張琳++李凱
[摘 要] 股指期貨功能的發(fā)揮建立在股指期貨與現(xiàn)貨市場價格形成有效互動、引導關(guān)系的基礎(chǔ)上。本文對股指期貨價格與現(xiàn)貨價格間的傳導關(guān)系進行實證分析,通過研究,發(fā)現(xiàn)股指期貨和現(xiàn)貨市場價格存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。同時本文以此為根據(jù),對股指期貨市場與現(xiàn)貨市場的運行提出改進建議。
[關(guān)鍵詞] 滬深300股指期貨;現(xiàn)貨市場;價格發(fā)現(xiàn);波動性
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 21. 067
[中圖分類號] F830.91 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194(2016)21- 0131- 02
1 滬深300股指期貨介紹
2006年,中國金融期貨交易所從抗操縱性、基本特征等方面綜合考慮,選取了覆蓋兩市六成市值的滬深300股票指數(shù)作為股指期貨合約的標的指數(shù),并率先推出了股指期貨仿真交易。經(jīng)過四年籌備,我國滬深300股指期貨終于在2010年4月16日正式上市交易,不僅為我國期貨市場增加了一種新的交易品,而且使我國建立起自己的證券衍生品交易市場。滬深300股指期貨上市以來運作良好,在我國期貨市場的地位日益穩(wěn)固。
2 實證結(jié)果分析
對2015年1月5日至2016年6月15日共353組數(shù)據(jù)進行分析。為縮小數(shù)據(jù)分布范圍,避免異常值對統(tǒng)計量的影響,對所選取的日收盤價數(shù)據(jù)均取對數(shù)。
2.1 單位根檢驗,單整檢驗
為避免偽回歸發(fā)生,進行平穩(wěn)性檢驗。LNS的ADF統(tǒng)計量-0.38和LNF的ADF統(tǒng)計量-0.35均大于5%顯著性水平下的臨界值-1.94,即不能拒絕原假設(shè),存在單位根,均為非平穩(wěn)的時間序列。對于一階差分,DLNS的ADF統(tǒng)計量-17.54和DLNF的ADF統(tǒng)計量-14.98均小于5%顯著性水平下的臨界值,拒絕原假設(shè),說明滬深300股指期貨與現(xiàn)貨日對數(shù)價格的一階差分序列均平穩(wěn),即均為一階單整序列。
2.2 協(xié)整檢驗
釆用E-G兩步法,對于同是一階單整的序列LNF與LNS,進行OLS:
■=-0.241 746+1.028 128 ln s
■2=0.982 83 t=(-4.733 123) (165.075 2)
殘差的ADF統(tǒng)計量-4.30小于10%顯著性水平下的臨界值-1.62,拒絕原假設(shè),表明滬深300股指期貨價格與現(xiàn)貨價格間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。
2.3 格蘭杰因果檢驗
可以發(fā)現(xiàn),雖然滯后三階不存在序列相關(guān),但AIC已開始增大,選擇滯后兩階為最佳滯后。對于原假設(shè)“l(fā)n s不是ln f的Granger原因”和“l(fā)n s不是ln f的Granger原因”,P值都較小,拒絕原假設(shè),表明股指期貨收益率和現(xiàn)貨收益率互為Granger原因,即股指期貨價格與現(xiàn)貨價格間存在領(lǐng)先滯后關(guān)系。
3 基于ARIMA模型對滬深300指數(shù)的實證分析研究
以滬深300指數(shù)日時間序列為研究對象,用 ARIMA模型對其進行實證分析并作出預測。
3.1 判定原始序列的穩(wěn)定性,識別模型
滬深300指數(shù)日數(shù)據(jù)記為S,現(xiàn)貨價格原序列的ADF統(tǒng)計量-0.51大于5%顯著性水平下的臨界值-1.94,為非平穩(wěn)序列,一階差分后ADF統(tǒng)計量-14.79小于5%顯著性水平下的臨界值,為平穩(wěn)序列,即S~I(1)。
3.2 模型的定階
確定d值后,用自相關(guān)函數(shù)、偏自相關(guān)函數(shù)以及它們的圖形來確定p,q值。觀測差分數(shù)據(jù)dS序列的ACF和PACF圖能看出dS序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都在2階拖尾,均無明顯截尾性,故可建立ARIMA(2,1,2)。再用AIC和SC準則最小化來確定模型。經(jīng)比較,ARIMA(2,1,2)過程的AIC=11.756 63和SC=11.800 73都是最小的,然后進行模型估計,模型參數(shù)估計在5%的水平下不完全是顯著的。在ARIMA(2,1,2)計算結(jié)果的基礎(chǔ)上,逐步剔除不顯著的滯后項或移動平均項,得到由AR(1)、AR(2)、MA (2)組成的改進后的ARMA(2,2)模型進行擬合。各參數(shù)的t檢驗量在5%顯著性水平下都通過,且滯后多項式f(x-1)倒數(shù)根值都在單位圓內(nèi)說明過程平穩(wěn),DW在2附近說明殘差不存在一階自相關(guān)。模型最小二乘估計:■=0.046 093dst-1-0.947 612dst-2+0.854 822εt-2
■2=0.096 264
t=(2.566 582) (-30.795 57) (16.520 82)
3.3 模型的檢驗
對ARIMA (2,1,2) 模型的殘差序列進行Q-檢驗,該模型的殘差不存在序列相關(guān),殘差序列為白噪聲過程,且模型的各項統(tǒng)計量也很好,因此可確定ARIMA(2,1,2)模型來擬合滬深300指數(shù)序列是合適的,并可選取此模型作為預測模型。
3.4 模型的預測和分析
采用一步向前靜態(tài)預測,依據(jù)模型對滬深300指數(shù)下一日收盤價預測。預測值與實際觀測值有一定偏差??紤]到六月份以來,滬深300指數(shù)波動較大且6月16日指數(shù)出現(xiàn)了一個向上猛沖的勢態(tài),這種情況下6月17日指數(shù)出現(xiàn)一次回降,導致了預測值的偏誤。
3.5 研究結(jié)論
從實際值和預測值能看出該模型預測效果基本接近實際值,作為滬深300指數(shù)的短期預測模型是可行的。ARIMA模型擬和預測的結(jié)果說明此序列包含了滬深300指數(shù)的大部分信息,在一定程度上可代表滬深300指數(shù)的走勢。但該模型只考慮了時間序列本身的特性,沒考慮其他一些不確定因素的影響,雖然它們以隨機項來反映,但在預測的期望值中無法反映。
4 基于 GARCH 模型的滬深 300 指數(shù)收益率波動性分析
4.1 基本統(tǒng)計特征分析
為減少誤差,將收益率根據(jù)以下公式計算:r=log(Pt/Pt-1),即得到滬深 300 指數(shù)收盤價對數(shù)的一階差分。由EViews日對數(shù)收益率線形圖知日收益率的波動表現(xiàn)出時變性、突發(fā)性和集簇性等特征。日收益率偏度-0.938 181,其分布左偏,峰度為 5.480 630,遠高于正態(tài)分布峰度值3,并結(jié)合Jarque-Bera正態(tài)性檢驗結(jié)果(P=0<0.05)知,收益率不服從正態(tài)分布,即利用基于正態(tài)分布統(tǒng)計方法對收益率的檢驗均失效。
4.2 ARCH效應檢驗
先對收益率的自回歸的滯后階數(shù)進行選擇。滬深 300 指數(shù)收益率的均值方程都采用如下形式:rt=c0+■cirt-i +εt
分別對滯后 1、2、3、4、5 期進行回歸,結(jié)果見表1。
根據(jù) AIC 最小原則可看出滯后 4 期為最優(yōu),則公式可寫成:rt=c0+■cirt-i +εt
4.3 GARCH(1,1)模型檢驗
殘差是一個白噪聲過程,說明GARCH模型能解決原來所存在的異方差性。
4.4 研究結(jié)論
滬深 300 指數(shù)收益率序列具有顯著的波動集簇性。充分說明我國股市投機氛圍濃厚,投資者的短期投資偏好明顯。滬深指數(shù)收益率存在明顯的 GARCH 效應,說明過去的波動對于未來的影響是持久的,同時也是逐漸衰減的。
5 對策建議
5.1 提高信息效率
滬深300股指期貨推出的短期時間內(nèi),股指期貨價格與現(xiàn)貨價格的因果關(guān)系不顯著,兩市場間聯(lián)動機制未能有效實現(xiàn),但隨著股指期貨市場的發(fā)展壯大,現(xiàn)貨價格對期貨價格不斷增大影響,兩市場間聯(lián)動性增強。股指期貨與現(xiàn)貨市場價格之間存在長期均衡關(guān)系。但當前信息效率較低,股指期貨引導現(xiàn)貨價格走勢的作用有待提升,因此必須提高信息效率。
5.2 加快機構(gòu)投資者入場步伐
機構(gòu)投資者是股票現(xiàn)貨市場的重要參與者,是套期保值的主要需求者,加快機構(gòu)投資者的入場步伐不僅對股票市場的平穩(wěn)快速發(fā)展具有重要意義,還有利于股指期貨市場風險轉(zhuǎn)移功能和價格發(fā)現(xiàn)功能有效發(fā)揮等。
5.3 對套利等交易提供政策優(yōu)惠
套利交易與單純的投機交易相比風險較小,并且能有效發(fā)現(xiàn)市場中出現(xiàn)的錯誤定價并進行修復,從而促進市場價格發(fā)現(xiàn)功能的運作。所以我國也可以嘗試提供類似政策優(yōu)惠。
5.4 對監(jiān)管機構(gòu)加強宣傳和監(jiān)管
建立以信息披露為中心的制度體系,確保政策信息等被及時準確地披露,同時市場參與者應提高獲取信息和理解信息的能力,結(jié)合市場信息和專業(yè)知識,做出客觀合理的決策,從而完善信息傳導機制。
主要參考文獻
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