S ＆ P500和沪深300股指期货的联动性研究

刘成立

一、引 言

在经济一体化与金融全球化的大背景下，经济体之间的联系、国际资本跨境流动与信息传递都在加强，使得各国股市之间的联动日益增强，这对各国政府的政策制定以及跨国投资者的投资决策都提出了全新的挑战。同时，金融市场间的高度相关性将会加剧全球金融风险的传染，金融监管将面临新的挑战与不确定性，国际投资组合带来的风险分散化效果也将降低。因此，在全球金融市场波动加剧的环境下，系统地研究中外金融市场的联动关系，对维护中国金融市场的健康稳定发展具有重要的理论和现实意义。

一个主权国家的证券市场中的信息可以通过各种渠道传递到另一个主权国家的证券市场，导致国际市场信息传递的相互关系错综复杂。国际上有大量研究股票市场之间信息联动关系的文献，从研究对象来看，国际股票市场联动关系的早期研究主要集中在欧美、日本等发达经济体，一般认为发达股票市场收益率之间存在相互依存关系(Barclay等，1990；Koutmos和Booth，1995；Fratzscher，2002；Wu等，2005；Otsubo，2014；Kao等，2015)。然而，Lin等(1994)、Susmel和Engle(1994)等早期的研究则认为发达股票市场之间几乎不存在相互影响的关系。

由于中国股票市场已逐渐融入全球金融体系，学术上开始高度关注中国股票市场与国际市场的联动关系，一些文献通过中美股票市场收益率的相互关系来研究这个问题，由于不同学者在研究过程中所使用的样本数据和研究方法不同，并没有得出一致的结论。早期研究表明，中国股市在发展初期与境外市场基本没有相关性或相关性很弱，A股市场基本不受国际股票市场溢出效应的影响(朱宏泉等，2001；洪永淼等，2004；韩非和肖辉，2005；赵振全和薛丰慧，2005；Li，2007；Lin等，2009；Moon和Yu，2010；Long 等，2014)。然而，近期大量研究则表明A股市场与国际市场的联动不断增强，溢出效应日益明显(张兵等，2010；李红权等，2011；肖欣荣和查晓磊，2014；何德旭和苗文龙，2015；梁琪等，2015；Zhou等，2012；Allen等，2013；Nishimura等，2015)。梁琪等(2015)对1994年到2013年间全球17个国家或地区股票市场的联动以及中国股市的国际化进行了研究，发现中国股市的方向性溢出存在显著差异，在样本期内具有显著的上升趋势，中国股市的国际化在2005年后得到逐步提升。此外，还有研究表明中国和其他地区股票市场之间存在信息联动。Allen等(2013)发现中国和世界股市在全球金融危机之前存在波动溢出效应，但是危机后这种效应消失了。Nishimura等(2015)得出的结论是，中国和日本股市之间有很强的联动性，中国对日本股市影响较大。

与以往研究相比，本文有如下潜在的学术贡献:首先，中国股指期货市场的快速发展为本文提供了良好的研究环境，本文基于股指期货市场的视角提供了新的实证证据，丰富了研究中国和美国股票市场之间相互关系方面的学术文献。已有文献多是研究中美股票现货市场之间的联动关系，然而作为股票现货衍生品的股指期货市场在投资者结构、交易制度、信息传递效率和价格发现方面有别于股票现货市场:(1)股指期货市场主要参与主体是各类机构投资者，中小散户投资者参与很少，价格形成机制更为理性，而我国股票现货市场是以散户为主导的价格形成机制，羊群效应显著；(2)股指期货市场实行的是T+0、多空双向和杠杆交易，交易制度上比股票市场更具有优势，同时，在非限制交易的正常市场下，我国股指期货成交金额远大于上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市股票的成交金额；(3)多数文献认为股指期货市场对新信息的反应速度快于现货市场，在信息传导中居于主导地位，是价格发现过程的主要驱动力量，新信息主要通过期货市场进行反映(Stoll和Whaley，1990；So和Tse，2004；Hou和Li，2013；华仁海和刘庆富，2010；左浩苗等，2012；刘成立和王朝晖，2017)。此外，Wu等(2005)指出相对于现货数据，使用股指期货数据研究国际信息传递是有优势的，因为期货市场价格对新信息的反应比现货市场快，较低的交易成本和较少的监管规则增加了期货市场的运行效率。因此，本文从股指期货这一新的研究视角研究中美股票市场之间的联动关系，对补充现有文献具有重要的意义。其次，考虑到中美时差不同，本文进一步分别将隔夜和日内收益率的溢出效应分解为同期溢出和非同期溢出。我们发现美国股指期货市场的日内交易对随后中国股指期货市场的开盘价有很大的影响，而对开盘后的定价行为没有影响。再次，本文着重分析了中美股指期货市场联动的动态变化过程，一方面将股指期货的限制交易这一对股指期货市场产生重大影响的事件设为界限进行分阶段研究，另一方面采用动态Granger因果检验的方法，动态地分析中美股指期货市场相互作用的动态特征，更为精确地考察股指期货限制交易前后美国与中国市场相互作用的变化。我们发现，限制交易措施实施后美国对中国市场的影响得到了显著的加强，尤其是在下跌行情中影响更大。最后，本文采用分位数回归方法研究中美股指期货市场的联动性，我们发现S ＆ P500日内交易对沪深300开盘价的影响呈“V”型特征，S ＆ P500期货价格的微小波动都会引起沪深300期货开盘行情的大幅波动，尤其是限制交易后S ＆ P500市场上的负冲击对沪深300期货价格的影响变得更大了。

二、国际股票市场联动作用的理论机制

鉴于理论和实践上的重要性，国内外学者针对股市联动已经开展了卓有成效的研究。本文认为，中美两国股票市场联动性主要存在直接和间接两种传导机制，直接传导机制是指驱动股票市场的新信息同时作用于两国股指期货和现货市场，或者作用于单一市场的信息传导至另一市场，形成的信息溢出效应。间接机制主要是指新信息形成的市场预期效应，包括投资者的心理预期和行为以及股市所具有的行为特征，比如羊群效应、趋同效应、有限理性等，由此形成了市场传染假说。

（一）信息溢出效应

1.同时作用于两个市场的信息溢出

同时作用于两个市场的信息主要是指宏观经济基本面信息，股指期货和现货市场是宏观经济的晴雨表，受宏观经济信息的影响很大。中美两国的经济走势、宏观经济政策、短期资本流动、汇率走势等都会同时对两国股指期货市场形成较大冲击。

基于投资者完全理性的传统金融理论，经济基础假说认为资产价格的联动是由经济基本面的相互关联所引起的。由于经济基本面之间存在相互关联性，一国宏观经济指标的变动会同时对本国和其他国家上市公司的未来现金流和折现率产生影响，不同股市收益率相关性的根源之一是某些重要的宏观经济变量的变动。Adler和Dumas(1983)通过全球资产定价模型，证明了股市相关性的根源在于经济基本面之间的联系，即便宏观经济变量的变动仅局限于本国自身，跨国套利投资者将在全球资本市场改变他的资产组合，其他国家股市仍有可能对这样的信息做出反应。Dumas 等(2003)的模型显示实体经济联系决定股票收益率的跨国相关度，一体化市场间的收益相关性比分割市场更高。国际金融市场具有跨时交易和跨状态交易功能，因而能影响宏观经济与国际贸易变量等相互间的联系。当国际金融市场为经济主体提供各种预期状态不确定性的保险功能时，就出现了金融市场一体化。根据该理论，证券市场一体化体现为国际资本市场功能的完善性。

2.作用于单一市场的信息溢出

相对于同时作用于两个市场的基本面信息，两国各自重大事件和政策的信息溢出往往属于单一市场信息的影响。作用于单一市场的信息先对本国市场产生充分的影响，然后会通过跨国传导机制影响到目标市场，从而影响两个市场原本可能存在的长期协整关系，使之在短期内发生新的变化，出现新的短期收益率联动和风险溢出效应。2015年中国证券市场上的限制交易措施影响了股指期货市场功能的发挥，进而也会影响到中美股指期货市场的长期均衡关系。据此，本文提出研究假设1。

假设1:中美股指期货存在长期均衡关系，而限制交易措施的实施破坏了这种长期均衡关系。

根据经济基础假说，世界经济指标的变化以及共同的外部冲击会对中美股市产生同方向的影响，中国证券市场与美国证券市场的短期联动性增强。同时，长达3年之久的股指期货限制交易政策限制了本国股指期货市场定价功能的发挥，进而导致美国市场对中国市场的短期影响增强。据此，本文提出研究假设2。

假设2:中美股指期货市场存在短期联动性，限制交易政策的实施增强了美国股指期货对中国股指期货市场的短期影响。

（二）市场预期效应

市场预期效应是影响中美两国联动性的间接机制，它是指两国市场环境产生一定差异时，在市场乐观或悲观情绪主导下，投资者会出于套利或者避险的目的而进行跨市场的投资转移。从中美两国股指期货市场微观机制来看，就表现为两个市场日内收益率、隔夜收益率之间的相互引导和趋同趋势。市场预期效应强弱与市场有效性和影响力有很大关系，美国股票市场的有效性和影响力显著高于中国市场，因此，美国股指期货市场对信息反应更加灵敏和及时，对中国市场的同期信息溢出效应显著。中国股票市场对信息的反应相对滞后，传递也比较缓慢，因此主要通过非同期信息溢出来影响美国市场。

特别是在恐慌情绪下，投资者会出于安全投资转移(flight to quality)或者流动性转移(flight to liquidity)目的而进行股指期货的跨市场配置，这往往会形成市场传染效应。市场传染效应是以投资者行为或者金融市场所特有的行为特征作为研究重点，认为股市联动性不能完全由可观察的宏观经济联系解释，而更应该从投资者行为上寻找原因，投资者往往会根据一个市场的变化去推测其他市场的变化，当一国股市受到负面冲击时，负面影响会如疾病传染一样扩散到国际市场，使得资产价格联动性增强(King和Wadhwani，1989)。King和Wadhwani(1989)提出了一个研究跨市场收益率和波动溢出的信息获取模型，来研究不同股市相关性中难以被观察到的信息。

由于市场参与者具有非完全理性特征，在信息不对称条件下，更容易产生趋同效应、羊群效应等行为特征。金融市场自身的敏感性和投资者心理因素，也会加强股市的联动性。在此情况下，国际市场的变化会影响到国内市场的预期。另外，即使风险是在某个局部市场产生的或者只是某个市场的独有风险，但是由于市场一体化，风险仍有可能传递到其他市场。

市场传染的渠道主要有资金面和预期面，随着中美两国资金面联系日益紧密，股市基础制度建设促使中国股市投资者信息获取能力和市场运行效率提高，信息传递的渠道也更为顺畅。根据市场微观结构理论，交易成本直接决定了市场流动性和深度，知情交易者倾向于在交易成本低、流动性好的期货市场进行交易，从而获得更高的利润，导致具有最低交易成本和最大流动性的市场含有最高的信息含量和定价效率。2015年9月实施至今的股指期货限制交易政策限制了中国股指期货的流动性，提高了交易成本，使更多知情交易者离开市场，减少了期货市场上知情交易者的比重，使中国期货市场价格的信息含量降低，定价功能削弱，因而限制交易政策会增大美国市场对中国市场的影响。据此，本文提出研究假设3。

假设3:中美股指期货市场存在溢出效应，限制交易政策的实施增强了美国股指期货对中国股指期货市场的影响。

根据市场传染假说，当一国股市受到负面冲击时，由于投资者恐慌性心理预期以及羊群效应等非理性行为，负面冲击会如疾病传染一样很快蔓延到其他国家市场上，导致异常波动时期各国金融市场关联性显著增强。这种极端冲击越强烈，引起的联动就越明显。据此，本文提出假设4。

假设4:不同市场行情下市场的联动性不同，异常波动条件下市场的联动性更强。

三、研究设计

（一）样本选择与变量定义

为了研究中美股指期货市场之间的信息传递关系，本文选取芝加哥商品交易所的S ＆ P500股指期货作为美国股指期货市场的代表，选取中国金融期货交易所最早上市交易的沪深300股指期货作为我国股指期货市场的代表。我们使用两个市场2014年3月13日至2017年2月16日的开盘价和收盘价构建研究的样本，数据来源于Wind数据库。

股指期货合约到期后停止交易，为了构建连续的时间序列数据，同时也考虑到主力合约成交量最大，流动性最强，成交价格最具代表性，与指数的联动性也最强，我们选择流动性最好的标普500和沪深300期货主力合约。其中沪深300指数期货流动性最好的合约是当月合约，标普500股指期货流动性最好的合约是最近到期月份的合约，我们对这两个市场的数据按照交易日进行匹配，在剔除缺失和非重叠数据后，共得到685个样本。两个市场每日的开盘价和收盘价都采用自然对数的形式，每日收益率是对数收盘价的一阶差分Rit=log(CLt)-log(CLt-1)，即收益率使用连续复合收益率。

芝加哥时间比北京时间晚了14个小时，S ＆ P500股指期货和沪深300股指期货的交易时间没有重叠的部分，每个市场的白天交易时间段都是另一个市场休市隔夜时间段的一部分。因此，一个市场白天交易时间段的信息是否作为重要的夜间新闻影响了另一个市场是一个很值得研究的问题。为此，我们进一步将每日收益率分解为日内收益率RDit和隔夜收益率RNit，日内收益率RDit=log(CLt)-log(OPt)，是白天收盘价相对于开盘价的收益率，隔夜收益率RNit=log(OPt)-log(CLt-1)，是开盘价相对于前收盘价的收益率。因此，S ＆ P500和沪深300股指期货t日收益率Ri可以表示为Rit=RNit+RDit，i＝sp或if。

（二）同期溢出效应模型设定

1.结构向量自回归模型(SVAR)

由于中美股指期货市场交易时间没有重叠部分，国外市场日内收益率对国内市场隔夜收益率的溢出效应是同期的，同期效应可以解释为国外股指期货交易对国内市场开盘价的影响。同期溢出效应检验的模型方程设定如下:

RNif,t和RNsp,t是t日沪深300和S ＆ P500股指期货的隔夜收益率向量；μ1和μ2是两个方程截距项；RNif,t-1和RN sp,t-1是一阶滞后隔夜收益率向量；RDif,t-1和RDsp,t-1是一阶滞后日内收益率向量，其系数矩阵为B11和B21，用来检验滞后日内收益率对隔夜收益率的预测作用；RDsp,t-1和RDif,t是S ＆ P500一阶滞后日内收益率和沪深300日内收益率组成的向量，用来估计t日沪深300和S ＆ P500股指期货市场上国外日内收益率如何影响国内隔夜收益率，也就是检验收益率的同期溢出效应，其系数矩阵为C11和C21。C11用来衡量美国日内收益率对中国隔夜收益率同期溢出效应，C21用来衡量中国日内收益率对美国隔夜收益率同期溢出效应。

2.分位数回归模型(QRM)

为了研究不同市场行情下，尤其是在市场极端波动条件下，一个市场的日内交易对另一个市场隔夜收益率整个条件分布的影响是否存在差异，本文在上述同期溢出效应的SVAR均值函数模型基础上，将分位数回归模型运用于市场联动性研究中做进一步分析，揭示出在市场极端波动条件下，两个市场的关联影响程度更明显。本文实证分析中所用的同期溢出效应的分位数回归模型设定如下:

在这里，0＜p＜1表示数值小于第p分位数的比例。RNif,t和RNsp,t是t日沪深300和S ＆ P500股指期货的隔夜收益率向量；μ1(p)和μ2(p)是两个方程第p条件分位数的截距项；RNif,t-1和RN sp,t-1是一阶滞后隔夜收益率向量；RDif,t-1和RDsp,t-1是一阶滞后日内收益率向量，其系数矩阵为B11和B21，用来检验滞后日内收益率对隔夜收益率的预测作用；RDsp,t-1和RDif,t是S ＆ P500一阶滞后日内收益率和沪深300日内收益率组成的向量，用来估计t日沪深300和S ＆ P500股指期货市场上国外日内收益率如何影响国内隔夜收益率，也就是检验收益率的同期溢出效应，其第p条件分位数的系数矩阵为用来衡量美国日内收益率对中国隔夜收益率第p条件分位数的同期溢出效应，用来衡量中国日内收益率对美国隔夜收益率第p条件分位数的同期溢出效应。

（三）非同期溢出效应模型设定

1.结构向量自回归模型(SVAR)

由于中美股指期货市场交易时间没有重叠部分，国外市场日内收益率对国内市场日内收益率的溢出效应是非同期的，非同期效应可以解释为国外股指期货日内交易对国内股指期货市场日内交易行情的影响。

因此，本文将非同期溢出效应检验的模型方程设定如下:

和是误差项，RDif,t和RDsp,t分别是t日沪深300和S ＆ P500股指期货的日内收益率；RDif,t被放在模型中检验沪深300股指期货对S ＆ P500股指期货收益率的非同期溢出效应，通过其系数的显著性水平和大小来测度。同时，系数估计S ＆ P500股指期货日内收益率是如何预测随后发生的沪深300股指期货日内收益率的，意味着美国市场对中国市场收益率的非同期溢出效应。

由于中国和美国之间存在时差，同一天中中国市场交易结束后美国市场才开始交易，检验中国市场日内交易对随后的美国市场日内交易的影响时需要使用RDif,t而不是RDif,t-1。因此，将方程(5)和方程(6)设定成一个结构方程，RDif,t在方程(5)中是被解释变量而在方程(6)中是解释变量。变量RDif,t具有内生性，这使得误差项和内生变量RDif,t相关，同时系统中的误差项也是相关的，这与普通最小二乘法的假设相冲突，为了克服这一问题，方程(5)和方程(6)采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行估计。

2.分位数回归模型(QRM)为了研究不同市场行情下，尤其是在市场极端波动条件下，一个市场的日内交易对另一个市场日内收益率整个条件分布的影响是否存在差异，本文在上述非同期溢出效应的SVAR均值函数模型基础上，将分位数回归模型运用于市场联动性研究中做进一步分析，揭示出在市场极端波动条件下两个市场的关联影响程度更明显。本文实证分析中所用的非同期溢出效应的分位数回归模型设定如下:

在这里，0＜p＜1表示数值小于第p分位数的比例。和是误差项的第p条件分位数，RDif,t和RDsp,t分别是t日沪深300和S ＆ P500股指期货的日内收益率；RNt被放在模型中检验均值-反转效应，RDif,t被放在模型中检验沪深300股指期货对S ＆ P500股指期货收益率的非同期溢出效应，通过其第p条件分位数的系数的显著性水平和大小来测度。同时，第p条件分位数的系数估计S ＆ P500股指期货的日内收益率是如何预测随后发生的沪深300股指期货日内收益率第p条件分位数的，这意味着美国市场对中国市场收益率存在非同期溢出效应。

四、实证结果与分析

（一）协整检验

单位根检验的结果显示，S ＆ P500股指期货和沪深300股指期货的对数价格序列都是不平稳的，而它们的一阶差分都是平稳的，两市的隔夜收益率和日内收益率也是平稳的。在单位根检验的基础上，通过协整检验来考察中美股指期货市场的长期相互关系。为了研究股指期货限制交易对中美股指期货相互关系的影响，本文将研究样本分为限制交易措施实施前(2014年3月13日—2015年9月2日)和限制交易措施实施后(2015年9月7日—2017年2月16日)两个阶段，分别考察全样本、实施前和实施后三个样本中中美股指期货市场之间的协整关系。Johansen协整检验结果见表1，从检验结果可以看出，措施实施前沪深300收盘价与S ＆ P500收盘价、沪深300收盘价与S ＆ P500开盘价、沪深300 开盘价与S ＆ P500收盘价、沪深300开盘价与S ＆ P500开盘价之间存在较弱的协整关系，然而，这种协整关系在限制交易措施实施后消失了。因此，正常市场行情下中美股指期货市场存在长期均衡关系，限制交易政策的实施在一定程度上破坏了两者之间的长期均衡关系，基于经济基础假说提出的假设1成立。

表1 Johansen 协整检验

（二）同期溢出效应检验

1.结构向量自回归模型(SVAR)

表2给出了模型方程(1)和方程(2)在全样本、实施前和实施后三种情形下的参数估计结果。三种情形下C11都在1%的显著性水平下显著为正，S ＆ P500股指期货日内收益率上升1%可导致沪深300股指期货的隔夜收益率分别上升0.383%、0.326%和0.436%，且措施实施后S ＆ P500股指期货日内收益率对沪深300股指期货隔夜收益率的影响增强了。C21在任何情况下都不显著，说明S ＆ P500股指期货隔夜收益率不受沪深300股指期货日内收益率的影响。因此，美国与中国股指期货市场收益率存在显著的单向同期溢出效应。

表2 同期溢出效应方程的参数估计结果

2.分位数回归分析

结构向量自回归模型(SVAR)的实证结果表明，美国股指期货日内收益率强烈影响中国股指期货的隔夜收益率，而中国股指期货日内收益率对美国股指期货隔夜收益率的影响不显著。但是不同市场行情下，这种影响是否存在差异呢?本文利用方程(3)和方程(4)分别对沪深300股指期货隔夜收益率和S ＆ P500股指期货隔夜收益率进行分位数回归，研究在不同分位水平情况下两个市场之间的相互影响关系，检验不同波动水平下受到S ＆ P500股指期货日内收益率和沪深300股指期货日内收益率影响的差异。本文的检验模型分别将沪深300股指期货隔夜收益率和S ＆ P500股指期货隔夜收益率分为0.1至0.9 共9个特定的分位点，以分析其所受影响的差异程度。

本文采用bootstrap自助抽样这一更加灵活的标准误估计方法来计算相应的t统计量。表3列出了基于500次再抽样自举程序的同期溢出效应方程(3)和方程(4)的参数点估计和相应的t统计量，由于篇幅所限，没有列出控制变量的估计结果，仅列出了方程(3)关键变量RDsp,t-1和方程(4)关键变量RDif,t的系数估计值和相应的t统计量。在表3中，9个分位数的QRM拟合系数可用来检验一个市场的日内收益率对另一个市场隔夜收益率分布的影响。从检验结果可知，在所有分位数和不同的样本下，均存在美国市场对中国市场显著的同期溢出效应，而几乎所有情形下都不能表明中国市场对美国市场的开盘价有影响。从全样本、实施前和实施后三种情形下C11在不同分位点的值，可以看出美国日内交易对中国市场开盘的影响呈“V”型特征，美国市场的微小波动都会引起中国市场的大幅波动，而且同限制交易实施前相比，中国股指期货限制交易措施实施后美国市场对中国市场的影响得到了显著的加强。这一结论支持假设4，不同市场行情下美国市场对中国市场的影响不同，异常波动条件下的影响更强。由分位数回归方程(4)的关键变量RDif,t系数的点估计值和相应的t统计量可知，中国市场对美国市场不存在同期溢出效应。

表3 同期溢出效应方程分位数回归的参数估计结果

续表3

（三）非同期溢出效应检验

1.结构向量自回归模型(SVAR)

表4给出了模型方程(5)和方程(6)在全样本、实施前和实施后三种情形下的参数估计结果。系数和用来估计收益率的非同期溢出效应，三种情形中系数A12′在常用的显著性水平下均不显著，说明沪深300股指期货日内收益率不受前一日S ＆ P500股指期货日内收益率的影响，美国市场对中国市场不存在非同期的溢出效应。三种情形下(0.066、0.046和0.115)都在1%的显著性水平下显著为正，沪深300股指期货具有正的预测作用，其日内收益率的增加导致随后S ＆ P500股指期货具有更高的日内收益率。此外，三种情形下C21′的数值不大但在统计上是显著的，表明沪深300股指期货日内收益率对S ＆ P500股指期货日内收益率存在显著的溢出效应。因此，存在着从中国市场到美国市场单向的非同期溢出效应。

表4 非同期溢出效应方程的参数估计结果

2.分位数回归分析

结构向量自回归模型(SVAR)实证结果表明，中国股指期货日内收益率显著影响美国股指期货的日内收益率，而美国股指期货日内收益率对中国股指期货日内收益率的影响不显著。但在不同市场行情下，这种影响是否存在差异呢?本文利用方程(7)和方程(8)分别对沪深300股指期货日内收益率和S ＆ P500股指期货日内收益率进行分位数回归，研究在不同分位水平下两个市场之间的相互影响关系，分别检验不同波动水平受到S ＆ P500股指期货日内收益率和沪深300股指期货日内收益率影响的差异。

表5列出了基于500次再抽样自举程序的非同期溢出效应方程(7)和方程(8)的参数点估计和相应t统计量，由于篇幅所限，没有列出控制变量的估计结果，仅列出了方程(7)关键变量RDsp,t-1和方程(8)关键变量RDif,t的系数估计值和相应t统计量。在表5中，9个分位数的QRM拟合系数可用来检验一个市场的日内收益率对另一个市场日内收益率分布的影响。从检验结果可知，限制交易措施实施前在大部分分位数下均不存在中美股票市场相互的非同期溢出效应，而在限制交易措施实施后在多个分位数下，均存在显著的中国市场对美国市场的非同期溢出效应，而几乎所有情形下都不能表明美国市场对中国市场的日内走势有影响。分位数回归方程(7)的关键变量RDsp,t-1的系数点估计值和相应的t统计量显示，美国市场对中国市场不存在非同期溢出效应。

表5 非同期溢出效应方程分位数回归的参数估计结果

续表5

（四）非对称影响机制的进一步分析

中美两国的经济联系越来越紧密，两国经济周期保持一定的同步性。根据经济基础假说，两国股市间也存在着长期联动性，实证研究结果支持假设1成立，两国股指期货市场具有长期均衡关系，而限制交易政策的实施破坏了这种长期均衡关系。世界经济指标的变化以及共同的外部冲击会对中美股市产生同方向影响，中国证券市场与美国证券市场的短期联动性增强。随着中美两国在经济资金面联系日益紧密，股市基础制度建设促使中国股市投资者信息获取能力和市场运行效率提高，股市传染的主要渠道也更为顺畅。由此可见，美国股指期货和中国股指期货之间的引导作用是“经济基础”与“市场传染”共同作用的结果，本文的实证研究支持假设2与假设3。实证结果表明，在市场极端乐观或悲观的情况下，美国股指期货对中国股指期货市场存在显著的同期信息溢出效应，呈现出“V”型走势，该结论支持假设4。

本文实证研究进一步得出中美股指期货市场之间存在非对称信息传递效应，美国市场对中国市场存在显著的同期信息传递效应，而中国市场对美国市场则几乎不存在同期信息传递效应。这种信息传递的非对称性可通过以下四个方面进行解释。首先，美国和中国股指期货市场及投资者的成熟程度存在很大的差异，美国市场是全球金融市场的定价中心和波动风险的主要来源，其参与者的交易技能和经验、对全球信息的分析和吸收速度、对证券市场的定价能力以及知情交易决策能力均高于刚刚起步尚处于学习阶段的中国股指期货市场参与者。其次，两国投资者结构存在差异。中国股指期货市场对国内投资者的参与门槛要求比较高，中国金融期货交易所颁布实施的《金融期货投资者适当性制度操作指引》，从可用资金要求、知识测试要求、交易经历要求和其它特殊要求等方面明确设定了投资者参与股指期货交易的门槛，要求投资者前一交易日日终保证金账户可用资金余额不低于50万元人民币。而且，沪深300股指期货的合约乘数为每点300元人民币，合约市值很大，致使大量散户投资者无法参与股指期货的交易，大型公募基金、对冲基金等机构投资者主导着中国股指期货市场。中国市场上的机构投资者更倾向于向美国市场学习并及时跟踪美国市场，导致中国市场上的开盘价能够快速吸收来自美国市场上的消息。再次，对股指期货交易的限制性规定，导致市场参与者的减少和流动性缺失，国内投资者难以在股指期货市场上实施指数套利、大额订单等知情交易策略，这些限制性规定阻碍了国内股指期货价格对跨市场信息的吸收和国内市场本身定价功能的发挥。最后，股指期货的限制交易措施主要限制了非套期保值交易和投机交易的投资者，大型公募基金、对冲基金等机构投资者的套保对冲交易并没有受到限制，致使限制交易后中国股指期货市场的大型机构投资者比重进一步提升，加剧了中国股指期货市场投资者结构的失调程度，导致美国市场对中国市场的同期信息传递效应进一步增强。

国际市场之间的收益率溢出效应主要归因于跨市场交易，跨市场交易越不活跃，跨市场收益率的溢出效应越强(Engle等，1988；Lin等，1994)。尽管中国证券市场早在2003年就已经引入了QFII制度和QDII制度，但QFII参与中国股指期货的跨市场交易受到严格的限制。根据中国金融期货交易所股指期货合约的交易规则，QFII只能利用中国股指期货做套期保值，不允许做市场投机和指数套利等其它交易策略，导致美国的投资者对中国股指期货市场的关注度不够。QDII只能有限参与交易S ＆ P500股指期货合约和使用它们构建国际投资组合，结果导致中美股指期货跨市场交易不活跃，因此存在着从中国到美国显著的非同期溢出效应，尽管这种溢出效应在数值上远没有美国对中国的同期溢出效应那么大。

五、稳健性检验

本文将通过动态Granger检验进行稳健性分析，选择60个交易日的数据作为滚动窗口期的长度，在滚动窗口检验中每次估计根据Schwarz Criterion(SC)信息统计量取值最小的准则确定模型的最佳滞后阶数。以Granger统计量的F值大于显著性水平临界值作为是否存在Granger因果关系的标准。图1分别是S ＆ P500日内收益率对沪深300隔夜收益率(RDsp对RNif)、S ＆ P500日内收益率对沪深300日内收益率(RDsp对RDif)、沪深300日内收益率对S ＆ P500隔夜收益率(RDif对RNsp)、沪深300日内收益率对S ＆ P500日内收益率(RDif对RDsp)的动态Granger因果关系检验的时间序列图，每个子图分别列出了动态Granger因果检验的F统计量和5%显著性水平临界值的时变图，每个滚动窗口的终点时点显示于X坐标轴上。图中实线是Granger因果检验的F统计量，虚线是5%显著性水平的Granger统计量的临界值，实线位于虚线之上代表在5%显著性水平下存在显著的Granger因果关系，否则不能拒绝原假设，即不存在Granger因果关系。

从图1中可以看出，S ＆ P500日内收益率对沪深300隔夜收益率(RDsp对RNif)的Granger因果检验的F统计量绝大部分落在5%显著性水平的临界值之上，说明绝大多数情况下，S ＆ P500日内收益率对沪深300隔夜收益率具有显著的Granger因果关系。而沪深300日内收益率对S ＆ P500隔夜收益率(RDif对RNsp)的Granger因果检验的F统计量绝大部分落在5%显著性水平的临界值之下，说明沪深300日内收益率对S ＆ P500隔夜收益率没有影响。S ＆ P500日内收益率对沪深300日内收益率(RDsp对RDif)和沪深300日内收益率对S ＆ P500日内收益率(RDif对RDsp)的Granger因果检验的F统计量绝大部分落在5%显著性水平的临界值之下，说明在绝大多数情况下，S ＆ P500日内收益率对沪深300日内收益率(RDsp对RDif)和沪深300日内收益率对S ＆ P500日内收益率(RDif对RDsp)都不具有显著的Granger因果关系，相对而言，沪深300日内收益率对S ＆ P500日内收益率(RDif对RDsp)的影响更强一些。

图1 动态Granger因果检验统计量

六、结论及政策建议

美国与中国股指期货市场收益率存在显著的单向同期溢出效应。中国沪深300股指期货日内交易对美国S ＆ P500股指期货市场的开盘价没有显著的影响，限制交易措施实施后中国股指期货市场对美国市场的同期影响更加微弱。美国S ＆ P500股指期货的日内交易对中国沪深300股指期货的开盘价有很大的影响，美国日内交易对中国市场开盘的影响呈“V”型特征，美国市场的微小波动都会引起中国市场的大幅波动。而且同限制交易前相比，限制交易后美国对中国市场的影响得到了显著的加强，尤其是在下跌行情中的影响更大。因此，存在着从美国到中国单向的同期溢出效应。

美国与中国股指期货市场收益率存在着从中国市场到美国市场单向的非同期溢出效应。美国S ＆ P500股指期货的日内交易对中国沪深300股指期货的日内交易的影响非常微弱，美国市场对中国市场不存在显著的非同期的溢出效应。中国沪深300股指期货的日内交易对美国S ＆ P500股指期货的日内交易有显著的影响，沪深300股指期货日内收益率对S ＆ P500股指期货日内收益率具有正的预测作用，存在从中国到美国单向的非同期溢出效应。在中国股指期货限制交易前中国市场对美国市场在下跌行情中的影响较强，而在限制交易后中国市场对美国市场在上涨行情中的影响更强。

对于中国股指期货市场的政策制定者来说，重要的是要考虑美国股指期货市场对中国市场的影响，交易规则和监管政策的调整可能有助于提高沪深300股指期货市场有效吸收全球信息的效率，减小来自外国市场负面冲击的影响。第一，为了促进中国资本市场的发展，提高市场参与者的质量和运行效率，争夺市场定价权，监管部门应在市场稳定后尽快放宽国内股指期货的交易，可以分批次逐步放开，首先放开上证50股指期货交易，其次放开沪深300股指期货交易，最后放开中证500股指期货的限制交易。第二，优化市场投资者结构，丰富市场参与主体，提高市场的开放程度。我国股指期货市场主要参与主体是各类机构投资者，券商、基金等机构比重较高，其次为私募、保险、信托等各类资产管理机构，中小散户投资者参与很少，他们缺乏有效的避险工具，这种市场参与主体在客观上不利于平衡持仓结构。提高散户投资者的比例有助于提高期货价格的信息含量，应在坚持投资者适当性制度基本原则的基础上，适当降低股指期货市场准入门槛，丰富投资者结构。这可以通过降低准入门槛和降低合约金额以及鼓励指数套利等知情交易策略等措施来实现。第三，交易所和监管层在开发设计和监管新的金融期货或期权等其它金融衍生品的时候，应考虑到可能来自美国市场的影响，进而制定合适的交易规则和监管政策，这对中国金融衍生品市场的发展、金融市场的风险管理和国家金融安全具有重要意义。