□文｜李華興

實(shí)證分析

數(shù)據(jù)選取與處理

本文選取2006年4月8日至2018年12月31日的數(shù)據(jù)，共有3093個(gè)滬深300指數(shù)的收盤價(jià)格數(shù)據(jù)。由于金融周期大多是不穩(wěn)定的，存在單位根，通常計(jì)算指數(shù)收益率時(shí)利用當(dāng)天最終收盤價(jià)格的自然對(duì)數(shù)的一階差分進(jìn)行處理，即Rt = lnCPt-lnCPt-1的微分處理[1]。本文的實(shí)證分析主要是通過指數(shù)的日收益率來反映股票市場(chǎng)波動(dòng)，因此數(shù)據(jù)需要被進(jìn)行對(duì)數(shù)計(jì)算和差分處理。

樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

表1 滬深300指數(shù)日收盤價(jià)格序列描述統(tǒng)計(jì)量

由表1可知，序列R 的偏度S =- 0 . 5 2 2 3 8 ＜0，峰度K=6.313160＞3，與其標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（S=0，K=3）相比，日收益率序列R呈現(xiàn)出略微左偏，并且為尖峰厚尾形態(tài)。其Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量=1431.059，數(shù)值很大，其P值為0.00000，所以拒絕日收益率序列R服從正態(tài)分布的原假設(shè)。

本文采用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)滬深300指數(shù)日收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示：ADF=-51.73366小于給定的顯著性水平，拒絕原假設(shè)，說明日收益率序列不存在單位根，可對(duì)其建立ARMA—GARCH模型。

建立ARMA—GARCH模型

本文選取4階以內(nèi)的自回歸和移動(dòng)平均建立ARMA模型，發(fā)現(xiàn)只有ARMA（1，1）、ARMA（1，2）、ARMA（2，1）、ARMA（2，2）可通過檢驗(yàn)，結(jié)果顯示RAMA（1，1）模型的AIC和SC值同時(shí)達(dá)到了最小，因此確定該模型最優(yōu)。

表2 ARMA（1，1）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

ARMA（1，1）模型最終的方程式為：Rt=-0.825135Rt-1+ut-0.849589ut-1

在本文中，選擇了ARCH-LM檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜌埐钚蛄械臈l件異方差，同時(shí)進(jìn)行殘差的滯后8階檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)顯示，LM (Obs ＊ Rsquared)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的相應(yīng)概率為0.0002，F(xiàn)-統(tǒng)計(jì)量數(shù)據(jù)為3.920874，相應(yīng)的P值為0.0001，這表明在模型ARMA(1.1)殘差序列中存在高階ARCH效應(yīng)，因此選擇了ARMA模型(1.1)的模型殘差來構(gòu)建GARCH模型

本文主要使用AIC和SC標(biāo)準(zhǔn)來定義模型的最佳階數(shù)。最后，GARCH模型(1.1)被定義為最優(yōu)模型，而GARCH模型(1.1)的殘差再進(jìn)行下一步的卡方檢驗(yàn)。通過模型檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)GARCH模型的殘差序列是獨(dú)立的，這表明GARCH模型成功地從ARMA模型的殘差中提取信息。

為了研究股指期貨對(duì)股市波動(dòng)性的影響，引入了一個(gè)虛擬變量序列D1(0.1)[2]。在股指期貨發(fā)行前，股票指數(shù)為零。假如在期貨上市后，指數(shù)為1，虛幻變量被引入后，GARCH模型主要體現(xiàn)在以下公式：

GARCH(1.1)在引入假變量后的虛擬變量的估值為1.29e -06，該假變量后的估值為1.29e -06，小于0，表明滬深300期貨指數(shù)的期貨期權(quán)降低了股市波動(dòng)。GARCH測(cè)試的模型開展滯后8階的殘差進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，LM (Obs＊R-squared)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)P值是0. 6733，這表明GARCH(1.1)模型的殘差序列沒有ARCH影響。在方差方程中，ARCH和GARCH系數(shù)為0.053736 + 0.940334 = 0.99407小于1，滿足了GARCH(1.1)模型的廣泛穩(wěn)定限制。

EGARCH(1.1)是為了測(cè)試中國股市的利好、利空消息的非對(duì)稱性效應(yīng)影響而出現(xiàn)的。EGARCH(1.1)模型是在股指期貨發(fā)行前和發(fā)行后根據(jù)所有數(shù)據(jù)建立的。EGARCH(1.1)模型是在引入虛擬變量后構(gòu)建的，引入虛擬變量后的EGARCH模型：

表3 滬深300股指期貨推出之前EGARCH（1，1）模型估計(jì)結(jié)果

EGARCH(1，1)是在對(duì)滬深300股票指數(shù)期貨發(fā)行之前和發(fā)行之后的情況建立的模型，而EGARCH(1，1)是在所有數(shù)據(jù)引入虛擬變量之后建立的。在三個(gè)情況下，模型結(jié)果顯示，不論是發(fā)行前還是發(fā)行后，γ值都是負(fù)的，表明杠桿效應(yīng)在證券期貨市場(chǎng)一直存在，而杠桿效應(yīng)在股指期貨發(fā)行后低于股指期貨發(fā)行前的杠桿效應(yīng)，引入虛擬變量的影響變得更加顯而易見。

實(shí)證分析總結(jié)

本文通過對(duì)滬深300收盤價(jià)格數(shù)據(jù)的分析，再利用兩個(gè)模型，GARCH(1，1)、EGARCH(1，1)模型，進(jìn)行研究，可以得出，發(fā)行股指期貨后對(duì)股票市場(chǎng)具有一定的積極作用，能夠降低股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。在股票市場(chǎng)上的杠桿效應(yīng)在股指期貨發(fā)行之前和之后都存在。隨著股指期貨的發(fā)行，股票市場(chǎng)的積極影響和消極影響都有不同程度的降低。在未來的研究中，我們可以全面研究股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的高頻率交易數(shù)據(jù)，有利于研究滬市、深市之間的波動(dòng)性和管理，并考慮兩個(gè)城市之間的系統(tǒng)等因素來建立模型，得出精準(zhǔn)結(jié)論。

我國股指期貨推出對(duì)我國股票市場(chǎng)的積極影響

穩(wěn)定現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)，提高規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的能力

股票指數(shù)期貨的發(fā)行豐富了資本市場(chǎng)的投資方法。股票期貨的標(biāo)的物是由股票價(jià)格決定的。因此，股票指數(shù)期貨和股票市場(chǎng)的是互補(bǔ)的。當(dāng)股價(jià)跌得太低時(shí)，投資者可以購買相應(yīng)的股指期貨，有效地避免風(fēng)險(xiǎn)，反之也是。通過許多實(shí)證研究和本文研究表明，在股票市場(chǎng)發(fā)生變化之前，股票期貨市場(chǎng)的變化已經(jīng)開始，并且可能反映市場(chǎng)上的供需關(guān)系。這也證明，股票價(jià)格指數(shù)上的提前發(fā)現(xiàn)功能可以有效地降低股票市場(chǎng)的波動(dòng)。當(dāng)股票市場(chǎng)價(jià)格與期貨市場(chǎng)價(jià)格太不一樣時(shí)，投資者就會(huì)參與進(jìn)來，導(dǎo)致仲裁行為。因此，縮小價(jià)格差距，穩(wěn)定股市波動(dòng)。

對(duì)大多數(shù)投資者來說，股指期貨是一種十分有效的避險(xiǎn)工具，可以在一定程度上大大降低交易成本，此外，股指期貨的做空機(jī)制可以改變投資者的單邊做多模式，向同時(shí)進(jìn)行做多做空的雙向模式進(jìn)行變化。在購買正在上漲的股票中，在股價(jià)上漲后能夠獲得收益，這實(shí)際上是一種避免風(fēng)險(xiǎn)的方式。

增加資金流動(dòng)性，擴(kuò)大了證券市場(chǎng)份額

股票期貨的發(fā)行使股市、貨幣市場(chǎng)和商品期貨市場(chǎng)能夠在股指期貨對(duì)股市的影響下完成相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系。這時(shí)，股指期貨市場(chǎng)相當(dāng)于中介，在資本市場(chǎng)中的投資者和電子網(wǎng)絡(luò)的共同作用下，不同的市場(chǎng)可以得到有效的結(jié)合和融合，然后能夠?qū)崿F(xiàn)充分吸收社會(huì)資金的目標(biāo)，所以資金利用效率大大升高，從而改善資金的流動(dòng)性，同時(shí)對(duì)金融市場(chǎng)體系建設(shè)也可以起到非常好的促進(jìn)作用[3]。

由于股指期貨具有預(yù)測(cè)價(jià)格和風(fēng)險(xiǎn)降低的效用，加上股指期貨還具備高流動(dòng)性和交易成本低的特性，這也使得金融市場(chǎng)中的股指期貨反應(yīng)迅速。從目前我國的現(xiàn)狀來看，發(fā)行股指期貨是為不同類型的保護(hù)基金和巨額存款的分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)都提供了一個(gè)非常好的解決辦法。此外，對(duì)大多數(shù)投資者來說，可以承受巨大的風(fēng)險(xiǎn)，因此太擔(dān)心風(fēng)險(xiǎn)的投資者將逐漸加入投資市場(chǎng)，從而增加股票市場(chǎng)的份額。

我國股指期貨發(fā)行對(duì)我國股票市場(chǎng)的消極影響

短期內(nèi)有可能引發(fā)價(jià)格波動(dòng)

從2010年國內(nèi)股指期貨的發(fā)行上看，在股指期貨市場(chǎng)進(jìn)入中國股市之前，市場(chǎng)的整體情況呈現(xiàn)大幅度上升趨勢(shì)，但總體增長緩慢。此外，當(dāng)股指期貨發(fā)行時(shí)，總體機(jī)構(gòu)都資金不足，這表明未來股市會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)的跡象。此外，中央銀行還加強(qiáng)了這方面的政策，導(dǎo)致了市場(chǎng)主要資金的緊縮，因此，在股指期貨發(fā)行后，股票出現(xiàn)了較大的跌幅。因此，在股指期貨發(fā)行后，中國股市指數(shù)的下跌是理所當(dāng)然的。

可能引發(fā)不公平的交易

金融市場(chǎng)的貿(mào)易經(jīng)常出現(xiàn)信息不對(duì)稱，存在不公平的交易的情況。股票指數(shù)上的期貨市場(chǎng)也不例外，股指期貨市場(chǎng)主要由機(jī)構(gòu)投資者參與，因此股票經(jīng)紀(jì)人通過自身的優(yōu)勢(shì)對(duì)市場(chǎng)信息擁有全面和快速的理解，這會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)不公平交易的行為，甚至操縱市場(chǎng)。為了從中受益，一些小投資者的利益被犧牲，導(dǎo)致了不公平的市場(chǎng)交易。

通過以上的實(shí)證和分析，中國股指期貨在推動(dòng)股市方面可以發(fā)揮非常好的作用，并有助于進(jìn)一步改善整個(gè)金融市場(chǎng)的機(jī)制和功能。與此同時(shí)，必須加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)督，以免股指期貨對(duì)中國股市產(chǎn)生負(fù)面影響，有利于整個(gè)金融市場(chǎng)的理性和健康發(fā)展。