宣權(quán)圣
摘要:上證50ETF期權(quán)推出已近4年,本文選取50ETF期權(quán)推出前后的標(biāo)的資產(chǎn)5分鐘高頻收益率序列數(shù)據(jù)計(jì)算已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率,構(gòu)建帶跳躍成分的HAR-RV-J模型,研究期權(quán)推出前后,對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)性結(jié)構(gòu)的影響。研究發(fā)現(xiàn),50ETF期權(quán)的推出,使市場(chǎng)未來波動(dòng)率受歷史中、長(zhǎng)期波動(dòng)率的影響增加,這反映了市場(chǎng)波動(dòng)率結(jié)構(gòu)在一定程度上得以改善。但是,因期權(quán)推出初期的交易規(guī)模有限,整體檢驗(yàn)結(jié)果表明標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)性難以避免地受到系統(tǒng)性波動(dòng)的影響,此外,本文發(fā)現(xiàn),期權(quán)的推出使得市場(chǎng)波動(dòng)率結(jié)構(gòu)變得更為復(fù)雜。
關(guān)鍵詞:50ETF期權(quán);HAR模型;波動(dòng)率
一、引言
2017年,全球76個(gè)交易所交易的場(chǎng)內(nèi)期權(quán)合約數(shù)共計(jì)為103億張,2018年較上一年增長(zhǎng)了28.15%,達(dá)到了132億張,其中全球ETF期權(quán)的交易量,在2017年為1611百萬張,而2018年為1889百萬張,比上一年增長(zhǎng)了18.87%。
國(guó)外的期權(quán)市場(chǎng)發(fā)展迅猛,市場(chǎng)在成熟后不斷深入,但國(guó)內(nèi)的期權(quán)相較而言發(fā)展起步較晚,以50ETF為標(biāo)的資產(chǎn)的上證50ETF期權(quán),于2015年2月9日方才正式登陸上交所。上證50ETF期權(quán)一般設(shè)置當(dāng)月,下月,后兩個(gè)季月共計(jì)4個(gè)檔期的合約,每一檔期的合約又設(shè)“一平兩虛兩實(shí)”共計(jì)5種期權(quán),采用實(shí)物交割,投資者申請(qǐng)50ETF期權(quán)開戶需要滿足一定的限制條件。
2018年,50ETF期權(quán)全年累計(jì)成交量較2017年躍升了75.56%,達(dá)到了 3.16 億張,其交易規(guī)模占全球ETF期權(quán)規(guī)模的16.72%,這一占比較上一年上升了比5.54%。此外,交易額隨交易量用不上升,2018年50ETF期權(quán)全年累計(jì)成交額在上一年的基礎(chǔ)上增長(zhǎng)了72.16%,達(dá)到了8.35萬億元。2018年,50ETF期權(quán)投資者人數(shù)持續(xù)增長(zhǎng),年末期權(quán)投資者賬戶總數(shù)達(dá)到30.78萬,較上一年增加了19.30%。
期權(quán)市場(chǎng)的發(fā)展穩(wěn)中有進(jìn),隨著交易量和活躍度不斷提升,期權(quán)的作用也應(yīng)日趨凸顯。期權(quán)作為一種重要的風(fēng)控工具,其收益的非線性結(jié)構(gòu)、靈活的策略,在為投資者豐富投資品種的同時(shí),是否起到了穩(wěn)定標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)、減小系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的作用;其投資者適當(dāng)性管理措施,是否起到了引導(dǎo)資本市場(chǎng)投資者轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)化、專業(yè)化,是十分值得探索的。
二、模型介紹
研究市場(chǎng)的波動(dòng)性,通常以波動(dòng)率為觀測(cè)指標(biāo),但金融資產(chǎn)的時(shí)間序列通常表現(xiàn)出厚尾性和波動(dòng)聚集現(xiàn)象,因此,傳統(tǒng)上構(gòu)建GARCH族類的模型以處理金融時(shí)間序列的異方差問題。隨著軟、硬件技術(shù)的進(jìn)步,高頻交易數(shù)據(jù)的可得性得以解決,F(xiàn)rench(1987)等使用高頻數(shù)據(jù)估算低頻收益率的波動(dòng)率,在此基礎(chǔ)上,Andersen和Bolleersker(1998,2000)正式提出了已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率(Realized Volatility,RV)的概念。已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率作為一個(gè)具備非參數(shù)、可觀測(cè)等特點(diǎn)的估計(jì)指標(biāo),在適當(dāng)選取高頻數(shù)據(jù)頻率的情況下,還滿足一致性,這使得其在大數(shù)據(jù)處理技術(shù)日漸成熟的背景下,被學(xué)界廣泛采用。
Corsi(2004)在mtiller(1993)提出的異質(zhì)性市場(chǎng)理論框架下,使用RV為變量,構(gòu)建出HAR-RV模型,該模型以一個(gè)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的自回歸過程來刻畫未來的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率,模型的偏回歸系數(shù),度量了不同頻率的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率對(duì)未來時(shí)刻的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的邊際影響。
記[yt]為第t個(gè)交易日的日對(duì)數(shù)收益率,在將第t個(gè)交易日等分后,可得到n個(gè)區(qū)間,本文以[yt,i]表示第i個(gè)日內(nèi)等分區(qū)間的對(duì)數(shù)收益率。
由于[RVt=nVar(yt,i)],而[Varyt,i=1n(yt,i-yt)2n-1],所以當(dāng)n足夠大時(shí),有[RVt≈i=1nrt,i2]。在計(jì)算得到已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率后,可構(gòu)建HAR-RV模型,該模型假定當(dāng)前的偏波動(dòng)率[σt*]是關(guān)于過去的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率加上下一期的長(zhǎng)期偏波動(dòng)率的期望值的一個(gè)函數(shù),聯(lián)立方程[σ(d)t+hd]、[σ(w)t+hw]、[σ(m)t+hm],合并系數(shù),可得到如下的HAR-RV模型。
[RV(d)t+h=α+βdRV(d)t+βwRV(w)t+βmRV(m)t+μt]
其中[RV(d)t]、[RV(w)t]、[RV(m)t]分別表示日、周、月已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率。其中[RV(w)t=15(RVdt-1+RVdt-2+…+RVdt-5)]。
三、實(shí)證分析
本文選取的高頻數(shù)據(jù)來自wind的量化接口,使用R語言自動(dòng)提取并寫入本地。筆者采集了自2014年2月9日9點(diǎn)30分,至2019年7月3日15點(diǎn)整的上證50ETF的收盤價(jià)序列,經(jīng)復(fù)權(quán)與缺失值處理,共計(jì)71183條數(shù)據(jù),作為高頻數(shù)據(jù)建模樣本。由于tick級(jí)和1分鐘的序列反復(fù)出現(xiàn)0值,違背了我們采用高頻數(shù)據(jù)以改變傳統(tǒng)低頻數(shù)據(jù)的離散化缺陷的初衷,所以采集頻率為5分鐘時(shí)間序列。
研究期權(quán)推出前的市場(chǎng)波動(dòng)性采用2014年2月9日-2015年2月8日的5分鐘收盤價(jià)序列,研究期權(quán)推出后的市場(chǎng)波動(dòng)性采用2015年2月9日至2019年7月3日的5分鐘收盤價(jià)序列,研究期權(quán)交易規(guī)模成型后的市場(chǎng)波動(dòng)性采用2016年11月至2019年7月3日期間的5分鐘收盤價(jià)序列。
為不破壞高頻數(shù)據(jù)的連續(xù)性。將跳躍成分J納入進(jìn)來,得到HAR-RV-J模型,其形如下:
[RV(d)t+h=α+βdRV(d)t+βwRV(w)t+βmRV(m)t+βjJt+μt]
其中跳躍成份[Jt=max (RVt-BVt,0)],其中[BVt=μ-21J=2n|yt,jΔ||yt,(j-1)Δ|]。
模型的輸出結(jié)果如表1:
四、結(jié)論
從模型的輸出結(jié)果可知,HAR模型在三個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)關(guān)于[RV(d)t]、[RV(w)t]、[RV(m)t]的系數(shù)都通過了t檢驗(yàn),從圖1中的模型預(yù)測(cè)值曲線可知,模型擬合效果良好。
比較期權(quán)推出前后的[β]系數(shù)可知,期權(quán)推出的效應(yīng)對(duì)不同頻率的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率對(duì)未來已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的邊際影響的改變是差異化的。周已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率對(duì)未來已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的影響始終較大,且月已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率對(duì)未來已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的影響在期權(quán)推出后也有所提升,但是[RV(d)t]、[RV(w)t]、[RV(m)t]三者在期權(quán)推出后,對(duì)下一期已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的影響,整體上要比期權(quán)推出前更高,這可能是由于樣本區(qū)間內(nèi)所處的市場(chǎng)周期和行情不同。另一種可能的解釋是,在期權(quán)推出的前期,因?yàn)榻灰滓?guī)模未有放量,期權(quán)交易規(guī)模相比標(biāo)的資產(chǎn)交易規(guī)模而言較小,故難以撬動(dòng)標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)率。
對(duì)期權(quán)交易規(guī)模初步成型后的樣本區(qū)間建模所得的系數(shù)表明,日已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率對(duì)未來已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的影響相比全區(qū)間而言有進(jìn)一步地下降,周已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率對(duì)未來波動(dòng)率的影響有較大提升。
觀察三個(gè)模型的實(shí)證結(jié)果可知,月度已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的系數(shù),先是變小,進(jìn)而為負(fù)。由于月度已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率必為非負(fù)數(shù),所以月度已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率系數(shù)為負(fù),一方面因?yàn)槠跈?quán)具有對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)的未來價(jià)格進(jìn)行套保,可對(duì)沖一部分風(fēng)險(xiǎn),或?qū)L(fēng)險(xiǎn)限定在一定范圍內(nèi)等作用;另一方面因?yàn)?0ETF期權(quán)本身就是以月為單位設(shè)定檔期,這些特征,可能降低了50ETF未來的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率,這映射到模型上,即表現(xiàn)為月度已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率系數(shù)為負(fù)。
從實(shí)證結(jié)果可知,上證50ETF期權(quán)的推出,一定程度上改善了50ETF的波動(dòng)性結(jié)構(gòu),但標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)的整體波動(dòng)性依然受到整個(gè)證券市場(chǎng)的系統(tǒng)性波動(dòng)的強(qiáng)烈影響,此外,需要注意的是,期權(quán)收益的非線性結(jié)構(gòu)和交易策略多樣化的特征,使得標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)率結(jié)構(gòu)變得更為復(fù)雜。
參考文獻(xiàn):
[1]郭名媛,張世英.賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)及其長(zhǎng)記憶性 最優(yōu)頻率選擇[J].系統(tǒng)工程學(xué)報(bào),2006,21(6):568-573.
[2]劉龐龐.期權(quán)市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)率影響的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2017,32(10): 50-58.
[3]楊艷軍,安麗娟.基于 HAR 模型的上證 50ETF 波動(dòng)率指數(shù)特征及應(yīng)用研究[J].金融發(fā)展研究,2017(07):47-52.
[4]盛積良,馮玉蘭.上證 50ETF 期權(quán)推出對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)質(zhì)量的影響[J].金融與經(jīng)濟(jì),2018(07):40-46.
[5]衍生品業(yè)務(wù)部.上海證券交易所股票期權(quán)市場(chǎng)發(fā)展報(bào)告[N].上海證券報(bào),2017-02-10(008)
[6]Corsi F.A simple approximate long-memory model of realized volatility[J].Journal of Financial Econometrics,2009,7(2):174-196.
[7]Corsi F, Renò R. Discrete-time volatility forecasting with persistent leverage effect and the link with continuous-time volatility modeling[J]. Journal of Business & Economic Statistics,2012,30(3):368-380.
[8]Tian F, Yang K, Chen L. Realized volatility forecasting of agricultural commodity futures using the HAR model with time-varying sparsity[J]. International Journal of Forecasting, 2017,33(1):132-152.
[9]Tian F, Yang K, Chen L. Realized volatility forecasting of agricultural commodity futures using the HAR model with time-varying sparsity[J]. International Journal of Forecasting,2017,33(1):132-152.