張磊+李明書

【摘要】股指期貨的主要功能有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避功能與套期保值功能。自2010年4月16日我國(guó)推出滬深300股指期貨以來，已經(jīng)發(fā)展了5年。本文將根據(jù)滬深300指數(shù)和滬深300股指期貨進(jìn)行分析，來討論股指期貨是否具有價(jià)格領(lǐng)先功能？股指期貨的退出是否減弱了滬深300的波動(dòng)性？

【關(guān)鍵詞】?jī)r(jià)格發(fā)現(xiàn)；股指期貨；波動(dòng)性

一、數(shù)據(jù)

論文使用的數(shù)據(jù)為2013年11月18日至2016年1月15日的滬深300指數(shù)和滬深300股指期貨指數(shù)的每日收盤價(jià)，其中，股指期貨指數(shù)采用的為下月期貨合約數(shù)據(jù)。即在IF1508開始交易時(shí)（IF1506交割時(shí)），股指期貨數(shù)據(jù)將選擇IF1508，而不再用IF1507的數(shù)據(jù)，因?yàn)榇藭r(shí)IF1508為下月合約，IF1507變?yōu)楫?dāng)月合約。

二、模型選取

（一）格蘭杰檢驗(yàn)

格蘭杰檢驗(yàn)是用來檢測(cè)一個(gè)變量是否對(duì)另一個(gè)變量有時(shí)間上的領(lǐng)先滯后關(guān)系。首先建議原假設(shè)：βi=0，i=1，2，…m，以及零假設(shè)：H1：exists i，making β≠0。

其次建立VAR模型：

yt=λ1+mi=1αiyt-1+mi=1βixt-1+ε1，t；xt=λ2+mi=1ixt-1+mi=1iyt-1+ε2，t

本文中，零假設(shè)為σ1，0=σ1，1=σ1，2=…=σn，2=0，表示假設(shè)股指期貨收益率不影響滬深300股指收益率。

（二）GARCH（1，1）模型

Bollerslev 提出的GARCH（P，Q）模型：

Yt=a0+a1Xt+εt；εt~N（0，Ht）；Ht=a0+qj=1βjHt-j+pj=1αiεt-j

第一個(gè)模型為條件均值模型，第三個(gè)模型是條件方差房產(chǎn)，說明時(shí)間序列條件方差的變化特征。

Rhs，t=α1+n1i=1β1，iRhs，t-i+n2i=0δ1，iRif，t-i+n3i=01，iHhs，t-i+n4i=0φ1，iHif，t-i+ε1，t

Rif，t=α2+m1i=1β2，iRif，t-i+m2i=0δ2，iRhs，t-i+m3i=02，iHif，t-i+m4i=0φ2，iHhs，t-i+ε2，t

Rhs，t=α3+p1i=1β3，iRhs，t-i+p2i=0δ3，iRif，t-1+p3i=03，iHhs，t-i+p4i=0φ4，iHif，t-i+ε3，t

Hif，t=α4+m1i=1β4，iRif，t-i+m2i=0δ4，iRhs，t-1+m3i=04，iHif，t-i+m4i=0φ4，iHhs，t-i+ε4，t

其中Rhs，t表示滬深300股指收益率，Rif，t表示股指期貨收益率，Hhs，t代表滬深300股指收益率的波動(dòng)率，Hif，t代表股指期貨收益率的波動(dòng)率。

三、實(shí)證分析

（一）領(lǐng)先功能檢驗(yàn)

1.股指和現(xiàn)貨走勢(shì)圖

右圖描繪了從2013年11月18日至2016年1月15日滬深300股指和股指期貨價(jià)格的變化趨勢(shì)，從圖中我們可以看出兩條走勢(shì)線變化基本相同，有領(lǐng)先的預(yù)期，所以接下來的分析中，需要先進(jìn)行單位根檢測(cè)，再建立協(xié)整回歸模型以及格蘭杰檢驗(yàn)來檢測(cè)領(lǐng)先性。

2.基差變化圖

從圖中可以看出基差的變動(dòng)，大部分時(shí)間維持在0點(diǎn)附近，但是在2015年中旬開始劇烈波動(dòng)，并且有正有負(fù)，但是這并不是表明沒有領(lǐng)先功能，恰恰相反，基差開始為負(fù)的時(shí)候市場(chǎng)開始暴跌，2次短期大幅下挫以后市場(chǎng)回暖的時(shí)候，基差又變成正的，這說明市場(chǎng)可能存在領(lǐng)先性，信息在某個(gè)市場(chǎng)能更快的被通過價(jià)格反映出來。

3.收益率波動(dòng)圖

圖是滬深300指數(shù)和股指期貨收益率的波動(dòng)圖，紅色線表示現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率的波動(dòng)，藍(lán)色線表示期貨市場(chǎng)收益率的波動(dòng)。從圖中可以看出，在市場(chǎng)不穩(wěn)定的時(shí)候期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率的波動(dòng)都大幅增加，說明了信心在兩個(gè)市場(chǎng)的傳遞是有效的，因此可以通過檢測(cè)來尋找領(lǐng)先滯后關(guān)系。 4.自相關(guān)檢測(cè)

通過自回歸檢測(cè)，可以從圖中看出不論是期貨指數(shù)還是現(xiàn)貨指數(shù)都具有很強(qiáng)的自相關(guān)性，因此原數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，需要進(jìn)行協(xié)整檢測(cè)是否同階平穩(wěn)，接下來進(jìn)行滯后項(xiàng)檢測(cè)尋找進(jìn)行協(xié)整檢測(cè)前的滯后項(xiàng)數(shù)。

5.滯后項(xiàng)檢測(cè)

經(jīng)過滯后項(xiàng)檢測(cè)后，可以從圖中看出SC為4階滯后顯著，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行4階滯后項(xiàng)的Johansen協(xié)整檢測(cè)。

6.Johansen Cointegration test

經(jīng)過Johansen協(xié)整檢測(cè)可以看出，拒絕非同階協(xié)整的原假設(shè)，因此滬深300指數(shù)和股指期貨指數(shù)同階協(xié)整，可以進(jìn)行格蘭杰因果檢測(cè)來尋找領(lǐng)先滯后關(guān)系。

對(duì)滬深300指數(shù)和股指期貨的日數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰因果檢測(cè)，結(jié)果表明日數(shù)據(jù)的股指現(xiàn)貨指數(shù)和期貨指數(shù)都不能格蘭杰領(lǐng)先對(duì)方。由于金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)傳遞的及時(shí)性，領(lǐng)先性應(yīng)該較短，因此考慮高頻數(shù)據(jù)的檢測(cè)，觀察價(jià)格領(lǐng)先功能是否在更短的時(shí)間內(nèi)存在。

7.1分鐘高頻交易格蘭杰因果檢測(cè)

抽取2015年6月份滬深300指數(shù)和股指期貨的1分鐘高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行上述所有檢測(cè)后發(fā)現(xiàn)兩者同階協(xié)整，因此進(jìn)行格蘭杰因果檢測(cè)，圖中的結(jié)果顯示了在1分鐘高頻數(shù)據(jù)中，股指期貨格蘭杰領(lǐng)先現(xiàn)貨指數(shù)，為更詳細(xì)的描述領(lǐng)先性，進(jìn)行領(lǐng)先時(shí)間的測(cè)序檢測(cè)。

8.領(lǐng)先時(shí)間測(cè)序

上圖表示了對(duì)于1分鐘高頻數(shù)據(jù)的滬深300指數(shù)和股指期貨的領(lǐng)先時(shí)間檢測(cè)，結(jié)果顯示領(lǐng)先滯后關(guān)系為2-3分鐘，即期貨市場(chǎng)的變化趨勢(shì)領(lǐng)先現(xiàn)貨市場(chǎng)的時(shí)間為2-3分鐘?？赡茉蚴怯捎诠芍钙谪浀谋ＷC金交易制度，使得股指期貨交易所需的資金量少，有更低的交易成本，因此投資者在市場(chǎng)上出現(xiàn)消息后，會(huì)優(yōu)先選擇在股指期貨市場(chǎng)上進(jìn)行相應(yīng)的操作，這樣便將信息第一時(shí)間反應(yīng)到了股指期貨的價(jià)格上，隨后，信息傳遞到股票市場(chǎng)上，形成了股指期貨價(jià)格引導(dǎo)股指價(jià)格的局面。

（二）穩(wěn)定波動(dòng)作用

采用2004年至2015年末的滬深300股指的日收盤價(jià)為數(shù)據(jù)，上圖為日收益率及其波動(dòng)率，可以清楚的看出在2010年推出股指期貨后，收益率和收益率的波動(dòng)并沒有產(chǎn)生明顯的穩(wěn)定現(xiàn)象，相反在2015年產(chǎn)生了巨大的波動(dòng)，因此股指期貨的退出并沒有穩(wěn)定股票市場(chǎng)。 四、總結(jié)

本文將根據(jù)滬深300指數(shù)和滬深300股指期貨進(jìn)行分析，進(jìn)行建模分析，獲得了如下發(fā)現(xiàn)。

（一）經(jīng)過自回歸、協(xié)整和格蘭杰檢驗(yàn)可以得出，股指期貨存在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，領(lǐng)先滯后關(guān)系大約為2-3分鐘。

（二）2010年推出股指期貨后，股票市場(chǎng)收益率的波動(dòng)性并沒有減弱，因此股指期貨的穩(wěn)定市場(chǎng)作用較弱。

參考文獻(xiàn)：

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