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        滬深300股指期貨、現(xiàn)貨市場信息傳遞關(guān)系研究:基于非同步交易數(shù)據(jù)

        2016-09-10 23:56:44曾黎李春
        時(shí)代金融 2016年21期

        曾黎 李春

        【摘要】本文運(yùn)用GARCH及其雙變量VAR模型、Grange因果檢驗(yàn)等方法研究了滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場互動(dòng)關(guān)系,包括互動(dòng)的相對強(qiáng)度、當(dāng)期與多期滯后關(guān)系。結(jié)果表明:現(xiàn)貨市場對外在的干擾并不敏感,而期貨市場對外在的干擾卻很敏感;前一天現(xiàn)貨收盤序列對當(dāng)天期貨收盤序列具有金融傳染效應(yīng),且期貨市場對現(xiàn)貨市場變動(dòng)的反應(yīng)是即時(shí)的。

        【關(guān)鍵詞】滬深300指數(shù) Granger因果檢驗(yàn) 雙變量VAR模型

        一、引言

        我國于2010年4月16日正式推出股指期貨交易。股指期貨的推出,不僅有利于增強(qiáng)市場運(yùn)行的彈性,而且對完善市場的資產(chǎn)價(jià)格形成機(jī)制起到積極作用。目前,許多學(xué)者就已經(jīng)對這兩個(gè)新興市場的關(guān)系進(jìn)行了研究。所以很多學(xué)者認(rèn)為股指期貨市場領(lǐng)先于股票市場。如Mahmoud與Malek(1993)考察了不同國家的股票指數(shù)和股指期貨市場之間的價(jià)格滯后關(guān)系,發(fā)現(xiàn)期貨價(jià)格變化比現(xiàn)貨價(jià)格變化快[1]。國內(nèi)學(xué)者也對這兩個(gè)新興市場進(jìn)行了研究。劉博文與房振明(2008)利用仿真數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨交易對滬深300指數(shù)的條件波動(dòng)起到了強(qiáng)化作用[2]。嚴(yán)定琪,李育鋒(2008)發(fā)現(xiàn)基于學(xué)生t分布的GARCH(1,1)模型是最優(yōu)的擬合模型,可以較好地提供滬深300指數(shù)未來兩日的波動(dòng)率預(yù)測[3]。熊熊,王芳(2008)認(rèn)為我國仿真交易的滬深300股指期貨對滬深300指數(shù)具有長期價(jià)格發(fā)現(xiàn)的功能[4]。

        以上研究都是基于同步數(shù)據(jù)得到的結(jié)果,由于滬深300股指期貨與現(xiàn)貨的交易時(shí)間是不同步的,其中滬深300股指期貨的交易時(shí)間是上午9:15-11:30,下午13:00-15:15,而滬深兩市的交易時(shí)間是上午9:30-11:30,下午13:00-15:30,本文將根據(jù)這兩個(gè)市場的非同步交易數(shù)據(jù)對它們之間的信息傳遞關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

        二、實(shí)證分析

        (一)數(shù)據(jù)來源

        本文以2014年4月16日到2016年12月28日的每天交易數(shù)據(jù)作為樣本區(qū)間。數(shù)據(jù)分別來源于中國金融期貨交易所和上海證券交易所的官方網(wǎng)站。時(shí)間跨度為2014年4月16日至2016年12月28日共660個(gè)交易日,所得樣本為1320個(gè)。

        由上表可知期貨收盤的均值2767略高于現(xiàn)貨收盤2760的均值,但現(xiàn)貨收盤的標(biāo)準(zhǔn)差344卻小于期貨收盤的標(biāo)準(zhǔn)差348,由此我們認(rèn)為期貨市場比現(xiàn)貨市場更容易波動(dòng)。從表1可以看出,偏度不為0、峰度大于1,J-B統(tǒng)計(jì)量拒絕了正態(tài)分布的原假設(shè),說明這三種指數(shù)分布是顯著偏離正態(tài)分布,和大部分金融實(shí)證研究的結(jié)果一致。

        (二)市場間信息傳遞關(guān)系分析

        1.期貨開盤價(jià)格與前一天現(xiàn)貨收盤價(jià)格關(guān)系。首先觀察當(dāng)天滬深300股指期貨開盤價(jià)格(pf)與前一天滬深300股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格(qs-1)之間的走勢。

        由上圖1可知滬深300股指期貨開盤與現(xiàn)貨收盤的走勢大體一致。

        為了對序列進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),首先要檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性,結(jié)果見表2:

        然后對序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),因?yàn)橹挥型A單整,變量之間才有共同的趨勢。時(shí)間序列的協(xié)整檢驗(yàn):首先進(jìn)行回歸,之后做協(xié)整檢驗(yàn)。由以上可知Δqs、Δpf同階單整,因而進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下:

        由以上結(jié)果可知Δpf與Δqs存在協(xié)整關(guān)系,即當(dāng)天期貨開盤與前一天現(xiàn)貨收盤序列之間存在長期的穩(wěn)定的關(guān)系。

        最后對序列進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn),如下表:

        第一個(gè)假設(shè),其概率值0.5851大于顯著性水平0.1,故不能拒絕該原假設(shè),即我們認(rèn)為“Δqs不是Δpf的Granger原因”,所以前一天現(xiàn)貨收盤對當(dāng)天的期貨開盤無影響。

        2.期貨收盤價(jià)格與前一天現(xiàn)貨收盤價(jià)格關(guān)系。首先觀察當(dāng)天滬深300股指期貨收盤價(jià)格(qf)與前一天現(xiàn)貨收盤價(jià)格qs的走勢。

        由圖2可知期貨收盤與前一天現(xiàn)貨收盤走勢大體一致。

        其次對序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),如下表:

        再次對序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),由以上可知Δqf、Δqs同階單整,為此做協(xié)整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下:

        由以上結(jié)果可知Δqf與Δqs存在協(xié)整關(guān)系,即當(dāng)天期貨收盤與前一天現(xiàn)貨開盤序列之間存在長期的穩(wěn)定的協(xié)調(diào)關(guān)系。

        然后對序列進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如下:

        對于第一個(gè)假設(shè),概率值0.0731小于10%的檢驗(yàn)水平,因此拒絕該原假設(shè),即可以認(rèn)為“Δqs是Δqf的Granger原因”,所以在10%的置信水平下前一天現(xiàn)貨收盤是當(dāng)天期貨收盤的Granger原因。

        3.雙對數(shù)VAR模型。由于兩序列互為因果關(guān)系,為此我們采用VAR模型對兩者之間的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律進(jìn)行進(jìn)一步的分析。對兩者構(gòu)建雙變量VAR模型,模型回歸結(jié)果如下:

        LGQF=0.5584×LGQF(-1)+0.2371×LGQF(-2)+0.4009×LGQSS(-1)-0.2019×LGQSS(-2)+0.0433 (1)

        (R2=0.9876 Log likelihood=1879.3709 AIC=-5.6971 SC=-5.6630)

        LGQSS=0.1913×LGQF(-1)-0.1089×LGQF(-2)+0.7898 ×LGQSS(-1)+0.1205×LGQSS(-2)+0.0559 (2)

        (R2=0.9875 Log likelihood=1874.4876 AIC=-5.6823 SC=-5.6482)

        由以上檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可知模型擬合的非常好。

        雙變量VAR模型的脈沖響應(yīng)效果如下表所示:

        其中qs脈沖代表由股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格方程的殘差發(fā)出的脈沖信號,即股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格的殘差產(chǎn)生波動(dòng)進(jìn)而對股指現(xiàn)貨收盤波動(dòng)及其股指期貨收盤波動(dòng)的影響。表中一直到滯后10期,qs股指現(xiàn)貨收盤序列的波動(dòng)維持在0.3%左右變化不是很大,且波動(dòng)逐步在減小。但是qf股指期貨收盤序列的波動(dòng)卻比qs股指現(xiàn)貨收盤序列的波動(dòng)要大,維持在1.3%左右。所以來自股指現(xiàn)貨序列的沖擊對股指期貨序列產(chǎn)生了較大影響。

        四、結(jié)論

        第一,外部的沖擊會(huì)加劇對股指期貨的波動(dòng)性,且波動(dòng)的持續(xù)性是很強(qiáng)的,即它對所有的未來預(yù)測都有重要作用。

        第二,在10%的置信水平下基于非同步交易的滬深300股指期貨收盤價(jià)格與現(xiàn)貨收盤價(jià)格序列不存在granger因果原因,但前一天現(xiàn)貨收盤價(jià)格是當(dāng)天期貨收盤價(jià)格的granger原因。

        第三,通過基于雙變量VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析可知:股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格的殘差產(chǎn)生波動(dòng)對股指現(xiàn)貨收盤波動(dòng)與股指期貨收盤波動(dòng)的影響一直到滯后10期,股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格的波動(dòng)維持在0.3%左右變化不是很大,且波動(dòng)逐步在減小,即時(shí)期越滯后股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格的殘差產(chǎn)生的波動(dòng)對股指現(xiàn)貨收盤的影響越小。但是股指期貨收盤價(jià)格的波動(dòng)卻比股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格的波動(dòng)要大,維持在1.3%左右。所以來自股指現(xiàn)貨價(jià)格的脈沖對股指期貨價(jià)格產(chǎn)生了比較大的影響,且股指期貨收盤價(jià)格對股指現(xiàn)貨收盤價(jià)格的殘差產(chǎn)生的波動(dòng)能即時(shí)做出反應(yīng)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]Mahmoud Wahab,Malek Lashgari.Price dynamics and error correction in stock index and stock index futures markets:A cointegration approach[J].Journal of Futures Markets,1993,10(7):711-742.

        [2]劉博文,房振明.我國股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率實(shí)證研究——基于滬深300模擬期貨數(shù)據(jù)[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2008(3):25-29.

        [3]嚴(yán)定琪,李育鋒.基于GARCH族模型的滬深300指數(shù)波動(dòng)率預(yù)測[J].蘭州交通大學(xué)學(xué)報(bào),2008,27(1):92-95.

        [4]熊熊,王芳.我國滬深300股指期貨仿真交易的價(jià)格發(fā)現(xiàn)分析[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2008(7):321-325.

        基金項(xiàng)目:云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目(2013C014)

        作者簡介:曾黎(1981-),男,云南蒙自人,講師,碩士研究生,研究方向:金融數(shù)學(xué)。

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