股指期货对股票价格波动影响剖析

摘要:股指期货的标的是股票指数,故自期指期货诞生之日起,国内外的学者就致力于研究期指期货与现货的关系。30多年来,学术界的争辩没有一个定论。不管是想继续深入剖析、延伸有限的理论知识,还是想在实践中推动发展我国金融衍生品市场配资公司,都须要更多的以数据为基础的实证研究来阐述期指期货与股票现货市场影响关系。这是研究的目的和意义,希望尽所能,有所贡献。

关键词:股票价格波动;股指期货;影响

中图分类号:F83

文献标识码:A

doi:10.19311/j.cnki.1672.3198.2016.28.046

1 绪论

1.1 选题背景及研究意义

2010年4月16日,中国金融期货交易所筹办四年多的沪深300股指期货终于上市。如今已安全平稳地运行了6年多的时间。股指期货的推出填补了金融市场没有风险管理工具的缺陷,然而,其高风险高利润的杠杆性,令好多投资者望而却步,稍有不慎,面临的风险也会数倍而至。

1.2 研究方式及思路

本文实证研究借鉴了部份文献的指导经验。由于样本空间是高频金融时间序列,所以采用GARCH模型来进行实验。同时,为更好地对比股票市场在期指期货出现前、后的波动率变化情况,故采用事前事后研究法和引入虚拟变量来描画沪深300股指期货推出风波的技巧。通过观测模型的回归结果和虚拟变量值的情况来描述波动率变化情况。

2 沪深300股指期货对股票价格波动影响实证剖析

2.1 数据来源

本文实证部份的沪深300指数的选定时间段是从2007年1月4日到2015年12月31日,样本选择日收盘价数据,共2188个数据。本文之所以从2007年开始选定数据是因为2005年我国即将开始股权分置变革,到2006年股权分置变革才基本完成。为防止我国股市这段时间存在结构性变化的影响,故舍弃2007年以前的数据。沪深300股指期货选取当月合约从2010年4月16日至2015年12月31日的当日的收盘价,共1388个数据为整个样本。

本文根据沪深300股指期货的上市时间,以2010年4月16日为界线,将总样本分成两个阶段。以上数据来源于Resset数据库,中国金融期货交易所,中信证券至信软件等。

2.2 变量选择

本文所运用的GARCH模型须要用到收益率数据。收益率的残差或则标准差彰显了市场的波动特点和风险特点。现代金融衍生品的研究中,普遍使用收益率的残差或则标准差来代表股票的波动率。

Rt=(LnPt-LnPt-1)×100%(1)

其中,Pt表示沪深300指数在第t日的收盘价,Pt-1表示沪深300指数在第t-1日的收盘价,Pt表示沪深300指数在第t日的对数收益率。如不做特殊说明,下文的收益率默认为沪深300收盘指数的对数收益率。

2007年至今,中国股票市场在期指期货推出前后经历了两次股灾,一次股灾。且不论沪深300指数的日收盘价数据,还是沪深300股指期货的日收盘价数据,总体上来说都有类似于随机穿行的方式,即都是非平稳的。从2010年4月16日的走势开始,二者具有大致相同的趋势和变化规律股票行情影响期货,说明两者可能存在协整关系。

2.3 实证方式

2.3.1 描述性统计

原始数据进行处理后,新建三个序列对象hsall、hs1、hs2分别代表了沪深300指数的日收益率总样本,股指期货推出前以及以后的沪深300指数的日收益率样本。本文运用Eviews6.0软件,分别对三个序列对象进行描述性统计。

样本hsall、hs1、hs2序列的描述统计量柱状图显示结果:三个序列的偏度(Skewness)分别为-0.487,-0.409,-0.602,均大于0,说明三个样本数据均具有左偏的特点;三个序列的峰度(Kurtosis)分别为5.784,4.223,7.024,均小于3,说明都在均值处出现过度波峰,故均具有尖峰厚尾的特点;JB统计量分别为792.819,72.135,1020.301,其χ2值均小于临界值,相伴机率p值均为0,说明十分明显。综上,三个序列都具有左偏,尖峰,厚尾的特点,且不服从正态分布。

2.3.2 ADF单位根检验

为防止引起虚假回归,我们须要检验金融时间序列是否平稳。(最大滞后阶数p=10)ADF检验情况显示hsall、hs1、hs2三个序列的p值是0,ADF的值均大于1%显著性水平下的临界值,所以拒绝原假定,表明三个序列均没有单位根,都是平稳的。

2.3.3 自相关检验

自相关检验结果显示在沪深300股指期货推出前后,沪深300指数的日收益率都存在自相关性。综合单位根检验结果、自相关检验结果,沪深300指数在沪深300股指期货推出之前和以后的两个日收益率序列既是平稳的,也是自相关的,所以我们可以用ARMA模型来解释沪深300日指数收益率序列的变化。

2.3.4 模型构建及实证剖析

(1)选择收益率自回归的滞后阶数。

利用AIC和SC准则来测量计量模型及其滞后阶数对金融时间序列数据的拟合情况,再对其似然进行自相关性检验。综合考虑AIC值和SC值最小的准则,我们可以觉得最优的组合为hs1序列服从ARMA(0,1)模型,hs2序列服从ARMA(1,2)模型。相比之下,第二优的组合为hs1序列服从ARMA(2,2)模型、hs2序列服从ARMA(1,1)模型。

(2)ARCH效应检验。

本文借助ARCH-LM检验方式对hs1、hs2序列分别进行ARCH效应检验。将期指期货推出前后沪深300指数日收益率hs1序列和hs2序列分别滞后1,2,3,4股票行情影响期货,5阶进行回归。回归结果根据AIC值和SC值较小的准则剖析,发现滞后4阶时,回归方程最明显,所以选定滞后4阶的自回归模型。我们选择一阶滞后,将四阶自回归模型的方差进行ARCH-LM模型检验。hs1、hs2两个序列的ARCH-LM统计量的相随机率都趋于于0,在5%的显著性水平下依然明显,说明hs1、hs2序列的方差序列均存在ARCH效应。综上,我们可以构建GARCH模型。 (3)创建GARCH(1,1)模型。

为了描画我国沪深300股指期货的推出风波是否对股票现货市场有影响配资公司,我们须要引入虚拟变量,创建GARCH(1,1)模型。然而在创建GARCH(1,1)模型过程中,我们发觉最优组合的统计量都不是明显的,所以选择AIC准则和SC准则第二优的组合:hs1序列ARMA(2,2)、hs2序列ARMA(1,1),继续进行GARCH(1,1)模型。(均剔除常数项不明显的诱因)

第二优的组合的输出结果显示所有系数的统计量都是明显的,模型挺好的拟合了数据,而且恐怕系数之和大于1,满足平稳性条件。然后再进行ARCH-LM检验,检验结果显示,P值均远小于0.05,拒绝原假定,因而表明经过GARCH(1,1)模型恐怕早已清除了原序列的ARCH效应。

2.4 引入虚拟变量的GARCH检验

将全部沪深300指数的日对数收益率序列进行建模,并引入一个虚拟变量W来描述沪深300股指期货合约推出风波。且W取值等于0或W取值为1。在期指期货推出前W取值为0,在期指期货推出后W取值为1。这样我们只需考察W值的符号,大小以及显著性,就可以阐述期指期货推出后现货市场价格波动率变化的情况。引入虚拟变量W后,GARCH模型的条件残差可以调整为:

σ2t=α0+α1μ2t-1+λW(2)

其中,股指期货推出之前W=0,股指期货推出以后W=1。

2.4.1 单位根检验

对总样本hsall序列进行单位根检验,得出总样本hsall序列是平稳的,不存在单位根。

2.4.2 自相关检验

总样本hsall序列是自相关的。综上,总样本hsall序列既是平稳序列,又是自相关序列,所以我们可以使用ARMA模型来反映出沪深300日收益率总样本序列的变化情况。下面借助AIC和SC准则来测量计量模型及其滞后阶数对金融时间序列数据的拟合情况,考察三阶以内,ARMA(P,q)的P和q值取值。鉴于AIC准则和SC的准则,比较后觉得总样本hsall序列服从ARMA(2,1)模型。

2.4.3 ARCH效应检验

当滞后阶数为1时,ARCH―LM统计量的相随机率为0,小于0.005,拒绝没有ARCH效应的原假定。说明其存在ARCH效应。同理,当滞后阶数为30时,检验结果依然明显,说明存在高阶的ARCH效应,需要借助GARCH模型进行清除。

2.4.4 建立引入虚拟变量的GARCH模型

我们设定虚拟变量W,然后构建GARCH(1,1)模型,估计结果显示虚拟变量W的值为-4.45×10-6,小于0,相伴机率为0.0022,小于0.05,表明沪深300股指期货的推出早已减弱了现货市场的波动。而虚拟变量W的绝对值是太小的,可以觉得沪深300股指期货推出这一风波影响股票现货市场的波动幅度不大。

3 实证推论

结合以上的实证研究,我们可以剖析得出以下的推论:

第一是我们选定样本区间经过数据处理,将其日收益率对数化后,完成三个样本序列的描述性统计,得出这三个样本都具有有左偏,尖峰、厚尾等不服从正态分布的特点。

第二是通过ADF检验和自相关检验,再借助ARMA模型解释并考虑统计量的显著性,发现期指期货推出前的序列服从ARMA(2,2)模型、股指期货推出后的序列服从ARMA(1,1)模型。根据事前事后研究法,我们可以觉得新信息和旧信息对股票现货市场的影响变短了,即新信息以更快的速率传递给现货市场,旧信息对现货市场影响的持续力减小。

第三是我们创建引入虚拟变量的GARCH模型,显示出虚拟变量W是负值且明显不为零的研究结果,表明了沪深300股指期货的推出减轻了股票现货市场的波动。由于虚拟变量W太小,故其影响程度太有限。

综上,我们可以看出沪深300股指期货的推出减小了股票现货市场的波动性。虽然减缓程度不大,但可以看出沪深300股指期货合约设计以及监管机制都逐渐建立。另一方面,沪深300股指期货是一个挺好的工具,丰富了我国资本市场的投资方法和对冲手段,但“稳定器”的作用并没有出众的发挥下来,这一点可能是因为沪深300股指期货的成长时间短,投机者相对较多的缘故。

END

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