張小雙

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 人文與社會科學(xué)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

2010年4月16日，在經(jīng)過多年探索和籌備后，我國終于推出了滬深300 股指期貨，自此，中國資本市場實現(xiàn)了股票現(xiàn)貨與股指期貨的雙向結(jié)合，中國的金融市場進一步成熟。從發(fā)達國家成熟的金融市場實踐經(jīng)驗上看，股指期貨的推出能夠規(guī)范整個金融市場的運行機制，為現(xiàn)貨市場股票投資者提供套期保值;能夠吸引大量的投機資金入市，成為市場不可缺乏的潤滑劑;與此同時，因其公開競價方式和價格發(fā)現(xiàn)功能，能夠為股票市場的投資者提供信息參考，從而為股票市場的投資提供預(yù)警機制。本文旨在探索滬深300 股指期貨的推出對我國股票現(xiàn)貨市場的波動性是否存在影響，以及影響的程度。

一、研究市場選擇及數(shù)據(jù)處理

1. 研究市場選擇

由于我國當(dāng)前推出的股指期貨是以滬深300 股票價格指數(shù)為標(biāo)的，因此考慮到二者之間的緊密相關(guān)性，將研究市場定位為滬深300 股票現(xiàn)貨及滬深300 股指期貨。在金融理論中，一般認(rèn)為收盤價是最重要的價格，能夠集中反映一天的市場信息和行為，因此選取的價格為當(dāng)日收盤價。為了更明確地體現(xiàn)出兩個金融市場之間的相互影響關(guān)系，股票指數(shù)數(shù)據(jù)的選取涵蓋了股指期貨推出前—股指期貨、推出初期—股指期貨逐漸穩(wěn)定成熟的時間段，包含了股指期貨推出前一年到目前為止的全部區(qū)間，由于股票指數(shù)數(shù)據(jù)為一周五個工作日，故樣本數(shù)據(jù)區(qū)間為2009年4月16日到2013年2月28日合計1013 個日高頻數(shù)據(jù)。需要指出的是，本文所用數(shù)據(jù)來源于搜狐財經(jīng)網(wǎng)站，所有圖表和模型估計結(jié)果均來自于Eviews6.0軟件。

2. 數(shù)據(jù)處理

為了方便行文，將變量進行統(tǒng)一定義:PHS 為滬深300 股票指數(shù)的日收盤價，為了降低數(shù)據(jù)的異方差性，同時又不改變數(shù)據(jù)的趨勢，本文對所有數(shù)據(jù)進行了取對數(shù)處理，并采用收益率的概念進行行文研究，也即對數(shù)據(jù)進行了進一步處理:RHSt=ln(PHSt/PHSt－1)×100 。這里為了方便行文，將收益率序列相應(yīng)擴大了100 倍。

二、滬深300 股票現(xiàn)貨市場的基本數(shù)據(jù)特征分析

1. 基本統(tǒng)計特征分析

圖1 中國股票市場的基本特征

圖1 所示為我國股票市場的基本特征，圖中從均值、最值(最大值和最小值)、標(biāo)準(zhǔn)差及峰度和偏度等幾方面較為全面地反映了收益率的統(tǒng)計特征。首先，均值刻畫了取值的平均程度，股票市場收益率的均值為－0.012327，說明我國股票市場的平均獲利能力較低。其次，標(biāo)準(zhǔn)差描述了取值的離散程度，股票市場收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為1.512316，說明股票市場的收益波動較大。最后，偏度和峰度度量的則是序列服從的分布形式，從圖中統(tǒng)計信息可知，偏度為－0.419379 ＜0，峰度為4.984092＞3，說明股票收益率序列不服從正態(tài)分布，具有左偏超峰的特點。

2. 趨勢性特征分析

將股票指數(shù)收盤價在中國股指期貨推出前后的日高頻數(shù)據(jù)繪制圖2，從圖中可以明顯看出，從2010年4月后股票市場的波動性規(guī)律更為明顯，呈現(xiàn)出顯著的集群性，即大的波動后跟隨大的波動，小的波動后跟隨小的波動。這說明股指期貨的推出降低了股票現(xiàn)貨市場的波動性，并且使得股票市場的運行更為規(guī)律。

圖2 滬深300 股票指數(shù)日收盤價走勢圖

3. 均值分析

使用均值分析法，分析滬深300 股票指數(shù)均值的變化，進而研究股指期貨的推出如何影響現(xiàn)貨市場的波動性。將股票市場進行如下劃分:(1)推出股指期貨前期:2009年4月16日—2010年4月15日;(2)推出股指期貨初期:2010年4月16日—2011年4月15日;(3)股指期貨市場逐漸成熟趨于穩(wěn)定時期:2011年4月16日—2013年2月28日。

表1 股指期貨推出前后股票市場的均值變化情況

由表1 可以看出，在股指期貨推出之前，滬深300 指數(shù)波動性較大，而當(dāng)股指期貨推出后，并隨著其逐步成熟，標(biāo)準(zhǔn)差也在降低，即說明股指期貨的推出降低了股票現(xiàn)貨市場的波動性。因此，上述結(jié)果表明，當(dāng)股指期貨市場投機性較強時會顯著增大股票現(xiàn)貨市場的波動和風(fēng)險。當(dāng)投機交易減少，股指期貨交易穩(wěn)定時卻有助于股票現(xiàn)貨市場的穩(wěn)定，分散股票現(xiàn)貨市場的風(fēng)險。

三、中國股指期貨的推出對股票現(xiàn)貨市場波動性影響的實證分析

為了準(zhǔn)確確定股指期貨的推出對股票現(xiàn)貨市場波動性影響，使用面板數(shù)據(jù)模型探求和驗證股指期貨交易與滬深300 指數(shù)波動性之間的內(nèi)在聯(lián)系。

1. 模型變量選取

(1)股指期貨狀態(tài)變量(DIF)。為了能夠更加清晰直觀地度量股指期貨的推出對股票現(xiàn)貨市場的影響，定義虛擬變量DIF。并且作一假設(shè):在股指期貨推出之前，該變量的取值為1;在股指期貨推出之后，該變量的取值為0。

(2)日收益率序列(RHS)。根據(jù)經(jīng)濟理論和經(jīng)濟實踐，滯后一期的收益率往往對當(dāng)期收益率的波動性產(chǎn)生較大影響。為了能夠增強研究結(jié)果的可靠性，將滯后一期的日收益序列作為解釋變量引入模型。

(3)波動性變量(σ2)。由于金融時間序列數(shù)據(jù)本身可能存在一定程度的自相關(guān)，故在模型中引入波動性的滯后一期值作為解釋變量。鑒于波動性的計算公式較多，此處采取的波動性公式計算方法為:

σ2=1/(n－1)×［Σ (RHS)2－n ×(RHSa)2］，其中n 代表樣本數(shù)據(jù)容量，n =2，3………1011;RHSa 代表收益率的平均值，且RHSa=RHS/n。

2. 模型建立及模型結(jié)果分析

(1)面板模型建立

對選取的變量進行面板平穩(wěn)性檢驗以為模型的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)，為使驗證結(jié)果更具說服力，此處采用了多種平穩(wěn)性檢驗方法，各檢驗結(jié)果如表2 所示。由表中可以看出，雖然采取的檢驗方法不同，但得出的結(jié)論卻是一致的，即變量DIF、RHS 和σ2存在共同的單位根過程，均為平穩(wěn)的面板數(shù)據(jù)。

表2 滬深300 股票指數(shù)收益率序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

PP－Fisher Chi－square 存在共同的單位根過程 2788 295.296 0.0000平穩(wěn)PP－ Choi Z－stat 存在共同的單位根過程 2788 －11.7442 0.0000平穩(wěn)

圖3 模型輸出結(jié)果

Variable Coefficient Std. Error t－Statistic Prob.C 0.080375 0.000529 151.8638 0.0000 σ2－RHS0 －0.004106 4.76E－05 －86.22456 0.0000 RHS0－RHS0 －0.004106 4.76E－05 －86.22456 0.0000 DIF－RHS0 －0.004106 4.76E－05 －86.22456 0.0000 σ2v－RHS0 －0.004106 4.76E－05 －86.22456 0.0000 σ2－DIF 0.032743 0.000539 60.79655 0.0000 RHS0－DIF 0.032743 0.000539 60.79655 0.0000 DIF－DIF 0.032743 0.000539 60.79655 0.0000 σ2v－DIF 0.032743 0.000539 60.79655 0.0000 σ2－σ2v 0.966966 0.000208 4657.705 0.0000 RHS0－σ2v 0.966966 0.000208 4657.705 0.0000 DIF－σ2v 0.966966 0.000208 4657.705 0.0000 σ2v－σ2v 0.966966 0.000208 4657.705 0.0000 Weighted Statistics R－squared 0.999986 Mean dependent var 76.61862 Adjusted R－squared 0.999986 S.D.dependent var 657.2715 S.E. of regression 0.099557 Sum squared resid 35.11674 F－statistic 21556122 Durbin－Watson stat 1.243842 Prob(F－statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R－squared 0.961250 Mean dependent var 2.634973 Sum squared resid 39.48220 Durbin－Watson stat 1.994554

由于文中選取的變量均為平穩(wěn)的時間序列，符合建立面板回歸模型的條件，因此建立面板回歸模型以進一步探討滬深300 股指期貨的推出對股票現(xiàn)貨市場波動性的真實影響。

(2)模型估計及結(jié)果分析

考慮到時間序列常常具有異方差性，在面板數(shù)據(jù)估計時進行了權(quán)重設(shè)定—Peroid wights，進而采用廣義最小二乘法對面板回歸模型進行估計，估計結(jié)果為:

各變量的檢驗結(jié)果及系數(shù)特征如圖3 所示。

為了更為清晰地度量出股指期貨對股票市場的波動性影響，接下來按照以上估計準(zhǔn)則對股指期貨推出前期、初期及平穩(wěn)期的面板回歸模型進行估計和分析，并且估計方法采用Pooled EGLS(Cross － section weights)，也即GLS 使用估計的截面殘差的方差。此處不再重復(fù)估計過程，其估計結(jié)果如表3 所示。從表中的結(jié)果可知，在股指期貨推出之前，滬深300 股票指數(shù)的股指期貨狀態(tài)變量對于波動性檢驗顯著為正。也即股票市場的波動性較大，現(xiàn)貨市場存在著高投機性，加大了現(xiàn)貨市場的風(fēng)險。股指期貨推出初期及平穩(wěn)期，股指期貨狀態(tài)變量波動性檢驗結(jié)果為負(fù)，但不顯著。這說明股指期貨的推出，減小了股票現(xiàn)貨市場的波動，但是這種減少不夠顯著。

四、結(jié)論

1. 通過對股票現(xiàn)貨市場的收益率序列的基本數(shù)據(jù)特征進行分析，結(jié)果表明，中國股票現(xiàn)貨市場均值較低、標(biāo)準(zhǔn)差較大，并且收益率序列不服從正態(tài)分布。說明我國股票市場的平均獲利能力還較低，股票市場價格的波動性較大。

2. 趨勢分析和均值分析結(jié)果表明，滬深300 股指期貨推出對我國股票現(xiàn)貨市場的波動性影響較為顯著，一方面使得現(xiàn)貨市場收益率呈現(xiàn)出波動的集聚性;另一方面也降低了現(xiàn)貨市場的波動性。

表3 面板模型估計結(jié)果

3. 通過在面板模型中加入相應(yīng)的股指期貨控制變量進行實證分析，結(jié)果表明，在股指期貨推出前我國股票市場的收益波動性十分顯著，隨著股指期貨的推出并逐步發(fā)展成熟，股票現(xiàn)貨市場的收益波動性逐漸降低，但這種降低程度較小。

［1］Kawaller，Koch.The temporal relationship between S＆P 500 futures and the S＆P 500 index［J］. Journal of Finance，1987，42(5) :1309 －1329.

［2］Manolis G.，Visvikis，Ilias D.，Panayotis D.The Lead－Lag Relationship Between Cash and Stock Index Futures in a New Market ［J］. European Financial Management.2008，14(5) :1007 －1025.

［3］羅佳. 中國股指期貨對股票市場的流動性影響［J］.求是學(xué)刊，2011，38(5) :55 －60.

［4］邢精平，周伍陽，季峰. 我國股指期貨與現(xiàn)貨市場信息傳遞與波動溢出關(guān)系研究［J］. 證券市場導(dǎo)報，2011(2) :13 －19.

［5］劉鳳根，王曉芳. 股指期貨與股票市場波動性關(guān)系的實證研究［J］.財貿(mào)研究，2008(3) :86 －93.