沪深300指数对现货股指波动性影响的实证分析

作者简介：

王晓宇（1991.10-），男，汉，江苏无锡人，南京财经大学金融学院，本科。

摘 要：本文选取沪深300指数期货推出前后的两个区间进行分析，观察现货标的指数的波动情况，分析其对现货标的指数的影响。采用沪深300指数的日收益率建立广义自回归条件异方差模型，对模型进行参数估计，得出如下结论：沪深300指数期货推出后，增大了现货市场的信息量，但减慢了信息传递速度；增大了现货市场的波动率。

关键词：沪深300指数；股指期货；现货指数；波动影响；实证分析

一、引言

2005年4月8日，沪深交易所联合沪深300指数，为了更好的反映A股市场的变动情况和运行状况，推出了该指数，以期成为投资业绩的评价标准，并且为指数化投资和指数衍生品创新提供基础条件。沪深300指数于2006年9月被刚成立的中国金融期货交易所作为首个标的指数，设计出沪深300指数期货合约，用来进行股指期货仿真交易。此后，又经过三年多的酝酿和准备工作，我国的股指期货合同终于在2010年4月16日正式开始交易，这标志着我国证券市场拥有了自主创新的证券衍生交易品种，沪深300股指期货的上线交易也使得A股市场具备做空机制，金融资产的定价更加合理，我国的金融体系更加丰富和完备。本文正是基于此背景，选取沪深300指数期货推出前后的两个区间进行分析，观察现货标的指数的波动情况，分析其对现货标的指数的影响。

二、研究方法

选取沪深300指数期货正式挂牌交易前后两个区间，分析现货标的指数的波动情况，对比两个区间的差异性，以此来测度股指期货对现货指数波动性的影响。用来检验波动性的GARCH（p，q）模型的形式如下：

Rst=a0+a1Rpt+εt，其中εt|ψt-1～N（0，σ2t）（1）

σ2t=α0+∑pi=1αiε2t-i+∑qj=1βjσ2t-j+γDF（2）

模型中，方程（1）为条件均值方程，其中Rst是沪深300指数日对数价格变动率；Rpt是变量日对数价格变动率；σ2t是误差项的条件方差；ψt-1代表在某一时点t，市场参与者所认定的有用信息的集合。

方程（2） 为条件方差方程。其中，α0表示系统本身的不确定性因素，αj为滞后残差平方项的系数，表示新信息对市场波动性所造成的影响。βj为滞后条件方差项的系数，βj可用于解释过去的消息对波动性所造成的影响。DF是虚拟变量，用来反映股指期货正式交易前后两个时间段，正式挂牌交易之前取0，正式挂牌交易之后取1。系数γ则反映了股指期货正式挂牌交易之后对现货市场的影响程度。

为了更好的体现出股指期货对现货市场的影响，在模型中要剔除市场范围因素的影响，即Rpt的干扰。如果γ显著，说明沪深300指数期货的推出显著的对现货市场的波动性产生了影响。当γ>0时，表示沪深300指数期货的推出增大了现货市场的波动；当γ

沪深300指数期货推出之后，是否使得市场包含的信息量增加，是否对信息的传递速度产生影响。针对这一问题，将样本数据划分为股指期货正式挂牌交易前后两个区间进行分析。两个样本区间的无条件方差水平能够反映市场中的信息量是否增加，如果在沪深300指数期货推出后，无条件方差水平增大，则说明市场中的信息量增加；无条件方差水平减小，则说明市场中的信息量减少。沪深300指数期货挂牌交易后，有没有提高市场信息的传递效率，可以通过对比引入股指期货前后两个时期的αi和βj的变化情况来判断：其中αi值越大，表示市场信息转换为未来波动性冲击的传递速度越快，即表明信息传递的速度相对较快； βj值越大，表示波动性干扰所造成的影响越持久，即表明信息传递的速度相对较慢。由此可见，如果股指期货挂牌交易后，信息传递的速度变快，则αi应该变大，即新近消息对未来波动性的冲击变大；βj应该变小，即过去消息对未来波动性的冲击变小。反之，亦然。

三、数据处理

2010年4月16日，沪深300指数期货在中国金融期货交易所正式挂牌交易。本文数据的样本区间取为2009年4月16日至2010年12月31日，除去非交易日，共有419个观测值。为了更好的观测波动率水平变化，将原始数据临近两时点的对数进行一阶差分变换来表示沪深300指数的日收益率，即Rt=ln（Pt/Pt-1），其中Pt和Pt-1分别表示指数在t时点和t-1时点的收盘价格。对原始数据进行一阶差分，共有418个日收益率数据，其中股指期货正式交易之前245个，股指期货挂牌交易之后174个。

如上文所述，在模型的方程（1）中，为了隔离市场范围因素的影响，引入了变量。关于变量的选择，必须是要能够描述整个A股的总体运行趋势，又与沪深300指数和股指期货合约相互独立，因此本文选用中小板指数作为变量来代表影响整个市场的因素。

四、实证分析

（一）描述性统计

首先分析沪深300指数的日对数收益率数据的性质和特征，进而观察在股指期货挂牌交易日，所跟踪的指数收益率有没有结构性的变化出现。本文运用Eviews软件进行分析，输出结果如表1所示。

表1 沪深300指数收益率序列的描述性统计量

表1列明了沪深300指数日对数收益率数据的统计性质，包括均值，标准差，偏度，峰度以及检验正态性的统计量JB值。全样本区间是指从2009年4月16日至2010年12月31日，股指期货推出前的区间是从2009年4月16日至2010年4月15日，股指期货推出后的区间是从2010年4月16日至2010年12月31日。除去非交易日，总数据量为418个，其中，股指期货推出前418个，推出后174个。

根据表1不难发现，股指期货挂牌交易后，沪深300指数日收益率数据的标准差显著变大。由此可以谨慎的认为，股指期货推出后，增大了现货市场的波动率水平。与此同时，日收益率的均值也明显增大；不仅如此，全样本还表现出负偏度和正峰度的特征。根据JB统计量的数据，在各个区间都显著拒绝了沪深300指数的日收益率服从正态分布的假设。

（二）平稳性检验

对于金融时间序列数据，这个序列平稳与否可以在很大程度上对其行为和性质产生影响，从而对研究结果产生影响。特别是，对一个非平稳的时间序列进行线性回归，会导致伪回归。这就要求在对沪深300指数的收益率序列Rst和中小板指数Rpt的收益率序列进行平稳性检验。对上述两个时间序列ADF检验的结果如表2和表3所示。

表2 沪深300指数收益率序列的ADF检验结果

表3 中小板指数收益率序列的ADF检验结果

上述两个时间序列的检验形式均为包含常数项，不含趋势项，滞后差分项阶数为2。检验结果表明，Rst和Rpt均为平稳时间序列，因此可以直接建立模型，进行估计。

（三）实证结果

估计结果如表4所示。为了检验在整个时期内股指期货的引入对波动性的影响，在GARCH（1，1）模型中引入了虚拟变量DF。而被估计系数对应的z统计量则给出了它们的显著性水平。

表4 GARCH（1，1）模型的估计结果

在上表4中，对于全部样本区间，GARCH（1，1）模型的方程为：

Rst=a0+a1Rpt+εt，其中εt|ψt-1～N（0，σ2t）

σ2t=α0+α1ε2t-1+β1σ2t-1+γDF

对于两个子样本区间，方程为：

Rst=a0+a1Rpt+εt，其中εt|ψt-1～N（0，σ2t）

σ2t=α0+α1ε2t-1+β1σ2t-1

由结果可知虚拟变量DF的系数γ为正，而且统计上显著，这表明股指期货挂票交易后，增大了现货市场的波动率水平。但应当注意到的是，模型中的变量DF并不能解释波动率增加的确切原因。市场本身承载的信息量增多，也有可能是波动增加的原因。

通过计算期货交易推出前后两个时期的无条件方差，可以观察到期货交易的推出究竟有没有把更多的信息传递到市场。无条件方差由UV=α0/（1-α1-β1）计算得出。期货交易推出前的无条件方差UVpre=0000365，期货交易推出后的无条件方差UVpost=0.001461。UVpre< UVpost，这表明，股指期货挂牌交易后，市场的确获得了更多的信息。由此可见，价格中所蕴含的信息量的增大是造成高波动率水平的主要原因。

关于信息传递速度的变化，残差平方项的系数α1提供了一个重要信息，即新消息被价格吸收的速度。这是由于α1与市场因素造成的现货价格在过去时期内的变化之间的关系表现出来的。类似的，滞后方差项的系数β1表示的则是过去的消息被价格吸收的速度。因为β1与包含了之前一期和更早前消息的前一期的波动水平之间存在着关联。对比表4中被估计的系数，可知α1postβ1pre，可以得出如下结论：沪深300指数期货推出后，时间点越近的消息对市场产生的影响越小，过去越久的消息对市场产生的冲击越大。这也就说明股指期货挂牌交易后，市场中信息传递的速度变慢了。

综上所述，通过对沪深300指数的日对数收益率建立GARCH（1，1）模型并进行参数估计，发现股指期货推出后，增大了现货市场的信息量，但减慢了信息传递速度；增大了现货市场的波动率。

五、结论

本文通过实证研究，分析了中金所推出沪深300指数期货后该指数的运行情况。研究过程隔离了市场因素，得出增大波动率水平的结论。同时，在推出股指期货交易后，价格中的信息量以及信息传递的速度均有所不同。即期货交易推出减小了新近消息对未来波动率的影响，而未来的波动率水平受到过去信息的影响比较大，也就是说，现货市场中的信息传递速度变缓。对于波动率，信息量和信息传递速度三者之间的关系，可以认为：在隔离市场范围因素影响的前提下，股指期货的推出，增大了期货市场和现货市场的投机性，而信息量增加和传递速度减慢带来的对现货市场波动性的冲击因为这些投机因素的影响而相互抵消，从而增大了现货市场的波动水平。（作者单位：南京财经大学金融学院）

参考文献

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