徐 棣,胡 昊
(1.建行阜陽市分行,安徽 阜陽 236010;2.阜陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 阜陽236037)
期貨上市前后上證50指數(shù)特性變化研究
徐 棣1*,胡 昊2
(1.建行阜陽市分行,安徽 阜陽 236010;2.阜陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 阜陽236037)
2015年4月16日,上證50股指期貨在中國金融期貨交易所正式掛牌交易。股指期貨推出近一年來,上證50指數(shù)特性的變化是研究的重點(diǎn)。選用Box—Jenkins模型,對期貨推出前后股指復(fù)合收益率的統(tǒng)計(jì)特性、變動趨勢及波動率進(jìn)行分析與描述。研究表明:股指期貨的推出未對現(xiàn)貨市場造成大的沖擊。股指期貨上市前后,收益率序列均值方程結(jié)構(gòu)未發(fā)生顯著變化;條件方差模型中描述股指收益率波動性的Beta系數(shù)發(fā)生下降,說明股指期貨的上市對我國股票市場的穩(wěn)定起到了一定的促進(jìn)作用。與此同時(shí),股指收益率非對稱效應(yīng)的形成表明我國股票及期貨市場的運(yùn)行仍需要積極有效的監(jiān)管。
上證50指數(shù);時(shí)間序列分析;條件方差;GARCH族模型
DOI:10.14096/j.cnki.cn34-1044/c.2016.04.26
2010年4 月16日,中國首支股指期貨——滬深300股指期貨合約在中國金融期貨交易所正式掛牌交易,這一舉措不僅豐富了我國金融市場衍生品交易種類,而且有利于投資者進(jìn)行套期保值,增加市場的交易量和流動性。伴隨著我國金融市場改革的進(jìn)一步深化,上證50與中證500股指期貨合約于2015年4月16日在中國金融期貨交易所正式掛牌交易。
本文主要研究的是上證 50股指期貨的推出對于現(xiàn)貨市場影響的方向和強(qiáng)度。在理論上,股指期貨的推出應(yīng)起到鎖定預(yù)期收益,促進(jìn)市場均衡價(jià)格形成的作用,但已有的實(shí)證結(jié)果表明這一影響有正有負(fù)。在上證50股指期貨合約推出近一年以來,明確其對現(xiàn)貨市場的影響,對于評價(jià)上證 50股指期貨的運(yùn)營質(zhì)量和檢驗(yàn)政策的有效性是極為重要的,也是本文的研究動機(jī)。
關(guān)于股指期貨上市對股票市場的影響,學(xué)術(shù)界一般有如下兩種觀點(diǎn):一種認(rèn)為股指期貨屬于金融期貨,不同于商品期貨,持有者的投機(jī)動機(jī)往往要高于保值動機(jī)。因此其作為一種杠桿化金融衍生工具會引發(fā)市場投機(jī)需求,加大現(xiàn)貨市場的波動;另一種認(rèn)為既然股指期貨作為一種可以反向操作的金融衍生工具,在市場價(jià)格的形成過程中,其便可以促進(jìn)均衡價(jià)格的形成,減緩市場波動。何東桓[1]總結(jié)了海外各市場股指期貨推出前后現(xiàn)貨市場走勢,發(fā)現(xiàn)股指期貨的推出前后現(xiàn)貨價(jià)格既有可能上漲,也有可能下跌。由于我國金融市場推出股指期貨的時(shí)間較晚,可供交易的種類也比較有限,所以國內(nèi)學(xué)者對于這一問題的研究結(jié)論主要是基于滬深300股指所得出的,而對上證50和中證500股指所進(jìn)行的研究較少。
國內(nèi)學(xué)者對于滬深300股指期貨上市前后現(xiàn)貨市場波動的研究可從兩個(gè)方面劃分,一是研究所選取的時(shí)間長度,二是描述現(xiàn)貨市場波動過程中所采用的指標(biāo)。楊艷軍等[2]選取股指期貨上市前后各3個(gè)月的1分鐘股指變化數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,但存在所選取的時(shí)間段短、樣本量小等問題,檢驗(yàn)結(jié)果說服力不足。曹森、張玉龍等[3]加大了樣本容量,選取期貨上市前后各300個(gè)交易日的股指數(shù)據(jù)進(jìn)行了中長期研究;熊熊、韓笑[4]以滬深300股指期貨掛牌交易首日為事件日,選取其前后700個(gè)交易日進(jìn)行實(shí)證分析,得到股指期貨的上市前后股指波動率模型結(jié)構(gòu)并無變化,但卻拉低了現(xiàn)貨的整體收益率的結(jié)論。
國內(nèi)學(xué)者描述股指期貨上市對現(xiàn)貨市場影響的指標(biāo)一般有兩種,一是CAPM模型中的Beta系數(shù),其描述的是該項(xiàng)資產(chǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn);二是股指復(fù)合收益率,即收益率的波動率。劉振毅[5]和曹森在分析滬深300股指期貨推出對現(xiàn)貨市場影響中均使用了Beta系數(shù)這一指標(biāo),但由于選取時(shí)間段不同,加之CAMP模型存在投資者對市場存在一致預(yù)期性和市場是無摩擦等前提條件,導(dǎo)致二者在關(guān)于長期股票指數(shù)所存在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)問題上得出相反的結(jié)論。當(dāng)二者選取股指復(fù)合收益率這一指標(biāo),并采用能夠描述資產(chǎn)非對稱收益效應(yīng)的 GARCH系列模型進(jìn)行研究時(shí),均得出期貨的引入降低了股指收益的整體波動和風(fēng)險(xiǎn)水平這一結(jié)論。酈金梁等[6]基于EGARCH模型的實(shí)證分析顯示,滬深300指數(shù)期貨的推出后股票復(fù)合收益率條件方差下降了40%,同樣表明了股指期貨的推出降低了現(xiàn)貨市場的波動。
2.1樣本數(shù)據(jù)選擇
上證50指數(shù),簡稱上證50,2004年1月2日起由上海證券交易所正式發(fā)布。由上海證券市場上成交活躍,流動性好和規(guī)模較大的50只股票組成樣本股,用來反映上證市場中較具影響力的一批企業(yè)的運(yùn)營狀況。本文以上證50股指期貨推出前后上證50每日收盤價(jià)數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),選取2015年4月16日——上證50股指期貨掛牌交易的首日為事件日,分別以該交易日前230個(gè)交易日(2014/5/8—2015/4/15)的數(shù)據(jù)為估計(jì)窗,同時(shí)以該交易日后 230個(gè)交易日(2015/4/16—2016/3/31)為事件窗,進(jìn)行中長期對比分析,旨在研究股指期貨的推出對標(biāo)的指數(shù)波動性的影響。以上數(shù)據(jù)均來源于上海證券交易所(www.sse.com.cn),統(tǒng)計(jì)分析所選用的軟件為Eviews 7.0。
2.2研究方法
本文擬采用綜述中所提到的兩種指標(biāo)對上證50股指波動性進(jìn)行檢驗(yàn),但考慮CAPM模型的適用性和有效性問題,最終選取國內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)可的股指復(fù)合收益率來刻畫其波動性。首先對股指期貨推出前后股指復(fù)合收益率序列的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行描述,再進(jìn)行ADF檢驗(yàn),判定其是否可采用Box—Jenkins模型進(jìn)行分析。構(gòu)建自回歸移動平均方程,以2015年4月16日為分段點(diǎn)進(jìn)行Chow轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn),考察該模型結(jié)構(gòu)在事件發(fā)生前后有無顯著變化。為了回答不同時(shí)間段內(nèi)復(fù)合收益率序列是否存在條件方差的問題,先對收益率模型的殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)。若存在ARCH效應(yīng),則進(jìn)一步選取能夠刻畫這一波動的GARCH族模型對其進(jìn)行描述,以便深入探討。
3.1股指期貨上市前后上證 50指數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征分析
本文將上證50復(fù)合收益率St作為研究變量。設(shè)每日收盤指數(shù)為Pt,則有
數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性可以從三個(gè)方面進(jìn)行測度和描述,分別是分布的集中趨勢、離散的平均程度和分布的形狀。本文選用數(shù)學(xué)期望、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度和偏度4個(gè)數(shù)字指標(biāo)對上證50股指復(fù)合收益率進(jìn)行描述。
圖1股指期貨上市前后股指復(fù)合收益率統(tǒng)計(jì)特征
由統(tǒng)計(jì)信息圖可以看出:在股指期貨掛牌交易前后,上證50股指復(fù)合收益率的分布相對于正態(tài)分布,都呈現(xiàn)出明顯尖峰分布。相比之下,期貨上市后上證50股指復(fù)合收益率尖峰較低,表明在這一時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)極端收益的可能性降低。偏態(tài)分布方面,兩時(shí)段內(nèi)偏態(tài)系數(shù)的絕對值均處于0.5到1之間,屬于中等偏態(tài)分布。股指期貨上市后收益率序列{St}的均值為-0.000701,較股指上市前的0.001405有明顯的下降,這表明現(xiàn)貨市場的盈利能力降低;事件日后股指復(fù)合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.026067,較之前略有提升。復(fù)合收益率序列的Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量p值均小于0.05,表明其并不服從正態(tài)分布,這與Engle[7]等研究結(jié)果相一致。
3.2股指復(fù)合收益率時(shí)間序列變動趨勢分析
3.2.1復(fù)合收益率的時(shí)序圖
圖2上證50股票指數(shù)復(fù)合收益率時(shí)序圖
由圖2可知:復(fù)合收益率序列大體上是平穩(wěn)的。在2015年2月份以前,序列波動的幅度較小;在其后的時(shí)間段內(nèi)存在兩次較大幅度的變動,分別是2015年6月和2015年8月,股指收益率存在由高轉(zhuǎn)低的下降情況。
3.2.2收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本文選用ADF檢驗(yàn)法對上證50復(fù)合收益率時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如下:
圖3上證50收益率序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)
檢驗(yàn)結(jié)果顯示,單位根檢驗(yàn)的Mackinnon檢驗(yàn)臨界值小于ADF臨界值,因此拒絕有一個(gè)單位根的假設(shè),說明復(fù)合收益率序列是平穩(wěn)的。
3.3回歸移動平均模型的建立與Chow檢驗(yàn)
3.3.1ARMA(p,q)模型的建立
由ADF檢驗(yàn)可知,上證50復(fù)合收益率序列是平穩(wěn)的,可以采用Box—Jenkins模型對其進(jìn)行處理。觀察其自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)圖像,發(fā)現(xiàn)滯后4階的函數(shù)值超出下限,選用ARMA(p,q)模型對其進(jìn)行描述。
圖4上證50股指復(fù)合收益率序列{Pt}的相關(guān)圖
對比不同p,q取值下的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,發(fā)現(xiàn)p=q=4時(shí),方程擬合效果最佳。ARMA(4,4) 自回歸移動平均方程及其統(tǒng)計(jì)量:
St=-0.764620St-4+0.887881ut-4
Se=(0.056232) (0.078757)
t=(15.78948) (-9.708658)
根據(jù)(I)式所得結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)各參數(shù)的 t統(tǒng)計(jì)量的絕對值均大于 2,因此拒絕參數(shù)為 0的原假設(shè),認(rèn)為ARMA(4,4)模型是有效的。
3.3.2ARMA(4,4)模型的Chow轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn)
上證50股指期貨的推出可視為一項(xiàng)重大的政策和制度,在實(shí)證分析中這種影響主要表現(xiàn)為模型參數(shù)的改變。Chow轉(zhuǎn)擇點(diǎn)檢驗(yàn)就是依據(jù)對事件發(fā)生時(shí)間的了解,進(jìn)而將樣本分段,檢驗(yàn)?zāi)P颓昂髤?shù)有無顯著變化。對于ARMA(4,4)模型的Chow轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn)如下所示:
圖5ARMA模型Chow轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn)
輸出結(jié)果顯示,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的p值為0.5769大于0.05,表明事件日前后序列均值方程結(jié)構(gòu)并未發(fā)生顯著變化。3.3.3 ARMA(4,4)模型是否存在ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)
對上證50復(fù)合股指收益率模型是否存在條件方差進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)[8],結(jié)果如圖6所示。
圖6ARCH-LM檢驗(yàn)輸出圖
ARCH檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值為0.0003,小于0.05。表明在5%的顯著性水平下,上證50股指復(fù)合收益率的ARMA(4,4)模型殘差存在ARCH效應(yīng)。
3.4波動率方程的建立
由前文分析可知,2015年4月16日前后上證50股指收益率序列均不服從正態(tài)分布,且收益率模型的殘差存在ARCH效應(yīng)。對于這一問題,本文使用GARCH 族模型對其進(jìn)行分析。GARCH系列模型考慮了時(shí)間序列可能存在的異方差問題,并將條件方差視為滯后條件方差及誤差平方項(xiàng)之和,是金融時(shí)間序列分析中一種常用的分析方法[9]。
一個(gè) GRACH(1,1)過程的樣本方差可以寫成如下形式:
當(dāng)1β的值等于 1時(shí),GARCH(1,1)模型轉(zhuǎn)化為ARCH(1)模型,條件方差方程中不存在滯后預(yù)測方差。
Zakoian(1990)和Glosten、Jagannathan、Runkle(1993)分別獨(dú)立提出了 TARCH模型,其條件方差形式相比于GRACH模型增加了一個(gè)虛擬變量,用來刻畫不同消息對條件方差的影響:
ε <
當(dāng)t0時(shí),D=1;反之,D=0。若的系數(shù)γ等于0表示波動不對稱現(xiàn)象不顯著;否則,認(rèn)為波動不對稱現(xiàn)象存在。
EGARCH模型,又稱指數(shù)GRACH模型,條件方差被指定為:
等式左邊是條件方差的對數(shù),這意味著杠桿影響是指數(shù)的。如果 0≠γ ,則沖擊的影響存在著非對稱性。采用上述三種模型對事件日前后上證50股指收益 率的ARMA(4,4)模型進(jìn)行條件方差分析,分析結(jié)果如下:
表1股指期貨推出前上證50股指收益波動的GARCH回歸結(jié)果
表2股指期貨推出后上證50股指收益波動的GARCH回歸結(jié)果
在所建立的GARCH系列模型中,系數(shù)α可以反映T-1時(shí)刻股指波動對T時(shí)刻股指波動的影響;而β反映的則是股指收益率St自身波動性的提高或降低。
由于GRACH和EGARCH模型中α系數(shù)不顯著,TARCH模型中的α系數(shù)由0.0792變?yōu)?0.1033,說明事件日后,T-1時(shí)刻股指波動對T時(shí)刻股指波動的影響逐漸增大。股指期貨上市后,GRACH族模型的β系數(shù)均隨之降低,說明股指收益率St自身波動性的降低。表5 中TARCH模型γ系數(shù)大于0和EGARCH模型γ系數(shù)小于0,說明股指期貨上市后上證50股指收益率存在了非對稱效應(yīng),即等量的利空信息比利好信息對現(xiàn)貨市場造成了更大的波動。
實(shí)證分析的結(jié)果表明:股指期貨上市后上證50指數(shù)平均收益率存在一定的下降,且標(biāo)準(zhǔn)差較之前有一定幅度的上升。但均值和標(biāo)準(zhǔn)差容易受到極端數(shù)據(jù)的影響,如2015年6月份就出現(xiàn)了由于場外配資而引發(fā)的股市異常波動現(xiàn)象,因此需要進(jìn)一步對其進(jìn)行分析。本文所構(gòu)建的上證50股指復(fù)合收益率的ARMA (4,4)模型的Chow檢驗(yàn)顯示:事件日前后序列均值方程結(jié)構(gòu)并未發(fā)生顯著變化。針對ARMA (4,4)模型殘差所存在ARCH效應(yīng),本文選用GARCH族模型對條件方差進(jìn)行擬合。發(fā)現(xiàn)事件日后,描述股指收益率St自身波動性的Beta系數(shù)均發(fā)生下降,說明股指期貨的上市對現(xiàn)貨市場的穩(wěn)定起到了一定的促進(jìn)作用,但同時(shí)也造成了股指收益率非對稱效應(yīng)。
由此可以看出到我國股票市場的運(yùn)行是平穩(wěn)的,股指期貨的上市對現(xiàn)貨市場并未造成過大的沖擊。更多種類股指期貨的推出標(biāo)志著金融衍生工具在我國的快速發(fā)展,表明我國金融市場改革的不斷深化。同時(shí),積極有序和體制健全的資本市場也能夠促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行。另外,股指收益率非對稱效應(yīng)的形成表明相關(guān)職能部門還應(yīng)加強(qiáng)對上市公司信息披露機(jī)制的監(jiān)管,以切實(shí)保護(hù)投資者權(quán)益和維護(hù)市場穩(wěn)定。
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F064.1;F713.35
A
1004-4310(2016)04-0114-04
2016-04-26
徐棣(1975- ),男,碩士研究生,會計(jì)師,研究方向:金融。