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股指期货对于股指现货价格发现功能的研究

2014-11-28王冬

经济研究导刊 2014年29期

王冬

摘 要:自2010年4月16日正式在中国金融期货交易所上市交易以来,沪深300指数期货一直备受人们关注。在分析期货市场对于现货市场价格发现功能的理论基础上,采用沪深300指数以及沪深300指数期货的真实数据,通过ADF单位根检验、EG两步法协整检验、Granger因果检验等一系列计量方法的应用,最终验证我国沪深300指数期货对于现货市场具有价格发现能力。

关键词:沪深300指数;沪深300指数期货;线性回归模型;ADF单位根检验;EG两步法协整检验;Granger因果检验

中图分类号:F830 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2014)29-0221-02

股指期货全称是股票价格指数期货,是指以股价指数为标的物的标准化期货合约,双方可以按照事先确定的股价指数的大小,在约定的未来某个特定日期,进行标的指数的买卖。①

一、文献综述

虽然我国股指期货于2010年4月16日才正式上市交易,但是对于中国股指期货的研究要远远早于这个时间。

在2006年以前,我国对于股指期货的研究主要集中在是否应该推出股指期货以及股指期货合约的设计。如巴冠华(1997)认为,完整的股票市场应该包括现货市场和期货市场,我国股票市场的高风险性越来越需要股指期货。而自2006年我国推出沪深300指数期货仿真交易以来,众多学者开始利用仿真交易数据研究股指期货对我国现货市场的影响。如吉瑶等(2010)利用相应的仿真交易数据作为研究对象,发现在长期内股指期货与股指现货之间存在相互引导关系,但在不同的市场条件下,这种关系并不稳定。

2010年4月16日,我国股指期货正式推出以后,学者们开始利用真实数据对我国股指期货市场进行研究。华仁海、刘庆富(2010)利用一分钟高频数据进行实证分析,结果表明我国股指期货与股指现货之间存在双向价格引导关系。张宗成、刘少华(2010)对我国沪深300指数期货进行实证研究,发现股指期货对股指现货市场的作用较大,是现阶段沪深300指数下跌的引导者。

需要指出的是,在2010年以前,由于无法获得真实数据,大多数文章都是对股指期货的推出进行定性研究,或者直接利用仿真数据进行分析,文章可信度以及应用性较弱;而在2010年以后,真实数据的出现,使得许多学者开始进行我国股指期货的实证研究,但众多的实证分析中,大部分文章并没有将理论与实证很好的结合起来,而是在未提供理论依据的情况下直接选取变量进行检验,这显然存在不足。

所以在本文的研究中,先对期货价格发现功能的理论进行分析,在理论的支撑下,再选取变量对我国股指期货实际的价格发现功能进行实证,将定性分析与定量分析相结合。

二、期货价格发现功能的理论基础

对于期货之所以能够发现价格的原因,经济学家给出了各种各样的解释,其中最被大家所认可的为预期价格机制理论、持有成本理论。

(一)预期价格机制理论

这一理论认为,股指期货交易的都是远期合约,在分析价格的过程中,全面的考虑了国家政策、供求关系等因素,而且由于期货的特殊性,参与股指期货交易的人数众多,并具有相关专业知识。这使得股指期货交易不仅对现货具有价格发现功能,而且这一价格具有很强的权威性。

当股指现货市场与股指期货市场同时存在,有效的价格形成机制可以表示为:

Qd

t=f(Pt)

Qs

t=f(Pte),Pte=Ptf ②

此时本期现货预期价格等于本期期货价格,而由于期货价格交易成本低、流动性强等原因,更接近于真实价格,并且伴随着期货合约到期日的临近,期货价格逐渐收敛于现货价格。这一价格形成机制更为有效,可以使投资者更为快速与全面的了解交易信息,并进行合理的投资决策。

(二)持有成本理论和套利理论

持有成本理论认为,股指期货和股指现货价格之间存在同期相关性。假设在t时刻,指数现货价格为S,市场无风险利率为r,收益率为d,则到期期限为(T-t)的股指期货价格F可以表示为:

F=Se(r-d)(T-t)

在现实交易中,当市场出现了新的信息,期货市场会率先发生变化。此时期货市场需要套利机制来帮助其将市场参与者的预测信息传递至现货市场,从而实现期货市场对于现货市场的价格发现功能。

(三)我国股指期货对股指现货价格发现功能的实证分析

1.样本数据的选取及处理

本文的样本为2012年7月1日至2014年8月8日之间沪深300指数期货②与现货③的每日收盘价,排除非交易日,共获得529个样本,符合统计学上大样本的要求,可以进行数据分析。

根据大量研究结果表明股指期货存在到期日效应,在交割月会出现价格的剧烈波动。为了避免当月合约的到期日效应,本文将采用“下月连续”这一数据进行分析。为减少数据的波动性,本文将对沪深300指数价格S以及沪深300指数期货价格F取对数,分别记为lnS以及lnF。

2.数据平稳性检验

在进行具体模型构建之前,首先进行数据平稳性检验,通常检验时间序列平稳性的方法为ADF单位根检验。具体检验结果如表1。

分析表2,可以确定,在5%的显著性水平下,D(lnS)和D(lnF)通过ADF检验,即拒绝存在单位根的原假设,lnS和lnF为I(1)过程,数据同阶平稳。

3.Granger因果检验

在进行平稳性检验之后,本文将对两变量进行Granger因果检验,以判断两者之间的价格引导关系,具体检验结果如表3。

根据表3可知,股指期货价格是股指现货价格的格兰杰原因,但是股指现货价格并不是股指期货价格,这与本文第三部分进行的理论分析结果不谋而合。可见我国沪深300股指期货已经发挥其价格发现功能,能够引导沪深300指数价格。endprint

4.线性回归模型

对于原数据分平稳的时间序列而言,直接对其构建线性回归模型,很容易出现“伪回归”的现象,但如果各变量间存在长期协整关系,则仍然可以利用线性回归模型对其进行分析。接下来,本文将利用计量软件EViews6.0建立样本回归方程,并在此基础上使用EG两步法以判断其是否存在长期协整关系。

根据输出结果,样本回归方程为:

lS=0.949lnF+0.392

R2 =0.985003 2=0.984974 DW=0.245653 (1)

如果lnS与lnF之间能够存在长期协整关系,则上述方程便是沪深300指数期货对于沪深300指数价格的具体引导过程,故在下文中将利用EG两步法来判断两者之间是否存在长期协整关系。

5.协整性检验

对于协整关系的检验一般采用Engle—Granger两步法或者是Johansen协整检验,而由于Johansen协整检验一般应用于多变量模型,故本文采用的是EG两步法协整检验,其检验原理是对回归残差进行平稳性检验,如果回归残差符合I(0)过程,则认为模型变量之间存在长期协整关系,其具体检验结果如表4。

结果显示,在5%的置信度水平下,样本残差平稳,即变量间存在长期均衡的协整关系。

由以上的分析可知,本文所采用的变量lnS与lnF为一阶平稳向量,且二者存在长期协整关系,故能够建立线性回归模型,即可以利用方程1对沪深300指数与沪深300股指期货进行分析。

至此,本文得到了沪深300指数价格与沪深300股指期货价格之间的长期均衡关系,具体而言:当沪深300指数期货变动1%时,沪深300指数价格同向变动0.949%。

三、研究结论

本文通过将定性与定量相结合,首先对于股指期货价格发现功能进行了理论分析,分别从价格预期理论、持有成本理论和套利理论的角度说明股指期货价格发现的原理与过程;之后,本文利用我国沪深300指数期货与沪深300指数过去一年的真实数据进行实证分析,分析结果表明,我国股指期货与股指现货之间存在长期协整关系,股指期货价格发现功能已经得以实现,沪深300指数期货对沪深300指数的价格上存在引导作用,具体而言,沪深300指数期货每变动1%,沪深300指数将会同向变动0.949%。

这样的研究结论不仅符合传统的理论基础,更加符合国外成熟市场的发展规律,可见我国沪深300指数期货的确得到了迅速地发展,对沪深300指数的价格发现功能日益彰显。

参考文献:

[1] 巴冠华.我国股市推出股指期货的探讨[J].广东金融,1997,(7).

[2] 华仁海,刘庆富.股指期货与股指现货市场间的价格发现能力探究[J].数量经济技术经济研究,2010,(10).

[3] 吉瑶,薛逢源,董行伟.不同趋势下沪深300股指期货与指数之间的关联性研究[J].中国证券期货,2010,(6).

[责任编辑 杜 娟]endprint

4.线性回归模型

对于原数据分平稳的时间序列而言,直接对其构建线性回归模型,很容易出现“伪回归”的现象,但如果各变量间存在长期协整关系,则仍然可以利用线性回归模型对其进行分析。接下来,本文将利用计量软件EViews6.0建立样本回归方程,并在此基础上使用EG两步法以判断其是否存在长期协整关系。

根据输出结果,样本回归方程为:

lS=0.949lnF+0.392

R2 =0.985003 2=0.984974 DW=0.245653 (1)

如果lnS与lnF之间能够存在长期协整关系,则上述方程便是沪深300指数期货对于沪深300指数价格的具体引导过程,故在下文中将利用EG两步法来判断两者之间是否存在长期协整关系。

5.协整性检验

对于协整关系的检验一般采用Engle—Granger两步法或者是Johansen协整检验,而由于Johansen协整检验一般应用于多变量模型,故本文采用的是EG两步法协整检验,其检验原理是对回归残差进行平稳性检验,如果回归残差符合I(0)过程,则认为模型变量之间存在长期协整关系,其具体检验结果如表4。

结果显示,在5%的置信度水平下,样本残差平稳,即变量间存在长期均衡的协整关系。

由以上的分析可知,本文所采用的变量lnS与lnF为一阶平稳向量,且二者存在长期协整关系,故能够建立线性回归模型,即可以利用方程1对沪深300指数与沪深300股指期货进行分析。

至此,本文得到了沪深300指数价格与沪深300股指期货价格之间的长期均衡关系,具体而言:当沪深300指数期货变动1%时,沪深300指数价格同向变动0.949%。

三、研究结论

本文通过将定性与定量相结合,首先对于股指期货价格发现功能进行了理论分析,分别从价格预期理论、持有成本理论和套利理论的角度说明股指期货价格发现的原理与过程;之后,本文利用我国沪深300指数期货与沪深300指数过去一年的真实数据进行实证分析,分析结果表明,我国股指期货与股指现货之间存在长期协整关系,股指期货价格发现功能已经得以实现,沪深300指数期货对沪深300指数的价格上存在引导作用,具体而言,沪深300指数期货每变动1%,沪深300指数将会同向变动0.949%。

这样的研究结论不仅符合传统的理论基础,更加符合国外成熟市场的发展规律,可见我国沪深300指数期货的确得到了迅速地发展,对沪深300指数的价格发现功能日益彰显。

参考文献:

[1] 巴冠华.我国股市推出股指期货的探讨[J].广东金融,1997,(7).

[2] 华仁海,刘庆富.股指期货与股指现货市场间的价格发现能力探究[J].数量经济技术经济研究,2010,(10).

[3] 吉瑶,薛逢源,董行伟.不同趋势下沪深300股指期货与指数之间的关联性研究[J].中国证券期货,2010,(6).

[责任编辑 杜 娟]endprint

4.线性回归模型

对于原数据分平稳的时间序列而言,直接对其构建线性回归模型,很容易出现“伪回归”的现象,但如果各变量间存在长期协整关系,则仍然可以利用线性回归模型对其进行分析。接下来,本文将利用计量软件EViews6.0建立样本回归方程,并在此基础上使用EG两步法以判断其是否存在长期协整关系。

根据输出结果,样本回归方程为:

lS=0.949lnF+0.392

R2 =0.985003 2=0.984974 DW=0.245653 (1)

如果lnS与lnF之间能够存在长期协整关系,则上述方程便是沪深300指数期货对于沪深300指数价格的具体引导过程,故在下文中将利用EG两步法来判断两者之间是否存在长期协整关系。

5.协整性检验

对于协整关系的检验一般采用Engle—Granger两步法或者是Johansen协整检验,而由于Johansen协整检验一般应用于多变量模型,故本文采用的是EG两步法协整检验,其检验原理是对回归残差进行平稳性检验,如果回归残差符合I(0)过程,则认为模型变量之间存在长期协整关系,其具体检验结果如表4。

结果显示,在5%的置信度水平下,样本残差平稳,即变量间存在长期均衡的协整关系。

由以上的分析可知,本文所采用的变量lnS与lnF为一阶平稳向量,且二者存在长期协整关系,故能够建立线性回归模型,即可以利用方程1对沪深300指数与沪深300股指期货进行分析。

至此,本文得到了沪深300指数价格与沪深300股指期货价格之间的长期均衡关系,具体而言:当沪深300指数期货变动1%时,沪深300指数价格同向变动0.949%。

三、研究结论

本文通过将定性与定量相结合,首先对于股指期货价格发现功能进行了理论分析,分别从价格预期理论、持有成本理论和套利理论的角度说明股指期货价格发现的原理与过程;之后,本文利用我国沪深300指数期货与沪深300指数过去一年的真实数据进行实证分析,分析结果表明,我国股指期货与股指现货之间存在长期协整关系,股指期货价格发现功能已经得以实现,沪深300指数期货对沪深300指数的价格上存在引导作用,具体而言,沪深300指数期货每变动1%,沪深300指数将会同向变动0.949%。

这样的研究结论不仅符合传统的理论基础,更加符合国外成熟市场的发展规律,可见我国沪深300指数期货的确得到了迅速地发展,对沪深300指数的价格发现功能日益彰显。

参考文献:

[1] 巴冠华.我国股市推出股指期货的探讨[J].广东金融,1997,(7).

[2] 华仁海,刘庆富.股指期货与股指现货市场间的价格发现能力探究[J].数量经济技术经济研究,2010,(10).

[3] 吉瑶,薛逢源,董行伟.不同趋势下沪深300股指期货与指数之间的关联性研究[J].中国证券期货,2010,(6).

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