股指期货对股票市场的 影响机制及实证分析

2021-10-12 21:57陈文超钟昊
中国集体经济 2021年30期
关键词:股指期货实证分析波动

陈文超 钟昊

摘要:文章通过对股指期货不同限制条件下进行对比,分析股指期货对股票市场的价格影响内在原理,通过实证分析选取沪深300股指期货及对应的日数据,经过计量模型验证股指期货价格波动对股票市场的重要引导作用。实证结果表示,沪深300股指期货价格发现功能与股市限制程度有一定直接联系,而受到中金对股指期货限制的调整措施,交易比较活跃的股指期货能够更直接引导股票市场的价格,稳定股市,减少股市波动。以实证验证结果完善股票期货市场,并提出稳定股市的建议。

关键词:股指期货;股票市场价格;波动;限制交易;实证分析

股指期货是一种金融衍生产品,其主要特点是杠杆效应非常大。股指期货对股票市场波动性影响非常大,对其研究能够规避投资风险、丰富风险对冲、套期保值等具有重要价值。沪深300指数是股指期货的重要指数,其标志着我国资本市场双边贸易机制的实现。2015年政府为应对“股灾”实施大规模“救市”措施,自2017年我国政府监管部门开始推行渐进式期货松绑政策,带动国内股票市场交易活跃程度,提升了国内股指期货在股市中的交易热度。本文通过对比不同限制条件下股指期货对股市波动的影响机制,以沪深300股指期货为研究数据检验股指期货对股市的价格引导功能,并提出相应稳定股市的建议。

一、股指期货对股票市场的影响文献综述

根据相关理论知识可知股指期货在一定程度上与股票市场间存在互动关系,不同学者对于二者间的关系存有不同观点:一是股指期货能够提供股票市场信息并降低股票市场波动性;二是股指期货会加剧股票市场的波动性。Taussig曾以反馈交易理论对其进行验证,并表示投机者在价格上升过程中买入,价格下降时卖出,价格上升时买入使其进一步上升形成正反馈交易,价格下降时卖出进一步下降形成负反馈交易,此交易形式加剧了股票市场波动性;Mayhew以实证验证美国标普500指数期货对股市波动的影响表示期货指数会引起股市的小幅度波动;我国学者黄凤、李飞等通过实证数据验证中证500期货高频数据表示其价格发现功能比较小,不能抑制股票市场的波动。但Butterworth对FTSE Mid250建模后发现股指期货能够减少股市波动;Drimbetas等学者对希腊股市股指期货进行实证分析后与Butterworth结论一致。我国学者许荣等通过I-S模型及分位数回归对比受限制的股指期货市场发现不受限制的股指期货对股市价格的引导作用更强。而Subranhanyam及Choi等通过最小二乘法研究股指期货对股市波动性的影响并未发现二者有直接联系。国内学者亦有表示期货交易与股市波动无明显关系。

不同学者对于股指期货与股票市场波动相关性见解不同,因此在国内逐渐“松绑”股指期货限制交易的环境下选择活跃的沪深300样本进行研究,可更准确的分析二者间的关系。

二、股指期货对股票市场的影响机制

(一)信息冲击

股指期货的上市不仅是多了一个交易的场所,其合约多空交易的对等性能够激励市场的竞争程度,使利好利空信息能够尽快实现交易,因此期货市场交易是目前公认的最接近完全竞争的市场。因此股指期货对市场信息的反应更加敏感,使期货价格的波动更加频繁,推动股市价格的波动程度。而此种信息冲击反映下的灵敏度提高避免了股市价格的虚低虚高情况,使其回归价格更加理性化。短期来看这种因股指期货价格形成的股市波动有害无利,但长期发展来看,信息冲击形成的导向作用只会让市场竞争在健康的环境下成长,股票短期内大幅波动是短时现象,因此形成的影响时限也比较短,在此影响下股票指数灵敏度也有一定提升,而对股票市场的纠偏能力也在随之增长,因此短期波动后会迅速恢复正常。

(二)投资者理性行为

由于不同投资者获取市场信息的能力有所差異,导致市场信息结构不对称,缺乏对市场信息的接受能力和辨别能力,易出现投资者盲目跟风的现象,导致其投资损失。但投资团队与个人投资者相比具有专业知识人才和团队,能够弥补个人投资者的非理性行为,因此个人投资者也是股市波动的主要原因之一。而理性投资者能够利用股指期货进行套期保值,再通过组合股指期货和股票期货使用股指指数理性投资行为减少股市的波动性。

(三)增加金融市场纵深

股指期货的出现为金融衍生产品提供发展有利条件,而金融衍生产品能够增加金融市场的纵深。一方面随着金融市场的工具不断增多,投资者能够合理组合投资工具减少风险,其纵深发展也能够规避原有低投资组合的系统风险,另一方面,股指期货的出现增加了国际投资冲击金融体系套利的能力,因此在总体上股指期货的出现加深了金融市场深度的发展。

三、股指期货影响股票市场波动的实证分析

(一)样本数据选择

本研究数据选择沪深300指数及对应的日收盘价,样本时段选取沪深300股指期货上市后(2010年4月16日至2019年12月31日),并将此期间的股指期货样本划分为限制前子样本I(2010年4月16日至2015年9月6日共1309天)、限制后子样本II(2015年9月7日至2017年2月16日共351天)、松绑期子样本III(2017年2月17日至2019年12月31日共825天)。

(二)ARMA-GARCH模型验证

对{Fr}、{Sr}及子样本序列进行ADF单位根检验,确认收益序列为平稳序列后建立ARMA(p,q)模型,修正残差序列潜在自相关性。通过自、偏相关图识别模型模式后筛选最优自回归阶数样本模型。通过GARCH模型重新估计前述模型,金融领域内多数模型均可以用GARCH(1,1)表示,因此本文首选GARCH(1,1)消除ARCH效应,效果不理想的情况下选取更高阶模型,{Sr}序列各样本模型对应的最优参数估计见表1。通过分析方差检验过程,以ARCH项ε的系数θ及GARCHσ的系数φ两个指标测量股票市场内新旧两种信息对股票指数和股指期货产生的主要影响情况。经过验证统计结果可知:一是在股指期货收益率模型中,限制股指期货交易前θ=0.09,φ=0.93,两项数据结果显示目前股指期货的波动已经对股票市场的价格波动产生一定正向影响,且其影响程度相比于新信息产生的影响来讲更大一些,产生的波动也更大。二是通过分析股指期货收益率{Fr}模型可发现,不同阶段的系数值变化趋势与其收益率一致,仅在波动幅度数值上有一些差距。此情况意味着股指期货限制政策出台后股票市场和期货市场均受到了不同程度的影响,而沪深300股指期货对于股票市场现货价格有一定的引导作用。

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