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        投資者關注對滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率的影響

        2019-08-16 03:18:02田冰胡俞越
        中國證券期貨 2019年2期
        關鍵詞:股指格蘭杰現(xiàn)貨

        田冰 胡俞越

        摘要:投資者關注一直是行為金融學重要的研究方向,隨著互聯(lián)網的興起,百度瀏覽器被廣大網民暖心地稱為“度娘”,因而學者對投資者關注代理變量的研究視角也從先前的持倉量、成交額、超額收益率、媒體指數(shù)等轉變?yōu)榛ヂ?lián)網搜索引擎——百度指數(shù)。百度指數(shù)客觀地反映投資者搜索量的變化,因而能夠更加即時、精確地衡量投資者關注。本文通過建立VAR模型,通過分析脈沖響應、方差分解結果,研究百度指數(shù)對滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率的影響,發(fā)現(xiàn)百度指數(shù)對于滬深300股指現(xiàn)貨收益率的影響程度更大。

        關鍵詞:百度指數(shù)滬深300股指期貨收益率VAR模型

        一、引言

        金融改革與大數(shù)據(jù)信息的融合一直是我國學者研究的熱點話題之一。金融異象的頻頻發(fā)生,使得許多現(xiàn)有的理論無法對其進行解釋,因而學者轉向了對投資者關注的研究。中小投資者的決策由于受到自身的精力、時間的限制,往往直接利用互聯(lián)網搜索引擎獲得所需了解的信息,從而將有限的精力進行選擇性的分配,百度搜索引擎的出現(xiàn)極大節(jié)約了投資者時間,提高了工作效率,同時也記錄下了投資者過去的瀏覽搜索記錄,因而能夠在一定程度上衡量投資者的有限關注。因此,本文基于百度指數(shù)設計的投資者關注作為代理變量,建立百度指數(shù)對滬深300股指期貨、現(xiàn)貨市場收益的關系,試圖找到投資者關注程度大小對于收益率的影響程度,從而能夠更好地衡量中國證券市場的廣大中小投資者的關注度,幫助他們更加理性地進行投資決策,并為監(jiān)管部門制定更好保護中小投資者利益的方針政策提供理論方面的參考,本文研究對于期貨市場的進一步完善具有重要意義。

        二、百度指數(shù)概況

        Da,Engellberg和Gao(2011)的研究指出,對投資者關注代理變量的研究,存在著關鍵性的假設,即以上代理變量有效的前提必須是投資者關注后所造成的,比如持倉量的增加,或者成交額的增加等。但諸如持倉量、成交量、漲停等事件反映的是金融資產本身的交易特性和價格屬性,并不是直接對公眾注意力的強弱及分布的反映,這些變量的波動也很有可能是由于其他原因的存在所導致的。而媒體報道、廣告支出等也不直接反映投資者關注,因為只有當投資者點進去文章、視頻,進行下一步的收聽或者閱讀時,才能夠認為是投資者對其進行了關注。綜合以上分析,投資者關注作為一個新興的概念被認為是影響價格的重要因素,但是,投資者關注度自身由于一些固有屬性很難被精確衡量,比如,公眾關心的主體及普查數(shù)據(jù)收集的困難使得無法直接獲取。在過去的幾年,互聯(lián)網數(shù)據(jù),如谷歌搜索指數(shù)從Da的研究開始被廣泛地應用于金融市場。相比于傳統(tǒng)的度量指標來說,網絡搜索數(shù)據(jù)能夠較為客觀地反映投資者的關注。互聯(lián)網的普及使得投資者關注的數(shù)據(jù)能夠通過各種各樣的平臺獲得,比如論壇、微博、博客、搜索引擎等,人們可以對文字的積極或消極進行提取分析,也可以對論壇發(fā)帖量的多少進行統(tǒng)計,反映關注程度的變化。本文試圖從最有說服力的代理變量互聯(lián)網搜索引擎的角度出發(fā),刻畫百度指數(shù)對投資者關注的測度(見圖1)。

        從圖1滬深300股指期貨的百度指數(shù)變化趨勢圖可以看出,百度指數(shù)曲線波動較為劇烈的是2015年,其中不難看出4月至9月期間呈現(xiàn)尖銳的倒V字形,一方面由于受到股災的影響,投資者關注一直處于不穩(wěn)定狀態(tài),猛然上升后,9月后便呈現(xiàn)斷崖式下跌,整體的投資者關注呈現(xiàn)悲觀的狀態(tài),隨后百度指數(shù)便穩(wěn)定維持在200左右。造成這一現(xiàn)象的可能原因是中金所出臺的交易限制措施,通過提高交易的手續(xù)費、限制持倉手數(shù)等方式打壓了股指期貨市場過度投機的現(xiàn)象。出臺如此嚴格的政策,也在一定程度上限制了股指期貨市場的流動性,無法實現(xiàn)股指期貨價格發(fā)現(xiàn)功能,打壓了投資者對股指期貨市場的關注積極性。

        三、百度指數(shù)對滬深300股指期貨、現(xiàn)貨市場收益率的影響

        2015年股市異常波動期間,為防止股指期貨的過度投機,中金所于當年9月2日出臺了嚴格限制措施:滬深300、上證50、中證500的股指期貨客戶,平倉手續(xù)費提高至按照平倉成交額的萬分之二十三收取,各合約的持倉交易保證金標準提高,且單個產品、單日開倉交易量超過10手認定為“日內開倉交易量較大”異常交易行為。在市場人士的多番呼吁下,股指期貨如愿松綁,中金所于2017年9月15日連續(xù)發(fā)布兩則通知宣布,自2017年9月18日起,將各合約平倉交易手續(xù)費標準調整為成交金額的萬分之六點九。日內的過度交易行為由原來的10手變?yōu)?0手。此外,滬深300和上證50股指期貨各合約交易保證金標準,由合約價值的20%調整為15%,股指期貨保證金、手續(xù)費下調,放寬了限倉手數(shù),傳遞出寬松的信號。因而在區(qū)間選擇上,選擇了2015年9月7日至2017年9月22日的兩次政策間的數(shù)據(jù),剔除節(jié)假日(春節(jié)、國慶等)及周末等非交易日的數(shù)據(jù),整理得到502個交易日收盤價數(shù)據(jù)。

        對于此次危機形成的原因,學界尚未有統(tǒng)一定論。王健?。?017)認為是投資者情緒對股市泡沫沖擊影響最大,也有學者將其歸咎為股指期貨的做空機制。究竟投資者關注對收益率產生影響及貢獻的程度大小,正是本節(jié)所要研究的內容。投資者關注指標百度指數(shù),綜合滬深300股指期貨收益率y1及股票指數(shù)現(xiàn)貨收益率y2構建向量自回歸(VAR)模型,試圖研究股指期貨及現(xiàn)貨價格中,投資者關注對其影響程度,模型兼具分析功能,如對變量進行格蘭杰關系檢驗及脈沖響應分析,方差分解的分析。

        1.變量的基本描述及平穩(wěn)性檢驗

        為了充分證明百度指數(shù)與滬深300股指期貨及現(xiàn)貨收益的影響,本章主要采用VAR模型探究百度指數(shù)的沖擊對于滬深300股指期貨及現(xiàn)貨市場的動態(tài)影響關系,試分析百度指數(shù)對于收益率的影響大小及貢獻程度(見表1)。

        為保證數(shù)據(jù)的平滑化,對百度指數(shù)進行對數(shù)處理,對滬深300股指期貨價格進行對數(shù)后差分處理得到收益率的時間序列,同理對滬深300股指現(xiàn)貨數(shù)據(jù)進行同樣處理(見表2)。

        從以上檢驗結果來看,百度指數(shù)、滬深300股指期貨市場、股指現(xiàn)貨市場收益率序列,與顯著性為1%的臨界值水平相比,三者的ADF統(tǒng)計量的都小于臨界值,所以拒絕原假設,認為三變量序列是平穩(wěn)的,可以對變量建立VAR模型。

        2.百度指數(shù)對滬深300股指期貨及現(xiàn)貨市場收益率的影響

        (1)各變量Granger因果關系檢驗(見表3)

        從表3給出了三變量相互之間的格蘭杰關系檢驗,滯后期為2期和3期??梢钥闯?,在5%的顯著性水平下,對于原假設百度指數(shù)不是y1的格蘭杰原因的滯后2期、3期的p值小于0.05,拒絕原假設,說明百度指數(shù)是y1的格蘭杰原因,同樣對于原假設百度指數(shù)不是y2的格蘭杰原因同樣成立,所以說明百度指數(shù)是股指期貨及現(xiàn)貨收益率的格蘭杰原因;對原假設y2不是百度指數(shù)的格蘭杰原因,滯后3階的p值小于0.05,滯后2階的P值大于0.05,約為0.1,說明在10%的顯著性水平下,y1是百度指數(shù)的格蘭杰原因,同理,在10%的顯著性水平下,y2是百度指數(shù)的格蘭杰原因;最后一組可以得到,在5%的顯著性水平下,股指期貨與現(xiàn)貨之間互為格蘭杰原因。簡言之,百度指數(shù)與滬深300股指期貨收益率及現(xiàn)貨收益率間存在格蘭杰原因。

        (2)協(xié)整檢驗

        協(xié)整檢驗目的是防止回歸方程出現(xiàn)的回歸是偽回歸,用以判斷序列之間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關系,因而,我們運用Johansen協(xié)整檢驗方法進行操作,驗證百度指數(shù)與滬深300股指期貨及現(xiàn)貨收益率間的關系,判斷變量間是否存在協(xié)整關系,即是否存在長期的均衡關系。協(xié)整檢驗的前提為同階單整,上文已經證實符合檢驗的前提條件。因而對投資者關注與滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率協(xié)整檢驗結果如表4、表5:

        表4和表5是Johansen協(xié)整檢驗結果,主要包括跡統(tǒng)計量和最大特征根檢驗統(tǒng)計方法。其中跡檢驗的假設為:H0至多有r個協(xié)整關系;H1有m個協(xié)整關系。最大特征根檢驗的假設:H0至多有r個0協(xié)整關系;H1至少有r+1個協(xié)整關系。Eviews軟件對能夠在95%的置信水平上拒絕原假設的檢驗用*號加以標注。根據(jù)上述結果,觀察到兩種檢驗方法的P值都遠小于0.05,跡檢驗統(tǒng)計量和最大特征根檢驗結果均大于5%的臨界水平,說明在5%的顯著性水平下,拒絕原假設,至少有兩個協(xié)整向量,可知三個市場間存在長期的協(xié)整關系。

        (3)VAR模型的建立

        接下來構造三個變量間的VAR模型,通過方程式分析各滯后變量對解釋變量的影響程度。首先需要確定滯后階數(shù):VAR選擇滯后階數(shù)時,不能過大也不宜過小,確定的方法是根據(jù)最小信息準則,一般選擇標記星號最多的階數(shù),表中可以看到,LR、FPE、AIC、HQ的信息準則顯示應選擇滯后三階的VAR模型最為合適。

        根據(jù)上述模型估計結果可以看出,當百度指數(shù)作為自變量的時候,滯后三期的百度指數(shù)均與之呈現(xiàn)正向關系,與滯后兩期的期貨收益率呈現(xiàn)正向關系,第三期出現(xiàn)反轉效應,對股指現(xiàn)貨的滯后一期出現(xiàn)顯著負相關,在第二期出現(xiàn)反轉。當y1為因變量時,當期的百度指數(shù)對其產生正向影響,而在第二期時出現(xiàn)反轉,這與百度指數(shù)對現(xiàn)貨市場收益率的影響類似。

        圖2為百度指數(shù)、滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率建立VAR模型的特征根的根的倒數(shù),從圖中可以看出,模的根的倒數(shù)全部落在圓內,說明上文選擇三階滯后的VAR模型具有穩(wěn)定性,模型的基本構建合理。

        (4)脈沖響應分析

        脈沖響應函數(shù)分析:脈沖響應函數(shù)是指在擾動項的基礎上加上一個一次性外在的沖擊,分析在一定滯后期數(shù)內,對內生變量的當前值和未來值所產生的影響,能夠在一定程度上反映沖擊所帶來的影響程度。從上文知道百度指數(shù)與滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率之間存在雙向的格蘭杰原因,因而接下來分析,觀察在給百度指數(shù)一單位的沖擊后,期貨及現(xiàn)貨收益率的變化情況。

        觀察圖3中橫軸代表新的信息沖擊作用的滯后階數(shù),本文選擇了滯后10期,縱軸表示解釋變量對被解釋變量的影響大小,上下的紅色虛線表示脈沖響應函數(shù)正負兩倍的標準差的隔離帶。藍色的線表示估計實際值的走勢變化。

        在給百度指數(shù)一個自身沖擊和滬深300股指現(xiàn)貨收益率一個基點的沖擊后,百度指數(shù)對自身的影響在10期內均為正向,在給滬深300股指期貨收益率一個基點的百度指數(shù)信息沖擊后,期貨收益率由最初的-0.19%,陸續(xù)呈現(xiàn)一負一正的情況,可以看到影響的程度較小,同樣對現(xiàn)貨收益率一個百度指數(shù)的信息沖擊后,收益率呈現(xiàn)出與現(xiàn)貨收益類似的情況,說明了百度指數(shù)對股指期貨收益率的影響較為微弱。

        單獨將百度指數(shù)作為信息沖擊,研究其對于y1、y2的影響程度,可以看到兩者的圖像很相近,均在起始為負,第二期時的影響達到最大隨后影響由正轉負,最終在第六期時,保持穩(wěn)定x軸負半軸接近于0,影響的程度較為接近。

        (5)方差分解結果

        方差分解能夠衡量各因素的貢獻程度,可以看出,方差自身的貢獻度隨期數(shù)的增加而下降,而其他的因素都在第二期后逐漸上升,在十期左右時保持穩(wěn)定。

        根據(jù)方差分解的結果:y1、y2對于百度指數(shù)的影響較小,主要的貢獻還是其自身的影響,而對滬深300股指期貨收益率的分解看到在第十期的時候,百度指數(shù)占到4.2%的影響,說明百度指數(shù)能夠解釋部分收益率的變動,即投資者的關注對于滬深300股指期貨收益率能夠產生一定影響,對滬深300股指現(xiàn)貨的影響中,滬深300股指期貨在第十期的時候解釋到77%,大于現(xiàn)貨對自身的貢獻率,說明期貨收益對現(xiàn)貨的影響較大,期貨市場發(fā)揮了主要的價格發(fā)現(xiàn)功能。其對百度指數(shù)占到5.2%,其自身占到17.7%,綜上可以發(fā)現(xiàn),在以上的研究區(qū)間內,百度指數(shù)對滬深300期貨及現(xiàn)貨的收益率貢獻相似,但滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率對百度指數(shù)的貢獻很小,且滬深300股指期貨收益率對其現(xiàn)貨貢獻較大,也直觀地反映出,投資者關注對于現(xiàn)貨市場收益率的影響更大(見圖4、表7)。

        四、結論及對策

        本文通過VAR模型建立百度指數(shù)對滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率的脈沖響應、方差分解,結果表明百度指數(shù)可以作為衡量投資者關注的指標,且百度指數(shù)對于現(xiàn)貨的影響更大,以百度指數(shù)為衡量指標,結合投資者關注與探究滬深300股指期貨之間的關系,也為未來調控投資者情緒提供了一種可能的途徑。

        在限倉政策出臺后,投資者的關注對于股指期貨、現(xiàn)貨市場會產生一定的影響,投資者的積極性受到極大的打壓,所以政策的出臺對于投資者的影響很大,因而信息的發(fā)布必須依據(jù)本國的國情,一旦信息偏離其真實的內在價值時,投資者也會對此做出反應,從而在有偏信息的基礎上,對其行為產生影響。因此,能夠對投資者加以正確引導,形成投資者對市場的客觀態(tài)度。另外,投資者自身也不能僅將注意力放在一些外在資源報道上,盡管精力有限,但其應該利用、收集現(xiàn)有股指期貨價格、收益率的基本面、技術面信息等更多理性的信息,及時地調整投資行為。

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