重推國債期貨對(duì)利率市場波動(dòng)性的影響研究

夏秀相，侯擎天，周敦輝

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠233000)

摘要：選擇“2013年9月6日至2014年4月11日國債期貨數(shù)據(jù)”和“2013年1月4日至2014年4月11日國債指數(shù)”數(shù)據(jù)，對(duì)國債期貨推出設(shè)立虛擬變量，建立GARCH、GJR等模型定量分析了國債期貨發(fā)揮的作用，得出了在引入國債期貨交易之后,國債現(xiàn)貨市場中信息的“負(fù)杠桿效應(yīng)”有所改善，投資者由非理性趨向理性，國債現(xiàn)貨市場中的市場風(fēng)險(xiǎn)有效地降低，但國債期貨對(duì)國債現(xiàn)貨市場波動(dòng)性的影響十分有限等結(jié)論，并結(jié)合中國國債市場實(shí)際情況分析解釋了重推國債期貨后市場上信息的傳遞速度變慢這一與理論不符的結(jié)果，證明了國債期貨合約的功能發(fā)揮有助于市場形成完善的基準(zhǔn)收益率體系并有助于有效規(guī)避利率風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：國債期貨；國債現(xiàn)貨；GARCH模型；GJR模型

作者簡介：夏秀相，學(xué)生，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)。

基金項(xiàng)目：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)2014年度大學(xué)生科研創(chuàng)新

文章編號(hào)：1672-6758(2015)02-0058-4

中圖分類號(hào)：F832.5

1引言

國際上，一些知名學(xué)者從不同角度研究國債期貨的功能發(fā)揮。Grinblatt和Jegadeesh(1996)[1]認(rèn)為國債期貨定價(jià)效率主要取決于保證金交易制度。在對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)績效的研究中，F(xiàn)iglewski(1984)[2]等提出了由回歸可以獲得最優(yōu)對(duì)沖比例，Johansen(1988)[3]提出了解決偽回歸風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)整檢驗(yàn)。在國內(nèi)，袁東(2003)[4]，黨劍(2002)[5]，賀強(qiáng)和辛洪濤(2012)[6]等研究表明國債期貨可以規(guī)避債券市場風(fēng)險(xiǎn)，從而推進(jìn)我國利率市場化進(jìn)程。另有一些人探討了我國是否應(yīng)該重推國債期貨，認(rèn)為重推國債期貨的條件已趨于成熟。這些研究多是關(guān)于國債的諸多功能,是在國債期貨推出之前進(jìn)行的，并且只是定性地分析國債期貨與利率市場的關(guān)系，沒有定量分析國債期貨的推出對(duì)國債現(xiàn)貨市場的影響。

正是由于利率的波動(dòng)，國債期貨才有推出的必要，因?yàn)閲鴤谪浀幕竟δ芫褪且?guī)避利率風(fēng)險(xiǎn)。市場利率的變化可以直接由國債期貨反映，如果央行規(guī)定存貸款利率，那么出臺(tái)的貨幣政策將會(huì)很大程度上影響國債期貨價(jià)格。利率水平主要反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)貨幣的需求程度，經(jīng)濟(jì)發(fā)展得過快往往導(dǎo)致利率上升。因此，利率因素是影響國債期貨價(jià)格波動(dòng)的最核心因素，所以本文著眼于國債期貨推出后，對(duì)利率市場波動(dòng)性的影響進(jìn)行研究。

2數(shù)據(jù)選取、處理和分析

根據(jù)國債利率充當(dāng)基準(zhǔn)利率的客觀機(jī)理，而國債利率又反映在國債現(xiàn)貨的價(jià)格波動(dòng)中，因此用國債現(xiàn)貨價(jià)格指數(shù)來充當(dāng)最佳基準(zhǔn)利率，從而通過分析推出國債期貨對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的影響，進(jìn)而分析得到重推國債期貨對(duì)利率市場波動(dòng)性的影響。

選取中國金融期貨交易所2013年9月6日至2014年4月11日代碼為TF1406的142個(gè)五年期國債期貨數(shù)據(jù)，選取了2013年1月4日至2014年4月11日304個(gè)國債指數(shù)數(shù)據(jù)，并將其分為2013年9月6日之前的162個(gè)數(shù)據(jù)，和之后的142個(gè)數(shù)據(jù)。

國債現(xiàn)貨價(jià)格的收益率能夠反映其變動(dòng)程度,收益率的方差體現(xiàn)了市場的波動(dòng)特征以及風(fēng)險(xiǎn)特征。用取對(duì)數(shù)作差分形式對(duì)日收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理，計(jì)算公式為:

Rt=ln(Pt/Pt-1)

其中Rt為t時(shí)刻樣本的收益率，Pt、Pt-1分別為t時(shí)刻、t-1時(shí)刻樣本的收盤價(jià)，并對(duì)序列通過減去均值作中心化處理，得到相應(yīng)的新序列(以下均用此新序列建模)。

首先,繪制整個(gè)樣本期間內(nèi)(20013年1月4日至2014年4月11日)國債指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)的折線圖，發(fā)現(xiàn)該序列具有較明顯的波動(dòng)“集聚”現(xiàn)象,說明誤差項(xiàng)可能具有條件異方差的性質(zhì)。

其次,整個(gè)樣本期間內(nèi)(2013年1月4日至2014年4月11日)國債指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)國債指數(shù)日收益率序列的偏度為0.291618、峰度為36.91593。由此我們知道本序列具有典型的尖峰、厚尾特征。

最后,平穩(wěn)性檢驗(yàn)。利用ADF檢驗(yàn)法，對(duì)國債指數(shù)的日收益率序列以及國債期貨的日收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)在國債期貨推出前、后和在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi),國債指數(shù)的收益率序列和國債期貨的日收益率序列都具有平穩(wěn)性。

3GARCH建模

3.1 ARCH 建模。

第一步,分別對(duì)序列進(jìn)行滯后1、2、3、4、5階的自回歸分析,根據(jù)AIC準(zhǔn)則和Schwarz準(zhǔn)則,對(duì)國債指數(shù)的日收益率序列進(jìn)行自回歸分析,發(fā)現(xiàn)滯后階數(shù)為3階的AIC的值和SC的值都是最小的，因此選擇較合適的滯后三階模型,即:

Rt=φ1Rt-1+φ2Rt-2+φ3Rt-3+μt

第二步,對(duì)擬合后的殘差作滯后8階的自相關(guān)檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)殘差序列中，所有自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都位于虛線之間,并且Q統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值均大于0.05，因此，認(rèn)為在顯著性水平為5%的條件下，殘差序列不存在自相關(guān)。

第三步,再對(duì)殘差序列進(jìn)行滯后25期的ARCH-LM檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)在給定1%的顯著性水平下,F統(tǒng)計(jì)量和nR2統(tǒng)計(jì)量相伴的概率值分別為0.002188,0.003053，都小于0.01，表明殘差序列具有高階的ARCH效應(yīng),因此選擇GARCH模型重新進(jìn)行建模。

3.2 GARCH模型參數(shù)估計(jì)。

在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)(2013年1月4日至2014年4月11日)構(gòu)建GARCH模型,并且我們引入一個(gè)虛擬變量XD,以此來修正GARCH模型。此時(shí)模型形式變?yōu)?/p>

式中,虛擬變量的賦值可以反映序列的時(shí)間特征，λ可以反映波動(dòng)性,若顯著,表明推出國債期貨對(duì)現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性的確產(chǎn)生了影響。若λ>0,說明國債期貨交易加劇了現(xiàn)貨市場波動(dòng)；若λ<0,則國債期貨交易減小了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)；如果λ=0,表明現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性并沒有改變。

分別建立GARCH (1,1)模型、GARCH (1,2)模型、GARCH (2, 1)模型、GARCH (2,2)模型，比較擬合效果,通過AIC值和SC值,得出GARCH (1,2)模型最為優(yōu)良,建立相應(yīng)的GARCH方程。參數(shù)估計(jì)的結(jié)果如表1。

根據(jù)表1的結(jié)果可知，擬合的GARCH (1,2)方程為:

從模型的約束條件來看α1=0.041177>0，β1=1.515004>0，β2=-0.656149<0，顯著性水平較高，并且α1+β1+β2<1,符合GARCH模型中參數(shù)的約束條件。根據(jù)模型的結(jié)果，可以看到，λ為負(fù)值,相應(yīng)的概率值為0.0001,通過了顯著性檢驗(yàn),表明推出國債期貨降低了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性。另外,XD的系數(shù)很小,說明國債期貨的影響相當(dāng)有限。

再進(jìn)行GARCH建模,并對(duì)擬合的殘差序列進(jìn)行滯后25期的ARCH-LM檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)在擬合的GARCH (1,2)模型,F統(tǒng)計(jì)量和相應(yīng)的概率值分別為0.8229,0.8222，大于顯著性水平5%,說明殘差里包含的信息已經(jīng)提取干凈,殘差序列已經(jīng)不再有ARCH效應(yīng)了。這反映GARCH(1,2)模型消除了條件異方差性,對(duì)國債指數(shù)的日收益率序列擬合得較充分。

4擴(kuò)展的GJR(1,2)模型

考慮到在國債市場上,利好消息和利空消息對(duì)國債價(jià)格存在非對(duì)稱性的沖擊,因此，采用帶虛擬變量GJR(1,2)模型，對(duì)不同信息反應(yīng)的“杠桿效應(yīng)”進(jìn)行研究。模型如下:

在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)(2013年1月4日至2014年4月11日)構(gòu)建國債指數(shù)日收益率序列的GJR (1,2)模型,得到相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2。

由表2可知,擬合的GJR (1,2)方程為:

表2　GJR (1, 2)模型的回歸結(jié)果

根據(jù)模型擬合的結(jié)果可知,系數(shù)α1,β1,β2，均滿足模型的約束條件,同時(shí),在GJR(1,2)模型中λ也為負(fù)值,統(tǒng)計(jì)性質(zhì)顯著,表明推出國債期貨的確降低了國債現(xiàn)貨市場的波動(dòng)。而XD的系數(shù)也很小,說明影響同樣是很有限的。

5結(jié)論分析

分別對(duì)國債期貨推出前、后建模并進(jìn)行相關(guān)分析,得到相應(yīng)的GARCH模型,同時(shí)添加虛擬變量修正GARCH模型,在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)，研究推出國債期貨對(duì)現(xiàn)貨市場波動(dòng)性的影響,并運(yùn)用非對(duì)稱的GJR(1,2)模型,驗(yàn)證GARCH的結(jié)果，得到如下信息：

5.1推出國債期貨對(duì)市場傳遞信息速度的影響。

表3　GARCH模型條件方差方程的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

由表3可知,推出國債期貨之前,α的值為0.077955,而在國債期貨推出之后,其值減小為0.044149,二者相差0.033806，說明上一期的市場信息對(duì)本期條件方差的影響程度有所減?。涣硪环矫?在國債期貨推出之前,對(duì)國債指數(shù)擬合的GARCH模型中的β1+β2值為0.755234,比國債期貨推出之后對(duì)應(yīng)的持續(xù)參數(shù)值0.780397小了0.025736,意味著國債現(xiàn)貨市場中的舊信息對(duì)市場波動(dòng)性的沖擊稍稍增加。綜合α和β的值,可以得出國債市場推出國債期貨交易后,市場信息的傳遞速度卻減慢了，并且從數(shù)據(jù)上看只是微小的影響。經(jīng)過分析,認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的原因主要是：在我國國債市場中,由于推出國債期貨不久,市場的雙邊交易才剛剛開始,長期累積的利空消息通常有集中釋放的過程,這期間國債現(xiàn)貨會(huì)受到舊信息的更大影響,導(dǎo)致在現(xiàn)貨市場上降低了信息的流動(dòng)速度。當(dāng)舊消息的影響完全釋放后,才會(huì)逐漸表現(xiàn)出國債期貨對(duì)新信息的敏感性。

5.2推出國債期貨對(duì)現(xiàn)貨市場“杠桿效應(yīng)”的影響。

表4　GJR(1,2)模型條件方差方程的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

通過不對(duì)稱的GJR(1,2)模型,利用國債期貨推出前、后這兩個(gè)時(shí)間段的樣本數(shù)據(jù),探究國債期貨上市以后對(duì)我國國債現(xiàn)貨市場中信息“杠桿效應(yīng)”的影響及影響程度。GJR(1,2)模型條件方差方程的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4。

從表4可以看出,GJR(1,2)模型中的參數(shù)β1+β2在國債期貨推出之前的值為0.860605,而在推出國債期貨后其值增大為0.90906,表明舊信息對(duì)國債現(xiàn)貨市場波動(dòng)性沖擊的程度增強(qiáng)了,這與GARCH模型中得到的結(jié)論一致，另一方面可以表明市場波動(dòng)的新信息吸收在減弱。在GJR模型中,γ≠0系數(shù)，且通過顯著性檢驗(yàn),表明在國債現(xiàn)貨市場中，波動(dòng)性是非對(duì)稱的。γ<0,說明利好消息比利壞消息波動(dòng)更大。在國債期貨引入之前,當(dāng)出現(xiàn)利好消息時(shí),μt-1>0,則dt-1=0,會(huì)帶給國債現(xiàn)貨市場一個(gè)α=0.078938倍的沖擊；當(dāng)出現(xiàn)利空消息時(shí),μt-1<0,此時(shí)，dt-1=1,則利空消息將產(chǎn)生一個(gè)α+γ=-0.81543倍的沖擊。由此表明我國國債市場的投資者是趨于非理性的，存在一種從眾心理。在國債期貨引入之后,出現(xiàn)利好消息時(shí),會(huì)帶來一個(gè)α=0.077294倍的沖擊,而出現(xiàn)利壞消息時(shí),則會(huì)帶來一個(gè)α+γ=-0.000846倍的沖擊。由二者絕對(duì)值顯著小于1可以看出，推出國債期貨后,利好消息和利空消息對(duì)我國國債現(xiàn)貨市場波動(dòng)性產(chǎn)生的沖擊均有所下降。反映信息沖擊非對(duì)稱效應(yīng)的參數(shù)γ的絕對(duì)值在推出國債期貨后顯著降低,表明國債期貨上市后國債現(xiàn)貨市場中信息的“負(fù)杠桿效應(yīng)”有所改善，投資者由非理性趨向理性。

5.3推出國債期貨對(duì)現(xiàn)貨市場波動(dòng)性的影響。

無論是從GARCH (1,2)模型還是從GJR(1,2)模型中,都可看出條件方差方程中β1+β2的值遠(yuǎn)大于α的值,表明相對(duì)于新信息,舊信息對(duì)市場波動(dòng)性的影響程度要大得多,說明導(dǎo)致我國國債現(xiàn)貨市場波動(dòng)性的主要原因不是推出了國債期貨。

總地看來,GARCH模型中,在推出國債期貨之前,(α+β1+β2)值為0.8331189,而在引入國債期貨之后,其值降為0.724546,一定程度上表明了推出國債期貨有效地降低了現(xiàn)貨市場中的市場風(fēng)險(xiǎn)。在GJR模型中,得到了同樣的結(jié)論。

從虛擬變量的系數(shù)中可以看到,無論是GARCH模型還是GJR模型,XD的系數(shù)都是負(fù)的,且通過了顯著性檢驗(yàn),表明國債期貨的確降低了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性。然而結(jié)果顯示,XD的系數(shù)很小,表明國債期貨對(duì)現(xiàn)貨市場波動(dòng)性的影響是很有限的。這樣，可以認(rèn)為，國債期貨推出之后,在有限程度上抑制了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性，使得國債價(jià)格和價(jià)值更加趨于一致。但是，由于國債期貨市場規(guī)模不大,其對(duì)國債市場的影響必然有限。

6結(jié)語

本文通過對(duì)國債期貨上市前后國債現(xiàn)貨市場情況的研究，說明了推出國債期貨的確降低了我國利率市場的波動(dòng)性。另一方面,由于GARCH模型中XD的系數(shù)非常小,表明國債期貨對(duì)我國利率市場波動(dòng)性的影響比較小。GJR-GARC(1,2)模型中參數(shù)γ<0，表明中國國債現(xiàn)貨市場中利好消息的沖擊大于利壞消息，即存在非對(duì)稱效應(yīng)，說明投資者是非理性的。隨著我國金融改革的不斷推進(jìn)，金融市場的不斷發(fā)展，可以預(yù)期國債期貨將對(duì)現(xiàn)貨產(chǎn)生更多的相互作用，對(duì)利率市場的影響也將更大。所以，盡管國債期貨合約暫時(shí)沒有充分發(fā)揮對(duì)利率市場的穩(wěn)定功能，但這并不影響推出國債期貨交易后長期功能的發(fā)揮?？梢栽O(shè)想，如果越來越多的機(jī)構(gòu)投資者對(duì)國債期貨交易完全了解并積極參與，那么國債期貨的交易將逐步發(fā)揮穩(wěn)定市場利率的功能。

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Impact of Re-launching the Treasury Bonds Futures on the Volatility Market Interest Rates

Xia Xiuxiang, Hou Qingtian, Zhong Dunhui

(School of Finance, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu，Anhui 233000，China)

Abstract：With the data of treasury bond futures (09/06/2013—04/11/2014) and the government bond index (01/04/2013—04/11/2014), we establish some dummy variable for lunching treasury bond futures to set up the GARCH, GJR models to analyze the role of treasury bonds futures. The result shows that negative leverage effect was improved, investors become more rational, market risk was reduced. However, the effect of the futures trading to the market volatility rate is extremely limited. The paper explains the inconsistency of the experimental data with the old theory which holds that the transmission of market information would be slowdown . In this paper, we proved that the treasury bond futures would contribute to development of basic interest rate of financial market, and can provide a hedge against interest rate changes.

Key words：treasury bond futures; treasury spot; GARCH model; GJR model

Class No.:F832.5Document Mark：A

(責(zé)任編輯：宋瑞斌)