沪深300 股指期货对现货市场波动性影响研究

许 月

(兰州财经大学，甘肃 兰州730020)

一、 引言

我国于2010 年4 月16 日推出沪深300 股票价格指数期货。 股指期货具有可以卖空的灵活交易机制，具有流动性好、交易成本低、杠杆率高等特点，具有规避风险、套期保值、价格发现等重要功能。 一经推出以来，迅速成为投资者对冲系统性风险的重要工具。 沪深300 股指期货以沪深300 指数为标的物，那么，期货市场势必与现货市场联系紧密，股指期货的推出也会对股票价格指数产生不可避免的影响。 因此，有必要通过经济计量模型进一步分析具体的影响效果。

关于沪深300 股指期货对现货市场的波动性有何影响，一直存在争议。 一种观点认为，股指期货的推出对股票市场的影响负面效应要大于正面效应。 因为期货市场可以做空，市场中又存在大量的投机者，这增大了股市中价格的不稳定性。 期货对现货市场可能造成“助长助跌”的效果，加大了股市异常波动的风险，2015 年股灾情况的恶化就是例证；另一种观点则正好相反，认为股指期货的推出利大于弊，可以减弱股市的波动性。 股指期货推出之后，加快了信息的传递速率，从而稳定了股票市场。 投资者也可以利用期货市场的套期保值功能来管理风险，减少股市带来的不确定性。 文章将用较新的数据延续这些研究，并以沪深300 股指期货为研究背景，通过一系列的实证模型来考察期货市场对现货市场波动性的影响。

二、 股指期货影响现货市场波动机制的理论分析

(一)期货市场和现货市场间的价格传导机制

期货与现货市场价格的变化息息相关，股指期货是股票价格指数的衍生品，股指期货的价格变化依附于现货市场的变化。 与此同时，期货市场存在价格发现功能，这是期货市场最为重要的经济功能之一。 股指期货的交易机制更加灵活，交易成本更低，资金的流动性更好。 另外，股票价格指数的现货市场实行T＋1 的交易制度，而期货市场的交易制度是T＋0。 期货产品的这些优良特性都使得期货市场对于讯息的处理速度更快，各种信息能够更快传达。 因此，期货市场有提供标的资产价格信息的能力即价格发现功能。 期货市场上价格的变化会引领现货市场价格的变化，现货市场价格的变化也会反过来影响期货价格。 彼此之间相互影响，价格的变化趋于一致。

(二)期货市场和现货市场间的套期保值机制

期货市场可以作为转移价格风险的场所，期货市场上的套期保值功能可以帮助我们对冲掉现货市场的风险。 根据套期保值理论，投资者在其中一个市场进行交易时，同时可以在另一个市场建立数量相同方向相反的头寸。 一旦一个市场出现亏损，另一个市场的盈利就可以弥补这些损失。 这就在期货和现货之间、近期和远期之间建立了一种对冲机制，降低了股市的系统性风险。

(三)期货市场和现货市场间的套利机制

根据期货定价理论，在临近到期日时，期货价格会与现货价格趋于一致。 倘若在到期日，二者的价格出现偏差即存在基差时，我们就可以进行套利操作。 投资者会买进低估了的资产，同时卖出高估了的资产。 待二者的相对价格水平恢复到正常区间，投资者就可以从期货现货价格关系的变动中获利。 期货与现货间进行套利操作的风险较低，并且可以获得正的收益，投资者都愿意去套利，这种投资者对于利益的追逐可以有效抑制股指期现价格的偏离程度过高。 套利机制将两个市场的价格控制在合理的波动范围内。

三、 股指期货对现货市场波动性影响的实证检验

文章的数据取自 2005 年 4 月 8 日至 2020 年 4 月 30 日沪深300 股票价格指数的日收盘价。 为了能突出股指期货对股票价格指数的影响，把数据分为A、B 两组，将沪深300股指期货推出日之前的数据定义为A 组，将沪深300 股指期货推出日之后的数据定义为B 组。 一共3664 个数据。

(一)平稳性检验

金融时间序列数据一般具有尖峰后尾、波动聚集性等特征，为了能得到平稳可分析的数据，我们先对数据进行对数差分处理，得到股票价格指数的收益率序列。 运用收益率序列进行分析可以很好地反映出沪深300 股票价格指数的波动情况。 其次，再对 A、B 两组数据进行 ADF 检验，结果见表1:

表 1 ADF 的值

由上表结果可知，A 组的ADF 值为-34.031，B 组的ADF值为-48.463，在1%的临界值水平下，两组的值都远远小于-3.430。 由此可以看出，A、B 两组数据都具有较好的平稳性。

(二)GARCH 模型分析

1. 均值方程的确定

由于A、B 两组数据都是平稳序列，接下来就可以用ARMA 模型来分析它们的均值方程了。 首先，用较为直观的方法即自相关和偏自相关图来判别ARMA 模型的滞后阶数。但是，从A、B 两组数据的图中并不能看出明显的周期性。 因此，可运用AIC 和BIC 信息准则来确定具体的滞后阶数。

表 2 A 组 AIC 和 BIC 值

BIC 值筛选出的模型较为精简，AIC 值筛选出的模型较为全面，模型的滞后阶数主要取决于AIC 的值，BIC 值作为辅助判断信息。

从表2 的数据可以看出，AR(3)MA(3)模型的AIC 值最小，所以，选定AR(3)MA(3)模型为A 组的均值方程。

做出分别滞后1 ～4 阶的信息准则值后，由表3 可以看出，在 B 组中 AR(4)MA(3)模型的 AIC 值最小。 因此，B 组的均值方程为AR(4)MA(3)。

表 3 B 组 AIC 和 BIC 值

续表

2. ARCH 效应检验

在运用GARCH 模型之前，先对模型的残差进行ARCH效应检验，采用 ARCH-LM 检验方法，检验的结果如表 4所示:

表4 ARCH 效应检验

从表中结果得知，两组模型都有明显的ARCH 效应，因此，可以进行GARCH 建模分析。 对A 组建立均值方程为AR(3)MA(3)的条件方差方程GARCH 模型；对B 组建立均值方程为AR(4)MA(3)的条件方差方程GARCH 模型。

3. 方差方程的确定

在对金融时间序列进行分析中，运用GARCH(1，1)模型就足以对条件方差方程进行很好的描述。 所以，我们运用GARCH(1，1)模型对A、B 两组数据的条件方差进行分析。结果如表5 和表6 所示。

表 5 A 组 GARCH(1，1)建模结果

A 组GARCH(1，1)模型的公式为:

表 6 B 组 GARCH(1，1)建模结果

B 组GARCH(1，1)模型的公式为:

为了检验模型的设定效果，我们对A、B 两组模型的标准化残差进行序列相关检验和ARCH 效应检验。 结果显示，模型的设定是合理的，A 组和B 组的GARCH(1，1)模型都对沪深300 股价指数的波动效果进行了很好的拟合。 A 组中ARCH 项 的 系 数 为 0. 0637127， GARCH 项 的 系 数 为0.9332663，0.0637127＋0.9332663＝0.996979<1，满足其建模条件；B 组中 ARCH 项的系数为 0.0632929，GARCH 项的系数为0.9350587，0.0632929＋0.9350587 ＝0.9983516<1，满足其建模条件。 在A、B 两组模型中，相较于ARCH 项的系数，GARCH项的系数都大得多，这说明对波动影响较大的都是市场中滞后期较长的因素。

这也进一步说明了市场的记忆性较强，信息的传递较为有效。

(三)EGARCH 模型分析

我们对A、B 两组数据的全样本进行 EGARCH(1，1)模型建模，来研究沪深300 股票价格指数对于“利空”和“利好”两种信息反映的非对称性，即“杠杆效应”。 结果如表7 所示。 在进行EGARCH(1，1)建模时，我们在其中加入虚拟变量D，沪深300 股指期货推出日之前的取值都为0，沪深300股指期货推出日之后的取值都为1。 加入虚拟变量之后的模型更能很好地凸显出沪深300 股票指数期货对现货市场波动性的影响。 模型建好后，倘若D的系数大于0，就表明股指期货的推出对现货市场具有增强波动的作用；倘若D的系数小于0，就表明股指期货的推出对现货市场具有减小波动的作用；倘若D的系数等于0，就表明股指期货的推出对现货市场的波动性无影响。

表7 全样本EGARCH(1，1)建模结果

全样本构建的EGARCH(1，1)的公式为:

虚拟变量D的系数即C(7)为-0.0011142，小于0，并且P值为0.012，显著。 表明沪深300 股指期货的推出减弱了现货市场的波动性。 但是，D的系数的值很小，说明其减弱效果有限。 同时，γ即C(5)的值为-0.0052812，是小于 0 的，表明沪深300 股票价格指数对于“利空”和“利好”两种信息的反映非对称，存在杠杆效应。

此外，在实证结果中我们还发现，γ在10%的概率下仍然不是很显著，这表明沪深300 股指期货推出之后，降低了股市的杠杆效应，减弱了股市对于利好和利空消息反映的非对称性。

四、 结论与建议

文章首先对数据进行分组，将沪深300 股指期货推出日之前的数据划分为A 组，将沪深300 股指期货推出日之后的数据划分为B 组。 分别将两组股票价格指数的对数收益率数据进行GARCH 建模，然后将两组模型进行对比分析，结果显示，沪深300 股指期货的推出有效改善了股市中信息的传递速度和效率。 随后，我们将A、B 两组数据合并，运用全样本数据进行EGARCH 模型建模，在其中加入虚拟变量D，实证结果显示:γ的系数不为0，证明股市中存在着“杠杆效应”；D的系数小于0，表明沪深300 股指期货的推出对现货市场的波动性具有减弱效果并且降低了股市中的杠杆效应。

从以上的实证分析中，我们可以得出沪深300 股指期货的推出的确对股票市场产生了一定的积极作用。 投资者有了规避风险的场所，期货的双向交易机制也丰富了我国金融市场的交易方式，弥补了股票市场不能进行卖空交易的不足。 但是，我国金融衍生品市场相较于国外发达市场而言，发展时间较短，发展得并不充分，还面临很多问题，处在摸索前进的状态中。 例如，期货市场准入门槛较高、市场中存在很多非理性的投机者、市场监管不够全面等问题。 这些问题制约了沪深300 股指期货对股票市场的促进作用。 因此，对期货市场的发展提出下面几点意见和建议:

(一)促进期现市场的良性互动

全方位地推动期货市场的发展，降低对期货市场的限制，促进期货和现货两个市场间的积极良性互动。 期货等衍生品市场是现货市场投资者进行风险管理的重要场所，股票市场中的风险分为系统性风险和非系统性风险。 其中，非系统性风险可以通过多样化的投资来消除，而系统性风险的消除则要借助期货市场，期货市场的重要性不言而喻。 因此，有必要大力发展期货等衍生品市场，拓宽投资者风险管理的渠道。 目前，我国的期货市场准入门槛较高，能够投资的股指期货产品数量比较少。 股票市场中有大量散户投资者，较高的期货市场准入门槛阻挡了大批中小型投资者参与市场交易，这就降低了市场的流动性。 所以，应该拓宽股票市场上期货产品的品种，推出个股期货和更多的股指期货，丰富投资者投资的渠道。 其次，还应该根据不同投资者的风险级别调整开户门槛、保证金比例、进行交易的手续费和单日开仓交易量限制等，从而提高期货市场交易的活跃度，促进股票市场的良性发展，建立起期货和现货市场间的有效信息交流机制，实现两个市场间的良性互动，使得股指期货市场发挥出其对股票市场的稳定作用，这对沪深300 股指期货市场和股票市场的平稳健康运行都是十分有利的。

(二)建立起市场间的风险联防联控

建立起市场间的风险联防联控。 随着各国金融市场的逐步开放以及金融全球化的进程加剧，各个市场间的联系日益紧密，市场中产生的各种信息传递的速度更快。 一旦有某个市场存在异常的金融风险，就能迅速地传染到其他市场，若只是单纯地关注每个独立的市场是远远不够的。 因此，应建立起各大市场间的风险联防联控监管。 我们可以借助正在兴起的大数据挖掘技术以及人工智能学习对各个市场的信息资源进行挖掘、整合和利用，形成智能风险预警系统，使得面对突如其来的风险可以做到有效防控和应对，控制市场间风险的传染，减小风险的波及范围，维持金融系统的稳定与繁荣。

(三)提高投资者的金融素养

提高投资者的金融素养，优化期货市场和现货市场的投资者结构。 与国外股票市场中大多以团队、机构类型投资者为主不同，我国股市中存在着大量盲目追求高风险、高收益的散户，机构类投资者并不占主导地位，投资者的素质参差不齐。 长期来看，这会影响到股票市场的健康有序发展。 然而，在期货市场中，由于准入门槛较高，市场上又是机构类投资者占很大比重。 两个市场上投资者的结构不协调，这也阻碍了期货市场发挥其功能和优势。 所以，有必要提高期货和现货市场上投资者的素质，让投资者能具备较好的投资意识和较高的专业素养，能够对风险和市场上的信息有正确的认识，不盲目跟从。 市场上存在大量的理性投资者对市场的长期健康发展尤为重要。 倘若投资者都能接受来自两个市场上有利的与不利的一面，那么，我国的金融市场就会逐渐走向成熟。