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《中央财经大学》 2008年
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股指期货推出对股市波动性影响探究

王振东  
【摘要】: 随着市场经济蓬勃发展,金融在经济中的地位越来越高,股票市场作为金融市场核心的地位也日益凸现。股票市场的出现为企业实行非常规扩张战略提供了良好的平台,也正缘于此,股票市场才得以迅速发展成为金融市场的核心。股票市场的迅猛发展带动了股指期货这一衍生工具也迅速在各国发展起来。股指期货的推出使得投资者做空成为可能,它把股票市场的风险聚集起来,并在自身的市场中予以分散和转移。但是由于股指期货采用保证金制度,具有放大效应,这使其具有高风险的特性。如果制度不完善,在一些特定的情况下会出现巨大的风险,可能导致金融系统内的连锁反应,而保证金融系统的安全稳定是金融界永恒的课题。研究股指期货推出对现货市场波动性的影响,有助于从股指期货角度探究股市的风险,从而寻找稳定市场的解决方案。 在我国,适时推出适合我国国情的股指期货产品已经成为经济学界与政府监管部门形成的共识。作为风险管理和控制的有效工具,适时、科学地推出交易所衍生品是完善我国金融体系的必经之路。从新兴市场经济国家和发展中国家发展金融衍生产品的经验来看,股指期货是新兴市场开设金融衍生品交易的首选品种。我国股票市场的发展、机构投资者的逐步壮大、监管体系和期货市场的完善都为股指期货的推出提供了良好的基础。此外,包括上证180指数、上证50指数和深证100指数在内的各种产品已经得到市场的广泛认同,沪深300指数也已经开发成功并在运行中。因此,我国开设股指期货的基本条件已经具备。对周边相似的市场推出股指期货前后市场波动性变化进行研究,有助于我国更加稳健地推出股指期货这一重要的避险工具,给管理层提供有价值的信息和建议。 在股指期货对现货市场波动性影响的问题上,业内的争议很大。目前学者们存在三种不同观点,即股票指数期货的引入导致现货市场的波动性减小、波动性不变以及波动性增大。 部分研究表明期货市场的引入使现货市场的波动性减小。例如Bessembinder和Seguin(1992)对比1978年至1989年SP500指数期货推出前后的情况,发现期货市场的引入使现货市场波动性减小。大多数实证研究表明,期货市场引入前后,现货市场波动性没有发生明显变化。Beckettihe和Roberts(1990)研究了SP500指数期货与现货市场的关系认为,抑制股票指数期货交易量不能减少股票市场的波动。此外,部分研究认为期货市场导致了现货市场波动性的增加。Harris(1989)认为,指数期货市场的交易增加股票市场的波动性的假设是随条件发生变化的。他认为,与指数相关的其他现象,例如国外投资者持有美国股票的增加以及指数基金的增加,可能是导致这种波动性增加的主要原因。Antoniou和Holmes(1995)对FTSE100指数进行的研究表明,股票指数期货交易加大了股价的波动性,但改善了现货市场的信息反应速度。 虽然目前学者还没有对期货市场对现货指数的波动性达成一致看法,但主流观点认为,指数期货的引入并没有导致现货市场波动性的增加,或者虽然股票价格的波动性有所增加,但这是由于信息的迅速流动造成的,指数期货实质上起到了稳定基础股票市场的作用。 本论文首先根据股指期货推出的历史过程和市场环境将研究的目标市场确定为中国台湾和印度两个市场,然后对两个市场推出股指期货的历史过程以及所处市场环境进行详细分析。在目标市场确定之后,本论文将对计算股指波动性的模型进行选择,根据前人的研究经验,股指的数据一般具有自回归和异方差的特性,因此本人首先对两个目标市场的股票指数进行稳定性、自回归性以及异方差性的检验,根据检验结果选择GARCH模型对目标市场的股票指数进行处理,从而反映现货市场的波动性变化情况。另外,本文根据股票指数在不同时间段内波动率的变化将股票指数时间序列数据分为四段,分别为:市场对股指期货推出有预期前、市场对股指期货推出开始有预期到股指期货实际推出前、股指期货实际推出后一段较短时间内、股指期货推出后的较长一段时间,这样有利于区分股指期货通过不同途径对股票现货市场的影响。 本文中具体的GARCH建模过程主要包括以下几个步骤: 第一步,首先分析对数指数收益率序列的序列相关情况。主要查看的指标是各滞后期的自相关系数AC、偏自相关系数PAC、Q统计量和其对应的P值。如果某阶滞后的AC、PAC显著为0、Q统计量大、其对应的P值足够小,可以初步判断不存在该阶自相关。综合各阶指标,初步确定ARMA(p,q)模型的几组可能阶数,进行建模。 第二步,选择合适的ARMA模型,也就是确定合适的一组p、q值:模型充分(方程残差不再具有序列相关性)、方程和变量都显著并且有相比较下最小的AIC或SC值。 第三步,检验ARMA模型的残差的ARCH效应,即其残差是否具有波动聚类性。通过残差平方的相关系数列表或者各阶ARCH—LM检验可以判断。如果存在,可以尝试GARCH建模。 第四步,GARCH建模。从低阶开始,看其G ARCH项等是否显著。然后检验其残差是否仍然存在波动聚类性,如果存在,增加阶数,直至残差不再存在波动聚类性,模型才充分。当然,GARCH项系数的符号和大小也要符合要求。 第五步, EGARCH模型估计。如果EGARCH项不显著,说明条件方差对利好和利空消息的反应对称,无杠杆效应;反之,则有杠杆效应。 本论文根据中国台湾和印度两市场股指期货推出前后股票现货市场波动性变化情况进行深入的内在原因分析。分析将分为两个层次:第一个层次是当投资者对股指期货有较明显的预期时股票现货市场的波动性是否有变化及其原因;第二个层次是股指期货推出后股票现货市场的波动性短期和长期各有什么变化及其原因。在分析了印度和中国台湾两个股票市场推出股指期货前后波动性变化的原因后,本文将结合中国股票市场的现状给出国内股指期货推出前后稳定股票现货市场的对策和建议。
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