股指期權對股票市場、股指期貨市場波動性影響

2016-04-26 08:46:51莫媛，方龍

當代經濟 2016年27期

關鍵詞：模型

莫媛，方龍

(1、中國科學院大學公共政策與管理學院，北京 100047 2、中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所，北京 102488)

股指期權對股票市場、股指期貨市場波動性影響

莫媛1，方龍2

(1、中國科學院大學公共政策與管理學院，北京 100047 2、中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所，北京 102488)

文章以滬深300指數和股指期貨為研究對象，運用組合GARCH模型、TARCH模型分別對滬深300股指期權仿真交易前后滬深300指數和股指期貨的波動率水平變動及非對稱性影響效應進行研究。實證結果表明，股指期權交易對股票市場、股指期貨市場的波動率水平、非對稱性均有顯著性影響。另外，開展股指期權仿真交易后，滬深300指數、股指期貨的波動率聚類性有明顯加強。

股指期權；波動率；非對稱性；組合GARCH模型；TARCH模型

一、引言

隨著全球衍生產品市場不斷發展，股指期權已成為各交易所交易金融衍生產品中的主流之一，其交易量也遠超同類中的個股期權。與股指期貨類似，股指期權是以股票指數為標的的金融類衍生產品，但不同的是其結構更為復雜。對證券市場來說，一方面股指期權的推出將更加有利于促進市場價格發現、提高市場流動性、增強市場穩定性等功能發揮，同時也將大大拓展金融資本市場的深度與廣度，從而加速資本形成、確保市場良性運行。另一方面，期權類衍生產品天生所具有的高杠桿、低成本特性將極有可能使股指期權一經推出便成為市場眾多投資者競相追逐的投機工具之一。這可能會導致市場非理性與股指期權價格的扭曲，加劇股票現貨、股指期貨市場的波動，形成衍生市場、現貨市場的波動性聯動反應，從而影響金融資本市場的穩定，乃至造成社會經濟環境的循環惡化。通常，股指期權的推出對股票市場、股指期貨市場的影響可以分解為兩大部分，一是對市場主體行為的影響，二是對市場波動性影響。而實際上，金融市場的波動性既是市場間聯動關系的最為核心的內容之一，同時也是金融行業人士及學者們一直關注研究的重要課題。當前，國內外文獻對股指期權的推出對其他市場的影響主要還是集中于股指期權與其他市場價格發現、市場間信息傳遞、市場流動性影響以及國外股指期權發展對中國推出期權類衍生產品的啟示與建議等方面。就股指期權對股票市場、股指期貨市場波動性的影響方面的研究還相對較少，熊熊等以韓國KOSPI 200指數及股指期貨為研究對象，對韓國KOSPI 200股指期權推出后KOSPI 200指數及股指期貨的波動性進行研究，表明股指期權的推出對KOSPI 200指數及股指期貨的波動性及其非對稱性均有顯著性影響。近幾年來，隨著我國金融衍生品市場不斷發展，中金所開展的股指期權仿真交易亦有序進行，采用國內股票市場、股指期貨市場及期權仿真交易數據研究股指期權的推出對我國股票市場、股指期貨市場的波動性影響將對深入認識市場間聯動關系、完善交易制度設計以及防范金融風險等具有重要意義。

二、模型方法

股指期權的推出對股票市場、股指期貨市場的波動性影響重點可以歸結為以下兩個問題：一是股指期權的交易，尤其是投機性交易是否加劇了股票現貨、股指期貨市場的價格變化而使其波動率水平有本質性升高；二是股指期權高杠桿特性下的買賣機制是否造成股票現貨、股指期貨市場所存在的波動率非對稱性現象有顯著加深。因此，我們分別從股指期權對股票現貨、股指期貨市場的波動率水平變動影響與非對稱性影響的角度來詳細討論下文實證分析中將要用到的波動率模型與方法。

1、波動率水平變動模型

對于波動率性質的描述，學術界最為常用的模型之一就是時間序列分析中的GARCH(1, 1)。研究表明，GARCH(1, 1)能較為準確描述股票指數的異方差性、波動率聚類性以及長期記憶性。

為了更加清晰地刻畫股票指數波動率的長期、短期的不同特征，這里我們將采用組合GARCH(1,1)模型來對股票指數的波動率進行建模。進一步，考慮到股指期權的推出可能對股票現貨、股指期貨的長短期波動率水平有本質性影響，因此我們于組合GARCH(1,1)模型的波動方程中加入虛擬變量D，如下所示：

如果長期、短期波動方程中虛擬變量D的系數γ顯著性不為0，那么就有理由認為股指期權的推出對股票現貨、股指期貨市場的波動率水平有本質性影響；否則，股指期權的推出對股票現貨、股指期貨市場的波動率水平并無本質影響。進一步，當γ顯著性大于0時，表明股指期權的推出一定程度上加劇了股票現貨、股指期貨市場的長短期波動；反之，當γ顯著性小于0時，則表明股指期權的推出有效降低了股票現貨、股指期貨市場的波動性風險，有利于市場的平穩運行。

2、波動率非對稱性模型

股票指數的波動率非對稱性體現為指數收益、條件方差之間的負相關關系，即負收益時常伴隨高水平的條件方差，而正收益則時常伴隨低水平的條件方差。特別地，這種波動率非對稱性現象尤其于股票市場的崩潰時期表現得更為強烈，即股票指數大跌同時股市的波動率水平將會顯著增加。

為了考察股指期權的推出對股票現貨、股指期貨市場長短期波動的非對稱性影響，我們將采用業界較為流行的主要用于刻畫市場波動非對稱性現象的TARCH模型，分別對滬深300指數、股指期貨的對數收益率的條件方差進行擬合，如下所示：

進一步，可將樣本期間分為兩類，一類為股指期權推出前的樣本，另一類為包含股指期權推出后數據的全樣本（因股指期權仿真交易時間較短，股指期權推出后數據長度不夠長），隨后分別對這兩類樣本進行TARCH模型的估計與檢驗。如果指示性變量dt的系數α1始終顯著大于0，那么可以肯定股票指數價格波動的“杠桿效應”成立。而通過對比兩類樣本所估計出來的系數α1的大小，即可考察股指期權的推出對股票現貨、股指期貨市場的波動率非對稱性影響情況。

三、實證分析與估計結果

1、數據描述與處理

中金所股指期權仿真交易正式開展于2014年1月17日，股指期貨正式上市時間為2010年4月16日，本文選取2010年4月16日至2015年4月16日作為樣本期間。為了獲取連續的股指期貨收盤價數據，本文以當月期貨合約為代表，利用其每個交易日的收盤價數據即可產生一個連續的期貨交易數據系列。

數據樣本包括：樣本期間內滬深300指數收盤價數據1212組，記為HS300；股指期貨收盤價數據1212組，記為IF00。為了減小舍入誤差，分別對它們的價格序列作對數處理，記為LHS、LIF。通過對LHS、LIF作一階差分即可得到它們的對數收益率序列如下：

進一步，為保證運用時間序列組合GARCH(1, 1)模型、非對稱組合GARCH模型對上述樣本序列進行建模的合理性，有必要對樣本數據作單位根檢驗，如下表1所示：

表 1 樣本收益率序列單位根檢驗（ADF檢驗）

可以看出，當顯著性水平為1%時，LHS、LIF均接受存在單位根的假設，即為非平穩序列。而它們的一階差分，即收益率DLHS、DLIF均拒絕存在單位根假設，即為平穩序列，因此可進一步對收益率序列DLHS、DLIF作統計處理。

2、組合GARCH(1,1)模型估計與檢驗

為考察HS300、IF00是否存在所謂的波動率時變性、聚類性，分別對它們的收益率序列DLHS、DLIF作ARCH效應檢驗。對此，先要驗證DLHS、DLIF是否存在序列自相關性，故分別對它們作Ljung-Box檢驗，如下表2、3所示：

表 2 DLHS序列自相關性檢驗（Ljung-Box檢驗）

表 3 DLIF序列自相關性檢驗（Ljung-Box檢驗）

可以看出，DLHS、DLIF的自相關系數、偏自相關系數均較小，且通過了Ljung-Box檢驗，因此可以認為它們并不存在序列自相關性。進一步，可直接對DLHS、DLIF中心化后的殘差平方序列作ARCH-LM檢驗，如下表4所示：

表 4 樣本收益率序列ARCH-LM檢驗

可以看出，當顯著性水平為5%時，DLHS、DLIF均拒絕了ARCH-LM檢驗的原假設，即DLHS、DLIF序列均存在ARCH效應，因此對它們的方差建立GARCH類模型比較適用。

利用第二部分建立的組合GARCH(1, 1)模型分別對滬深300指數、股指期貨的對數收益率序列進行擬合，可得到如下估計式：

（1）滬深300指數