(duì)稱性，忽略了金融市場(chǎng)的 “杠桿效應(yīng)”即壞消息對(duì)股價(jià)波動(dòng)性的影響比好消息大，損失所帶來(lái)的波動(dòng)往往比獲利帶來(lái)的大。為了精準(zhǔn)地捕捉市場(chǎng)的變化規(guī)律，需要進(jìn)一步引入非對(duì)稱的GARCH模型如門(mén)限（Threshold）ARCH模型或指數(shù)（Exponential）GARCH模型。

四、實(shí)證研究

1.研究假設(shè)

本文以研究中證500股指期貨推出的意義為視角，結(jié)合以上的理論分析，為具體實(shí)證提出2個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：中證500期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格有引導(dǎo)作用。

假設(shè)2：中證500期貨市場(chǎng)的推出可以顯著降低現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性。

2.樣本選取和數(shù)據(jù)預(yù)處理

為消除金融時(shí)間序列存在的異方差問(wèn)題，對(duì)價(jià)格序列取自然對(duì)數(shù)。為了分析期現(xiàn)市場(chǎng)的價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系，將 2015年4月26日至2019年10月25日中證500期貨和現(xiàn)貨的對(duì)數(shù)價(jià)格序列記為L(zhǎng)NF和LNS，對(duì)數(shù)價(jià)格收益率記為RF和RS。為了分析期貨市場(chǎng)推出前后現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性變化，記2011年5月30日至2019年10月25日的現(xiàn)貨對(duì)數(shù)價(jià)格序列LNSP和對(duì)數(shù)價(jià)格收益率RSP。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind。使用的數(shù)據(jù)處理軟件為Microsoft Office Excel和Eviews 10。

根據(jù)樣本的統(tǒng)計(jì)特征發(fā)現(xiàn)期現(xiàn)價(jià)格序列和收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差都較小，偏度值顯示價(jià)格序列為右偏，收益率序列為左偏。除序列LNSP以外的五組數(shù)據(jù)峰度值都大于3，結(jié)合JB檢驗(yàn)可知在5%的顯著性水平之下都不服從正態(tài)分布，具有“尖峰厚尾”的特征。ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明在5%的顯著性水平下現(xiàn)貨和期貨的的對(duì)數(shù)價(jià)格序列都不平穩(wěn)，但一階差分后所對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)收益率序列是平穩(wěn)的，即LNF、LNS和LNSP是一階單整序列。

3.模型的設(shè)計(jì)和檢驗(yàn)

（1）中證500期現(xiàn)市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系的實(shí)證

為了深入確認(rèn)股指期貨與現(xiàn)貨指數(shù)價(jià)格之間的關(guān)系，同時(shí)也更好地區(qū)分長(zhǎng)期和短期下價(jià)格的作用，對(duì)中證500期現(xiàn)市場(chǎng)的對(duì)數(shù)價(jià)格序列LNF和LNS構(gòu)建VEC模型。

首先在向量自回歸基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。根據(jù)LR、FPE、AIC、SC、HQ五大指標(biāo)選取最優(yōu)滯后階數(shù)，發(fā)現(xiàn)4階是多數(shù)信息準(zhǔn)則的判定。調(diào)整模型階數(shù)為4階后進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，跡（Trace）檢驗(yàn)和最大特征值（Max-eigenvale）檢驗(yàn)結(jié)果都表明存在1個(gè)協(xié)整向量，即LNF和LNS的協(xié)整關(guān)系成立。由于協(xié)整方程中的表示回歸的殘差序列e實(shí)質(zhì)是VEC 模型的向量誤差修正項(xiàng)（CointEq1），則VECM的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。VECM的參數(shù)估計(jì)值見(jiàn)表1。

根據(jù)表1向量誤差修正模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知誤差修正項(xiàng)的系數(shù)數(shù)值約分別為-0.095626、0.076540，表明當(dāng)系統(tǒng)偏離平衡狀況時(shí)，期貨對(duì)下一期價(jià)格為負(fù)向調(diào)整，現(xiàn)貨對(duì)下一期價(jià)格為正向調(diào)整。股指期貨的誤差修正項(xiàng)系數(shù)的絕對(duì)值略大于股指現(xiàn)貨，說(shuō)明在調(diào)整偏差的過(guò)程中期貨的價(jià)格引導(dǎo)強(qiáng)于現(xiàn)貨。最后對(duì)VECM進(jìn)行AR特征根檢驗(yàn)，全部特征根都在單位圓內(nèi)，說(shuō)明模型穩(wěn)定。

根據(jù)VECM的脈沖響應(yīng)結(jié)果，期貨價(jià)格對(duì)其自身價(jià)格的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊從滯后1期開(kāi)始響應(yīng)，在滯后2期達(dá)到2.2%左右的峰值并維持下去。而期貨價(jià)格對(duì)來(lái)自現(xiàn)貨市場(chǎng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)，在滯后1期接近于0，響應(yīng)隨期數(shù)增加而走強(qiáng)，結(jié)果表明期貨價(jià)格受到它自身的擾動(dòng)更強(qiáng)?，F(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)于來(lái)自其自身價(jià)格的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊響應(yīng)隨著滯后期數(shù)增加而走弱;現(xiàn)貨對(duì)于來(lái)自期貨市場(chǎng)一個(gè)單位沖擊的響應(yīng)隨著滯后期數(shù)增加而走強(qiáng)，且后者數(shù)值比前者高，說(shuō)明現(xiàn)貨價(jià)格受到期貨的擾動(dòng)更強(qiáng)。從方差分解結(jié)果得出：在股指期貨價(jià)格的方差分解結(jié)果中，滯后1期時(shí)股指期貨對(duì)自己的貢獻(xiàn)率是百分之百，自身就完全決定了其價(jià)格變動(dòng)，滯后期增加時(shí)其百分比變化不顯著。股指現(xiàn)貨對(duì)期貨的貢獻(xiàn)率雖然隨著滯后期不斷增加，但最高也僅有3.91%。在現(xiàn)貨的方差分解結(jié)果中，股指期貨對(duì)現(xiàn)貨的貢獻(xiàn)度波動(dòng)上升，最高達(dá)88.7%，且在任何滯后期時(shí)股指期貨對(duì)現(xiàn)貨的貢獻(xiàn)率都大于現(xiàn)貨對(duì)其自身的貢獻(xiàn)率。

（2）中證500股指期貨推出后現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)性實(shí)證

為了檢驗(yàn)中證500期貨市場(chǎng)的推出是否可以減少現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)，對(duì)序列RSP進(jìn)行建模。同時(shí)引入d為虛擬變量，設(shè)置推出前的d為0，推出后的d 為1，d的系數(shù)λ的正或負(fù)體現(xiàn)了現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性受到增強(qiáng)或抑制影響。如公式（3）和（4）所示，構(gòu)建GARCH模型。

其次，對(duì)得到的殘差序列εt進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可知?dú)埐钇椒巾?xiàng)P值為0，即在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，模型存在條件異方差，因此可以選擇建立GARCH模型。最后，在常用的四種模型GARCH（p，q）中選取合適的階數(shù)。根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則GARCH（1，1）模型的檢驗(yàn)值最小，故選用GARCH（1，1）。

由表2可知除了虛擬變量的系數(shù)k外各項(xiàng)系數(shù)的估計(jì)結(jié)果均大于0，其中ARCH項(xiàng)系數(shù)γ與GARCH項(xiàng)系數(shù)φ之系數(shù)和小于1符合GARCH（1，1）的參數(shù)約束條件，且模型通過(guò)ARCH—LM檢驗(yàn)。由于將虛擬變量d在中證500股指期貨推出前設(shè)置為0，生效后設(shè)置為1，表2中虛擬變量系數(shù)k很小，其對(duì)應(yīng)P值不在10%置信區(qū)間內(nèi)，可認(rèn)為股指期貨推出對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性不存在顯著影響。

在EGARCH模型中，α=0.117705，其非對(duì)稱項(xiàng)γ的系數(shù)-0.0292小于零并在0.05的水平下顯著，當(dāng)出現(xiàn)“利好”時(shí)，有一個(gè)約0.0885倍沖擊，當(dāng)出現(xiàn)“利空”時(shí)，有一個(gè)約0.1469倍沖擊。兩種非對(duì)稱模型都表明對(duì)中證500指數(shù)現(xiàn)貨市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，存在杠桿效應(yīng)。而虛擬變量系數(shù)k在10%的水平下無(wú)顯著性，即股指期貨推出并無(wú)顯著增加或抑制現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性，同前兩個(gè)模型得出的結(jié)論一致。

五、結(jié)論與建議

從VEC模型的構(gòu)建過(guò)程、脈沖響應(yīng)和方差分解可以總結(jié)出2015年4月26日～2019年10月25日中證500股指期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)有價(jià)格引導(dǎo)的作用，假設(shè)1成立。從GARCH（1，1）模型的分析發(fā)現(xiàn)，股指期貨推出前后8年間現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)性沒(méi)有顯著變化，假設(shè)2不成立。而進(jìn)一步建立TARCH（1，1）和EGARCH（1，1）發(fā)現(xiàn)現(xiàn)貨市場(chǎng)存在明顯的杠桿效應(yīng)，但中證500期貨的推出對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)杠桿效應(yīng)的只有很微弱的抑制。因此得出中證 500股指期貨市場(chǎng)雖然在一定程度上發(fā)揮了價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，但在其對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)發(fā)揮“穩(wěn)定器”功能，降低風(fēng)險(xiǎn)度上沒(méi)有看到顯著成效。隨著我國(guó)金融期貨市場(chǎng)進(jìn)一步發(fā)展，金融管制進(jìn)一步放寬，中證500股指期貨為投資者其提供風(fēng)險(xiǎn)管理工具、形成穩(wěn)定的現(xiàn)貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制、增強(qiáng)資本市場(chǎng)的流動(dòng)性等作用將逐步顯現(xiàn)。然而若是希求塑造一個(gè)穩(wěn)健投資市場(chǎng)，我國(guó)期貨市場(chǎng)亟須解決頂層法律缺位的問(wèn)題。當(dāng)前保障我國(guó)期貨行業(yè)運(yùn)行發(fā)展的基礎(chǔ)性法規(guī)文件為2017年修訂的《期貨交易管理?xiàng)l例》，存在一定滯后性和局限性。直至2020年3月1日我國(guó)新修《證券法》審議結(jié)果中提及契約型證券衍生品種如股指期貨不適用于證券法，而我國(guó)《期貨法》仍在醞釀中。這不僅使境內(nèi)期貨市場(chǎng)主體的責(zé)任無(wú)法厘清，而且妨礙了與國(guó)際市場(chǎng)的有效交流，同時(shí)意味著我國(guó)對(duì)國(guó)際期貨定價(jià)權(quán)的保留。

參考文獻(xiàn)：

[1]Hasbrouck J.One security，many markets：determining the contributions to price discovery[J].Journal of Finance，1995，0（4）：1175～1199.

[2]Nam S O，Oh S Y，Kim H K.The time difference effect of a measurement unit in the lead-lag relationship analysis of korean financial market[J].International Review of Financial Analysis，2008，17（2）：259～273.

[3]Judge A，Reancharoen T.An empirical examination of the lead-lag relationship between spot and futures mar- kets：evidence from thailand[J].Pacific-Basin Finance Journal，2014，29：335～358.

[4]鄭加保.股指期貨與股票現(xiàn)貨相關(guān)性研究——基于ARMA-GARCH模型[J].財(cái)會(huì)月刊，2011，（33）：23～25.

[5]Baldauf B，Santoni G J.Stock price volatility：Some evidence from an ARCH model[J].Journal of Futures Markets，1991，11（2）：191～200.

[6]Li S Y.Volatility Spilovers in the CSI300Futures and Spot Markets in China：Empirical Study Based on Discrete Wavelet Transform and VAR-BEKK-bivariate GARCH Model[J].Procedia Computer Science，2015，（55）：380～387.

[7]史美景，王君怡.股指期貨的引入對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的影響分析[J].金融發(fā)展研究，2011，（05）：69～72.

[8]梁朝暉.股指期貨上市對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響——來(lái)自中國(guó)的實(shí)證研究[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2012，（01）：14～18.

[9]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：EViews應(yīng)用及實(shí)例[M].2版.北京：清華大學(xué)出版社，2009：195～196.

作者簡(jiǎn)介：

1.沈佳棟，湖北大學(xué)知行學(xué)院學(xué)生;研究方向：金融衍生品。

2.王雅琳（通訊作者），湖北大學(xué)知行學(xué)院講師，碩士;研究方向：投資學(xué)，金融衍生品，量化投資。