鐵礦石期權(quán)對(duì)標(biāo)的期貨市場(chǎng)波動(dòng)性影響的實(shí)證研究

劉暢

摘要：2019年12月9日，大連商品交易所上市了鐵礦石期權(quán)，平穩(wěn)運(yùn)行至今。期權(quán)的推出，通常會(huì)影響標(biāo)的資產(chǎn)的流動(dòng)性和波動(dòng)性，以及會(huì)對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)的市場(chǎng)定價(jià)有效性產(chǎn)生影響。本文選取鐵礦石期權(quán)上市前后一年時(shí)間鐵礦石期貨的日收盤價(jià)，運(yùn)用GARCH模型得出在鐵礦石期權(quán)上市后對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性沒(méi)有顯著性影響。

關(guān)鍵詞：期權(quán);期貨;鐵礦期貨期權(quán);波動(dòng)性;GARCH模型

一、引言

2019年12月9日，鐵礦石期貨期權(quán)在大連商品交易所掛牌上市交易，完成了鐵礦石衍生品“一全兩通”的格局。期權(quán)具有權(quán)責(zé)分離，非線型收益等特點(diǎn)，為現(xiàn)貨企業(yè)提供了更加豐富的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，推動(dòng)了我國(guó)衍生品市場(chǎng)的產(chǎn)品層次分布，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

期權(quán)的推出，通常會(huì)影響標(biāo)的資產(chǎn)的流動(dòng)性、波動(dòng)性以及標(biāo)的資產(chǎn)的定價(jià)效率，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)這一問(wèn)題做了大量的研究。國(guó)外衍生品市場(chǎng)發(fā)展較早，針對(duì)不同標(biāo)的的相關(guān)研究較多，結(jié)論也存在較大爭(zhēng)議。Fedenia&Grammatikos（1992）的研究結(jié)果表明，期權(quán)交易會(huì)擴(kuò)大標(biāo)的股票的價(jià)差，增大市場(chǎng)波動(dòng)，改善市場(chǎng)流動(dòng)性。熊熊、張宇、張維（2011）使用darch（1，1）模型、larch（1，1）模型分析了韓國(guó)KOSPI200指數(shù)期權(quán)對(duì)KOSPI200指數(shù)期貨和KOSPI200指數(shù)指數(shù)的影響，結(jié)論表明期權(quán)的上市增加了現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性，但Roll（1977）則認(rèn)為期權(quán)上市會(huì)分流資金，將標(biāo)的市場(chǎng)的一部分交易資金轉(zhuǎn)移到了期權(quán)市場(chǎng)，因此降低了標(biāo)的本身的波動(dòng)性和流動(dòng)性。Lee&ohm（1992）通過(guò)對(duì)美國(guó)、香港、澳大利亞市場(chǎng)分別分析，則認(rèn)為期權(quán)對(duì)股票市場(chǎng)價(jià)格在短期內(nèi)會(huì)加劇波動(dòng)，但是長(zhǎng)期影響并不明顯。Kabir（2000）通過(guò)對(duì)荷蘭期權(quán)市場(chǎng)的研究，也發(fā)現(xiàn)期權(quán)交易對(duì)標(biāo)的物的波動(dòng)性并沒(méi)有顯著影響。

國(guó)內(nèi)期權(quán)發(fā)展較晚，最早上市的場(chǎng)內(nèi)期權(quán)為50ETF期權(quán)，因此國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者都以此為研究對(duì)象，結(jié)果也就相對(duì)較為統(tǒng)一。張維（2012）指出，股指期權(quán)的推出從理論上講可以穩(wěn)定市場(chǎng)，并優(yōu)化股票市場(chǎng)資源配置。吳國(guó)維（2015）運(yùn)用GARCH模型、TARCH模型研究上證50ETF期權(quán)后，發(fā)現(xiàn)上證50ETF期權(quán)的推出降低了50ETF現(xiàn)貨的波動(dòng)性，并且提高了市場(chǎng)穩(wěn)定性和理性程度。史慶盛、樊瑞鐸（2016）通過(guò)分析海外期權(quán)市場(chǎng)和國(guó)內(nèi)期權(quán)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r，總結(jié)出股票期權(quán)推出對(duì)市場(chǎng)能提升標(biāo)的交易量和流動(dòng)性，對(duì)市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)和市場(chǎng)有效性有促進(jìn)作用。蘇志偉、王小青、李邢軍（2016）利用VEC模型及方差分解方法，發(fā)現(xiàn)期權(quán)推出后股票市場(chǎng)波動(dòng)性降低。吳衛(wèi)良（2016）通過(guò)雙重差分模型，對(duì)上證50ETF期權(quán)推出對(duì)股市波動(dòng)影響進(jìn)行研究，得出上證50ETF期權(quán)能平緩現(xiàn)貨標(biāo)的的波動(dòng)。

目前國(guó)內(nèi)針對(duì)商品期貨期權(quán)的研究較少，尤其鐵礦石期貨期權(quán)上市時(shí)間較短，相關(guān)研究并不多，本文以鐵礦石期貨期權(quán)為主題，選取鐵礦石期貨期權(quán)上市前后一年時(shí)間鐵礦石期貨日收盤數(shù)據(jù)，運(yùn)用GARCH模型等實(shí)證研究方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，研究鐵礦石期貨期權(quán)上市后對(duì)其標(biāo)的物的波動(dòng)影響。

二、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)選取

鐵礦石期貨期權(quán)以鐵礦石期貨為標(biāo)的物，本文旨在研究鐵礦石期權(quán)上市后對(duì)鐵礦石期貨的波動(dòng)性影響。考慮到鐵礦石期權(quán)上市時(shí)間為2019年12月9日，為形成對(duì)比，文章以2018年3月20日至2021年2月26日為樣本空間，選取近3年的鐵礦石期貨主力連續(xù)合約收盤價(jià)的收益率作為研究對(duì)象，共計(jì)715個(gè)數(shù)據(jù)，來(lái)研究鐵礦石期權(quán)上市前后鐵礦石期權(quán)的波動(dòng)率變化情況。

考慮到鐵礦石價(jià)格的時(shí)間序列不穩(wěn)定性較大，為了便于建模，將鐵礦石期貨日收盤價(jià)處理成鐵礦石期貨日收益率，公式為：

R_t= （lnP_t-lnP_t-1）

其中R_t為t日鐵礦石期貨日收益率，P_t為t日收盤價(jià)，經(jīng)處理后，數(shù)據(jù)總量變?yōu)?14個(gè)。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)分析

由圖1可以看出，鐵礦石期貨在期權(quán)推出上市前后的收益率序列整體較為平穩(wěn)，波動(dòng)率有些時(shí)段偏小，有些時(shí)段偏大，似乎呈現(xiàn)出一些集群效應(yīng)，但在2019年12月前后直觀上看，波動(dòng)率并未有明顯區(qū)別。

根據(jù)表1描述性統(tǒng)計(jì)量，偏度值為-0.1887179，說(shuō)明在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)鐵礦石收益率數(shù)據(jù)有長(zhǎng)左拖尾。Q-Q圖顯示，明顯數(shù)據(jù)并未近似的落在一條直線上，說(shuō)明該數(shù)據(jù)并不符合標(biāo)準(zhǔn)正太分布，同時(shí)Shapiro-Wilk檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量W雖然接近于1，但是P值小于0.05，所以我們有足夠理由拒絕其符合正態(tài)分布。因此，不能通過(guò)正態(tài)分布F檢驗(yàn)來(lái)分析期權(quán)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步建模。

（三）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行建模之前，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)可以使用單位根檢驗(yàn)，我們使用常用的Augmented Dickey-Fuller單位根檢驗(yàn)，簡(jiǎn)稱ADF單位根檢驗(yàn)。

從ADF檢驗(yàn)結(jié)果可以看到，P<0.0001，說(shuō)明在顯著性水平為5%的情況下，拒絕原假設(shè)，樣本序列不存在單位根，鐵礦石期貨收益率序列是平穩(wěn)的，可以在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行GARCH模型建立。

（四）ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

在平穩(wěn)序列的基礎(chǔ)上，就可以通過(guò)自回歸移動(dòng)平均模型進(jìn)行分析。GARCH模型又被稱為廣義自回歸條件異方差模型，異方差性意味著收益率的波動(dòng)存在聚集效應(yīng)，有些時(shí)間段波動(dòng)率大，有些時(shí)段波動(dòng)率小，被稱為ARCH效應(yīng)。建立GARCH模型的前提是需要進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則，其值越小越好，而當(dāng)滯后階數(shù)為1時(shí)，AIC和SC相對(duì)較小，因此選擇AR（1）更為合理。

從以上檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，在1%的顯著性水平，殘差序列具有顯著的異方差性，且有顯著的相關(guān)性，說(shuō)明存在ARCH效應(yīng)，可以繼續(xù)建立GARCH模型進(jìn)行分析。

（五）建立GARCH效應(yīng)模型

GARCH模型是在ARCH模型基礎(chǔ)上，增加考慮了異方差函數(shù)的p階自相關(guān)性而形成的。特別適用于波動(dòng)性的分析和預(yù)測(cè)。于鐵礦石期貨對(duì)數(shù)收益率序列平穩(wěn)且存在顯著的自相關(guān)性，因此設(shè)立GARCH模型。

本文旨在實(shí)證分析期權(quán)上市前后鐵礦石期貨市場(chǎng)的波動(dòng)率變化情況，現(xiàn)建立GARCH（1，1）模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為研究期權(quán)上市前后對(duì)比，在方差方程中引入虛擬變量D，當(dāng)D=0時(shí)表示期權(quán)尚未推出，D=1時(shí)表明為期權(quán)推出后。具體模型為：

通過(guò)計(jì)算得：

從模型結(jié)果可以得知，虛擬變量D系數(shù)為0.001305，正相關(guān)關(guān)系，但是絕對(duì)值非常低，相對(duì)應(yīng)的概率為0.3641，遠(yuǎn)高于給定的顯著性水平5%，拒絕了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明鐵礦石期權(quán)上市對(duì)鐵礦石期貨的影響不顯著。

三、結(jié)語(yǔ)

本文重點(diǎn)介紹鐵礦石期貨期權(quán)的引入是否會(huì)影響鐵礦石期貨市場(chǎng)的波動(dòng)率，選取鐵礦石期權(quán)上市前后三年時(shí)間的鐵礦石期貨數(shù)據(jù)，進(jìn)行了描述性分析，利用GARCH模型研究了期權(quán)上市前后鐵礦石波動(dòng)率的變化程度，得出結(jié)論，期權(quán)上市后，鐵礦石期貨波動(dòng)率沒(méi)有顯著性變化。但由于鐵礦石上市尚不滿一年半，數(shù)據(jù)有限，分析的區(qū)間較短，結(jié)論還需要市場(chǎng)進(jìn)一步驗(yàn)證。期權(quán)是一把雙刃劍，給投資者帶來(lái)了更多的投資工具外，也帶來(lái)了相應(yīng)的交易風(fēng)險(xiǎn)，但總體來(lái)講，新的衍生金融產(chǎn)品，使投資者有更多可以選擇的投資工具和避險(xiǎn)工具，期權(quán)對(duì)于豐富我國(guó)的衍生品市場(chǎng)的投資渠道和完善資本市場(chǎng)有著重要的作用。因此為了更好的促進(jìn)期權(quán)市場(chǎng)的發(fā)展和成熟，需要加大對(duì)期權(quán)專業(yè)知識(shí)的普及，確保參與期權(quán)交易的投資者能夠充分理解其背后的風(fēng)險(xiǎn)和收益關(guān)系，引導(dǎo)投資者理性投資，形成一個(gè)成熟的衍生品市場(chǎng)。

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