股指期貨對我國股市影響的研析
論文導讀:：股指期貨具有價格發(fā)現(xiàn)、資產配置和規(guī)避系統(tǒng)性風險的功能。股指期貨作為國際金融市場上重要金融創(chuàng)新, 目前已經成為世界上交易量和流動性最好的金融衍生產品之一,也被公認為是最為有效的風險管理工具之一。本文以滬深300股票價格指數(shù)期貨(Stock Index Futures，簡稱股指期貨)為研究對象。股指期貨將期貨與股市更加緊密地聯(lián)系在一起, 本文重點討論股指期貨推出對我國股市的影響。
論文關鍵詞：股指期貨，HS300，GARCH模型，TARCH模型
一、引言
股指期貨是為了滿足管理股票現(xiàn)貨市場風險，尤其是系統(tǒng)性風險。股指期貨的誕生之初，是為了滿足在金融產品收益波動日益加劇的環(huán)境下，投資者進行有效避險的需要。自從1982年2月，美國堪薩斯期貨交易所(KCBT)首先推出了世界上第一個股價指數(shù)期貨合約——價值線指數(shù)期貨合約，上市伊始就受到投資者的廣泛歡迎。短短幾十年內幾乎所有的發(fā)達國家都擁有股指期貨市場和交易所，甚至亞洲的其他新興國家。本文主要通過對股票指數(shù)期貨推出前后的數(shù)據進行分析，利用GARCH模型和時間序列說明波動率的變動TARCH模型，為克服GARCH模型的不足，還將引入TGARCH和EGARCH模型，對股指期貨對現(xiàn)貨市場的影響進行實證分析。
二、數(shù)據的選取和處理
1.我國滬深300股指期貨簡介
HS300股指期貨于2005年4月8日正式發(fā)布，由滬深兩市A股中規(guī)模大、流動性好、最具代表性的300只股票組成，以綜合反映滬深A股市場整體表現(xiàn)論文的格式。根據中國證監(jiān)會（證監(jiān)函［2010］74號）文件，在2010年4月16日在中國金融期貨交易所上市滬深300股指期貨合約。
2.數(shù)據的處理
本文所選取的數(shù)據是2010年4月16日至2010年8月20日HS300股指期貨日收盤價(數(shù)據來源:中國金融期貨交易所)和2009年12月1日至2010年8月20日HS300指數(shù)的日收盤價(數(shù)據來源:大智慧)，作為本文分析數(shù)據。
三、實證分析
1.HS300指數(shù)日收益率的描述性統(tǒng)計
由圖1知均值0.1106，標準差0.0156，偏度-0.5652，峰度4.1630。 Jarque-Bera統(tǒng)計量為19.0744。由此可見，樣本期內該收益率序列尺具有典型金融數(shù)據的負偏、尖峰厚尾的統(tǒng)計特征。HS300指數(shù)日收益率起伏呈波浪狀，具有明顯的波動集群性現(xiàn)象，表明收益率序列很有可能存在ARCH現(xiàn)象。
圖1 HS300指數(shù)日收益率描述性統(tǒng)計量及柱狀圖
2.HS300指數(shù)日收益率的GARCH檢驗
�。�1）平穩(wěn)性檢驗
建立模型之前必須先對HS300指數(shù)日收益率序列進行單位根檢驗。這里選擇ADF ( AugmentDickey-Fuller)檢驗。通過Eviews軟件得到如下結果，如表1所示:
表1 HS300指數(shù)日收益率ADF檢驗結果
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t-Statistic |
Prob. |
|||
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Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-12.17685 |
0.0000 |
||
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Test critical values: |
1% level |
-3.474874 |
||
由表知ADF統(tǒng)計量為-12.1768，臨界概率為0，統(tǒng)計量小于在1%顯著性水平下的臨界值TARCH模型，說明該序列是平穩(wěn)的，模型具有可預測性。
�。�2）自回歸滯后階數(shù)的選擇
應該根據
的自相關和偏相關圖來確定公式中的自回歸階數(shù)。通過分析，三個模型結果如表2:
表2不同滯后階數(shù)的回歸結果
|
方程形式 |
Akaike info criterion |
Schwarz criterion |
Prob(F-statistic) |
|
（-1.054） (-1.145) |
-5.453429 |
-5.41683 |
0.254011 |
|
(-1.01497) (-1.2006) (1.47854) |
-5.4554 |
-5.400284 |
0.165101 |
由上表通過對SC值、AIC值和F統(tǒng)計量對應的P值的比較，滯后3階建立自回歸模型相對比較合適，即：
�。�3）ARCH--LM檢驗
在估計GARCH類模型前，還應該進行Engle（1982）提出的ARCH效應檢驗，ARCH--LM是一種用于檢驗方差自回歸條件異方差性的方法，以確保該類模型適用。其檢驗結果如表3：
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ARCH Test: |
|||
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F-statistic |
1.725057 |
Probability |
0.063872 |
|
Obs*R-squared |
5.139222 |
Probability |
0.061882 |
LM檢驗顯示，F(xiàn)統(tǒng)計量和R平方統(tǒng)計量分別為1.725057和5.139222，對應的臨界概率都為0. 06，小于顯著性水平10%，說明方程殘差序列中ARCH效應是顯著的，故而對均值方程建立AR (3)模型，對條件方差方程建立GARCH模型論文的格式。
�。�4）GARCH模型的建立
建立AR (3) -GARCH (1, 1)模型，為檢驗HS300指數(shù)期貨的引入對股票市場波動性的影響，設置虛擬變量序列
TARCH模型，引入股指期貨前為0，引入后為1：
前面給出了均值方程的參數(shù)估計，在Variance Equation下方給出了條件方差方程的參數(shù)估計，因此所得模型即為：
（2.10） （-7.69） （2.43）
由于的系數(shù)為0.00006（為正），這說明股指期貨的推出加大了現(xiàn)貨市場的波動性，但是并不顯著。
（五） GARCH模型的擴展
為檢驗HS300指數(shù)期貨引入后對杠桿作用的影響，分別對股指期貨引入前后的HS300指數(shù)建立TARCH模型、EGARCH模型，并比較兩個模型的杠桿效應，從而分析收益率序列波動性的變化情況。TARCH模型(Threshold ARCH)，即為門限自回歸條件異方差模型，其條件方差方程為：
表4 HS300指數(shù)日收益率序列的TARCH建模結果
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模型 |
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|
|
|
|
|
|
|
引入HS 300指數(shù)之前 |
-0.0015 |
0.05230 |
0.04024 |
0.040245 |
0.2269 |
0.71128 |
0.2182 |
|
（-1.126824） |
（-2.486502) |
(2.746222) |
(5.256799) |
(-5.893679) |
(22.43998) |
(3.277452) |
|
|
引入HS 300指數(shù)之后 |
-0.0015 |
-0.1022 |
0.22364 |
0.00004 |
0.2017 |
0.97148 |
0.17731 |
|
(-0.904783） |
（4.742153） |
（1.745691） |
（2.906742） |
（-2.440062） |
（5.474973） |
（2.059654） |
引入HS300指數(shù)期貨之前和之后分別建立的TARCH模型當中，系數(shù)
均是顯著的，表明確實存在杠桿效應，即壞消息大于好消息；并且，引入股指期貨之前的
值要大于引入之后的值，這說明股指期貨的推出降低了股票市場中的杠桿效應。EGARCH模型(Exponential ARCH)TARCH模型，為廣義自回歸異方差模型，其條件方差方程為：
表5 HS300指數(shù)日收益率序列的EGARCH建模結果
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模型 |
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|
|
|
|
|
|
|
引入HS 300指數(shù)之前 |
-0.0007 |
-0.0993 |
0.01944 |
-15.289 |
-0.2999 |
-0.0192 |
-0.7825 |
|
（-0.452721） |
（-3.819804） |
（2.158356） |
（-5.450128） |
（-1.241952） |
（-5.159465） |
（-2.53998） |
|
|
引入HS 300指數(shù)之后 |
-0.0001 |
-0.0780 |
0.29344 |
-3.1764 |
-0.7771 |
-0.0050 |
0.54557 |
|
（-0.093007） |
（-4.939172） |
（2.831488） |
（-2.469368） |
（-3.244355） |
（-10.9558） |
（3.196166） |
引入HS300指數(shù)期貨之前和之后分別建立的EGARCH模型中，系數(shù)都是顯著的，這表明的確存在杠桿效應，即壞消息大于好消息；并且引入股指期貨之前的的絕對值大于引入之后的的絕對值，說明股指期貨的推出降低了股票市場中的杠桿效應。
四、小結
為揭示股指期貨交易對股票現(xiàn)貨市場的影響效果，本文選擇我國HS300股指期貨的交易數(shù)據作為研究的對象。并采用GARCH模型來對我國股票現(xiàn)貨市場的波動性進行了研究，以及不對稱TARCH模型對引入滬深300股指期貨前后我國股票現(xiàn)貨市場波動性的影響進行了相關實證分析,之后又利用標準EGARCH模型再次確認了現(xiàn)貨市場波動性對利好和利空信息確實會產生不對稱反應，并且分析了推出股指期貨前后現(xiàn)貨市場不對稱反應的具體變化情況。從全文來看，雖然現(xiàn)貨市場受到HS300指數(shù)期貨交易市場影響不明顯，但通過本文分析可以看出這一影響是客觀存在的。
參考文獻
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