中证500股指期货对股票现货市场波动性影响研究

徐德贵 李慧 王月月

摘 要：选取中证500股指期货引入前后中证500指数日度收益率的数据，通过比较不同滞后阶数的GARCH模型，验证股指期货引入对现货市场收益率波动性的影响，再此基础上进一步探讨股指期货引入前后非对称信息对收益率的影响变化。通过分析发现：中证500股指期货的引入能够降低股票现货市场收益率波动程度，同时得出股指期货的交易可以降低非對称信息对收益率影响——中证500股指期货引入前，利空信息对中证指数日收益率波动影响程度大于利好信息的影响;股指期货引入之后，利空和利好消息对中证500指数日度收益率波动性影响没有明显差别。

关键词：中证股指期货;GARCH模型;收益率;波动性

中图分类号：F832.51;F724.5        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2019）20-0136-05

引言

随着2015年6月份沪深股市的大幅震荡，股指期货作为金融衍生品所具有的资金配置、价格发现、规避风险功能又受到重点关注，尤其是股指期货对现货市场波动性的影响问题。自1982年美国堪萨斯期货交易所推出全球第一只股指期货，至今为止全球已经陆续推出了上百只股指期货合约，因此股指期货的推出对现货市场的影响研究也成为学术界的热点问题。国外学者通过分析发现，股指期货的引入对现货市场波动性的影响程度是不同的。Illueca和Lafuente（2003）[1]通过实证分析发现，股指期货引入之后，股票市场的波动程度增大。与此同时，Floros和Vougas（2006）[2]却得出相反结论：股指期货引入之后，FTSE/ASE-20的波动程度却减少了。甚至有些学者通过分析后得出，现货市场与股指期货市场并不存在着明显的联系。Oliveira 和 Armada（2001）[3]研究了引入 PSI-20股指期货对葡萄牙股票市场的影响，他们的研究结果并没有支持股指期货对现货市场的波动产生了显著性的影响。

由于我国股市交易市场创建时间不长，所以我国股指期货合约的发展也相对比较缓慢。2010年4月16日，大陆地区第一只股指期货合约沪深300股指期货合约正式上市交易。但是股指期货推出后便饱受争议，部分学者认为，2015年的股灾的“罪魁祸首”便是股指期货合约的做空机制。早在2011年，国内学者刘谨婧、方兆本、李海涛就利用股指期货的模拟数据探讨股指期货对现货市场的收益率影响，并得出股指期货市场与现货市场存在相互关联，股指期货能够在较大程度上提升其波动性[4]。紧接着，左浩苗等（2012）[5]通过运用非参数的估计方法得出，期货市场的波动并不会影响现货市场的跳跃活动。

由以上国内外学者研究可知，股指期货合约推行对现货市场波动性产生的影响目前在国际市场上并未形成定论，尤其是2015年4月新推出的中证500股指期货对现货市场的作用。中证500股指期货的推出在我国还是一个新兴的金融产品，对它能够稳定金融市场、规避股市风险还是加剧股市波动作用的研究对我国现货市场的发展具有重要的现实指导意义。

一、股指期货对现货市场波动性影响的机理分析

无论是引入期货较早的发达国家还是起步较晚的国内市场，学者们对股指期货的研究都较为丰富，但是对股指期货对现货市场波动性的影响并未得出定论。目前国内外学者认为股指期货对现货市场主要存在以下三种影响：股指期货降低了现货市场的波动性;股指期货增加了现货市场的波动性;股指期货对现货市场的波动性并无明显影响。较多文章都阐述了学者们的研究结论，而并未对其中的机理分析进行较为详尽的描述。因此，本文的第一部分主要集中讨论以上三种情况的机理分析。

股指期货的引入对股票现货市场的波动性起到抑制作用。这种解释主要基于期货的价格发现、风险管理功能。基于期货的价格发现角度来讲，股指期货能够及时捕捉股票市场的价格变动信息，因此就提高了信息的流动性，使现货市场的运行效率得以提高，从而最终起到稳定市场的目的。基于期货的风险管理角度来讲，期货与现货市场存在着套利行为，而套利行为的发生最会平衡两个市场的价格回归至合理的价位，最终降低了现货市场的波动性。

股指期货的引入对股票现货市场的波动性起到加剧作用。这种解释主要基于市场的信息不对称和投资者专业素质的高低进行阐述。市场摩擦因素是现实存在的，投资者获取的信息一般既不充分又不对称，这就会导致投资者的投资决策缺乏有效性，在一定程度上加剧现货市场的波动性。同时，由于投资者的专业素质各不相同，非理性盲目跟风的现象大量存在，现货市场的波动性就会增加。

二、实证研究及结果分析

（一）数据来源

本文选取中证500指数样本的日收益率数据，除去周末和节假日，共有1 218个数据。为了研究中证500股指期货合约推出对股票现货市场的影响，本文以中国金融期货交易所在2015年4月16日推出的中证500股指期货时间为界限，样本区间划分为两部分。但是，由于2015年股灾影响，我们剔除2015年度4月17日至2016年度4月17日的数据，所以本文总计数据为973个。

（二）中证500指数和中证500指数期货样本的统计分析

利用Eviews10.0软件对中证500指数的收益率进行统计分析。统计分析的结果如以下图表所示。

偏度Skewness是用来衡量样本数据的对称程度的，该指标的绝对值越大，说明该组数据的分布的非对称性程度越大。从表1可以看出，中证500指数分布峰度为-0.835 9，呈现左偏的情况。峰度是衡量样本数据分布的尾部厚度的统计指标，正太分布的峰值为3。当Kurtosis大于3时，数据分布呈现出尖峰和厚尾的情况;当Kurtosis小于3时，则数据分布相对扁平。根据表1所示，Kurtosis值为5.382 5，呈现处尖峰和厚尾的情况。标准差Std.Dev主要衡量数据的波动性大小，Std.Dev绝对值越大，该组数据的波动性也就越大。中证500指数日收益率为0.012 5，说明该收益率波动相对较小。

（三）中证500指数收益率的平稳性检验

由图1中证500指数日收益率走势图可知，中证500指数日度收益率围绕着0上下波动，并没有出现急剧向上或者向下的趋势。本文基于此理由初步判断中证500指数收益率是平稳序列。为了准确检验中证500指数日度收益率的平稳性，本文利用Eviews10.0进行ADF单位根检验，检验结果如表2所示：无论是有截距项和趋势项、截距项还是无结局和趋势项的情况下，P值均为零，所以拒绝原假设。因此，中证500股票指数的日度收益率数据是平稳的。

（四）股指期货推出前后股票现货市场指数的波动性研究

本实证分析将通过GARCH模型来分析中证500股指期货引入之后收益率变化波动性。使用GARCH模型需要确定该模型中的均值方程，我们需要确定中证500股指收益率的滞后阶数。因此，我们利用Eviews10.0对中证500股指进行滞后阶数的检验。对于模型滞后阶数的选择，我们主要依据施瓦茨准则（SC）和赤泽准则（AIC）统计量的大小进行判断。若SC和AIC统计量越小，该模型就越好。如表3所示，当滞后一阶时，AIC、SC、HQ的数值均达到最小，且其归回方程显著。因此，我们确定中证500指数自回归滞后阶数为1，所以模型中的均值方程为Rt=Rt-1+t。

接着，我们在利用Eviews滞后阶数为2的ARCH-LM方法检验中证500股指日收益率是否存在ARCH效应，结果如图2所示。LM统计值为10.692 6，相对应的P值为0.004 8，所以，通过显著性水平为1%的假设，拒绝原假设，中证股数日收益率存在ARCH效应，可以使用ARCH模型。

基于上文所做的基础工作，为了确定合适的GARCH（p，q）模型，分别对中证500指数的日收益率做GARCH（1，1）、GARCH（1，2）、GARCH（2，1）、GARCH（2，2）模型，结果如表4所示：根据施瓦茨准则和赤泽准则GARCH（2，2）模型是最适合的。

从表5可以看出，中证500股指期货引入对中证500股票指数日度收益率波动性的影响是显著的。中证500股指期货引入虚拟变量的系数为-3.75E-06，并且通过5%的显著性检验。中证500股指期货引入之后，股票指数收益率的波动性降低了-3.75E-06%。

（五）股指期货推出前后股票现货市场指数的波动的非对称性性研究

由前文实证研究可知，中证500股指期货引入对中证500股票指数日度收益率波动性的影响是显著的。中证500股指期货的引入可以在一定程度上减少股票指数日度收益率的波动性。为了进一步分析股指期货的引入对现货市场影响，在上文的基础上引入利空和利好信息对中证500指数收益率非对称性的影响。本文首先选用普遍的EGARCH（2，2）模型，验证所有日期内利空和利好信息是否对中证500收益率产生非对称性的影响，结果如表6所示。

从表6的计算结果可知，杠杆效应系数的为-0.244 20，其中P值为0.006 9，所以通过1%的显著性检验，杠杆系数是显著的。因此可以得出结论，利空与利好消息对中证500指数收益率的波动影响是非对称性的，同时杠杆效应系数又是负数，所以利空消息与利好消息相比会导致中证500指数日收益率产生较大波动。为了进一步分析非对称性信息对股票指数收益率的影响，我们将样本数据分为两个部分，引入中证500指数期货之前和映入中证500股指期货之后样本数据，相关结果如表7和表8所示。

为了验证中证500股指期货推出后利空利好信息的非对称影响，我们将样本数据分成两部分。利用EGARCH（2，2）模型对股指期货推出前后进行分析验证。如表7和表8所示，中证500股指期货推出之前，杠杆系数为-0.277 94，对应的P值为0.000 0，说明利空利好信息通过1%的显著性检验，对中证500股指日度收益率波动影响是显著。且杠杆系数小于0，说明利空信息比利好信息的影响程度更大。中证500股指期货合约推出之后EGARCH（2，2）的检验结果如表8所示，杠杆系数为-0.378 84，对应的P值为0.150 0。由此说明，中证500股指期货合约推出之后，利空和利好信息对中证500股指日度收益率波动无显著影响，股指期货的推出，在一定程度上减轻了利空和利好信息对现货市场收益率波动的影响。

三、结论

为了检验中证500股指期货的引入对中证500指数收益率的影响，本文首先对中证500股票指数日度收益率数据进行了平稳性检验，然后利用施瓦茨和赤泽检验确定了日度收益率的滞后阶数，从而确认GARCH模型的均值方程。通过对GARCH（p，q）不同阶数比较，最终确认使用GARCH（2，2）模型。通过加入虚拟变量（0，1）的GARCH（2，2）模型验证所得，中证500股指期货的引入对中证500股票指数日度收益率波动性的影响是显著的，中证500股指期货的引入在一定程度上可以减轻现货市场收益率的波动性。

为了进一步分析股指期货的引入对现货市场影响，在上文的研究基础上引入利空和利好信息对中证500指数收益率非对称性的影响实证分析。本文首先选用普遍的EGARCH（2，2）模型，验证所有日期内利空和利好信息是否对中证500收益率产生非对称性的影响。通过分析得到，利空消息与利好消息相比会导致中证500指数日收益率产生较大波动，利空与利好消息对中证500指数收益率的波动影响是非对称性的。为了验证中证500股指期货推出后利空利好信息的影响程度，我们将样本数据分成两部分。利用EGARCH（2，2）模型对股指期货推出前后进行分析验证。期货合约推出之前，利空利好信息对中证500股指日度收益率波动影响是显著的，且杠杆系数小于0，说明利空信息比利好信息的影响程度更大。中证500股指期货合约推出之后，利空和利好信息对中证500股指日度收益率波动无显著影响，股指期货的推出在一定程度上减轻了利空和利好信息对现货市场收益率波动的影响。

参考文献：

[1]  Illueca M，Lafuente J.A.The Effect of Spot and Futures Trading on Stock Index Market Volatility：A Nonparametric Approach[J].Journal of Futures Markets，2003，（9）：841-858.

[2]  Floros C，Vougas D.V.Index Futures Trading，Information and Stock Maket Volatility：The Case of Greece[J].Derivatives Use Trading and Regulation，2006，（1）：146-166.

[3]  Oliveira B.M，D.R Armada.The Impact of the PSI-20 Index Futures Markets Introduction on the Volatility of the underlying Spot Market：AGarch Approach[J].Ensaios Economics Epge，2008，（5）：55-63.

[4]  劉瑾婧，方兆本，李海涛.中国股指期货的价格发现功能和波动外溢效应[J].中国科学技术大学学报，2011，41（9）：760-763.

[5]  左浩苗，刘振涛，曾海为.基于高频数据的股指期货与现货市场波动溢出和信息传导研究[J].金融研究，2012，（4）：140-154.