波动性的加剧并不是由于投机者扰乱市场 的消极效应产生的，而是由于期货市场的 引入提高了现货市场信息传递的速度与质 就国内学者而言，严敏等（２００９）采 股指期货对股票市场波动性 量。 影响实证分析 ■ 孙亚辉（河南城建学院工商管理系 河南平预山４６７００（）） ◆ 中图分类号：Ｆ８３０文献标识码：Ａ 作用是由于期货市场的交易增强了现货市 内容摘要：股指期货的推出是我国资 场的流动性所产生的。Ｇｕｌｅｎ和Ｍａｙｈｅｗ 本市场深化改革的重要措施。为研究 （２０００）检验了２５个国家引入股指期货前 其对股票市场波动性的影响，利用沪 深３００指数期货舍约交易数据，采用 后现货市场的波动性变化，其结果发现除 ＧＡＲＣＨ族模型分析了股指期货推出前 了美国和日本之外，其它国家引入股指期 后股票市场波动性的变化。分析结果 货后并没有加剧现货市场的波动性。 表明期货市场的引入一定程度上扰乱 另一部分实证研究表明，股指期货交 了股票市场的稳定性。股指期货的引 易并没有使现货市场的波动性发生显著变 入使得股票市场波动性增强，而且这 化。Ｂｅｃｋｅｔｔｉｈｅ和Ｒｏｂｅｒｔｓ（１ ９９０）通过 种波动性的增强是由信息流动速度的 研究Ｓ＆Ｐ５００指数期货与现货市场的关系 加快而导致的。 发现：通过抑制股票指数期货交易量并不 关键词：股指期货ＧＡＲＣＨ模型波 动性 能减少现货市场的波动性，而提高保证金 和断路器机制等交易机制措施的实施能够 问题的提出 有效降低股票市场的波动。Ｂ ｒＯ ｒ Ｓｅ ｎ （１９９１）采用不同时间周期的数据对引入 股指期货作为一种金融衍生产品，其 指数期货前后Ｓ＆Ｐ５００股票市场的波动性 最大的特点是其杠杆效应非常大，因而它 的变化进行了检验：结果发现尽管短期 的推出必然会对现货市场产生影响。关于 （日）股价波动率发生显著变化，但长期（５ 股票指数期货对现货市场波动性影响的研 日和２０日）股价的波动率并没有发生显著 究，对理论和实践都有重要的意义。由于 变化。Ｂａｌｄａｕｆ和Ｓａｎｔｏｎｉ（１９９１】在研究 我国股指期货推出时间比较短，国内外学 指数期货对现货市场波动性的影响时，进 者的研究对象主要是欧美等发达国家，以 一步考虑了Ｓ＆Ｐ５００指数所具有的ＡＲＣＨ 及已经推出股指期货的日韩等新兴市场国 效应，结果依然表明指数期货上市对股价 家。现有的研究结果大致存在以下三种不 波动性的影响并不显著。此外。Ｇｅ ｒｅｔｙ和 同观点。 ＭｕＩｈｅ ｒｉ ｒｌ（１ ９９１），Ｐｅ ｒｉｃＩｉ和Ｋｏｕｔｍｏｓ 部分研究表明股指期货市场的引入使 （１ ９９７）分别对道琼斯工业指数期货和 现货市场的波动性减小。Ｌｅｅ和０ｈｋ Ｓ＆Ｐ５００股指期货对现货市场波动性影响 （１９９２）通过研究１９８４至１９８８年恒 进行分析，结果发现股指期货对现货市场 生指数期货与恒生指数的内在关系，其研 波动性的影响同样不显著。 究结果表明股指期货的推出不但没有增加 还有一部分研究认为期货市场导致了 现货市场的波动性反而在某种程度上减小 现货市场波动性的增加。Ｄａｍｏｄａ ｒａｎ 了恒生指数的波动幅度。Ｂｅｓｓｅｍｂｉｎｄｅ ｒ （１９９０）通过对ｓ＆Ｐ５００￣数期货的研究后 和Ｓｅｇｕｉｎ（１９９２）利用１９７８至１９８９年 发现，指数期货的引入使得Ｓ＆Ｐ５００成份 问相关的日度数据，分析Ｓ＆Ｐ５００指数期 股的波动性增大。Ａｎｔｏｎｉｏｕ和Ｈｏｔｍｅｓ 货推出前后现货市场的波动情况，研究结 （１９９５）利用日收益率数据，采用ＧＡＲＣＨ 果发现未预期到的期货交易量与现货市场 族模型研究ＦＴ—ＳＥ １ ００股票指数期货交易 波动率呈显著的负相关关系，即期货市场 对现货市场波动性的影响，研究结果表明， 的引入使现货市场波动性减小，并且这种 期货交易加剧了现货市场波动性，但这种 ８０商业时代（原名《商业经济研究》）２０１ ２年１４期 用向量误差修正模型、公共因子模型和 ＥＧＡＲＣＨ模型，利用２００６年１０月３０日 至２００９年３月２Ｏ日沪深３００指数仿真交 易市场与沪深３００指数市场之间的波动溢 出效应，研究结果表明期货与现货市场之 间不存在显著的非对称性。刑天才、张阁 （２０１０）研究了沪深３００指数仿真期货与 沪深３００指数之间的联动效应，发现股指 期货的推出对现货市场的波动性影响不大。 综合以上文献研究结果发现，期货市 场对现货指数的波动性影响结论不一致， 一方面是由于采取的样本以及样本区间不 同，导致了研究结果的差异。但大多数学 者认为，指数期货的引入不会加剧现货市 场的波动性；另一方面，虽然股票价格的 波动性有所增加，但这是由于股指期货交 易导致信息的迅速流动造成的，即指数期 货交易稳定了基础股票市场。 实证方法 研究指数期货的引入对股票价格波动 性的影响，需要解决两方面的问题：首先， 股指期货的引入是否对股票市场产生影 响；其次，这种影响是起到了稳定股票市 场的作用，还是加剧了股票市场的波动性。 为检验股指期货的引入对股票市场波动性 影响，通常使用ＧＡＲＣＨ族模型。 ＧＡＲＣＨ模型的优点就是，它能捕捉 到金融曰收益序列的波动聚积趋势。常用 的ＧＡＲＣＨ模型有以下三种形式： ＧＡＲＣＨ（Ｐ，ｑ ｏ误差项服从ＧＡＲＣＨ （Ｐ，ｑ）过程的模型如下： Ｙ，： ．．＋ １ ，＋ ． １１，１～／＇７（０， ）（１） ｆＪ ｃｆ ｈ ＝口。＋∑ １ ＋∑ ，Ｊ～Ｉ ，（２） 这里，式（１】是条件均值方程，式（２） 是条件方差方程，Ｉ＋ 是信息集，Ｐ是 ＧＡＲＣＨ项的阶数，ｑ是ＡＲＣＨ项的阶数。 ＧＡＲＣＨ模型要求ｏ（和ｐ．必须非负。 ＴＡＲＣＨ（Ｐ，ｑ ｏ由于股价通常对利 好与利空信息具有非对称反映，因此需要 使用非对称ＧＡＲＣＨ（Ｔｈ ｒｅｓｈｏｌｄ ＡＲＣＨ） 模型对股价收益率序列建模。 ＴＡＲＣＨ模型的条件方差模型为： Ｐ ： ＋∑ ，＋∑ ， ，＋辟． 。（４） １ ，：１ 表１沪深３００指数收益率序列的描述性统计（共１３７７个观测值 这里ＤＦ是虚拟变 量。如果虚拟变量统 建模。此外，出于后文计量检验的需要，表 ２中也给出了引入期货市场前后沪深３００ 均值 ｝最火值ｌ最小值ｌ标准差 偏度 峰度 Ｊ Ｂ统计量 ０．００２４７３ １ ０．０７８６２８ １—０．０９６９４９｝０．０１６５１２ －０．７０３６８６ ７．９１８２９８ ６４３．３５４４ 袭２沪深３００指数收益率序列的单位根检验 样奉 计显著，则表明指数 期货交易的引入对现 指数收益率序列的单位根检验结果。 ＴＡＲＣＨ建模。针对不同的股价指数收 益率序列，ＧＡＲＣＨ、ＴＡＲＣＨ、ＥＧＡＲＣＨ 模型的实证结果比较一致。由于股价对利 好与利空信息通常具有非对称反映，因此 利用非对称ＧＡＲＣＨ模型对股价指数收益 率数据建模更为合理。以下仅列出利用 ＴＧＡＲＣＨ、ＥＧＡＲＣＨ对各收益率序列的建 模结果（见表３）。 ＡＤＦ检验 统计量 ＡＩｃ值 ８Ｃ值 】）Ｐ检验 统计量 ＡＩＣ值 ＳＣ值 验形益 １％显著 ５％显老 （ＣＫ１ 性水平 性水平 货市场的波动性产生 了影响。另一方面。将 研究期间划分为引入 全样本 一１５ １９５１６ ５ ３５５９８４ ５ ３２６１７￣－２５ ９５４７７｝’５ ５６５０７０￣５ ３４８２６３１（ｃ ３ ４４ －２．８６ 引入期货前 １４ ８３８６５ ５ ７５９３４３ １５ ７３１３３￣２０ ２６１８１ Ｌ５ ７６４３２８ ［５ ７４５５８８（ｃ，１） ３ ４４ ２ ８６ 引入期货后 一８ ６９３ｌ８７ —４ ７０１４６４１—４ ６４０９８２ １２ ９５９２６ ４ ７２１０４５￣４ ６８０９０３ｊ（ｃ ｔ１ ３ ４７ ２ ８８ 注：表中检验形式（ｃ，Ｋ）分别表示单位根检验方程包括常数项、滞后项的阶数，加入滞后 项是为了使残差项为白噪声 表３对沪深３００指数收益率的ＴＧＡＲＣＨ、ＥＧＡＲＣＨ建模 全样本（２００５．１．４－２０１０．８．３１） 期货前、后两个子期 间。利用形如（１）、（２） 式的ＧＡＲＣＨ模型分别对两 个子期间进行估计，从而可 ｌ 模型 ｆｌ０ ０ 崩 ｙ 以对引入期货市场前后现货 ０．００１８２ ６．１ｏＥ ０６ ０．０６０５３ ０．９２０８６ ０．０２４２２ １．５１Ｅ ０５ １ 市场的波动性进行比较。 （２ ９６） （２．５５） （２．９６） （４５．８８） １．２０） （２．４４） ＧＡＲＣＨ族模型需要收 ０．００１２６ １６ ７２９５ 一０．４１０１ ｏ ９４３４ 一ｏ．０２１６ ２．２３０９８ ＥＧＡＩ￣Ｉ Ｊ） （２．１６） （Ｓ ８．９１） （３．４５） （３０．５０） （～１．２５） ｆ１２．１２） 益率序列是平稳的，因此在 引入期货前予样本（２００５．１．４－２０１０．４．１５） 进行ＧＡＲＣＨ建模之前，必 模型 － 须首先对序列进行单位根检 ０．００１１８ ０．０３１３２ ６．４１Ｅ ０６ ０．０５６１６ ０．９１５９３ 一０．０９２９４ 验，常用ＡＤＦ（Ａｇｕｍｅｎｔ Ｔ （１Ｊ） （１．７７） （５．３２） （２．２８） （２．７３） （３９．８３） （一０．４Ｉ） Ｄｉｃｋｅｙ—Ｆｕｌｌｅｒ）检验和ＰＰ ０．０００５５ ０．００９３７ ｌ５．６６９８３ ０．２４４４３ ０．８３１２８ ０．００３３６ Ⅱ Ｈｎ （Ｐｈｉｌｌｉｐｓ—Ｐｅｒｒｏｎ）检验。 （８．７８） （２．７０） （１９．２４） （４．２３） （９．１５） （０．０８） 引入期货后予样本（２０１０．４．１６ ２０１０．８．３１） 实证研究 模型 ｙ （一）数据说明 ０ ００７８２ ０．１５９６７ ２．ｏ８Ｅ ０５ ０．３４６１１ ０．８３２７５ 一０．２９７３６ Ｊ） （３．６５） （ Ｌ．６３） （１．３３） （１．３４） （９．４９） （一１．２２） 为保证股指期货的顺利 ０ ００６５８ ０．０１５８８ ５．０５３２３ ０．００４９８ ０．３３７５２ ０．２８１９６ 推出和运行，深化股指期货 １，Ｉ；１１［１Ｉ（１，１） （２．３３） （０．１３） （一１．６８） （０．０３） （０．８８） （２．５７） 合约、规则与系统测试，中 其中，当Ｅ＋＜０时，ｄ＋＝１；否贝０，ｄ＋＝０。 国金融期货交易所于２０１０年４月开始进行 在这个模型中，好消息（Ｅ．＞Ｏ）和坏消息 沪深３００股指期货交易，本文以该时间点 ￡ ＜０对条件方差有不同的影响：好消息有 作为股指期货的上市时间。考虑到沪深 一个ａ的冲击；坏消息有一个对ａ＋ｙ的 ３００指数的上市时间及考察期间的适应性， 冲击。如果ｙ＞Ｏ，则认为存在杠杆效应； 样本区间设定为２００５．１．４—２０１０ ８．３１，利 如果ｙ≠０，则信息是非对称的。 用各股指期货的日收盘价，计算对数收益 Ｅ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ（Ｐ，ｑ ｏ Ｅ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 率。其计算公式为： （Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ ＡＲＣＨ）模型也是一种非对 Ｒ ｎｄｅ ｆ＝Ｌｎｉｎｄｅｘｆ—Ｌｎｉｎｄｅｘ，１。 称的ＧＡＲＣＨ模型，由Ｎｅｌｓｏｎ（１９９１）提 为了检验股指期货的引入对现货市场 出。条件方差被指定为： 波动性的影响，针对指数序列，设置（０， ）… ｃｉ， １】虚拟变量序列，引入指数期货前，该变 ｆ ４ １ 量值为０，引入期货后，指数为１。 ＋∑∥，ｌ‘ ｇ ，） 一 （二）描述性统计 当ｙ＜Ｏ时，存在杠杆效应；如果ｙ≠ 表１表明，沪深３００现货指数收益率 ０，则影响是非负的。为研究股指期货交易 序列不服从正态分布，进一步分析表明，在 冲击对股票价格波动性的影响，首先检测 引入期货市场前后两个期间的现货市场收 指数期货交易对股票市场的波动性影响是 益率也不服从正态分布，因此无法利用Ｆ 否显著。其次，这种波动性的加剧是稳定 检验等基于正态分布的统计方法检验引入 了股票市场还是扰乱了股票市场。为检测 期货前后指数收益率序列的波动性。 指数期货交易对股票市场波动性的影响， （三）股指期货的引入对股票市场波 需要在条件方差方程中引入一个虚拟变量。 动性影响的计量检验 在引入期货前值为０，引入期货后值为１。 股价指数收益率序列的单位根检验。 因此式（２）式变为： 表２表明，ＡＤＦ和ＰＰ检验结果一致，均表 ＝ ＋∑ｐ 三 ＋∑ｑ ｈ，２＋ Ｆ（５）明，各时期指数收益率序列是平稳的，即 一， Ｉ ／－ｌ 服从ｆ（０）过程，从而可对其进行ＧＡＲＣＨ 结论 实证分析结果表明，沪深３００指数收 益率序列服从ＴＡＲＣＨ（１，１】、ＥＧＡＲＣＨ （１，１）过程。虚拟变量的系数８显著为正， 表明指数期货的引入，确实加剧了股票市 场的波动性。 为了检验股市波动性的加剧是由于期 货市场的引入加速了信息的流动而导致的， 还是由于期货市场加剧了现货市场的不稳 定性而导致的，本文分别研究在引入期货 市场前后、沪深３００收益率序列波动性的 变化。实证结果表明在股指期货引入前后 两个区间的沪深３００指数收益率序列服从 ＡＲ（１）一ＴＡＲＣＨ（１，１）、ＡＲ（１）一ＥＧＡＲＣＨ （１，１）过程。无论是ＴＡＲＣＨ模型、还是 ＥＧＡＲＣＨ模型，引入期货市场后，ｏｃ．值 都增加，而ｐ 值减小。。（ 与昨日与市场 有关的价格变化对今日指数价格变化的影 响相关，从而ｏ【，被视为“信息”系数，本 文实证检验中ａ 的增加表明，在引入期货 市场后，新信息对股价变化的影响速度在 增加。ｐ 反映“旧信息”对股价的影响。 引入期货市场后，信息流速的增加将导致 ｐ 的减小，“旧信息”将对近日的股价产 生较小的影响。 综合０［ 、ｐ 看，期货市场的引入确 实扰乱了现货市场的稳定性。期货市场的 引入确实引起了现货市场波动性的增强， 而且这种增强是由于信息流动速度的加快 而产生的。 １．邢天才，张阁．中国股指期货对现 货市场联动效应的实证研究——基于沪 深３００仿真指数期货数据的分析ｆ＿Ｉ］．财经 问题研究，２０１０（４） ２．严敏，巴曙松，昊博．我国股指期 货市场的价格发现与波动溢出效应［Ｊ１．系 统工程，２００９（１０１ 《中文核心期刊要目总览》贸易经济类核心期刊８１
