祁乾坤

(南京大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 210000)

一、引言

2010年4月16日，滬深300股指期貨在中國(guó)金融期貨交易所上市交易，這標(biāo)志著我國(guó)的股指期貨交易正式開始，隨后，上證50股指期貨和中證500股指期貨也于2015年4月16日于交易所上市，我國(guó)的金融衍生品市場(chǎng)不斷發(fā)展。但在隨后發(fā)生的2015年“股市危機(jī)”中，我國(guó)的股票市場(chǎng)大漲大跌現(xiàn)象頻頻發(fā)生，不少人將原因歸咎于股指期貨合約的引入，我國(guó)的監(jiān)管部門也開始加強(qiáng)對(duì)股指期貨交易的限制，直至2017年，才開始第一輪的監(jiān)管放松。故期貨合約對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的影響一直備受爭(zhēng)議。

目前我國(guó)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行“穩(wěn)中有變”，處于經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的“三期疊加”，即增長(zhǎng)速度換擋期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期和前期刺激政策消化期。十九大以來(lái)我國(guó)的金融政策趨向深化金融體制改革，堅(jiān)守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線，“三去一降一補(bǔ)”仍是我國(guó)經(jīng)濟(jì)的主旋律。馬笑蓓(2019)選取了全球30個(gè)國(guó)家1998年～2017年的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，研究金融去杠桿以及不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響，最終得出結(jié)論，金融去杠桿會(huì)加大經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。張宗新等(2019)通過(guò)構(gòu)建GARCH模型，研究了金融周期波動(dòng)和國(guó)債期貨合約對(duì)國(guó)債現(xiàn)貨市場(chǎng)穩(wěn)定性的影響，最終得出結(jié)論，我國(guó)的國(guó)債期貨可以起到穩(wěn)定現(xiàn)貨市場(chǎng)的作用，并能有效降低金融周期波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨穩(wěn)定性的沖擊。

而對(duì)于股票市場(chǎng)，金融周期波動(dòng)和股市波動(dòng)往往難以分割，即二者存在相關(guān)性，因此對(duì)于金融周期波動(dòng)下的股指期貨合約對(duì)股指現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性影響的研究鮮有涉及。故本文嘗試從金融周期波動(dòng)的視角，研究我國(guó)股指期貨合約對(duì)股指現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)性的影響。

二、研究假說(shuō)的提出

大量研究表明，由于期貨市場(chǎng)采取公開競(jìng)價(jià)的交易制度，將眾多反映市場(chǎng)供求的信息集中于一個(gè)公開市場(chǎng)之中，綜合反映供求雙方對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)未來(lái)某個(gè)時(shí)期供求關(guān)系變化和價(jià)格走勢(shì)的預(yù)期，形成的價(jià)格具有連續(xù)性、公開性和預(yù)期性，可以起到一定穩(wěn)定現(xiàn)貨資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的作用。于瑞安等(2019)通過(guò)建立DCC-MVGARCH模型和BEKK-MVGARCH模型發(fā)現(xiàn)滬深300、上證50和中證500股指期貨和現(xiàn)貨的聯(lián)動(dòng)性在股市的平穩(wěn)期和股災(zāi)期并沒(méi)有明顯改變，從而得出結(jié)論，股指期貨并不是導(dǎo)致2015年股災(zāi)發(fā)生的原因。董鑫(2019)通過(guò)建立VAR和BEKK-GARCH模型分別分析了2015年股災(zāi)前、中、后期滬深300股指期貨對(duì)現(xiàn)貨的均值溢出和波動(dòng)溢出，發(fā)現(xiàn)只有在股災(zāi)發(fā)生前，滬深300股指期貨才對(duì)現(xiàn)貨存在顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)，從而股指期貨并不是導(dǎo)致股市波動(dòng)的原因。

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于金融周期的研究主要集中于經(jīng)濟(jì)波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面，而有關(guān)期貨市場(chǎng)的文獻(xiàn)還相對(duì)較少。李沫等(2019)通過(guò)選取2001年～2015年我國(guó)286個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)，構(gòu)建回歸模型，分析了金融波動(dòng)和投資率的關(guān)系，結(jié)果顯示金融波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)，與投資率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。高雅等(2018)采用不同的方法構(gòu)建了投資者情緒指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)金融與經(jīng)濟(jì)周期變化會(huì)影響投資者情緒，而投資者情緒對(duì)期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)和買賣價(jià)差具有正向作用，即高情緒會(huì)降低期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，誘發(fā)更高的套利風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文基于以上研究，提出下列假設(shè)：

H1(a)：引入滬深300股指期貨后，股指現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性明顯降低，我國(guó)股指期貨市場(chǎng)能夠發(fā)揮價(jià)格穩(wěn)定的作用。

H1(b)：金融周期波動(dòng)劇烈時(shí)，股指現(xiàn)貨市場(chǎng)的不穩(wěn)定性增加，股指期貨能夠降低金融周期波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的沖擊。

鄭勛暉(2019)總結(jié)了股指期貨影響現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的作用機(jī)理，包括信息傳遞效應(yīng)、到期日效應(yīng)、套利及投機(jī)機(jī)制、正反饋效應(yīng)及瀑布效應(yīng)。在套期保值和投機(jī)機(jī)制中，投資者通過(guò)期現(xiàn)套期保值，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，往往可以較長(zhǎng)時(shí)間的持有期貨頭寸，從而可以使得期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)的信息得到充分交換，提升市場(chǎng)的信息效率，起到穩(wěn)定現(xiàn)貨市場(chǎng)的作用。而投機(jī)交易則是通過(guò)較短時(shí)間的持倉(cāng)，低買高賣或者高賣低買來(lái)賺取價(jià)差收益，是一種主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的行為。當(dāng)資本市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，如遭到重大事件沖擊或出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，投資者情緒不穩(wěn)定，投機(jī)者可能會(huì)做出非理性的行為，從而極劇加大市場(chǎng)波動(dòng)。故基于套期保值和投機(jī)機(jī)制，本文提出以下假設(shè)：

H2(a)：股指期貨市場(chǎng)中的套期保值交易活躍度越高，投機(jī)交易活躍度越低，現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格穩(wěn)定性越強(qiáng)。

H2(b)：金融周期波動(dòng)小時(shí)，股指期貨市場(chǎng)的交易行為對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響更為顯著。

三、研究樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源、變量設(shè)定

1.研究樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取滬深300股票指數(shù)及對(duì)應(yīng)的股指期貨為研究對(duì)象，為更好地闡述波動(dòng)率，本文對(duì)滬深300股指的日收盤價(jià)取對(duì)數(shù)，得到對(duì)數(shù)收益率，即rs=ln pt-ln pt-1，其中pt為t日的股票指數(shù)收盤價(jià)，pt-1為t日前一日的股票指數(shù)收盤價(jià)。時(shí)間范圍上，滬深300股票指數(shù)現(xiàn)貨選擇了2008年1月4日至2019年3月29日的日數(shù)據(jù)，滬深300股指期貨選擇2010年4月16日至2019年3月29日的日數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

為構(gòu)建金融周期指標(biāo)用到的信貸、信貸/GDP、M2同比增速、房地產(chǎn)企業(yè)景氣指數(shù)為1996年至2019年3月的季度數(shù)據(jù)，其中信貸、信貸/GDP數(shù)據(jù)來(lái)源BIS數(shù)據(jù)庫(kù)，其余數(shù)據(jù)來(lái)源wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.變量設(shè)定

(1)金融周期波動(dòng)代理變量

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于金融周期的實(shí)證研究主要采用轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)和帶通濾波法，選擇廣義信貸、廣義信貸/GDP以及房地產(chǎn)價(jià)格作為金融周期的合成指標(biāo)。本文參考朱太輝等(2018)和張宗新等(2019)對(duì)于金融周期指標(biāo)的構(gòu)建方法，選取信貸、信貸/GDP、M2同比增速以及房地產(chǎn)企業(yè)景氣指數(shù)構(gòu)建金融周期合成指標(biāo)。其中信貸是指非金融私人部門信貸，信貸/GDP為非金融私人部門信貸在GDP中的占比。本文先將各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后通過(guò)HP濾波法去除趨勢(shì)項(xiàng)，獲得周期波動(dòng)項(xiàng)，再將單一指標(biāo)取絕對(duì)值，并對(duì)其做平均化處理得到金融周期合成指標(biāo)。若該季度金融周期合成指標(biāo)大于總體均值，則視為金融周期高波動(dòng)階段，該季度的金融周期高波動(dòng)階段虛擬變量取1，否則視為金融周期低波動(dòng)階段，虛擬變量取值0。

(2)股指期貨投機(jī)交易和套期保值交易代理變量

由于投機(jī)交易者是為了賺取價(jià)差收益而在期貨市場(chǎng)上進(jìn)行買空賣空，故其交易更為頻繁，持倉(cāng)時(shí)間相對(duì)較短，而套期保值交易者則是利用期貨市場(chǎng)來(lái)規(guī)避現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，其持倉(cāng)時(shí)間相對(duì)更長(zhǎng)以對(duì)沖現(xiàn)貨風(fēng)險(xiǎn)，因此本文選取滬深300股指期貨的日交易量作為股指期貨投機(jī)交易的代理變量，選取日持倉(cāng)量作為套期保值交易的代理變量。

(3)外生控制變量

本文選取的外生控制變量包括Shibor利率變化和星期效應(yīng)虛擬變量，其中Shibor利率變量用以反映市場(chǎng)利率特征，而星期效應(yīng)虛擬變量則為了控制金融交易的星期效應(yīng)，即股票市場(chǎng)的收益率往往在周一時(shí)較低，隨后逐漸走高，在周五時(shí)達(dá)到最高。為剔除該影響，本文設(shè)置了四個(gè)虛擬變量dpt分別代表星期一至星期四：星期一時(shí)，有d1t取1，其他時(shí)間取0；星期二時(shí)，d2t取1，其他時(shí)間取0；星期三時(shí)，d3t取1，其他時(shí)間取0；星期四時(shí)，d4t取1，其他時(shí)間取0。

綜上所述，表1為本文模型回歸所涉及的變量及含義說(shuō)明。

表1 模型回歸變量及含義說(shuō)明

四、實(shí)證分析

1.實(shí)證模型概述

本文重點(diǎn)研究滬深300股指期貨合約的引入與金融周期波動(dòng)對(duì)股指現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的影響，并用收益率的方差來(lái)刻畫這種波動(dòng)。對(duì)于金融時(shí)間序列而言，其誤差項(xiàng)的方差往往會(huì)受到前期誤差的影響，并且存在著波動(dòng)叢集現(xiàn)象，故無(wú)法作出同方差的假設(shè)。并且考慮股票市場(chǎng)中利好消息與利空消息對(duì)股市波動(dòng)的影響往往是非對(duì)稱的，故本文選用EGARCH模型，以充分刻畫股指收益率波動(dòng)的聚集效應(yīng)以及杠桿效應(yīng)。

EGARCH模型由兩部分組成，即均值方程(1)和方差方差(3)。均值方程中，被解釋變量rst為滬深300股票指數(shù)的日對(duì)數(shù)收益率，μt為殘差項(xiàng)，εt為白噪聲。方差方程中，λ1為GARCH系數(shù)，衡量了歷史信息對(duì)收益率波動(dòng)的影響，λ2為ARCH系數(shù)，衡量了新信息對(duì)收益率波動(dòng)的影響，λ3衡量了收益率波動(dòng)的杠桿性，xit為各解釋變量，djt包括核心解釋變量和控制變量，xmtxnt為星期效應(yīng)的虛擬變量，衡量了各解釋變量間的交互作用。

rst=α+βrst-1+μt

(1)

μt=σtεt

(2)

(3)

(1)滬深300股指期貨合約引入和金融周期風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股指現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的影響

為在金融周期背景下探究滬深300股指期貨合約的引入是否能夠有效發(fā)揮穩(wěn)定現(xiàn)貨市場(chǎng)的作用，可在模型中加入滬深300股指期貨合約引入事件變量和金融周期高波動(dòng)虛擬變量作為核心解釋變量。模型的具體形式為：

θ1shibort+θ2futt+θ3cyclet+θ4futt×cyclet

(4)

若股指期貨合約引入事件變量的系數(shù)顯著為負(fù)，則假說(shuō)H1(a)成立；若金融周期高波動(dòng)虛擬變量的系數(shù)為正，二者的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，則假說(shuō)H1(b)成立。

表2顯示了模型核心變量的擬合結(jié)果。模型(1)和(3)顯示滬深300股指期貨合約引入事件變量的系數(shù)顯著為負(fù)，這與預(yù)期相符，即假說(shuō)H1(a)成立，說(shuō)明滬深300股指期貨合約的引入可以有效抑制現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)，發(fā)揮穩(wěn)定市場(chǎng)的作用。模型(2)中金融周期高波動(dòng)虛擬變量的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明金融資產(chǎn)的價(jià)格會(huì)受到金融周期波動(dòng)的影響，且在金融周期波動(dòng)劇烈時(shí)，資產(chǎn)收益率的波動(dòng)也會(huì)加大。模型(3)中金融周期高波動(dòng)虛擬變量的系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)且股指期貨合約引入事件變量高波虛擬變量的交互系數(shù)顯著為正，這與預(yù)期不符，假說(shuō)H1(b)不成立，說(shuō)明在引入股指期貨合約后，金融周期波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的沖擊沒(méi)有得到有效控制，反而加大了沖擊，增強(qiáng)現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。

Andrew Ang等(2006)曾通過(guò)Fama-French三因子模型研究股票的特質(zhì)波動(dòng)率與未來(lái)預(yù)期綜合收益率的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)二者存在反向變動(dòng)關(guān)系，即歷史特質(zhì)波動(dòng)率越高，未來(lái)預(yù)期綜合收益率越低，其認(rèn)為可能的原因包括特質(zhì)波動(dòng)率越高的的股票面臨的總風(fēng)險(xiǎn)更大，從而降低預(yù)期收益率。故本文認(rèn)為，在金融周期高波動(dòng)階段，由于波動(dòng)過(guò)高，使得股指期貨引入后的市場(chǎng)不確定性更強(qiáng)烈，由此產(chǎn)生負(fù)的影響，即加大現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)。

表2 滬深300股指期貨引入與金融周期風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股指現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)影響的回歸結(jié)果

(2)股指期貨市場(chǎng)參與者與金融周期對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)影響

本部分將從市場(chǎng)參與者行為的角度研究股指期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響，在模型中加入不同類型的股指期貨交易者，包括股指期貨投機(jī)交易代理變量和股指期貨套期保值交易代理變量。模型的形式如下：

θ1shibort+θ2spet+θ3hedt+θ4spet×(1-cyclet)+

θ6(1-cyclet)

(5)

若股指期貨套期保值交易代理變量的系數(shù)顯著為負(fù)，投機(jī)交易代理變量的系數(shù)顯著為正，則假說(shuō)H2(a)成立；若二者與金融周期低波狀態(tài)的交互項(xiàng)系數(shù)的絕對(duì)值增大，則假說(shuō)H2(b)成立。

表3為模型的回歸結(jié)果。模型(4)至(8)中，股指期貨套期保值交易代理變量的系數(shù)顯著為負(fù)，投機(jī)交易代理變量的系數(shù)顯著為正，這表明滬深300股指期貨市場(chǎng)的套期保值交易能夠有效抑制股指現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)，而股指期貨市場(chǎng)的投機(jī)交易增大現(xiàn)貨市場(chǎng)的不穩(wěn)定性，這與假說(shuō)H2(a)一致。模型(8)中，股指期貨市場(chǎng)套期保值交易代理變量和投機(jī)交易代理變量與金融周期低波狀態(tài)的交互項(xiàng)系數(shù)的絕對(duì)值均大于其變量本身的系數(shù)絕對(duì)值，這表示在金融周期波動(dòng)較低時(shí)，股指期貨市場(chǎng)的交易行為對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響更為顯著，即套期保值交易更能穩(wěn)定現(xiàn)貨市場(chǎng)，而投機(jī)交易則更顯著的增加不穩(wěn)定性。即在金融周期波動(dòng)較低時(shí)，投資者表現(xiàn)為更加理性，其交易行為對(duì)市場(chǎng)的影響更為顯著，無(wú)論是正向的穩(wěn)定作用還是負(fù)面的加劇市場(chǎng)波動(dòng)作用。綜上，模型的回歸結(jié)果顯示，假說(shuō)H2(b)成立。

表3 股指期貨市場(chǎng)參與者與金融周期低波對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)影響回歸結(jié)果

由于不同市場(chǎng)參與者代理指標(biāo)選擇尤其關(guān)鍵，故為了考察其對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)影響的穩(wěn)健性，本文從代理變量選擇的角度進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，即通過(guò)對(duì)股指期貨的日成交量建立ARMA模型，以股指期貨可預(yù)期交易量作為套期保值交易代理變量，以股指期貨不可預(yù)期交易量作為投機(jī)交易代理變量，然后進(jìn)行EGARCH模型回歸，結(jié)果如表4所示。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

結(jié)果顯示：股指期貨套期保值交易代理變量的系數(shù)為負(fù)，與金融周期低波的交互項(xiàng)系數(shù)也為負(fù)；投機(jī)交易代理變量的系數(shù)為正，與金融周期低波的交互項(xiàng)系數(shù)亦為正。這與假說(shuō)一致，說(shuō)明套期保值和投機(jī)交易的不同測(cè)度指標(biāo)的改變并未影響假設(shè)的結(jié)果，假說(shuō)的結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論和相關(guān)建議

本文以滬深300股票指數(shù)及對(duì)應(yīng)的股指期貨為研究對(duì)象，通過(guò)建立EGARCH模型，加入股指期貨引入事件變量，探究股指期貨的引入能否起到有效穩(wěn)定現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的作用，同時(shí)利用濾波法構(gòu)建金融周期波動(dòng)指標(biāo)，探究金融周期波動(dòng)下股指期貨的市場(chǎng)穩(wěn)定性作用，并從股指期貨市場(chǎng)參與者的角度解釋股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響。實(shí)證結(jié)果顯示：滬深300股指期貨引入后，股指現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)減小，股指期貨合約可以有效抑制現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。而在金融周期波動(dòng)劇烈時(shí)，股指現(xiàn)貨的收益率波動(dòng)加大，由于波動(dòng)率過(guò)高，股指期貨合約引入后的市場(chǎng)不確定性更強(qiáng)烈，股指期貨的引入會(huì)反向加大現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。從期貨市場(chǎng)參與者的角度，股指期貨市場(chǎng)的套期保值交易可以有效抑制現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)，而投機(jī)交易則增大現(xiàn)貨市場(chǎng)的不穩(wěn)定性，并且在金融周期波動(dòng)較低時(shí)，期貨市場(chǎng)交易對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)性的影響更為顯著。

針對(duì)以上結(jié)論，為更好地發(fā)揮股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格穩(wěn)定性作用，本文提出以下建議。第一，適當(dāng)放松期貨市場(chǎng)的交易限制和準(zhǔn)入門檻，逐步完善期貨市場(chǎng)的做空機(jī)制。期貨市場(chǎng)過(guò)多的交易限制雖然可以在一定程度上穩(wěn)定市場(chǎng)，但同時(shí)也會(huì)損害市場(chǎng)的流動(dòng)性，使得期貨市場(chǎng)不能正常通過(guò)信息的傳遞，起到增強(qiáng)現(xiàn)貨市場(chǎng)深度，平抑價(jià)格波動(dòng)的作用。第二，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步完善市場(chǎng)的投資者結(jié)構(gòu)，規(guī)范投資行為。進(jìn)一步鼓勵(lì)機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)入期貨市場(chǎng)以豐富期貨市場(chǎng)的參與主體，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)個(gè)人投資者的投資教育，實(shí)時(shí)監(jiān)控投資者的投機(jī)交易，以防其風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)，積極引導(dǎo)投資者的套期保值交易，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，穩(wěn)定市場(chǎng)波動(dòng)。