滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場的波動關(guān)系研究

黃 津

0 引言

相比于其他發(fā)達(dá)國家而言，我國股指期貨市場的成立時間相對較短。在對我國滬深300股指期貨推出后，股指期貨市場對現(xiàn)貨市場的波動影響方面的研究也相對較少。由于存在相關(guān)數(shù)據(jù)較少的缺陷，所以在早期關(guān)于股指期貨市場對現(xiàn)貨市場的波動影響的研究上，并不全面。在本文中，通過分析近期的當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨收盤價，以及滬深300股指現(xiàn)貨的數(shù)據(jù)，力求探尋我國股指期貨的推出后對我國股票現(xiàn)貨市場的波動影響。

1 數(shù)據(jù)選擇與變量說明

1.1 數(shù)據(jù)選擇

數(shù)據(jù)來源于國泰安研究服務(wù)中心CSMA系列數(shù)據(jù)庫，本文選取2011年5月31日至2012年6月12日當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨日收盤價和滬深300股指日收盤價作為樣本。本文之所以采用當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨收盤價，基于兩方面的考慮：一方面，采用當(dāng)月連續(xù)的數(shù)據(jù)可以將所有的最近一個月份的合約連續(xù)起來，用一種連續(xù)的形式來對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察。另外，在當(dāng)月、下月、下季和隔季四種期貨交易合約中成交量最大的是當(dāng)月合約；另一方面，采用收盤價，即結(jié)算價，以日為單位而非以分為單位，則是基于行情不斷波動，減少數(shù)據(jù)量處理難度的考慮。

1.2 變量說明

FP表示當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨日收盤，SP表示滬深300股指日收盤價。本文實證分析主要用Eviews6.0。

2 模型的建立與檢驗

2.1 描述性統(tǒng)計

為了降低價格序列的異方差我們首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理，并分別記為LNFP和LNSP，然后做出滬深300股指期貨和滬深300股指走勢圖，如圖1所示。

圖1 滬深300股指期貨和滬深300股指走勢圖

由圖1可知，滬深300股指期貨和滬深300股指的趨勢大致相同，有很高的一致性和同步性。從直觀上看，滬深300股指期貨和滬深300股指之間有很強(qiáng)的聯(lián)動關(guān)系。這與Dwyer GP,Locke.P，Yu.W,Martin.M等人通過分析不同國家的股票指數(shù)和指數(shù)期貨市場之間的價格傳遞的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，得出的期貨價格和現(xiàn)貨價格存在著很強(qiáng)的聯(lián)動關(guān)系這一結(jié)論相一致。但是僅從直觀圖上得出的結(jié)論并不具有很強(qiáng)的說服力，為此我們通過建立回歸模型，來證明這種聯(lián)動性。

2.2 對LNFP和LNSP序列做單位根檢驗

由于用非平穩(wěn)的經(jīng)濟(jì)變量建立回歸模型時會帶來偽回歸的問題，導(dǎo)致結(jié)果失真。為此，我們在對滬深300股指期貨收盤價和滬深300股指進(jìn)行計量分析之前，必須首先要對這兩組時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，本文運(yùn)用Eviews 6.0對數(shù)據(jù)分別作ADF平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表1所示。

表1 對LNFP和LNSP序列做單位根檢驗結(jié)果

表1中，在顯著性水平為1%、5%和10%，當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨收盤價（LNFP）的ADF統(tǒng)計量的值為-1.749590均大于各種顯著性水平下t的臨界值，而p值為0.4051，這說明了接受了LNFP存在單位根的原假設(shè)，即LNFP是非平穩(wěn)的。在顯著性水平為1%、5%和10%，滬深300股指收盤價（LNSP）的ADF統(tǒng)計量為-1.764051均大于各種顯著性水平下t的臨界值，此時p值為0.3978，這說明接受了LNSP存在單位根的原假設(shè)，LNSP是非平穩(wěn)的。

2.3 分別對LNFP和LNSP序列做一階差分，然后再差分后的序列分別做單位根檢驗

由于LNFP和LNSP序列都是非平穩(wěn)的，我們對其分別作一階差分處理，分別記為DLNFP和DLNSP，然后再對DLNFP和DLNSP分別做單位根檢驗，結(jié)果表2所示。

表2 LNFP和LNSP一階差分后ADF檢驗結(jié)果

表2中，在顯著性水平為1%、5%和10%，當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨收盤價（LNFP）的ADF統(tǒng)計量為-17.08286均小于各種顯著性水平下t的臨界值，而p值為0.0000，這說明了拒絕了DLNFP存在單位根的假設(shè)，即DLNFP是平穩(wěn)的。在顯著性水平為1%、5%和10%，滬深300股指收盤價（LNSP）的ADF統(tǒng)計量為-16.48561 均小于各種顯著性水平下t的臨界值，此時p值為0.0000，這說明拒絕了DLNSP存在單位根的原假設(shè)，即DLNSP是平穩(wěn)的。由此可知，LNSP和LNFP都為一階單整序列。滿足協(xié)整分析的條件，可以利用協(xié)整方法來分析它們之間的動態(tài)關(guān)系。

2.4 協(xié)整檢驗

目前關(guān)于協(xié)整檢驗的研究主要有兩種方法：一是Engle和Granger于1987年提出的基于協(xié)整回歸殘差的EG兩步法檢驗；二是Johansen(1988，1991)和Juselius(1990)提出的基于VAR（向量自回歸)方法的協(xié)整檢驗。本文采用EG兩步法對一階單整序列LNFP和LNSP做協(xié)整檢驗。首先對LNSP和LNFP做協(xié)整回歸。回歸結(jié)果如表3所示。

表3 協(xié)整回歸結(jié)果

由表3可以看出，LNFP前面的系數(shù)為0.999877，而此時t統(tǒng)計量為33429.84，p值為0.00，。在5%的顯著性水平下，這說明當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨收盤價（X）與滬深300股指指數(shù)（Y）的回歸方程，在整體上具有線性關(guān)系，協(xié)整回歸系數(shù)比較顯著，擬合程度也比較高。而調(diào)整的R-squared為0.997526，這說明方程具有極高的擬合優(yōu)度，當(dāng)月連續(xù)的滬深300股指期貨收盤價對滬深300股指具有極強(qiáng)的解釋作用，兩者之間存在波動關(guān)系，股指期貨的推出對股指現(xiàn)貨存在影響。但是，此時還未進(jìn)行協(xié)整檢驗，可能兩者之間存在偽回歸現(xiàn)象，需要繼續(xù)對該回歸方程繼續(xù)協(xié)整檢驗。擬合出的協(xié)整方程如（1）式所示：

然后對協(xié)整回歸方程得到的殘差 μ∧t進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表4所示。

表4 殘差平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表4 殘差平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

ADF檢驗統(tǒng)計量p值0.0000臨界值1%顯著性水平5%顯著性水平10%顯著性水平t統(tǒng)計量-7.9522-3.456408-2.872904-2.5729

2.5 誤差修正模型

首先建立2011年5月31日至2012年6月12日期間滬深300股指期貨收盤價（LNFP）與滬深300股指（LNSP）的長期均衡方程,運(yùn)用Eviews6.0估計結(jié)果如表5所示：

表5 LNSP與LNFP的長期均衡方程估計結(jié)果

由表5可以看出，滬深300股指期貨收盤價（LNFP）與滬深300股指指數(shù)（LNSP）的長期均衡方程如（2）式所示：

令ECMt=，即將（2）式中的殘差序列作為誤差修正項，建立誤差修正模型，運(yùn)用Eviews 6.0運(yùn)行結(jié)果如表6所示：

表6 誤差修正模型估計結(jié)果

由表6可知，誤差修正模型為：

由（3）表示的誤差修正模型中，差分項反應(yīng)了短期波動的影響。誤差修正項ECMt-1的系數(shù)為負(fù)數(shù)，且在5%的顯著性水平下，系數(shù)具有很強(qiáng)的顯著性，它的大小反映了對偏離長期均衡的調(diào)整力度。從系數(shù)估計值（-0.7397）來看，當(dāng)短期波動偏離長期均衡時，將以（-0.7397）的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。

2.6 Granger因果檢驗

對滬深300股指期貨（LNFP）與滬深300股指指數(shù)（LNSP）價格序列做滯后階數(shù)分別為1-4的Granger因果檢驗，運(yùn)用EVIEWS6.0運(yùn)行結(jié)果如表7所示。

表7 滯后1～4階的Granger因果檢驗結(jié)果

由表7可知，在顯著性水平為5%時，存在著滬深300股指期貨與滬深300股指指數(shù)的單向因果關(guān)系，當(dāng)滯后階數(shù)在4階范圍時，p值都小于5%，這拒絕了原假設(shè)，這說明滬深300股指期貨（LNFP）是滬深300股指指數(shù)（LNSP）變化的格蘭杰原因，但是滬深300股指指數(shù)（LNSP）不是滬深300股指期貨（LNFP）變化的格蘭杰原因。

3 結(jié)論與啟示

本文通過運(yùn)用ADF檢驗，協(xié)整檢驗等方法，然后建立誤差修正模型，對我國滬深300股指期貨與滬深300股指現(xiàn)貨指數(shù)之間的價格波動性進(jìn)行了實證研究。研究發(fā)現(xiàn)，我國滬深300股指期貨與滬深300股指現(xiàn)貨指數(shù)之間的價格存在長期的均衡關(guān)系，并且滬深300股指期貨（LNFP）是滬深300股指指數(shù)（LNSP）變化的格蘭杰原因，但是滬深300股指指數(shù)（LNSP）

不是滬深300股指期貨（LNFP）變化的格蘭杰原因。

我們可以得到如下啟示：滬深300股指期貨與股指現(xiàn)貨指數(shù)之間存在著協(xié)整關(guān)系，滬深300股指期貨的推出對股指現(xiàn)貨市場具有波動性影響。雖然，可以說我國股指期貨市場仍然只是處于起步的階段，但是已經(jīng)看到了股指期貨的推出對現(xiàn)貨市場產(chǎn)生了積極的作用。現(xiàn)階段，滬深300股指期貨在制度設(shè)計及其他一系列的相關(guān)設(shè)計上，還是比較有效的。股指期貨的推出，更進(jìn)一步提高了證券市場的廣度和深度，豐富了市場投資者進(jìn)行套期保值、套利活動的機(jī)會。從價格發(fā)現(xiàn)的角度上，滬深300期貨的推出同樣通過信息量的增加，提高了市場對價格的發(fā)現(xiàn)功能。本文在對兩變量進(jìn)行回歸后，回歸系數(shù)為1.008大于1，也說明股指期貨市場相比于股指現(xiàn)貨市場，具有更強(qiáng)的價格發(fā)現(xiàn)功能。

[1]李晨，馮繼妃.股指期貨與股票現(xiàn)貨指數(shù)間關(guān)系研究[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2011,（6）.

[2]Edwards，F(xiàn).R.Does Futures Trading Increase Stock Market Volatility[J].Financial Analysts Journal，1988,（44）.

[3]Antoniou.A,Holmes.P.Information and Spot Price Volatility:Evi?dence for the FTSE 100 Stock Index Futures Contract Using GARCH[J].Bankingand Finance,1995,19(1).

[4]邢天才,張閣.中國股指期貨對現(xiàn)貨市場聯(lián)動效應(yīng)的實證研究[J].財經(jīng)問題研究,2010,(7).

[5]李江,林小春.我國股指期貨與現(xiàn)貨市場之間價格發(fā)現(xiàn)及波動性關(guān)系研究[J].市場透視，2010,（48）.