股指期貨對現貨市場的信息傳遞效應分析
2007-01-01 00:00:00史美景邱長溶
當代經濟科學 2007年4期
摘要：本文研究了股票指數合約的交易對現貨市場的影響以及股指期貨是否有助于現貨市場在信息傳遞速度與效率方面的提升。利用了GARCH模型，修正GARCH模型，TGARCH模型及極端值模型，通過對香港恒生H股指期貨合約引入前后樣本的實證分析發現，在期貨合約未上市前，波動性干擾反應在時間上的持續性效果較持久。反之，在股價指數期貨合約推出后，可以觀察到波動性干擾因子的影響會更快速的反應到經濟體系中，顯示此時的波動過程更趨穩定。由此推論出期貨交易的進行加速了信息傳遞的效率。亦即開放期貨合約的交易，對于其標的現貨市場的信息傳遞以及市場波動性，皆具有正面的貢獻。
關鍵詞：股指期貨；現貨市場；信息傳遞效率；GRACH模型
中圖分類號：F830文獻標識碼：A 文章編號：1002-2848-2007（04）-0027-05
一、引言
我國以滬深300指數為標的指數的股指期貨有望于今年推出。 在股指期貨和權證等新的產品推出之前，我國的證券市場是一個單邊市場，市場參與各方都只能在股市上漲中獲利。股指期貨的推出將一舉改變我國證券市場單邊市的歷史，使得市場各方在股市上漲和下跌中都有盈利的機會，投資者的盈利模式將得到極大的豐富。股指期貨市場的建立會吸引額外的新資金進入證券市場交易，期貨的避險功能提供了現貨與期貨價格間的穩定關系，指數期貨套利及投資組合則使期貨與現貨間的關系更為穩定。我國股票市場發展至今已經有16年的歷史，然而，開展股指期貨是否會對中國股票市場造成不良的影響，仍然是政府部門最關心的問題。如果期貨交易造成更多非理性的投機活動使得現貨市場的波動性加大，那么政府主管機關就有必要謹慎選擇推出股指期貨的時機，做到先規范，后發展。相反，假若期貨市場存在可以減緩現貨市場的波動，增加現貨市場的效率性，那么政府不僅要盡快為股指期貨的發展創造良好的制度基礎和條件，而且要爭取盡早推出股指期貨。
關于期貨交易對現貨市場的影響效果，學術研究上一直有不同的觀點被討論著。有些文獻認為期貨合約交易成本相對較低，因而將吸引更多的投機者進場交易，尋找套利機會，短進短出的交易過程，會引發更多的不確定性，增加現貨市場的波動；也有文獻認為期貨合約具有風險分散功能，可以協助企業在面對價格變動風險時，提供另一項可供選擇的避險工具。期貨交易對現貨市場波動性是否有影響，國內外很多文獻實證分析了期貨合約引入前后的現貨市場波動情況：Figlewski發現期貨合約的引入對現貨市場波動并沒有明顯的影響［1］。Edwards［2］利用SP500與ValueLine指數期貨上市前后的對比研究結果發現：ValueLine投資組合的波動程度未明顯改變，但SP500指數長期的波動略下
降［2］。Aggarwal雖然發現有影響，但沒有明顯的說明是否加劇了波動性還是平穩了波動性［3］。還有很多實證研究文獻探討期貨交易及其對現貨市場波動性的影響，但結論莫衷是一，不具有一致性。
相比于前面的對期貨市場發展之保留觀點的論述。也有文獻認為期貨合約具有風險分散的功能，可以協助企業在面對價格變動風險時，提供另一項可供選擇的避險工具。除此之外，期貨交易還可以促進信息的傳遞，改善市場的交易效率性。Cox認為期貨交易可以增加市場中交易的傳遞，提供交易雙方更完整的價格信息，降低信息不對稱性，而且因為期貨市場交易成本相對較低，亦可促進信息傳遞的速度［4］。Ross構建了衡量波動性與信息流量的模型，在套利條件不存在的情況下，推論出當市場的信息流量較多時，反應在市場的波動性必然增加［5］。Antoniou和Holmes等對德國，美國，英國，日本，西班牙，瑞士六個國家引入期貨交易前后的波動非對稱效應進行了實證分析，發現雖然期貨的引入對現貨市場的波動影響不同，但對股票市場動態，波動的非對稱性影響十分顯著，除了西班牙，其他國家信息不對稱效果明顯降低［6］。Antoniou和Holmes利用GARCH模型研究了FTSE-100股指期貨對現貨市場的波動影響，發現上市股指期貨雖使價格波動增加，但其隱含著信息流通速度也變快了［7］。
Ray Y .Chou等實證發現新加坡摩根臺股指數期貨（SIMEX)以及臺灣證券交易所價股指期貨合約（TAIFEX)推出前，干擾沖擊（innovation shocks）造成的市場波動持續較久，而在期貨合約推出后，沖擊干擾因子會更快地反映在經濟體系當中，而使系統以更快的速度回復到正常，亦即波動過程變得相對更穩定［8］。由此推論，SIMEX，TAIFEX期貨合約的交易，確實有效地改善了臺灣現貨市場信息傳遞效率，對于其標的現貨市場的信息傳遞以及市場波動性，皆具有正面貢獻。
為了更進一步了解信息傳遞假說的內涵，深入分析波動性動態過程，觀察波動性干擾的持續效果，更有助于信息傳遞速度的了解。本文利用GARCH模型，修正的GARCH模型，TGARCH模型，極端值模型分析波動隨時間變動的動態過程，尤其分析模型中的參數表現，反映波動性的若干特征，同時說明重要的經濟意義。文章主要從兩個方面研究：一是期貨合約的引入是否對現貨市場的波動有影響；另一方面：也是更重要的，如果股指期貨市場對現貨市場波動有影響，信息和波動的關系是怎樣的。
由于我國還沒有股指期貨，但香港恒生中國企業指數（H股指數）與我國A股指數走勢高度相關，因此分析恒生H股指期貨合約對現貨市場的信息傳遞效應，對于我國即將推出的股指期貨具有科學的參考意義。
二、研究資料、研究方法和實證分析結果
1.研究資料
本研究取樣的現貨交易數據為香港恒生H股指數的日收盤價資料。H股指數期貨由香港交易所于2003年12月8日推出，其交易標的指數是恒生中國企業指數(HSCEI)，該指數包括32只成份股，其中20只已發行了A股，并且其市值在A股市場占據相當大的份額，對我國A股的走勢有很大的影響。樣本期為2002，1，2—2005，11，14，共960個數據。分為期貨合約引入前后兩期，各480個數據進行研究。
2.研究方法
本文利用Bollerslev提出的GARCH模型為主要分析工具，很多文獻已經證實GARCH模型是刻畫每日股價報酬行為最恰當的模型之一［9］。尤其是GARCH(1，1)，根據Bollerslev，Chou和Kroner的文獻證實，GARCH（1，1）模型在捕捉大多數金融時間序列波動性的動態過程上可以獲得不錯的表現［10］。我們定義日收益率對數為Rt，假設其服從GARCH(1，1)模型為：
其中， It-1代表在t-1時點處對市場參與人員而言，所有有用的信息集合，虛擬變量dt在指數期貨引入前為0，引入后為1。當修正GARCH模型的參數＜0，說明期貨合約的推出將降低了現貨市場的波動性，反之，則增加了現貨市場的波動性。GARCH(1，1)模型利用三個不同的參數來刻畫波動性的演進過程。模型中的α0代表系統原先的不確定性，α1為滯后期殘差平方項的系數，代表近期市場“噪音”（innovation）或“消息”（news）影響的重要性。另外，β1為滯后期條件方差的系數，因為β1表示本期的條件方差與前一期的條件方差有關，因此可以說明過去的舊消息（old news）對于未來波動性的影響效果，由模型亦可以得知當期的條件方差是前一期條件方差的函數。再者，α1的數值愈大，顯示市場信息轉換為未來波動的傳遞速度更快。另一方面，β1的數值越大，則代表波動性干擾因子的影響愈持久，不易被市場吸收和反應，隱含著信息傳輸的速度相對較緩慢。
就信息傳遞假說方面的實證分析，我們比較期貨合約開始上市交易之前后不同的子區間，模型中各系數的變化情況。期貨市場的開放，信息傳遞到現貨市場的速度應當加快。如果近日內有用信息增加，則用以衡量新消息對未來波動性沖擊的系數α1應當會放大。另一方面，舊消息對未來波動性的沖擊應當會減弱。這是因為信息的傳輸速度加快，將促使信息的持久性影響力減弱。因此，在期貨市場開始交易后，β1系數的變小是可以被預期的。除此之外，我們也利用三個系數，計算出非條件方差為α0/(1-α1-β1)。根據投資學原理，開放期貨合約交易，將反應出更多的信息傳遞到其標的現貨價格，隱含的非條件方差應該會增加。
另外一個有趣的現象是IGARCH(Integrated GARCH)方面的議題。在GARCH（1，1）模型下，若α1+β1的系數和為1，則稱之為存在IGARCH現象，這時GARCH模型非平穩，非條件方差不存在，如同存在單位根的隨機游走過程。波動不將回復（Reversion）到長期水平（Long-run level），波動干擾的影響效果具有恒常性（Permanent)，因而對于未來的波動性的最佳預測就是今天的波動。換言之，波動性干擾具有持續性（persistent）。當期貨合約市場開放交易之后，信息傳遞速度會加劇，亦即波動性干擾的持久性效果會降低。意謂著開放期貨市場交易之后，反應在GARCH模型系數表現上，應該更遠離IGARCH現象。
表1為推出H股指期貨前后，利用簡單GARCH(1，1)模型，修正GARCH(1，1)模型，對香港恒生H股現貨市場的實證分析結果。可以得知＜0，并顯著存在，說明股指期貨的推出，降低了現貨市場的波動性。在指數期貨推出前的研究期間，所表現出的非條件方差為2.238；而在H股指期貨上市后的研究期間，其非條件方差為1.06。顯示股指期貨上市前后的不同時期，市場波動性有降低的現象。此結果并沒有與前面的Ray Y .Chou 等人對臺灣股票市場的分析相同，期貨交易并沒有造成現貨市場的波動水平增加。
另外，在期貨合約被引入的前后樣本期中，表1清楚地看出反應新消息沖擊效果的系數α1及反應沖擊持續性效果的系數β1在不同期間的表現。α1與昨天的市場價格變化對今天價格變化的影響有關，如果這種價格變化與信息的到達有關，那么α1就可以看作“消息”系數值，這個值越大說明新的消息對價格變化的影響越大。期貨合約引入前，α1系數是0.0445，而在開放后為0.068，說明在期貨合約推出后，新信息所反應的沖擊效果確實增加，新消息或市場干擾對未來波動性的沖擊程度較大。相對于α1是反應新消息的影響，β1可以認為是“舊消息”的影響。就β1而言，可以視為沖擊干擾持久性（persistent)的代理變量（proxy)。期貨合約引入前后β1分別為0.9336和0.901，說明了在期貨契約交易開放后，反應舊消息對市場波動性沖擊的持續性效果有弱化的現象。
對于IGARCH現象的檢驗上，表1也揭示了相關的信息，亦即在期貨合約上市交易后，市場波動更加穩定，我們可以由α1+β1系數之和，觀察到此結果，兩個樣本期均不存在IGARCH現象，α1+β1分別為0.981，0.961，由此可以推論在期貨合約上市交易后，干擾因子的影響效果會以較快的速度被市場吸納而消弱，波動性干擾的持續性效果較期貨交易前更短暫。
Ljung和Box(1978)提出的Q檢驗統計量及Q2統計量分別檢驗均值方程和條件方差方程的殘差的序列相關性。表1中，從檢驗結果看均值方程和方差方程均不存在殘差項的序列相關性，模型擬合效果很好。
從表2發現期貨交易后，γ1增加，并且顯著不為0，表示期貨交易引入后，使得現貨市場的信息不對稱波動效果加大。投資者對壞消息的過度反應增加，這與Antoniou和Holmes等人的研究結果不很一致。Antoniou和Holmes等人認為造成市場中信息不對稱效果降低的原因有兩個：一是期貨市場提供給投資者可靠的信息來源，降低了投資者對壞消息的過度反應。另一個原因可能在于期貨市場交易成本低，吸引了更多原本在現貨市場的噪聲交易者（散戶），致使現貨市場的散戶進入期貨市場交易，使得現貨市場的不對稱性在期貨引入后降低。然而，香港股票市場及期貨市場以散戶居多，散戶交易者多表現出不理性，尤其對壞消息反應強烈，導致波動的不對稱性存在。而由于期貨與現貨市場存在波動反饋效應，期貨市場的信息更多的傳到現貨市場，使得投資者在面對壞消息時反應更不理性，造成現貨市場在股指期貨引入后不對稱效應更加強烈。
三、極值模型估計法
為了強化本研究推論的可靠性，本文另外采用Parkinson所提出的極端值估計法［11］。為了估計每日的波動性，傳統的文獻使用當日之前一個固定期（如一，二個月）的收益率平方的移動平均數，作為當日變異數值（即波動性）。而收益率則用當日收盤價的自然對數與前日收盤價的自然對數的差，因此每日用到的信息只有收盤價一個樣本點。Parkinson(1980)的新方法采用日最高，最低兩個極端值（同樣取自然對數）之差距，并證明這個估計值是標準差的一致性統計量。更重要的是它的估計精確度可以高過傳統方法的5倍。我們將此方法的動態過程簡單表述如下：
四、結論
我國的股指期貨即將推出，很多人對開放期貨交易持相對質疑與保守的看法。認為期貨交易導致現貨市場的波動加劇，使證券市場的風險加大。雖然我們分析的是香港恒生H股指期貨，但對我國的期貨合約的引入有積極的借鑒意義。本文的香港恒生H股中近一半股票已經在我國A股市場交易，并占據相當大的市值。H股指的波動對我國證券市場波動影響很大，因此分析H股指的期貨合約對我國股指期貨的引入有重要的意義。實證結果顯然支持股價指數期貨市場的開放政策。在恒生H股指期貨開始推出后，雖然現貨市場在股指期貨引入后不對稱效應較大，但市場的波動性水平降低，仍然對于現貨市場股票價格穩定性而言提供了正面的貢獻。期貨合約未上市前，波動性干擾反應在時間上的持續性效果較持久。反之，在股價指數期貨合約推出后，可以觀察到波動性干擾因子的影響會更快速的反應到經濟體系中，而使得系統以很快的速度回復到正常位置，顯示此時的波動過程更趨穩定。由此推論出期貨交易的進行加速了信息傳遞的效率，符合信息傳遞假說的命題。換言之，由于恒生H股指期貨合約的上市，確實改善了香港股票市場的交易效率性。
為了檢驗開放期貨交易的政策效果，本文利用了簡單GARCH（1，1）模型，修正GARCH（1，1）模型及極端值模型。未來將考慮雙變量的GARCH模型，探討現貨市場價格與期貨市場價格兩者間的交互作用，以及波動的溢出效應，分析期貨市場和現貨市場的領先-滯后關系。不僅可以分析價格發現假說，更可以在此研究框架下，討論期貨與現貨市場二者之間的波動性傳遞效果。另外，等我國指數期貨合約上市交易后利用此方法進行分析，以檢驗信息傳遞的效率以及信息傳遞假說的普遍性，為我國期貨交易的政策制定者和投資者提供科學的可操作的參考意見。
參考文獻：
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［10］BollerslevT， Chou R Y， Kroner K F. ARCH modeling in finance:A review of the theory and empirical evidence［J］.Journal of Econometrics， 52:5-59.
［11］Parkinson M， The extreme value method for estimating the variance of the rate of return［J］.Journal of Business， 1980，53：61-66.
責任編輯、校對：李斌泉
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