對股市波動性起著“緩沖帶”的作用，可以成功規(guī)避走勢不明可能引起的市場劇烈振蕩

相比理論研究而言，我國股指期貨在具體操作方面發(fā)展得更快。股指期貨推出以后，我國學(xué)者對其認知和探究存在著兩種相反的觀點，第一種觀點認為，股指期貨的推出能為資本市場帶來正面效應(yīng)；第二種觀點認為，股指期貨對我國資本市場產(chǎn)生了消極反應(yīng)。

在這種研究背景下，本文以我國滬深300股指期貨為研究對象，所用的數(shù)據(jù)來自于同花順軟件，選取2010年4月16日至2016年10月14日滬深300指數(shù)的日收盤價、滬深300股指期貨當(dāng)月合約連續(xù)價格的日收盤價為樣本，利用GARCH模型和逐步回歸法（Stepwise），進行股指期貨交易對股票市場波動性影響的實證研究。

在著名的“布萊迪報告”和“瀑布效應(yīng)”之后，國際上對股指期貨的研究進入了黃金時期。那么股指期貨的出現(xiàn)對股票市場究竟產(chǎn)生了何種影響？國外學(xué)者經(jīng)過嚴(yán)密論證后，分別呈現(xiàn)出以下三種主流觀點：一是導(dǎo)致股票市場波動性增長；二是引起股票市場波動性減小；三是沒有影響。

然而，相比理論研究而言，我國股指期貨在具體操作方面發(fā)展得更快，但是市場對于它的研究缺乏系統(tǒng)性梳理。股指期貨推出以后，我國學(xué)者對其認知和探究存在著以下兩種相反的觀點：

第一種觀點認為，股指期貨的推出能為資本市場帶來正面效應(yīng)。主要表現(xiàn)為，一是有助于優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu)；二是有利于滿足投資者在資本市場上抵御風(fēng)險的需求，充當(dāng)著“保護傘”的作用；三是可以有建設(shè)性地甄選機構(gòu)投資者，推進股票市場健康有序發(fā)展；四是可以促使股票和股指期貨市場同時發(fā)展；五是股指期貨給投資者帶來了獲取收益的新途徑。

第二種觀點認為，股指期貨對我國資本市場產(chǎn)生了消極反應(yīng)。主要表現(xiàn)為，一是對市場資金的基礎(chǔ)效應(yīng)較為明顯；二是由于機構(gòu)投資者在規(guī)模上不存在集聚效應(yīng)，股指期貨的引入可能會觸發(fā)投資者進行不理智的投資選擇；三是風(fēng)險監(jiān)管方面缺乏充足的經(jīng)驗，使得我國股指期貨的發(fā)展與成熟市場相比仍存在很大的差距。

在這種研究背景下，本文選取我國滬深300股指期貨為研究對象，利用GARCH模型和逐步回歸法（Stepwise）來進行股指期貨交易對股票市場波動性影響的實證研究。

波動性估計

波動性體現(xiàn)的是實際價值和價格之間的偏離，也可以用來度量市場對外界信息的反應(yīng)程度。波動性與市場運行效率密切相關(guān)，其大小也會隨著市場運行效率的改變而改變，而金融時間序列數(shù)據(jù)一般都具有尖峰厚尾、波動聚集、長記憶性等特征。為了找到條件方差中波動性的時變特點和內(nèi)涵，恩格爾（Engle）率先提出了ARCH模型，其基本思想是以過去的信息為條件，擾動項的條件方差是一個隨時間變化的量，并且是它的有限前期值平方的線性組合。

標(biāo)準(zhǔn)的ARCH（p）模型為：

yt=βxt+μt                                                                                          

（公式1）

μt|φt-1~N（0，σ2）

var（μt）=σ2t=ω+α1μ2t-1+α2μ2t-2+……+αpμ2t-p

（公式2）

其中，φt-1是信息集，還需要滿足約束條件ω>0，αi≥0（i=1,2……p）。

ARCH（p）模型由以下兩個部分組成：一是公式(1)為均值方程；二是公式(2)中，σ2是條件方差，μ2t-1（t=1,2……p）是滯后的殘差平方，又被稱為ARCH項。不過，實踐中很容易出現(xiàn)μt滯后階數(shù)較大的現(xiàn)象，這種參數(shù)較多的模型會影響其參數(shù)估計的準(zhǔn)確性。

具體而言，ARCH模型的實踐難點就在于，如果滯后階數(shù)p較大，將無法保證參數(shù)αi非負的約束條件，但是GARCH模型的出現(xiàn)，則很好地修正了這個問題。GARCH模型的基本思想就是，用一個或多個σ2t滯后值來代替許多μ2t的滯后值。

標(biāo)準(zhǔn)的GARCH（1，1）為：

yt=x'tγ+μt（t=1，2……T）（公式3）

σ2t=ω+εμ2t-1+βσ2t-1 （公式4）

其中，xt=（x1，x2……xk1）'是解釋變量向量，γ=（γ1，γ2……γk）'是系數(shù)。

GARCH（1，1）給出的條件有三個組成部分：一是常數(shù)項ω；二是ARCH項，μ2t-1含義是從前期得到的波動性信息；三是GARCH項，σ2t-1含義是上一期的預(yù)測方差。其中，高階GARCH模型記作GARCH(p，q)，具體形式為：

（公式5）

GARCH模型是ARCH模型的延伸和拓展，它的應(yīng)用更加靈活。因此，我們可以利用GARCH建立收益率時間序列的條件方差模型，來模擬股票市場的波動性。

實證研究

本文所用的數(shù)據(jù)來自于同花順軟件，選取2010年4月16日至2016年10月14日滬深300指數(shù)的日收盤價、滬深300股指期貨當(dāng)月合約連續(xù)價格的日收盤價為樣本，總共1570個數(shù)據(jù)。

收益率的功能之一就是能夠反映股票價格的變動程度，在金融分析中，對數(shù)差分形式是在對日收益率的數(shù)據(jù)處理過程中常采用的方法，計算公式為：

Rt=ln（Pt/Pt-1）×100%                                （公式6）

其中，t時刻樣本股的收益率為Rt，t時刻、t-1時刻樣本股的收盤價分別為Pt、Pt-1。

統(tǒng)計特征

圖為滬深300指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)折線

從上圖可以看出，滬深300指數(shù)的收益率序列呈現(xiàn)波浪狀，并且常常伴隨著一些噪音類的波形，具有明顯的波動“成群”現(xiàn)象。

然而，整個樣本期間，滬深300指數(shù)序列的直方圖如下所示：

圖為滬深300指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計量及直方

由圖可知，滬深300指數(shù)日收益率序列的基本統(tǒng)計特征，具體結(jié)果如下：

表為滬深300指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

本序列數(shù)據(jù)的偏度為負數(shù)，峰度為7.27，呈現(xiàn)左偏現(xiàn)象，并且具有金融時間序列數(shù)據(jù)典型的尖峰厚尾特征。

接下來進行平穩(wěn)性檢驗，對滬深300指數(shù)和滬深300股指期貨的日收益率序列進行ADF單位根檢驗，目的是為了判斷其是否具有平穩(wěn)性特征。

表為ADF單位根檢驗結(jié)果

ADF檢驗的原假設(shè)為序列之中存在單位根，備擇假設(shè)為序列不存在單位根。只有當(dāng)檢驗值的絕對值大于臨界值的絕對值時，序列才為平穩(wěn)序列。綜上可得，滬深300指數(shù)和滬深300股指期貨的日收益率序列都具有平穩(wěn)性特征。

建立GARCH類模型

ARCH效應(yīng)檢驗

ARCH現(xiàn)象是金融市場受到宏觀經(jīng)濟、政府政策等外部條件的影響產(chǎn)生的一種變化，對于市場信息的反應(yīng)比較迅速，在受到猛烈沖擊時，金融變量會在一段時期內(nèi)有較大的波動，隨后又恢復(fù)正常狀態(tài)。本文的波動率可以用回歸模型來解釋。

首先，用Eviews7.2軟件對選定對象的日收益率序列分別進行滯后1、2、3階的自回歸分析。

表為不同滯后階數(shù)的自回歸結(jié)果

根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SIC準(zhǔn)則可知，這兩個數(shù)據(jù)的值越小，越利于模型的建立，并且D—W值越趨近于2越好。因此，對滬深300指數(shù)的日收益率序列做自回歸分析時，選取的滯后階數(shù)為2階是比較合適的。

其次，進行ARCH—LM檢驗。

表為ARCH—LM檢驗結(jié)果

由于ARCH—LM檢驗結(jié)果成立的條件是，F(xiàn)統(tǒng)計量的值大于給定的顯著性水平5%。由上表可知，F(xiàn)的概率值為零，那么原假設(shè)不成立，模型的殘差序列存在ARCH效應(yīng)，我們可以選擇GARCH模型來建模。

GARCH模型參數(shù)估計

GARCH模型形式變?yōu)椋?/p>

σ2t=w+α1μ2t-1+α2μ2t-2+βσ2t-1（公式7）

GARCH（2,1）的結(jié)果如下：

在10%的顯著性水平下，GARCH（2，1）模型的估計系數(shù)均顯著。同時，ARCH項和GARCH項的系數(shù)之和約為-0.53031，符合參數(shù)約束條件中對其小于1的要求。因此，可通過公式（7）得到滬深300指數(shù)日收益率的波動率序列，用此序列來代表股票市場波動性。

圖為股票市場波動率趨勢[數(shù)據(jù)來源于公式（7）得出的滬深300指數(shù)日收益率波動率序列]

逐步回歸模型（Stepwise）

為分析滬深300股指期貨日收益率與股票市場波動率之間的動態(tài)關(guān)系，本文以股票市場波動率V為因變量，滬深300股指期貨日收益率RIF及其滯后項為自變量建立線性回歸方程，并采用逐步回歸法（Stepwise）選擇最優(yōu)的回歸模型，其結(jié)果如下所示：

表為極大似然回歸結(jié)果

V=0.038813+0.012861RIF+0.805611V（-1）+0.179268V（-2）(公式8）

公式（8）顯示，滬深300股指期貨日收益率RIF對股票市場波動率V的動態(tài)彈性在5%的顯著性水平上顯著，是正的系數(shù)值，這說明滬深300股指期貨對于我國股票市場而言體現(xiàn)的是正面效應(yīng)，并且對于那些套期保值者來說，股指期貨規(guī)避風(fēng)險的功能在實踐中是可以得到發(fā)揮的。

不過，考慮到此系數(shù)值只有0.012861，意味著滬深300股指期貨日收益率RIF對股票市場波動率V的當(dāng)期影響非常微弱，而RIF對股票市場波動率V滯后一期的影響較大（系數(shù)為0.805611），這體現(xiàn)了滬深300股指期貨交易對于股票現(xiàn)貨市場波動的影響存在一定的滯后性。

我們分析認為，滬深300股指期貨日收益率對股票市場波動率存在滯后效應(yīng)并不是壞事，至少股指期貨收益率的變動并不會立馬沖擊股票市場，對股票市場波動性方面起著“緩沖帶”的作用。如此一來，股票市場可以成功規(guī)避走勢不明可能引起的市場劇烈振蕩，這說明我國股票市場正在朝著積極的方向發(fā)展，并沒有重蹈不成熟股票市場中由股指期貨引發(fā)的助長助跌的覆轍，這也是我國資本市場通往成熟道路邁出的關(guān)鍵一步。

政策建議

基于前文對滬深300股指期貨的實證研究，得出的結(jié)論是，雖然滬深300股指期貨的推出對我國股票市場存在正面效應(yīng)，但是我國股指期貨市場仍然需要發(fā)展和完善，我們應(yīng)該將更多的精力放到研究當(dāng)中，更好地發(fā)展我國股指期貨市場。

一是防范信息操縱。信息操縱是操縱者進行一系列投機、違法活動的一種重要手段。監(jiān)管部門要采取有效措施，減少干擾投資者的虛假信息；法規(guī)制定者應(yīng)該完善證券民事賠償制度，使得市場有法可依、有規(guī)可循，為跨市場監(jiān)管協(xié)作提供法律支持。

二是交易所要大力加強對風(fēng)險的防范和控制，這就需要交易所采取各類風(fēng)險控制措施，保護好市場主體的切實利益，實現(xiàn)股指期貨的風(fēng)險管理，包括分級結(jié)算制度、漲跌停板制度等。

三是聯(lián)合監(jiān)管。正是由于操縱指數(shù)必須通過現(xiàn)貨市場來進行，所以對于股指期貨來說，增強與現(xiàn)貨市場的聯(lián)合監(jiān)督和管理是必不可少的。因此，我們要遵循監(jiān)管協(xié)議的規(guī)定，采用嚴(yán)謹?shù)墓ぷ鲬B(tài)度，做好協(xié)調(diào)工作，使得聯(lián)合監(jiān)管落到實處。只有這樣做，我們才能采取有效的措施來規(guī)避風(fēng)險，股指期貨市場才能健康、穩(wěn)定、持久地發(fā)展。

四是完善機構(gòu)內(nèi)部控制制度。監(jiān)管機構(gòu)、交易所以及行業(yè)協(xié)會成員都是股票市場的內(nèi)部機構(gòu)，所謂治理須治內(nèi)，那就更應(yīng)該強化對股指期貨的認知，這樣才能推進內(nèi)部風(fēng)險管理制度的建設(shè)。

五是投資者應(yīng)該結(jié)合自身的實際情況來選擇投資產(chǎn)品，進行穩(wěn)健的投資。對于普通投資者來說，股指期貨的投資操作較為復(fù)雜，加之其對投資本身的要求較高，更加需要投資者采取嚴(yán)謹?shù)膽B(tài)度，切記盲目跟風(fēng)。