滬深300股指期貨對股票市場的影響研究

一、引言

(一)研究背景及意義

2005年4月8日，滬深兩家證券交易所共同發行了用來觀測滬深股票市場總體趨勢的第一支指數期貨—滬深300股指期貨。編制該指數是為了切合我國金融市場需要，對我國股票市場中的股票價格及其變化機制進行監測和反映。同時該指數的推出滿足了投資者對于風險監測估計的需要，用該指數作為相關領域投資者獲取收益的衡量標準，并為相關金融產品的創新打下基礎。為股票指數化投資和相應的金融衍品更新換代提供經驗及市場基礎。

通過對滬深300指數期貨收益率序列的時序圖進行研究分析，該指數期貨的收益率序列會在某個時間段內波動持續偏大，而在隨后的時段波動會持續偏小，出現所謂的集群效應。因此結合作者所學，文章試圖通過擬合GARCH模型分析滬深300股指期貨是如何在金融市場中對股票現貨作用，繼而在進行投資以及風險管理等方面提供一定的信息支持和理論保障。

(二)文獻綜述

國外有關學者在探索金融現貨市場受期貨推出的影響時，通常會得到如下兩種判斷：第一類認為金融期貨推出后，相關的金融現貨市場效率提高且其波動性降低。Darren Butterworth(2000)使用對稱與非對稱GARCH兩種方法關于富時250指數期貨的發行對相關現貨市場的影響分別展開了研究。結果表明，一旦期貨交易進行開展，金融市場市面上流動的信息量開始逐漸增多，投資者與被投資者可以獲取更多相關信息，因而金融股票市場的受到的沖擊會從最初的大波動逐漸放緩[1]。第二類認為金融期貨推出后，相關的金融現貨市場信息更新交換頻率降低且其波動加劇。Ruchika Gahlot et al.(2010)決定擬合EGARCH模型來獲取波動率的不對稱性。實驗證明，波動的劇烈情況與信息的好壞有著非常明顯的聯系，壞消息相較于好消息來講對于波動的作用更大[2]。

國內學者在研究金融現貨市場受期貨推出的影響時，通常會得出以下兩種結論：第一類認為金融期貨推出后，相關的金融現貨市場效率提高且其波動性降低。華仁海、張朋(2012)采用GARCH模型來研究相關股票市場在滬深300正式發布后，受到的沖擊以及影響。分析結果表明該期貨的發行使相關股票市場面對信息沖擊時的反應能力得到提高，提高了市場效率[3]。第二類認為金融期貨推出后，相關的金融現貨市場效率降低且其波動性提高。孫一非 、王臻(2013)的論文表明滬深300期貨的正式推出，市面上信息更新速度減慢，投資者面對變動無法迅速進行反應，導致現貨市場受到極大的沖擊[4]。

二、理論模型與數據來源

(一)理論模型

GARCH模型

在分析經濟金融問題時，我們經常能夠發現一些時間序列在排除趨勢性、季節效應和隨機效應等不平穩影響后，雖然沒有了顯著的非平穩性特征，但會出現集群效應。在研究時間序列問題時，通常最先接觸到的分析模型就是ARCH模型，ARCH模型是利用過去的信息進行參考，利用自回歸的形式分析序列變化情況但由于ARCH模型不能很好地處理序列殘差具有長期自相關性這一問題的廣義自回歸條件異方差模型，所以我們一般采用GARCH模型研究問題，其一般形式如下：

(二) 數據來源

文章選取滬深300指數交易中收盤價日數據為研究對象，共計2007年1月4日至2017年12月05日約11年的數據。文章以2010年4月16日為界限，將數據分為兩個樣本，樣本1：2007年1月4日-2010年4月15日共800個數據和樣本2：2010年4月16日-2017年12月05日共1858個數據。本文數據均來自于同花順大盤。研究結果由SAS 9.2軟件以及Eviews 10.0實現。

三、實證分析

(一)樣本數據的處理

滬深3000股指期貨與現貨指數存在高度的相關聯性。由于股票現貨價格序列在一般情況下是不具有平穩性的。所以我們一般會選取資產收益率為實證關注點。所以本文將滬深300指數價格進行對數一階差分，得到其收益率：rt=lnpt-lnpt-1。

1.序列的描述性統計分析

圖4-1 樣本1滬深300日收益率時序圖

圖4-2 樣本2滬深300日收益率時序圖

通過觀察圖4-1和圖4-2，可以看到樣本1和樣本2的收益率序列雖然沒有了顯著的非平穩特征，但會出現明顯的集群效應。

2.序列的平穩性檢驗及異方差檢驗

利用GARCH模型展開擬合時滬深300指數收益率序列必須是平穩的，才能防止“偽回歸”現象的發生，增強了模型的有效性。所以用ARCH模型開始研究時，我們首先對樣本1和樣本2的序列展開單位根檢驗確保序列是平穩的。

在證明了樣本1、2的平穩性后，我們得到樣本1與樣本2的Q檢驗統計量和LM檢驗統計量的P值<0.0001，因此拒絕原假設，說明殘差序列具備異方差，即該收益率序列具備ARCH效應。因此對滬深300股票指數收益率序列，本文考慮采用GARCH模型來展開擬合。

(二)擬合GARCH模型

通過對經濟領域問題的研究，給出GARCH模型的階數，在大部分情況下GARCH(1，1)模型能夠滿足需求。所以接下來對樣本1與樣本2用GARCH(1，1)模型來依次進行估計，估計結果如下圖所示：

圖4-9 樣本1的GARCH模型回歸結果

圖4-10 樣本2的GARCH模型回歸結果

由圖4-9可以得出樣本1的條件方差公式：

由圖4-10可以得出樣本2的條件方差公式：

就上述兩個公式而言，我們能夠看到樣本1的ARCH 項系數與 GARCH 項系數之和為0.0629+0.9300=0.9929<1，樣本2的ARCH項系數與GARCH 項系數之和為0.0508+0.9483=0.9991<1，即兩個樣本均滿足 GARCH模型的要求條件，并且均通過了適應性檢驗。通過ARCH模型以及GARCH模型的一般表達式中可以看出：ARCH項是代表新消息對現貨市場的作用效果，GARCH項則代表歷史消息對現貨市場的作用效果，而分析結果中ARCH項系數相較于GARCH項系數小很多，說明歷史信息與新信息在股票市場中進行比較時，歷史信息對于股票現貨的作用效果更加明顯。而樣本2的 GARCH項系數比樣本1的大，則說明在滬深300期貨發行后歷史信息對于股票市場的作用效果增強，而樣本2的 ARCH項系數比樣本1的小，則在股指期貨發行后股票市場對于新消息的作用產生的反應減輕。綜上所述，股票市場在滬深300推出后在面對沖擊時能夠較快的做出反應，從而減輕波動情況。

四、結論

文章通過對比滬深300股指期貨發行前的相關序列與發行后的相關序列說明該期貨的發行對于股票市場波動率的作用，基于模型擬合結果得出如下兩個結論：

1.通過使用用樣本數據擬合GARCH(1，1)模型，對比滬深300股指期貨發行前后相關市場在處理信息時的反應能力以及受到的影響，發現股指期貨的發行在某種程度上減緩了股票現貨市場的波動性。

2.在滬深300指數期貨發行前后，舊信息對于股票市場的影響始終大于新信息對于股票市場的影響。在股指期貨推出后舊信息對于股票市場波動性影響增強，而新信息對于股票市場波動性影響減弱。

(青島大學經濟學院，山東 青島 266061)