滬深300股指期貨、現貨市場信息傳遞關系研究：基于非同步交易數據

曾黎 李春

【摘要】本文運用GARCH及其雙變量VAR模型、Grange因果檢驗等方法研究了滬深300股指期貨與現貨市場互動關系，包括互動的相對強度、當期與多期滯后關系。結果表明：現貨市場對外在的干擾并不敏感，而期貨市場對外在的干擾卻很敏感；前一天現貨收盤序列對當天期貨收盤序列具有金融傳染效應，且期貨市場對現貨市場變動的反應是即時的。

【關鍵詞】滬深300指數 Granger因果檢驗 雙變量VAR模型

一、引言

我國于2010年4月16日正式推出股指期貨交易。股指期貨的推出，不僅有利于增強市場運行的彈性，而且對完善市場的資產價格形成機制起到積極作用。目前，許多學者就已經對這兩個新興市場的關系進行了研究。所以很多學者認為股指期貨市場領先于股票市場。如Mahmoud與Malek（1993）考察了不同國家的股票指數和股指期貨市場之間的價格滯后關系，發現期貨價格變化比現貨價格變化快[1]。國內學者也對這兩個新興市場進行了研究。劉博文與房振明（2008）利用仿真數據，發現滬深300股指期貨交易對滬深300指數的條件波動起到了強化作用[2]。嚴定琪，李育鋒（2008）發現基于學生t分布的GARCH（1，1）模型是最優的擬合模型，可以較好地提供滬深300指數未來兩日的波動率預測[3]。熊熊，王芳（2008）認為我國仿真交易的滬深300股指期貨對滬深300指數具有長期價格發現的功能[4]。

以上研究都是基于同步數據得到的結果，由于滬深300股指期貨與現貨的交易時間是不同步的，其中滬深300股指期貨的交易時間是上午9：15-11：30，下午13：00-15：15，而滬深兩市的交易時間是上午9：30-11：30，下午13：00-15：30，本文將根據這兩個市場的非同步交易數據對它們之間的信息傳遞關系進行進一步的分析。

二、實證分析

（一）數據來源

本文以2014年4月16日到2016年12月28日的每天交易數據作為樣本區間。數據分別來源于中國金融期貨交易所和上海證券交易所的官方網站。時間跨度為2014年4月16日至2016年12月28日共660個交易日，所得樣本為1320個。

由上表可知期貨收盤的均值2767略高于現貨收盤2760的均值，但現貨收盤的標準差344卻小于期貨收盤的標準差348，由此我們認為期貨市場比現貨市場更容易波動。從表1可以看出，偏度不為0、峰度大于1，J-B統計量拒絕了正態分布的原假設，說明這三種指數分布是顯著偏離正態分布，和大部分金融實證研究的結果一致。

（二）市場間信息傳遞關系分析

1.期貨開盤價格與前一天現貨收盤價格關系。首先觀察當天滬深300股指期貨開盤價格（pf）與前一天滬深300股指現貨收盤價格（qs-1）之間的走勢。

由上圖1可知滬深300股指期貨開盤與現貨收盤的走勢大體一致。

為了對序列進行格蘭杰因果檢驗，首先要檢驗序列的平穩性，結果見表2：

然后對序列進行協整檢驗，因為只有同階單整，變量之間才有共同的趨勢。時間序列的協整檢驗：首先進行回歸，之后做協整檢驗。由以上可知Δqs、Δpf同階單整，因而進行協整檢驗。檢驗結果如下：

由以上結果可知Δpf與Δqs存在協整關系，即當天期貨開盤與前一天現貨收盤序列之間存在長期的穩定的關系。

最后對序列進行Granger因果檢驗，如下表：

第一個假設，其概率值0.5851大于顯著性水平0.1，故不能拒絕該原假設，即我們認為“Δqs不是Δpf的Granger原因”，所以前一天現貨收盤對當天的期貨開盤無影響。

2.期貨收盤價格與前一天現貨收盤價格關系。首先觀察當天滬深300股指期貨收盤價格（qf）與前一天現貨收盤價格qs的走勢。

由圖2可知期貨收盤與前一天現貨收盤走勢大體一致。

其次對序列的平穩性進行檢驗，如下表：

再次對序列進行協整檢驗，由以上可知Δqf、Δqs同階單整，為此做協整檢驗。檢驗結果如下：

由以上結果可知Δqf與Δqs存在協整關系，即當天期貨收盤與前一天現貨開盤序列之間存在長期的穩定的協調關系。

然后對序列進行Granger因果檢驗，檢驗結果如下：

對于第一個假設，概率值0.0731小于10%的檢驗水平，因此拒絕該原假設，即可以認為“Δqs是Δqf的Granger原因”，所以在10%的置信水平下前一天現貨收盤是當天期貨收盤的Granger原因。

3.雙對數VAR模型。由于兩序列互為因果關系，為此我們采用VAR模型對兩者之間的動態變化規律進行進一步的分析。對兩者構建雙變量VAR模型，模型回歸結果如下：

LGQF=0.5584×LGQF（-1）+0.2371×LGQF（-2）+0.4009×LGQSS（-1）-0.2019×LGQSS（-2）+0.0433 （1）

（R2=0.9876 Log likelihood=1879.3709 AIC=-5.6971 SC=-5.6630）

LGQSS=0.1913×LGQF（-1）-0.1089×LGQF（-2）+0.7898 ×LGQSS（-1）+0.1205×LGQSS（-2）+0.0559 （2）

（R2=0.9875 Log likelihood=1874.4876 AIC=-5.6823 SC=-5.6482）

由以上檢驗統計量可知模型擬合的非常好。

雙變量VAR模型的脈沖響應效果如下表所示：

其中qs脈沖代表由股指現貨收盤價格方程的殘差發出的脈沖信號，即股指現貨收盤價格的殘差產生波動進而對股指現貨收盤波動及其股指期貨收盤波動的影響。表中一直到滯后10期，qs股指現貨收盤序列的波動維持在0.3%左右變化不是很大，且波動逐步在減小。但是qf股指期貨收盤序列的波動卻比qs股指現貨收盤序列的波動要大，維持在1.3%左右。所以來自股指現貨序列的沖擊對股指期貨序列產生了較大影響。

四、結論

第一，外部的沖擊會加劇對股指期貨的波動性，且波動的持續性是很強的，即它對所有的未來預測都有重要作用。

第二，在10%的置信水平下基于非同步交易的滬深300股指期貨收盤價格與現貨收盤價格序列不存在granger因果原因，但前一天現貨收盤價格是當天期貨收盤價格的granger原因。

第三，通過基于雙變量VAR模型的脈沖響應函數分析可知：股指現貨收盤價格的殘差產生波動對股指現貨收盤波動與股指期貨收盤波動的影響一直到滯后10期，股指現貨收盤價格的波動維持在0.3%左右變化不是很大，且波動逐步在減小，即時期越滯后股指現貨收盤價格的殘差產生的波動對股指現貨收盤的影響越小。但是股指期貨收盤價格的波動卻比股指現貨收盤價格的波動要大，維持在1.3%左右。所以來自股指現貨價格的脈沖對股指期貨價格產生了比較大的影響，且股指期貨收盤價格對股指現貨收盤價格的殘差產生的波動能即時做出反應。

參考文獻

[1]Mahmoud Wahab，Malek Lashgari.Price dynamics and error correction in stock index and stock index futures markets：A cointegration approach[J].Journal of Futures Markets，1993，10（7）：711-742.

[2]劉博文，房振明.我國股指期貨與現貨價格發現效率實證研究——基于滬深300模擬期貨數據[J].大連理工大學學報（社會科學版），2008（3）：25-29.

[3]嚴定琪，李育鋒.基于GARCH族模型的滬深300指數波動率預測[J].蘭州交通大學學報，2008，27（1）：92-95.

[4]熊熊，王芳.我國滬深300股指期貨仿真交易的價格發現分析[J].天津大學學報（社會科學版），2008（7）：321-325.

基金項目：云南省教育廳科學研究基金項目（2013C014）

作者簡介：曾黎（1981-），男，云南蒙自人，講師，碩士研究生，研究方向：金融數學。