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        上證50ETF期權(quán)對股票市場的波動性影響

        2019-03-25 08:36:00祝福云金秋佳張斌
        經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年1期
        關(guān)鍵詞:GARCH模型

        祝福云 金秋佳 張斌

        摘 要:基于GARCH(1,1)和TGARCH(1,1)模型,通過剔除國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢的影響,實(shí)證分析上證50ETF期權(quán)的推出對中國股票市場的波動性影響。研究結(jié)果表明,上證50ETF期權(quán)的推出減小了股票市場的波動,加大了信息對股票市場的影響,改善了股票市場的非對稱性效應(yīng),投資者對利好消息和利壞消息的判斷也越趨理性;但上證50ETF期權(quán)推出后,新消息減少了股票市場的波動,舊消息加大了股票市場的波動,說明信息的傳遞效率降低。

        關(guān)鍵詞:上證50ETF期權(quán);股票市場波動性;GARCH模型;TGARCH模型

        中圖分類號:F830.91? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2019)01-0066-03

        引言

        隨著全球金融衍生品的發(fā)展,期權(quán)逐步成為交易所交易的主流產(chǎn)品。我國也在不斷豐富各種金融衍生品,逐步構(gòu)建完善的金融體系,防范金融系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生。2015年2月9日,國內(nèi)正式上市首只期權(quán)——上證50ETF期權(quán),其日交易量在2017年11月21日創(chuàng)歷史新高,達(dá)到198.99萬張,三年來交易規(guī)模呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的趨勢,期權(quán)的推出對股市的影響也逐漸成為眾多學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。

        一、文獻(xiàn)回顧

        針對期權(quán)對股票市場的波動性影響,國外一些學(xué)者持有各自不同的觀點(diǎn)。大部分學(xué)者認(rèn)為,期權(quán)的引入可以減少股票市場的波動性。如,Ross認(rèn)為,由于期權(quán)的引入可以增加投資者的投資策略集,改變不完全金融市場,所以期權(quán)能使股市的波動減小[1];Park、Switer和Bedrossian認(rèn)為,股票期權(quán)會減小標(biāo)的股票的波動性,但對成交量沒有顯著影響[2];Raman Kumar,Atulya Sarin和Kuldeep Shastri的研究結(jié)果表明,在日經(jīng)指數(shù)股票期權(quán)上市后,該指數(shù)中包含的股票交易量、波動性和買賣價差都在下降[3];Shinhua Liu研究發(fā)現(xiàn),股指期權(quán)的推出使標(biāo)的指數(shù)波動性、流動性以及交易量減小[4]。而另一些學(xué)者持相反的觀點(diǎn),認(rèn)為期權(quán)的引入會增大股票市場的波動性。如,Peihwang Wei,Percy Poon和Susan Zee的研究則發(fā)現(xiàn),期權(quán)的推出會使現(xiàn)貨市場的波動性增大[5]。

        我國金融體系的發(fā)展滯后于國際進(jìn)程,對我國期權(quán)的研究尚處于起步階段。熊熊、張宇等使用GARCH族模型,發(fā)現(xiàn)KOSPI200股指期權(quán)的推出加大了現(xiàn)貨市場的不對稱性,減小了期貨市場的不對稱性[6];林蒼祥和閆慧對其股指期權(quán)價格發(fā)現(xiàn)的動態(tài)過程進(jìn)行研究,其分析結(jié)果表明,股指期權(quán)和股指期貨對現(xiàn)貨的影響呈現(xiàn)非對稱的“U”型[7];趙尚梅等利用金融仿真模型進(jìn)行分析,表明股票期權(quán)的交易增大對股市的波動性影響[8];蘇志偉和王小青利用VCE模型和方差分解方法研究股票期權(quán)推出后宏觀經(jīng)濟(jì)對股市貢獻(xiàn)度,發(fā)現(xiàn)股指期權(quán)推出能夠降低股市的總體波動[9]。

        二、數(shù)據(jù)來源與模型介紹

        1.變量選取與數(shù)據(jù)處理。除了股指期權(quán)可能對股票市場的波動性造成沖擊外,宏觀經(jīng)濟(jì)因素如國內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)形勢也有可能會影響股票市場的波動性,所以本文會對此加以去除。本文選取中證500指數(shù)作為國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢的代理變量,選取標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)作為國際經(jīng)濟(jì)形勢的代理變量。選取2012年5月3日至2017年11月13日作為樣本區(qū)間,中證500指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)、上證50指數(shù)的日收盤價格作為樣本原始數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)均來自大智慧軟件。同時,調(diào)整序列的原始數(shù)據(jù),保留各指數(shù)觀測值1 298個,再對數(shù)化處理各指數(shù)的日收盤價格數(shù)據(jù),公式為Rt=(lnPt-lnPt-1)×100,其中Rt表示t期價格指數(shù)的日收益率。

        2.模型構(gòu)建。本文為考察上證50ETF期權(quán)對股市的波動性影響,建立了GARCH(1,1)模型并在條件方差方程中引入虛擬變量H,并進(jìn)一步選用TARCH(1,1)模型來反映信息非對稱效應(yīng)。同時,把國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢因素的代理變量加入到GARCH模型和TARCH模型中,均值方程如下:

        Rsz,t=ψ0+ψ1Rsz,t-1+ψ2Rbp,t+ψ3Rzz,t+ut

        其中,Rsz,t為第t-1期上證50股票價格指數(shù)的復(fù)合收益率,Rzz,t為第t期中證500股票價格指數(shù)的復(fù)合收益率,Rbp,t為第t期標(biāo)普500價格指數(shù)的復(fù)合收益率,ut為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文以上證50ETF期權(quán)推出日(2015年2月9日)為門限時點(diǎn)將樣本分為股指期權(quán)推出前和推出后兩個時期,分別對兩個子時期的數(shù)據(jù)按照GARCH和TGARCH模型進(jìn)行擬合,進(jìn)而對估計出的兩組系數(shù)值進(jìn)行比較分析。

        三、實(shí)證分析

        1.描述性統(tǒng)計分析。從整個樣本區(qū)間來看,上證50指數(shù)收益率序列的峰度為9.83,比正態(tài)分布的峰度值高,說明該分布具有高峰后尾的特征,其J-B統(tǒng)計量為2569,顯著拒絕原假設(shè),說明上證50指數(shù)收益率收益序列分布顯著異于正態(tài)分布。從兩個樣本子期來看,在期權(quán)推出前后上證50指數(shù)收益率序列都具有高峰后尾的特征,期權(quán)推出后的最大值小于推出前的最大值。期權(quán)推出后的中證500指數(shù)收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差大于期權(quán)推出前的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)普500指數(shù)收益率序列的分布也具有高峰后尾的特征同時都為左偏,從峰度值來看,期權(quán)推出后的峰度值明顯大于期權(quán)推出前的峰度值。

        2.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了防止序列數(shù)據(jù)出現(xiàn)偽回歸,所以在使用模型回歸前,要對各指數(shù)收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文運(yùn)用Eviews軟件對各指數(shù)收益率序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果(如表1所示)。從檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出,在1%的置信水平下,各指數(shù)收益率序列不存在單位根假設(shè),即各收益率序列都是平穩(wěn)的,可以對其進(jìn)行自回歸。

        3.ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。本文采用最小二乘法先對均值方程進(jìn)行擬合,方程解釋變量Rsz,t-1、Rbp,t、Rzz,t通過F檢驗(yàn)和T檢驗(yàn),對被解釋變量Rsz,t的解釋都為顯著。然后進(jìn)一步判斷殘差是否具有自相關(guān)性,本文先對殘差的平方序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示,在很小的顯著性水平下,殘差平方序列從滯后1階到20階的自相關(guān)系數(shù)是顯著不為零的,并且Q(19)=94.42(P=0.000),說明殘差平方序列存在顯著的自相關(guān)。為了確認(rèn)殘差序列中的ARCH效應(yīng),進(jìn)一步對其進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明,在極小的置信水平下,拒絕不存在ARCH效應(yīng)的原假設(shè),統(tǒng)計量是顯著的(F=20.12,P=0.000),殘差序列存在顯著的ARCH效應(yīng),從而需要對ARCH模型進(jìn)行估計。

        結(jié)語

        本文選取2012年5月3日至2017年11月13日期間的數(shù)據(jù),通過剔除國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢的影響,建立GARCH(1,1)模型,發(fā)現(xiàn)上證50ETF期權(quán)的推出減少了股票市場的波動。對比分析上證50ETF期權(quán)推出前后衡量新舊消息對未來波動的沖擊系數(shù)變化,得出上證50ETF期權(quán)推出后,信息傳遞增大了市場的波動,并且信息的傳播速度和效率也沒有得到良好的改善。這說明,我國仍需不斷加強(qiáng)各方通力監(jiān)管,健全相關(guān)的法律法規(guī),完善和豐富各市場信息傳導(dǎo)機(jī)制,從而推動整個金融市場的穩(wěn)定發(fā)展。構(gòu)建TGARCH(1,1)模型后,發(fā)現(xiàn)上證50ETF期權(quán)推出后股票市場的非對稱性消失,表明投資者更能理性地判斷市場上的利好消息和利壞消息。

        參考文獻(xiàn):

        [1]? Ross S.Option and efficiency[J].The Quarterly Jouranl of Economics,1976,(1).

        [2]? Tae H.Park,Lorne N.Switzer,Robert Bedrossian.The interactions between trading volume and volatility:evidence from the equity options markets[J].Applied Financial Economics,1999,(6).

        [3]? Raman Kumar,Atulya Sarin,Kuldeep Shastri.The impact of index options on the underlying stocks:The evidence from the listing of Nikkei Stock Average options[J].Pacific-Basin Finance Journal,1995,(3).

        [4]? Shinhua Liu.The impacts of index options on the underlying stocks:The case of the S&P 100[J].The Quarterly Review of Economics and Finance,2009,(3).

        [5]? Peihwang Wei,Percy Poon,Susan Zee.The effect of option listing on bid-ask spreads,price volatility and trading activity of the underlying OTC stocks[J].Review of Quantitative Finance and Accounting,1997,(2).

        [6]? 熊熊,張宇,張維,張永杰.股指期權(quán)推出對股票市場和股指期貨市場波動性影響——以KOSPI200股指期權(quán)為例[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2011,(5).

        [7]? 林蒼祥,閆慧.股指期權(quán)價格發(fā)現(xiàn)的動態(tài)過程研究——基于臺灣股指期權(quán)高頻數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].廈門大學(xué)學(xué)報:哲學(xué)社會科學(xué)版,2014,(5).

        [8]? 趙尚梅,孫桂平,楊海軍.股票期權(quán)對股票市場的波動性分析——基于agent的計算實(shí)驗(yàn)金融仿真角度[J].管理工程學(xué)報,2015,(1).

        [9]? 蘇偉志,王小青.股票期權(quán)推出對股票市場波動性影響研究[J].價格理論與實(shí)踐,2016,(11).

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