朱家佩

(中南民族大學經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430074)

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賣空機制是中國股市動蕩的元兇嗎？
——基于中國股指期貨市場的自然實驗

朱家佩

(中南民族大學經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430074)

我國證券市場于2015年4月16日新推出了上證50和中證500股指期貨。股指期貨與賣空機制聯(lián)系緊密，自推出以來飽受爭議，2015年的股災更將其推向風口浪尖?；诖?，本文利用2014年7月1日至2015年12月7日中國A股市場的數(shù)據(jù)，研究賣空機制對中國股市波動性的影響。通過實證分析發(fā)現(xiàn)，股指期貨的推出加劇了中國股票市場的波動，股災期間的空單交易量也與股市波動存在正相關關系，但兩者的影響都很微弱。本文還發(fā)現(xiàn)，新舊信息與利空、利好消息對股市波動的影響存在差異，股指期貨的推出加快了市場對信息的反應吸收速度。

賣空機制；股指期貨；上證50指數(shù)；波動性

1 引言

2010年4月16日，我國第一只股指期貨—滬深300指數(shù)期貨正式推出，它的推出通過引入賣空機制，結(jié)束了我國證券市場多年的單邊交易模式。2015年4月16日，正值滬深300指數(shù)期貨推出5周年之際，中證500和上證50股指期貨品種上市。自股指期貨推出以來，它就被置于風口浪尖之中，褒貶不一。一方面股指期貨的賣空機制使投資者有了規(guī)避系統(tǒng)性風險、進行套期保值的新渠道；另一方面，股指期貨的杠桿效應和保證金制度又會擴大投資者的風險。

自2014年11月開始，滬深股市一路上漲，2015年4月份以后，更是呈現(xiàn)出“瘋?！睜顟B(tài)。就在市場亢奮、萬眾看好之時，股市突然迎來暴跌。上證指數(shù)由6月12日的5178點最低跌至8月26日的2850點，兩個多月的時間，滬深兩市總市值縮水20多萬億，大部分股票跌幅過半，創(chuàng)業(yè)板和中小板更是損失慘重，可謂“股災”。在本輪暴跌行情中，輿論多將矛頭指向股指期貨。賣空機制是否是此次股災的元兇？股指期貨是否加劇了中國股票市場的動蕩？通過實證分析，理清股指期貨對股市波動的影響具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。

大量理論研究表明，股指期貨有利于實現(xiàn)股市穩(wěn)定。Merton Miller(1977)用股票市場的保險市場來比喻股指期貨市場對于降低股市波動的積極作用。他指出限制賣空會使股價產(chǎn)生向上的持續(xù)性偏差，滋生股價泡沫。Lavakkol(2007)發(fā)現(xiàn)，股指期貨具有價格發(fā)現(xiàn)功能，可以使現(xiàn)貨市場的定價更為合理和有效率。此外，還有很多學者認為股指期貨加劇了股票市場動蕩。Kumer(2002)認為期貨合約難以避免會受到市場操縱力量的影響。相對于理性投資者，De Long(1990)認為正反饋行為很大程度影響了新興市場，正反饋交易者追漲殺跌的不理性激勵是股市波動的重要原因之一。

與理論研究結(jié)論相似，有關股指期貨對股市波動影響的實證研究結(jié)論也不盡相同。一方面，Soosung et al.(2008)基于FTSE 100 股票指數(shù)，對其波動率進行分解，發(fā)現(xiàn)指數(shù)期貨可以減小市場的根本性波動。Chen et al.(2002)采用SIMEX摩根臺指期貨的日數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)期貨市場提升了市場避險效率。另一方面，部分學者則得出股指期貨增加了現(xiàn)貨市場波動性的結(jié)論。Kuserk & Cocke(2004)指出美國在推出股指期貨后，股票市場交易流動性提高，并且有推動交易量增長的趨勢。

這些已有的研究多以不同地區(qū)不同股指期貨標的作為樣本，對比分析了股指期貨推出前后股市的波動性變化等。但各地區(qū)對股指期貨具有不同的規(guī)定，除此之外，市場發(fā)展水平和經(jīng)濟環(huán)境也不盡相同，研究結(jié)論參考有限?；跍?00指數(shù)期貨已推出5年之久，中證500和上證50指數(shù)期貨的上市豐富了股指期貨的可交易品種。而6-8月份的股災導致資本市場劇烈動蕩，不少人將矛頭指向股指期貨。本文就賣空機制對股市波動的影響進行研究，進而進一步分析股指期貨的信息傳遞不對稱現(xiàn)象。

2 模型和方法

基于Harris(1989)、Antoniou & Holmes(1995)、Kuserk & Cocke(2004)等的研究，本文的基本假設是，股指期貨作為創(chuàng)新型金融衍生工具，加劇了中國股票市場的波動。

2.1 模型設定

為了檢驗股指期貨與股市波動性的關系，本文采用時間序列動態(tài)模型，其中GARCH模型在刻畫金融資產(chǎn)收益率序列的尖峰厚尾和波動聚集特性時表現(xiàn)突出，根據(jù)已有文獻經(jīng)驗以及數(shù)據(jù)的多次擬合嘗試，本文使用GARCH(1，1)模型進行分析。具體模型如下：

Rt=α0+β·Controlst+εt,其中εt～N(0,Volatilityt)

(1)

(2)

為了說明股指期貨的推出以及賣空機制是否對股指波動造成影響，在(2)式中引入變量，得到(3)、(4)式如下：

(3)

(4)

其中Index_futurest為虛擬變量，股指期貨推出前為0，推出后為1，如果其系數(shù)顯著異于0，則說明股指期貨的推出對股指波動有影響；Sell_volt是空單成交量，用以研究賣空機制對股指波動的影響。

TARCH模型可用以擬合收益率波動的信息不對稱效應，它在GARCH模型的基礎上，向條件方差方程中引入不對稱項，本文選用TARCH(1，0)模型，得到(5)式如下：

Volatilityt=a0+b1·Volatilityt-1+γ·ε2t-1·Messaget-1

(5)

式中Messaget-1為虛擬變量，當εt-1<0時取值1，當εt-1≥0時取值0.若其系數(shù)大于0，則表示存在非對稱效應。

2.2 波動性指標

現(xiàn)貨市場收益率的波動性由GARCH模型中的方差Volatilityt來刻畫，股指收益率采用對數(shù)收益率形式以降低異方差干擾，計算公式為：Rt=LN(Pt)-LN(Pt-1)。P50t、P500t、P300t分別對應于上證50指數(shù)、中證500指數(shù)和滬深300指數(shù)的收盤價，P50t、P500t、P300t則對應于上證50指數(shù)、中證500指數(shù)和滬深300指數(shù)的收益率。

2.3 解釋變量

(1)中證500指數(shù)收益率。中證800指數(shù)由滬深300指數(shù)和中證500指數(shù)共同構(gòu)成，并且它們的成份股互不重疊，因此本文選用中證500指數(shù)收益率作為國內(nèi)經(jīng)濟因素的替代變量來衡量其對滬深300指數(shù)的影響。上證50指數(shù)的成份股完全包含于滬深300指數(shù)，故同樣采用中證500指數(shù)收益率作為其解釋變量。

(2)中小板指數(shù)(Rzxt)。中證500指數(shù)覆蓋了中小盤個股的狀況，采用中小板指數(shù)收益率作為中證500指數(shù)均值方程中的解釋變量。

3 數(shù)據(jù)描述

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文選用2014年7月1日至2015年12月7日的日收盤數(shù)據(jù)和每30分鐘高頻數(shù)據(jù)，日數(shù)據(jù)共352個。股指期貨的交易時間除最后交易日以外，為上午9:15-11:30、下午13:00-15:15，比現(xiàn)貨市場早開盤15分鐘、晚收盤15分鐘，故調(diào)整保留它們的公共時間區(qū)間為10:00-15:00，得到高頻數(shù)據(jù)共2816個。所有數(shù)據(jù)均來源于通達信金融平臺。

表1 各樣本數(shù)據(jù)范圍

樣本一為上證50、中證500指數(shù)期貨推出前，樣本二為上證50、中證500指數(shù)期貨推出后，樣本三為2015年股災期間。

3.2 描述性統(tǒng)計

通過計算各主要變量的描述性統(tǒng)計指標可以知道，各指數(shù)的偏度均小于0，峰度均大于3，JB統(tǒng)計量也都顯著，收益率序列顯現(xiàn)尖峰厚尾的分布形態(tài)。各樣本期間的上證50和中證500指數(shù)收益率統(tǒng)計量均符合預期。

3.3 ADF平穩(wěn)性檢驗及ARCH效應檢驗

對各變量序列進行ADF檢驗，t統(tǒng)計量值均小于1%顯著性水平下的臨界值，表明各收益率序列是平穩(wěn)的。

在擬合GARCH模型前后，需要檢驗收益率均值方程的ARCH效應。本文采用最常見的拉格朗日乘數(shù)法，在每一次回歸估計前后進行了ARCH效應檢驗，檢驗結(jié)果在表2、3、4、5中分別給出?？梢钥闯?，GARCH模型擬合后，ARCH效應得到了很好消除。

4 實證結(jié)果

4.1 上證50股指期貨的推出對現(xiàn)貨市場波動性的影響

針對上證50股指期貨，分別使用全樣本期間的日數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)對方程(3)進行估計，表2給出了回歸結(jié)果。使用GARCH模型擬合前后，ARCH效應從有到無，保證了模型的準確。Index_futurest的回歸系數(shù)分別為3.06E-07和1.67E-05，且均在1%的水平下顯著大于0，意味著上證50股指期貨的推出確實加劇了現(xiàn)貨市場的波動，但兩者的數(shù)據(jù)都很小，這也說明股指期貨的推出對現(xiàn)貨市場波動的影響微弱。除此之外，GARCH項的系數(shù)大于ARCH項的系數(shù)，可見舊信息比新信息對股市波動的作用更大。

表2 推出上證50股指期貨對波動性影響的回歸結(jié)果

4.2 新舊信息對現(xiàn)貨市場波動性的影響差異變化

為了考察上證50股指期貨推出以后，新信息和舊信息對股市波動影響的變化，對于方程(2)，采用日數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)分別對樣本一和樣本二進行估計，結(jié)果如表3所示。Panel A中ARCH項的系數(shù)由0.133903增加到0.140156，GARCH項的系數(shù)由0.865183減小到0.747195，且均在1%的水平下顯著。與Panel A的結(jié)果相似，Panel B中ARCH項的系數(shù)由0.038041增加到0.088463，增加了一倍多，GARCH項的系數(shù)由0.953314減小到0.891728。這表明上證50股指期貨推出之后，舊信息對股市波動的影響減小，新信息對股市波動的影響加大。這與Antoniou & Holmes(1995)等的理論預測以及經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)一致，在一定程度上解釋了表4結(jié)果的原因：上證50股指期貨推出以后，市場信息流速加快，新信息較之前更容易被市場反應、吸收。

表3 新舊信息對波動性影響對比

Panel B:每30數(shù)據(jù)高頻數(shù)據(jù)

4.3 空單交易量對股災期間現(xiàn)貨市場波動性的影響

為了從賣空機制的角度考察股指期貨對股市波動的影響，通過對空單交易量的分析，可以更為明確地識別賣空機制是否加劇了股市動蕩。為此，將方程(3)中的虛擬變量替換為空單交易量，通過模型(4)進行進一步的檢驗。選取2015年6月15日至8月31日股災期間的數(shù)據(jù)，由于期間只有55個交易日，樣本量過少，故此處只使用高頻數(shù)據(jù)。

針對上證50、滬深300、中證500股指期貨分別對樣本三進行估計。表4的結(jié)果表明，Sell_volt的回歸系數(shù)分別為2.51E-10、1.28E-11和3.87E-11，且均在1%的水平下顯著大于0，意味著股市波動確實與空單交易量有關，股指期貨的賣空機制加劇了現(xiàn)貨市場的波動，但三者的數(shù)據(jù)都很小，這也說明股指期貨的賣空機制對現(xiàn)貨市場波動的影響微弱。

表4 空單交易量對波動性影響的回歸結(jié)果

4.4 股市波動的杠杠效應

表5 股市波動“杠桿效應”的回歸結(jié)果

5 結(jié)論及建議

本文以上證50、滬深300、中證500三大股指期貨作為研究對象(其中以分析上證50指數(shù)期貨為主)，結(jié)合時間序列GARCH模型和事件分析方法，分別采用2014年7月1日至2015年12月7日的日數(shù)據(jù)和每30分鐘數(shù)據(jù)，研究股指期貨對中國股票市場波動性的影響。經(jīng)過實證分析發(fā)現(xiàn)：首先，股指期貨的推出加劇了股市的波動，但影響甚微；其次，股災期間，空單交易量與股市波動存在正相關關系，股指期貨的賣空機制加劇了現(xiàn)貨市場波動，但加劇作用微弱；第三，新舊信息的影響變化為股指期貨的推出加劇股市動蕩提供了很好的解釋；最后，股市波動存在杠桿效應，“利空”消息

比“利好”消息給股市帶來的波動更加強烈。

本文的研究結(jié)果說明，股指期貨交易加劇了中國股票市場的波動，但是它的影響很小，遠未達到部分人所恐慌或憂慮的程度。股災期間，股市波動雖與股指期貨的賣空機制有關，但非必然，股指期貨并非“元兇”。融資融券、場外配資等杠桿資金的運用使得宏觀經(jīng)濟不景氣下的牛市蘊含泡沫，而去杠桿擠泡沫才是導致本輪股災出現(xiàn)的主要原因。股指期貨的上市交易，引入了賣空機制，豐富了市場中投資工具的種類，其套期保值、價格發(fā)現(xiàn)功能以及交易機制有利于提高市場的運作效率。監(jiān)管層應該適時降低股指期貨交易的門檻，逐步增加股指期貨種類，加快機構(gòu)投資者的入場步伐，同時加強監(jiān)管力度、健全相關制度規(guī)范，最大限度地發(fā)揮股指期貨交易的市場功能，促使我國證券市場向運行良好穩(wěn)健、市場質(zhì)量更高的目標邁進。

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朱家佩(1994-)，女，漢族，湖北黃岡人，研究生，經(jīng)濟學碩士，中南民族大學經(jīng)濟學院區(qū)域經(jīng)濟學專業(yè)，研究方向：投資金融。

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1671-1602(2016)22-0118-03