股指期貨與現貨指數的波動溢出效應

【摘要】以滬深300現貨指數與滬深300股指期貨指數的月度數據作為研究對象，基于HP濾波分析、Granger因果性檢驗、向量自回歸模型等方法研究了股指期貨與股票現貨市場間的波動溢出效應，結果表明滬深300股指期貨風險與滬深300指數之間不僅存在長期的均衡關系，同時兩市場具有雙向的波動溢出效應，股指期貨市場的波動溢出強于股票現貨市場的波動溢出。

【關鍵詞】現貨指數 股指期貨 HP濾波 波動溢出

2010年4月，中金所推出的滬深300股指期貨，使得我國股指期貨與股票現貨市場之間的關聯性加強，打破了我國股票市場與期貨市場相對分割的局面。而最近幾年，股指期貨市場與股票現貨市場均出現了幾次不同程度的大幅震蕩。本文以滬深300現貨指數與滬深300股指期貨指數的月度數據作為研究對象，研究兩市場的波動溢出效應有著較為重要的現實意義。

從國外研究來看，國外研究學者對于期貨市場與現貨市場之間的風險傳遞關系存在著不同看法。一方面，部分學者認為期貨市場和現貨市場之間存在雙向的風險溢出效應（Tse和So，2004）[1]；另一方面，一些學者認為期貨市場與現貨市場之間只存在單向風險溢出關系（Arshanapali和Doukas，1994）[2]。從國內研究來看，邢天才、張閣[3]（2010）研究發現股指期貨的推出對現貨市場的波動性雖然未產生多大影響，但增大了現貨市場的非對稱效應。劉慶富、華仁海[4]（2011）認為股指期貨和股票現貨之間的風險傳遞是雙向的，而且股票現貨對股指期貨的風險溢出大于股指期貨對股票現貨的風險溢出。吳國平、谷慎[5]（2015）的分析結果表明：股指期貨推出后，現貨市場的波動率呈現出一定的遞減傾向；現貨市場對期貨市場存在單向的波動溢出效應。

本文基于滬深300指數現貨市場和滬深300股指期貨市場的月度數據，對兩個市場間的波動溢出效應進行再次探索。

一、研究方法

為更好研究市場間的波動溢出效應，首先需要計算用以衡量風險的波動率指標。本文選擇比較科學，同時能夠很好反應波動率的HP濾波方法。

HP濾波法是由Hodrick & Prescott（1980）提出的一種時間序列在狀態空間的分析方法。其理論認為經濟變量變動趨勢是緩慢的，它把經濟運行看作是長期內在的或者潛在的增長趨勢和短期波動的結合。其基本原理如下：

設{Yt}是包含趨勢成分和波動成分的經濟事件序列，{YTt}是其中含有的趨勢成分，{Yct}是其中含有的波動成分。則：

Yt=YTt+Yct，t=1，2，…，T

計算HP濾波就是從{Yt}中將YTt分離出來。這樣可以將經濟變量序列中的長期增長趨勢和短期波動成分分離出來，經過濾波處理得到的數據即為平穩序列。

現貨指數和股指期貨之間存在波動溢出關系，利用向量自回歸模型（VAR）可以分析它們之間的效應。VAR模型由Sims提出，常用于預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊。

二、數據處理

（一）基礎數據說明

本文基礎數據選取2011年1月至2016年12月期間滬深300股指期貨（以IF表示）與滬深300指數（以ST表示）的月度收盤價，共72期，144個樣本數據。其中滬深300股指期貨（IF）以每月主力合約（即持倉量最大合約）的月度收盤價代表，以上數據來源于中國金融期貨交易所以及wind數據庫，本文分析所用軟件為Eviews8.0版本。

（二）波動指標選取—HP濾波分析

首先對滬深300股指期貨（IF）與滬深300指數（ST）的數據進行HP濾波分析，將其中的趨勢項與波動項進行分離，通過這種處理，不僅可以避免數據長期趨勢的影響，同時以數據中的波動項作為估計風險的指標相對更加合理。

利用HP濾波的方法，分別對變量數據滬深300股指期貨（IF）和滬深300指數（ST）提出數據中的趨勢部分（Trend），得到消除主要趨勢項的純波動率部分（Cycle），波動率分別用IV（股指期貨波動項）和SV（現貨指數波動項）來表示，即股指期貨與股票現貨的市場波動風險（圖1.圖2）。

三、模型構建及檢驗

（一）平穩性檢驗

由于存在虛假回歸等問題，因此對時間序列分析之前要進行平穩性檢驗。由于常用的單位根檢驗方法DF檢驗不能保證方程中的殘差項是白噪聲（white noise），所以Dickey和Fuller對DF檢驗法進行了擴充，形成ADF（Augented Dickey-Fuller Test）檢驗。本文選用ADF檢驗對兩個變量時間序列的平穩性進行檢驗，結果見表1。根據ADF單位根檢驗結果可知變量IV和SV均為平穩序列，即股指期貨市場波動項與股票現貨市場波動項均為平穩時間序列。

接下來，本文針對IV和SV兩個變量構造VAR模型，對兩個變量的變化關系進行估計。根據AIC和SC準則，選擇VAR模型的滯后階數為1，估計得到如下VAR模型：

IVSV=-4.282-1.639+1.666 -0.8331.118 -0.262IV■SV■+ε■

（二）穩定性檢驗

進行穩定性檢驗是保證估計模型有效的必要條件，若模型不穩定，則某些估計結果將無效（如脈沖響應函數的標準誤差）。在此本文利用AR根進行檢驗，如果估計的VAR模型所有根模的倒數小于1，即位于單位圓內，則其是穩定的。下面給出單位根圖形表示的結果見圖3。

從圖3可以直觀地看出，所有的單位根都落于單位根圓內，因此所設定的模型是穩定的，表明選取的兩個變量之間存在長期穩定關系，即股票現貨市場波動風險與股指期貨市場波動風險之間存在長期依存關系。

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圖3 單位根檢驗圖示

（三）格蘭杰因果檢驗

在VAR模型中，可以用格蘭杰（Granger）因果性檢驗來分析一個變量與另一個變量之間是否存在因果關系。VAR模型中變量均平穩，因此可以直接進行格蘭杰因果檢驗，結果見表2。

表2 格蘭杰因果檢驗結果

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根據格蘭杰因果檢驗的結果，我們發現：當零假設為“SV不是IV的Granger原因”時，χ2值為1.479，此時接受原假設，表明SV不能引起IV；當零假設為“IV不是SV的Granger原因”時，χ2值為3.113，此時拒絕原假設，即IV是SV的格蘭杰原因。由此可知，股指期貨市場的波動將會對現貨市場產生一定沖擊，即股指期貨對現貨指數的波動溢出效應顯著。

（四）脈沖響應函數分析

脈沖響應函數（Impulse Response Function）能夠描繪出隨機擾動項的一個標準差沖擊對其他變量當前和未來取值的影響，可以比較直觀地刻畫出變量之間的動態交互效應。

從圖4可以看出，給股指期貨市場風險（IV）施加一單位的正向沖擊，其沖擊溢出傳遞到股票現貨市場風險（SV）會在第1期產生一個反向沖擊，該沖擊在第3期至第4期到達極值點，隨后溢出效應逐步減弱，并收斂于第10期。

而對股票現貨市場風險（SV）施加一單位的正向沖擊，其沖擊溢出傳遞到股指期貨市場風險（IV）會有一個正向的影響，且該影響相對來說更加劇烈，在第1期達到頂峰后逐步收斂于第10期。

從以上分析可以看出：一方面，現貨市場與股指期貨市場風險波動之間存在長期依存關系；另一方面，現貨指數的市場波動溢出到股指期貨市場，會引起股指期貨的較大振動，這說明股指期貨市場對價格的變化更加敏感，具有較強的價格發現作用，合理利用股指期貨的這一特點能夠很好規避現貨市場的波動風險。

四、政策建議

（一）建立健全的股票現貨與期貨市場

期貨市場是構成金融市場完備的必要部分，其具有的價格引導能力和套期保值效應對規避現貨市場的市場性風險具有積極意義。以目前來看，我國股指期貨市場不僅投機風氣盛行，而且個人投資者比例較高。因此，政府一方面應推進更多的基金參與到資本市場，例如養老金入市；另一方面要通過立法保證市場的公平、公開，推動股指期貨市場功能的實現。

（二）提升股指期貨市場的風險管理能力

由于我國股指期貨市場成立時間較短，在相關交易制度和風險管理方面的法律制度仍不完善，現階段如何有效進行風險管理顯得尤為重要。股指期貨市場自身具有高杠桿性的特點，使得其準入門檻較高。進行股指期貨交易的投資者必須具備相關專業知識以及較好的風險承受能力，這些原因形成的市場使得缺乏足夠專業知識和投資經驗的中小投資者處于劣勢。因此，政府應采取措施對機構投資者和中小投資者的投資行為進行規范，加強股指期貨市場的風險管理能力。

（三）有序推進金融衍生品市場發展

目前我國金融衍生品市場發展相對滯后，品種較為單一。股指期貨的推出一定程度上加快了市場創新的速度，一些與股指期貨掛鉤的金融衍生品出現在市場上，比如創新型ETF、股指期貨合成指數基金等。下一步金融監管機構也應按照“先試點、后推廣”的方式有序完善我國股指期貨的交易品種，吸收國內外先進經驗，建立多層次資本市場，促進我國資本市場進一步繁榮。

參考文獻

[1]Kavussanos M G，Visvikis I D， and Alexakis P D.（2008）.The Lead-Lag Relationship Between Cash and Stock Index Futures in a New Market， European Financial Management，14.

[2]Arshanapali，B.and Doukas，J.（1994）.Common volatility in S&P 500 stock index and S&P 500 index futures prices during October 1987， Journal of Futures Markrts，14.

[3]邢天才，張閣.中國股指期貨對現貨市場聯動效應的實證效應—基于滬深300仿真指數期貨數據的分析[J].財經問題研究，2010.4.

[4]劉慶富，華仁海.中國股指期貨與股票現貨市場之間的風險傳遞效應研究[J].統計研究，2011.11.

[5]吳國平，谷慎.中國股指期貨和現貨市場時變聯動與波動溢出研究—基于DCC-MGARCH-VAR模型的實證分析[J].學術研究，2015.10.

作者簡介：宋明勇（1993-），男，漢族，山東濟寧人，東北財經大學2015級碩士研究生，研究方向：投資經濟。