第２９卷第３期技术经济Ｖ０１．２９，Ｎｏ．３２０１０年３月ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＥｃｏｎｏｍｉｃｓＭａｒ．，２０１０
股指期货对股票现货市场波动性影响的实证研究
谢磊，王业成
（桂林理工大学管理学院，广西桂林５４１００４）
摘要：本文选取１９８４年１月１３日至２００８年９月１０日香港恒生股指期货的日收盘价作为原始数据，建立了ＧＡＲＣＨ模型与ＥＧＡＲＣＨ模型就股指期货对股票现货市场波动性的影响进行实证研究，得出香港恒生股指期货的引入在一定程度上降低了香港股票现货市场的波动性等结论。
关键词：股指期货；股票市场波动性；ＧＡＲＣＨ模型
中图分类号：Ｆ８３０．９１文献标识码：Ａ文章编号：１００２—９８０Ｘ（２０１０）０３—００７３—０６
１研究背景
股指期货是金融期货的一种，是一种衍生金融工具，是以股票价格指数（股指）为商品的期货。它是买卖双方根据事先约定，同意在未来某一特定时间以约定价格进行股指期货交易的一种标准化协议［１］。我国已于２００６年９月成立了中国金融期货交易所，编制并对外发布深沪３００指数，推出股指期货的其余各项准备工作也在逐步完善。业界纷纷预期沪深３００股指期货将在不久推出，届时我国将结束资本市场没有金融期货的历史，迎来新的发展机遇。
一般而言，股指期货市场的建立会吸引额外交易，以及吸引新资金进入证券市场交易，期货的避险功能提供了现货与期货价格间的稳定关系。指数期货的套利及投资组合则使期货与现货之间的关系更为稳定。然而，股指期货的推出会对股票市场波动性产生什么样的影响，这是一个我国监管机构和所有投资者都希望了解的问题［２］。在股指期货推出对股票现货市场波动性影响的问题上，国外学者们观点不一。大多数实证研究表明，股指期货引入前后，股票现货市场波动性没有发生明显变化；部分研究表明期货市场的引入使现货市场的波动性减小；还有部分研究认为期货市场导致了股票现货市场波动性的增加。
随着沪深３００指数期货推出日期的临近，近几年国内学者们关于股指期货推出对现货市场波动性影响方面的研究成果也层出不穷，观点也是各不相同。李华、程婧分析了日本股票指数期货的产生对于日经２２５指数的影响，认为股指期货的推出对股票现货市场波动性的影响不大［３１；李卓对我国台湾地区引进股指期货对现货市场影响的实证分析表明，股指期货的引入在一定程度上降低了我国台湾地区股票现货市场的波动性［４３；等等。
２数据选取与统计描述
由于目前我国本土没有股指期货交易，因此本文借助研究香港恒生股指期货对股票现货市场波动性的影响来对这个问题作出实证研究。本文选择香港市场作为实证对象的另一原因在于，自１９８６年５月６日恒生指数期货推出后，其成交量增长非常迅速，１９９７年恒生指数期货的成交量世界排名第六位。另外它是香港推出的第一种股指期货，也是香港推出的第一种金融期货［５］。简而言之，恒生指数期货推出的市场环境与我国即将推出的沪深３００指数期货的市场环境有很多相似之处。因此，研究香港恒生指数期货的推出对股票市场波动性的影响，对我国内地即将推出沪深３００指数期货有很好的借鉴意义。
２．１数据选取
本文实证部分选取了成熟市场我国香港市场恒生指数期货标的指数——恒生指数。本文选择了１９８４年１月１３日至２００８年９月１０日的恒生指数的日收盘价（ｃｆ）作为原始数据，共计６１１０个。恒生指数的日收益率采用每日恒生指数的收盘价的对数之差表示，计算公式为：
Ｒ，一ＩｎＧ—ｌｎＣＨ。（１）
故恒生指数的日收益率数据为６１０９个。
２．２描述性统计
数据处理使用的软件是ＥＶｉｅｗｓ５．１。图１反映
收稿日期：２００９—１２—２１
作者简介：谢磊（１９６８一），男，湖南宁乡人，桂林理工大学管理学院国际经济系主任、教授。博士，研究方向：金融工程；王业成（１９７９一），男，湖北随州人。桂林理工大学管理学院，硕士。研究方向：金融工程。
７３
技术经济第２９卷第３期
了序列在各区间的分布频率，其中横坐标是恒生指数的日收益率Ｒ，。图右边框里列出了根据当前
６１０９个样本值测算的描述统计量值。具体结果如表１所示。
．，
＂－１
－０．３７５
－０．２５０
－０．１２５
ｌＪ．１ＸＨ）０．１２５
图１恒生指数目收益率序列的柱图与相关统计量
表１
恒生指数日收益率序列描述统计量值样本
均值
最大值
最小值
标准差
偏度
峰度
ｊＢ统计量
（Ｍｅａｎ）
（Ｍａｘｉｍｕｍ）
（Ｍｉｎｉｍｕｍ）
（Ｓｔｄ．Ｄｅｖ．）（Ｓｋｅｗｎｅｓｓ）（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）Ｊａｒｑｕｅ－Ｂｅｒａ
Ｒ，
０．０００１９４
０．１７２４７
—０．４０５４２
０．０１７０６１
—２．８ｄ０４３４
６８．６１８２８
１１０４２１０
由表ｌ知，序列Ｒ的偏度Ｓ一一２．８４０４３４＜０，峰度Ｋ一６８．６１８２８＞３，所以，与标准正态分布（Ｓ＝０，Ｋ一３）相比，恒生指数日收益率序列呈现左偏、尖峰的分布形态。在零假设下，Ｊａｒｑｕｅ－Ｂｅｒａ统计量服从Ｙ２（２）分布。由图１知，Ｐ值为０，则拒绝服从正态分布的原假设，即该收益率序列不服从正态分布。因此无法利用Ｆ检验等基于正态分布的统计方法检验引入股指期货后，股价指数收益率序列的波动
性。
２．３恒生指数日收益率序列的平稳性检验
本文选择的是ＡＤＦ（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ
ｄｉｃｋｅｙ—ｆｕｌｌｅｒ）
单位根检验方法。当所求得ＡＤＦ的值小于给定显著水平下的临界值，则总体样本时间序列没有单位根，即该序列是平稳序列。反之，序列存在单位根，序列是非平稳序列。这样就必须对序列进行差分处理，使之达到平稳【６］。
表２
ＡＤＦ单位根检验结果
ＡｕｇｍｅｎｔｅｄＤｉｃｋｅｙ—Ｆｕｌｌｅｒ
卜ＳｔａｔｉｓｔｉｅＰｒｏｂ．’ｔｅｓｔ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃ
～４Ｚ．０１３９２
０．００００
１％ｌｅｖｅｌ
一２．５６５３４１
Ｔｅｓｔ
ｃｒｉｔｉｃａｌ
ｖａｌｕｅｓ：
５％ｌｅｖｅｌ一１．９４０８７６
１０％ｌｅｖｅｌ
一１．６１６６６５
运用Ｅｖｉｅｗｓ５．１统计软件对恒生指数日收益率序列进行单位根检验。检验结果如表２所示，ＡＤＦ＝一４２．０１３９２，其小于在１％显著性水平下的临界值一２．５６５３４１。因此本样本时间序列不存在单位根，这表明恒生指数日收益率序列是平稳序列，即服从Ｉ（ｏ）过程，从而可以对其进行ＧＡＲＣＨ建模。３
实证分析
３．１
恒生指数日收益率序列自回归方程的建立
７４
３．１．１收益率序列自回归滞后阶数的选择
设收益率序列的自回归方程为：
”
Ｒ：＝Ｃｏ＋＞：ＡＲ，ｉ＋ｅ，。
（２）
ｊ
其中：ｅ，是该回归方程的随机项，是相互独立的白噪声序列，且服从均值为０、方差为盯２的正态分布；岛为自回归系数。
在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型。在确定一个滞后分布的长度时，通常可以用ＡＩＣ准则和Ｓｃｈｗａｒｚ准则进行选择，即：
ＡＩＣ＝一２ｄＴ＋２（志＋１）／Ｔ；
（３）ＳＣ＝一２ｃ／Ｔ＋［（忌＋１）ｌｎ丁］／Ｔ。（４）
其中，ｃ为对数似然值：
ｃ＝一Ｔ／２＋［１＋Ｉｎ（２以）＋ｌｎ（∥（磅／Ｔ）］。（５）
它们都引入了对增加更多系数的惩罚，选择变量的滞后阶数时，ＡＩＣ值或ＳＣ值越小越好。
用Ｅｖｉｅｗｓ５．１软件对恒生指数日收益率序列分别进行滞后１、２、３、４期回归分析，结果如表３所示。由表３可知，当滞后阶数为３时，ＡＩＣ值和ＳＣ值最小，且回归方程显著。所以选滞后３阶较为合适，
即：
Ｒ，＝Ｃｏ＋岛Ｒ，－＋屉Ｒ，２＋岛Ｒ，。＋毛。
（６）
表３不同滞后阶数的回归结果
滞后阶数
ＡＩ【‘值
ｓ（：值
Ｆ统计值
Ｆ统计值概率
ｌ一５．３０４２６—５．３０２０６
５．２２０１４７０．０２２３６ｌ２—５．３０４６３—５．３０１３３
４．９０６４７６０．００７４２８３—５．３１０６５—５．３０６２５
１５．６８０１４０．００００００４
—５．３１０２６
—５．３０４７６
１１．９１５５３
０．００００００
３．１．２自相关性检验
自相关性检验主要是对式（６）的误差项进行相关性检验，即对式（６）的残差序列ｅ。进行白噪声检
ＸＸＸ
ＸＸ
Ｘ
●
舢嬲洲旧Ｍ尉
谢磊等：股指期货对股票现货市场波动性影响的实证研究
验。若残差序列不是白噪声序列，意味着残差序列
还存在有用信息没被提取。通常侧重于检验残差序
列的随机性，即滞后期Ｋ≥Ｉ，残差序列的样本自相
关系数应近似为０。
残差序列的自相关函数：
“（Ｐ）：尘兽掣（Ｋ：１，２，…，优）。（７）
２Ｚ。；ｌ爵
其中，ｎ是计算，．。的序列观测量，ｍ是最大滞后
期。
检验统计量：
Ｑ＝如＋２）∑：。当。（８）
在零假设下，Ｑ服从Ｚ２（ｍ—Ｐ—ｑ）分布。给定
置信度１一ａ（ａ通常取０．０５或０．１０），若有
Ｑ≤＃（优一Ｐ一口），（９）
则不能拒绝残差序列相互独立的原假设，即残差序
列不存在自相关性。
对恒生指数日收益率序列自回归模型残差序列
Ｑ统计量检验结果如表４所示。
表４Ｑ统计量检验结果
滞后自相关偏自相荚
Ｑ概率
显著水平系数系数为５％的
阶数统计量（Ｐ）
（ＡＣ‘）（ＰＡＣ）临界值１０．００１０．００１０．００３５０．９５３３．８４１
２０．００２０．００２０．０２４５０．９８８５．９９１
３一Ｏ．００１—０．００１０．０２６００．９９９７．１８５
４—０．０１１—０．０１１０．７３２８０．９４７９．４８８
５一Ｏ．０３ｌ—Ｏ．０３１６．４９９５０．２６１１１．０７ｌ
６—０．００６—０．００６６．６９７６０．３５０１２．５９２
７０．０１７０．０１７８．５３２９０．２８８１４．０６７
８０．０１６０．０１５１０．００９０．２６４１５．５０７
９—０．００２—０．００３１０．０３２０．３４８１６．９１
ｉ００．０１４０．０１３１Ｉ．２０００．３４２１８．３０７
１１０．０２４０．０２４１４．６７９０．１９８１９．６７５
１２０．０１４０．０１６１５．９３６０．１９４２１．０２６由表４可知，我们可以看出滞后阶数从１到１２的Ｑ统计量的值都小于显著水平为５％的临界值，且自相关系数（ＡＣ）和偏自相关系数（ＰＡＣ）的绝对值都小于０．１，与０无明显差异，表明不能拒绝残差序列相互独立的原假设，即残差序列不存在自相关性。
３．１．３ＡＲＣＨ效应检验
本文主要通过ＡＲＣＨ效应的拉格朗日乘数检验（Ｌａｇｒａｎｇｅｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒｔｅｓｔ），即ＡＲＣＨＬＭ检验来判断残差序列是否存在ＡＲＣＨ效应。
１）残差平方相关图。
残差平方相关图显示残差平方＾。序列直到任意指定的滞后阶数的自相关（ＡＣ）系数和偏自相关（ＰＡＣ）系数，并且计算相应滞后阶数的Ｉ．ｊｕｎｇ－ＢｏｘＱ统计量。残差平方相关图可用于检验残差序列中是否存在ＡＲＣＨ效应。如果残差序列不存在ＡＲＣＨ效应，自相关和偏自相关系数在所有的滞后阶数都应为０，而且Ｑ统计量应该不显著；否则，就说明残差序列中存在ＡＲＣＨ效应。
应用软件ＥＶｉｅｗｓ５．１，给出恒生指数收益率序列ＡＲ（３）模型残差平方相关图。
ＡｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＰａｒｔ＝ａＩＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＡＣＰＡＣ４ｓｌａｔＰｒｏｂ
］］１Ｏ．１３４Ｏ．１３４１０９．７３Ｏ．０００
２０．０３１０．０１３１１５．６５０．０００
３Ｏ．０５３Ｏ．０４８１３２．６３０．０００
４０．０３４Ｏ．０２１１３９．６９０．０００
５０．０２００．们１１４２．１３０．０００
６０．０１０Ｏ．０坦１４２．７００．０００
７０．０３４０．０３０１４９．９Ｄ０．０００
８０．吆３０．０１３１５３．１３０．０００图２恒生指数收益率序列ＡＲ（３）模型残差平方相关图
由于自相关系数（ＡＣ）和偏自相关系数（ＰＡＣ）显著不为０，而且Ｑ统计量非常显著，因此可以得出：恒生指数收益率序列ＡＲ（３）模型残差序列存在着ＡＲＣＨ效应。残差平方相关图的不足之处在于它只能给出粗略的判断，结果只能起到辅助作用，需要结合ＡＲＣＨＬＭ检验。
２）ＡＲＣＨＬＭ检验。
ＡＲＣＨＬＭ检验统计量由一个辅助检验回归计算。若收益率模型随机扰动向ｅ，～ＡＲＣＨ（ｑ），则可以建立辅助回归方程：
ｊ『’
ｈｆ＝口ｏ＋＞：口蓐，２ｉ。（１０）
ｉ＝ｌ
检验残差序列是否存在ＡＲＣＨ效应，即检验式中所有回归系数是否同时为０。若所有回归系数同时为０的概率很大，则序列不存在ＡＲＣＨ效应；若所有回归系数同时为０的概率很小，或至少有一个系数显著不为０，则残差序列存在ＡＲＣＨ效应。检验的原假设和备择假设为：
Ｈｏ：口ｌ。ａ２＝…２口口＝０；
Ｈ１：口ｆ≠０（１≤ｉ≤ｑ）。
检验统计量：
ＬＭ—Ｎ（Ｒ２）～７２（口）。
其中，Ｎ是计算辅助回归式时的样本数据个数，Ｒ２是辅助回归式的决定系数（采用最／Ｊ，，－乘估计）。
给定显著性水平口和自由度ｑ的情况下：
如果ＬＭ＞ｚ２（ｑ），则拒绝Ｈ。，则认为序列存在ＡＲＣＨ效应；
如果ＬＭ≤ｘ２（ｇ），则不能拒绝Ｈ。，说明序列
７５
技术经济第２９卷第３期
不存在ＡＲＣＨ效应。
对恒生指数收益率序列ＡＲ（３）模型进行条件
异方差的ＡＲＣＨＬＭ检验（滞后８阶），结果如表５
所示。
表５ＡＲ｛３）模型残差序列ＡＲＣＨＬＭ检验结果
ｌＦ—ｓｔａｔｉｓｔｉｃ１５．９４５５０Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ０．００００００ｌ
ＩＯｂｓ＊Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ１２５．１３１０『ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔＹ０．００００００Ｉ
表５中给出了两种检验结果：第一行的Ｆ—ｓｔａ－
ｔｉｓｔｉｃ在有限样本情况下不是精确分布，只能作为参
考；第二行就是ＬＭ统计量（Ｏｂｓ’Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ）值以
及检验的相伴概率。我们所研究的样本在滞后８阶
的ＬＭ统计量（Ｏｂｓ’Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ）值的相伴概率为０，
小于０．０５的显著性水平。因此，拒绝原假设，残差
序列存在高阶ＡＲＣＨ效应，故选择ＧＡＲＣＨ模型。
３．２ＧＡＲＣＨ模型的选择和建立
为了检验恒生指数期货推出对现货市场波动性
的影响，本文设置了一个（０，１）的虚拟变量序列ｄ，，
通过条件方差引入虚拟变量来刻画恒生指数期货对
香港股票市场波动性的影响，在股指期货推出前，该
变量值为０；股指期货推出后，该变量值为ｌ。
修正后的ＧＡＲＣＨ（Ｐ，ｑ）模型如下：
Ｒ，一Ｃｏ＋角Ｒ，ｌ＋屉Ｒ，２＋脐Ｒ，３＋ｅ。；（１ｌａ）
￡，ＩｏＩ～Ｎ（Ｏ，ｈ，）；（１ｌｂ）
—Ｌ—Ｌ
ｈ，＝ＧＯ＋∑口正０ｒ＋∑岛＾一＋，ｆｌ，。（１ｌｃ）
ｌ一１ｊ＝１
其中：Ｐ≥０，ｑ＞０；口。＞０，口，≥０，岛≥０。为保
证ＧＡＲＣＨ（Ｐ，ｑ）模型是宽平稳的，存在参数约束
—Ｌ上
条件∑口，＋∑岛＜１。ｋ－代表在￡一１时点处对于
Ｉ＝ｌＪ＝１
市场参与人员而言所有有用的信息集合。当修正
ＧＡＲＣＨ模型的参数妒＜ｏ，且该变量具有统计显著
性，则说明引入股指期货降低了现货市场的波动性；
当∞＞ｏ，则说明引入股指期货增加了现货市场的波
动性；当９＝０，则说明引入股指期货对现货市场的
波动性没有影响。
３．２．１ＧＡＲＣＨ模型的参数估计
用Ｅｖｉｅｗｓ５．１结合ＡＩＣ和ＳＣ，选用不同阶数
值对条件方差方程进行拟和，结果见表６。
表６ＧＡＲＣＨ（Ｐ．ｑ）模型不同阶数拟合后的结果
模型类型ＡＩＣｓｃＤｕｒｂｉｎ－ｗａｔｓｏｎｓｔａｒ
ＧＡＲＣＨ（１．１）一５．７１２１５——５．７０３３５Ｚ．１３１０４９
ＧＡＲＣＨ（２，１）一５．７１４６３—５．７０４７３２．１２２９６２
ＧＡＲ【：Ｈ（１。２）一５．７１３５８——５．７０３６８２．１２３９２７
ＧＡＲＣＨ（２．２）一５．７１４５４——５．７０３５４２．１２２７０７
７６根据ＡＩＣ和ＳＣ准则，并结合Ｄｕｒｂｉｎ—ｗａｔｓｏｎ
ｓｔａｒ值，可以看出ＧＡＲＣＨ（２，１）模型最优。故选择
ＧＡＲＣＨ（２，１）模型分析恒生指数期货的推出对香
港股票市场波动性的影响。
３．２．２模型建立
应用Ｅｖｉｅｗｓ５．１软件，建立ＧＡＲＣＨ（２，１）模
型。所得的估计结果如图３。
Ｃ＿．４岷ＣＨ＝ｃ［ｓ｝?Ｃ（６）＂ＲＥＳＩＤ｛－１胆４－Ｃ∞’ＧＡＲＣＨ（－１｝?ｃ（ａ）
＂ＧＡＲＣＨ（＿２）＋Ｃ【９）’ＤＴ
图３ＧＡＲＣＨ（２。１）模型的估计结果
图３中，ＶａｒｉａｎｃｅＥｑｕａｔｉｏｎ上半部分是对均值
方程的参数估计，在ＶａｒｉａｎｃｅＥｑｕａｔｉｏｎ下面给出了
条件方差的参数估计，根据图３的输出结果，可以写
出方程的形式。
均值方程：
Ｒ，＝０．０００９１＋０．０９５２２Ｒ，ｌ一０．００２４Ｒｒ＿２＋
０．０２３６６Ｒ一＋ｅ。；（１２ａ）
方差方程：
ｈ，＝１．１×１０－５＋０．１７６３３４ｅＬｌ＋０．３２７９２ｈｆ＿ｌ＋
０．４６９ｌ，ｌ，２—２．３２×１０一ｄ，。（１２ｂ）
从ｄ，的系数可以看出，恒生指数期货的推出减
缓了香港股票现货市场的波动性。
３．２．３模型检验
为了检查ＧＡＲＣＨ（２，１）模型是否消除了
ＡＲＣＨ效应，对式（１２ａ）进行ＡＲＣＨＬＭ检验。检
验结果如表７所示。
表７ＡＲＣＨＬＭ检验结果
ＩＦ—ｓｔａｔｉｓｔｉｃ０．１０８９０８ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔＹ０．９１０３０５ｌ
ｌｏｂｓ＋Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ０．８６０２４７Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ０．９０９９２９ｌ
在滞后８阶时，ＬＭ统计量（Ｏｂｓ’Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ）值
为０．８６０２４７，小于置信水平口一０．０５的临界值
（１８．３０７），表明经过ＧＡＲＣＨ（２，１）处理后，残差序
列已不存在ＡＲＣＨ效应。且方差方程式中的
ＡＲＣＨ项和ＧＡＲＣＨ项的系数之和（口ｌ＋岛＋＆）
为：０．１７６３３５＋０．３２７９２２＋０．４６９０９６＝０．９７３３５３，小
于１，满足ＧＡＲＣＨ（Ｐ，ｑ）模型是宽平稳的参数约
谢磊等：股指期货对股票现货市场波动性影响的实证研究
束条件。
３．３ＥＧＡＲＣＨ模型的建立
考虑到股市对利好和利空消息可能存在不同的反应，我们分别对恒生指数引入指数期货前后建立ＥＡＲＣＨ（２，１）模型，来验证香港股票市场对不同信息反应的非对称性，并说明股指期货推出对股票市场杠杆效应的影响。
恒生指数期货推出之前，ＥＧＡＲＣＨ（２，１）模型为：
Ｒ，＝ｃ０＋ｆｌ，Ｒ，ｔ＋屉Ｒ，２＋岛Ｒ，３＋ｅ。；（１３ａ）白Ｉｋｌ～Ｎ（０，ｈ。）；（１３ｂ）
ｌｎ（ｈ；）＝∞＋岛ｌｎ（ｈＺ，Ｚ＿１）＋屉ｌｎ（ｈ｝２）＋Ａｌ阻１＋７／１，－．＿．．２１。（１３ｃ）０ｒｔ－－ｉ仉一１
在这个模型中，好消息（芦．。＞ｏ）和坏消息（卢，，＜ｏ）对条件方差有着不同的影响：好消息有一个（Ａ＋ｙ）的冲击，坏消息有一个（Ａ—ｙ）的的冲击。
根据输出结果，用Ｅｖｉｅｗｓ５．１软件建立模型。
均值方程：
Ｒ，一０．０００６３７＋０．０５４３２Ｒ卜ｌ＋０．０４８７５８Ｒ，２＋０．０３５５０７Ｒ，３＋已；（１４ａ）方差方程：
ｌｎ（ｈ；ｊ＝一０．２７４５３７＋１．６１７９４１１ｎ（ｈＺ，＿＿１）一
０．６４２５９６１ｎ｛ｈＺ，＿＿２）＋０．４８７１９６Ｉ丝Ｉ一０．０３８８３８丝。
Ｏ＇ｔ－－１ＩＯ＇ｔ－Ｉ
（１４ｂ）股指期货推出之后，采用带虚拟变量的ＥＧＡＲＣＨ（２，１）模型形式为：
Ｒ。＝Ｃｏ＋岛Ｒ，ｌ＋像Ｒ，２＋岛Ｒ卜３＋ｅ。；（１５ａ）
￡。Ｉｋｌ～Ｎ（０，ｈ。）；（１５ｂ）
ｌｎ（ｈ；）＝∞＋且ｌｎ（＾乙１）＋Ｊ８２ｌｎ（ｈ１２）＋Ａｌ阻ｌ＋７Ｐ‘－Ｉ＋一。。（１５ｃ）Ｕｔ－－ＩＯ＇ｔ－－Ｉ’
根据输出结果，用Ｅｖｉｅｗｓ软件建立模型。
均值方程：
Ｒ，一０．０００４５＋０．１０２９６Ｒ，Ｉ＋０．０１０７１Ｒ，２＋０．０４６２６Ｒ．３＋￡。；（１６ａ）方差方程：
ｌｎ（ｈ；）＝一０．５６８３５＋０．６７１３２８１ｎ（ｈｅ，＿＿１）＋
０．２８５９８６１ｎ（ｈ１２）＋０．２７７０７２ｌ阻Ｉ一０．１２５１９２阻
Ｕｔ－－ＩＯ＇ｔ－１—０．００５２５６ｄ。。（１６ｂ）３．４结果分析
股指期货推出前后的对比情况如表９所示。
表９股指期货推出前后的对比情况表
模型昂岛＾），Ｐ
一０．２７５５１．６１８—０．６４３０．４８７～０．０３９推出股指期货之前
（一４．７５２）（１７．２７５）（一７．０７２）（３．６９３）（～３．１５１）
一０．５６８０．６７１０．２８６０．２７７～０．１２５—０．００５推出股指期货之后
（一２５．８９１）（１４．２８６）（６．０４５）（３０．８５４）（～１６．７３１）（一０．７８３）注：括号内为参数对应的２一统计量的值
由表９可以知道：对引人恒生指数期货之前和之后分别建立ＥＡＧＲＣＨ模型中，条件方差方程中的ＡＲＣＨ项、ＧＡＲＣＨ项以及杠杆效应项的系数都是显著的，股指期货推出前后７＜０，表明股票市场存在杠杆效应，即坏消息引起的股票价格的波动大于同等程度好消息引起的波动。这与国外大多数学者对美英等发达国家股票市场波动性的研究结论是一致的，即对于股价反向冲击所产生的波动性大于等量正向冲击产生的波动性，这种“利空消息”作用大于“利好消息”作用的非对称性。
在恒生指数期货推出之前，当出现“利好消息”时，即（ｐＨ＞Ｏ），该冲击只会对股票价格指数带来一个（Ａ＋ｙ）＝０．４４８倍的冲击；当出现“利空消息”时，（∥，，＜０），此时该冲击会对股票价格指数带来一个（Ａ—ｙ）＝０．５２６倍的冲击。恒生指数期货推出之后，当出现“利好消息”时，即（砧，。＞ｏ），该冲击只会对股票价格指数带来一个（入＋７）一０．１５２倍的冲击；当出现“利空消息”时，（ｍ一－＜０），此时该冲击会对股票价格指数带来一个（Ａ—ｙ）＝０．４０２倍的冲击。
４结论
从以上分析可以得出以下结论：
１）本文利用ＧＡＲＣＨ（Ｐ，ｑ）和ＥＡＲＣＨ模型对香港现货市场引入股指期货前后的波动性进行了实证分析，发现股指期货的引入在一定程度上降低了香港股票现货市场的波动性，减弱了市场的投机气氛。
２）当推出恒生指数期货后，市场上不管是出现利好消息还是利空消息对香港现货市场的波动性的影响都降低了。
３）引入股指期货以后，现货市场的信息传递速度加快，期货交易确实可以改善信息流入现货市场的速度，从而发挥价格发现的功能，现货市场上波动
７７
技术经济第２９卷第３期
性杠杆效应有所增加。主要表现为坏消息对于市场波动性的影响力要大于等量好消息市场波动性的影响力。
参考文献
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（上接第６８页）
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７８
股指期货对股票现货市场波动性影响的实证研究
作者：谢磊， 王业成， Xie Lei， Wang Yecheng
作者单位：桂林理工大学管理学院,广西,桂林,541004
刊名：
技术经济
英文刊名：TECHNOLOGY ECONOMICS
年，卷(期)：2010，29(3)
被引用次数：1次
参考文献(6条)
1.杨星股指期货 2002
2.娄群.步妍股指期货推出对现货市场影响的实证研究——基于台湾加权股价指数的实践[期刊论文]-甘肃金融2008(9)
3.李华.程婧股指期货推出对股票市场波动性的影响研究--来自日本的实证分析[期刊论文]-金融与经济 2006(2)
4.李卓股指期货对股票现货市场的影响研究 2007
5.王沛英香港股指期货市场的发展及其启示[期刊论文]-统计与决策 2004(1)
6.孙敬水计量经济学 2004
相似文献(10条)
1.学位论文孙蕊股指期货推出对股票市场波动性的影响2007
自1982年2月诞生以来仅二十几年时间，股指期货已成为当前国际金融市场上交易最为活跃的期货品种之一，因而被誉为二十世纪八十年代以来“最激动人心的金融创新”。对于中国资本市场而言，2006年9月8 R中国金融期货交易所的挂牌成立敲响了股指期货上市的钟声，2007年4月15日股指期货暂行条例正式实施，市场对股指期货上市后的影响不断做出各种各样的推测，并且我们已经看到了市场不断的反应状况。由于法规建设的滞后和市场环境的不成熟，1995年的“327国债期货风波”宣告了新生的中国金融期货市场的夭折。10多年后，以沪深300指数期货为代表的金融期货卷土重来，加上媒体的热炒，使得股指期货成为热点中的热点。
股指期货对现货市场将带来什么样的影响?它会加剧现货市场的波动性吗?会分流现货市场资金吗?助涨还是助跌?
股市的整体态势是以股票指数来诠释的，股指期货是对股市整体态势的预期。股指期货和股票现货市场之间存在天然的不可分割的联系，这种天然的关系决定股指期货上市前后将对股市生态结构产生重大影响，世界各国或地区在推出股指期货时都很重视其对现货市场的影响。本文主要围绕股指期货推出对市场的波动性影响展开研究。通过借鉴国外成熟与新型市场股指期货的推出前后以及长期的对市场波动性的研究结果，结合我国目前证券市场的发展现状，研究我国股指期货推出前后对证券市场的波动性影响。通过分析，得出股指期货推出的初期不改变股市指数的波动性，长期来看，能发挥有助于股票现货市场的稳定和发展的作用。
2.期刊论文王凌之股指期货对股票市场波动性影响研究——以台湾市场为例-企业技术开发（下半月）
2010,29(1)
股指期货的推出对我国股票市场的影响引起社会各界的广泛关注.文章选取台湾新型市场数据为样本,采用GARCH模型实证分析股指期货对现货市场的影响,从而为我国市场提供指导性意见.
3.学位论文孙怀建我国股指期货推出对股票市场波动性影响的研究2009
适时推出适合我国国情的股指期货产品，已经在我国经济学界与政府监管部门形成了共识，适时、科学地推出作为风险管理和控制有效工具的金融衍生品是完善我国金融体系的必经之路。
从发达国家和发展中国家新兴市场发展金融衍生产品的经验来看，股指期货是新兴市场开设金融衍生品交易的首选品种。我国股票市场的发展、机构投资者的逐步壮大、期货市场与监管体系的逐步完善以及《期货交易管理条例》的出台，都为股指期货的推出提供了良好的基础。因此，对股指期货推出前后股票市场波动性变化的研究，有助于我国内陆更加稳健地推出股指期货这一重要的金融衍生工具，有助于给管理层提供有价值的信息和建议。 本文在借鉴了大量文献资料、研究成果的基础上，运用实证分析方法，借助香港股票市场恒生指数日交易数据，对股指期货推出对股票市场波动性影响进行了实证研究。希望通过此研究能加深对股指期货和其推出对现货市场影响的认识，以期为股指期货在中国大陆的顺利推出和发展提供参考和借鉴。
文章利用香港恒生指数的日收益率数据，建立了GARCH模型和EGARCH模型，实证研究得出恒生指数期货的推出在一定程度上降低了香港股票现货市场的波动性，减弱了市场投机气氛的结论；最后本文运用GARCH模型和EGARCH模型分析了我国《期货交易管理条例》的出台对股票现货市场波动性的影响，以期了解我国股票市场波动性的现状和股票市场对预期股指期货即将推出消息的反应和表现，以便更好地为我国股指期货的顺利推出和发展提供决策参考和政策建议。
4.期刊论文李华.程婧股指期货推出对股票市场波动性的影响研究--来自日本的实证分析-金融与经济2006,""(2)
期货的推出是否对其标的资产波动及其特性有显著影响,至今在经济学界和实践部门都有着很大的争议.本文的写作目的就是为了分析日本股票指数期货的产生对于日225指的影响效应.首先,本文分析了在相继推出三种股指期货之后,股市的波动是否就有效的反映了股指期货的作用:其次,根据推出日经股指期货的三个时间点,分四个阶段描述市场的反应.结论表明,股指期货的推出对股票现货市场的影响不大.
5.期刊论文王斌.徐晟股指期货对我国股票市场波动性影响的实证分析-中国证券期货2010,""(8)
本文在借鉴了大量文献资料、研究成果的基础上,运用实证分析方法,借助沪深300指数日交易数据,用GARCH模型对股指期货推出对股票市场波动性影响进行了实证研究,根据分析结果得出该日收益率序列具有高阶ARCH效应.股指期货的引入在一定程度上增大了我国股票市场的波动性,但是这种影响程度较小;源于参与投资沪深300股指期货的投资者知识水平和经验不足,出现盲目追涨,不关注基本面,造成股指期货的推出增加了市场的投机气氛,对市场的新信息反映过渡.
6.学位论文孙晓楠股指期货推出对股市波动性影响的研究2008
股指期货的推出是否对股票现货市场的波动性有显著影响，至今在经济学界和实践部门都有着很大的争议。主要有股指期货的推出增加了股票市场的波动性和股指期货的推出对股票市场的波动性影响不大两个观点。
以上两种分歧的观点表明：股指期货的推出是怎样影响股票市场至今仍然没有定论。本文在借鉴了大量文献资料、研究成果的基础上，运用了实证的方法，对这一问题进行了进一步的研究。鉴于目前国内股指期货还没推出，本文的研究只能借助国外市场数据，做一种新的尝试来对国内市场做指导。希望通过本文的研究加深对股指期货和其推出对现货市场影响的认识。以便为股指期货在中国的发展做参考和借鉴。
文章选取了日经225股票指数期货作为研究对象，建立模型分析了日经指数期货推出后对股票市场波动性的影响。本文利用股指期货推出后的日交易指数数据建立GARCH模型，又因GARCH模型没有考虑到当期干扰项正负方向的变化对自身方差的影响，故进一步对模型进行改进，建立了TARCH模型和EGARCH模型。最终得出了日经225指数期货的推出对股票市场波动性影响不大的结论，以及在本土股指期货的推出，会减缓本国股市的波动性，而在国外以本国指数为标的物的股指期货的推出则极有可能会加剧本国股市的波动性。从而得出我国务必尽快推出本土的股指期货。
7.学位论文陈锋沪深300仿真股指期货对现货市场的影响分析2009
金融是现代经济的核心，而金融衍生工具在现代金融市场中的作用日益重要。自从1982年第一张股票股指期货合约问世以来，经过近30年的发展
，股指期货已成为国际期货市场最成功的期货品种之一，被誉为二十世纪八十年代“最激动人心的金融创新”。
股指期货本身是一种风险管理工具，其在规避证券市场系统风险、促进证券市场发展等方面发挥了巨大作用。但是，期货交易具有杠杆效应，开展股指期货可能会带来股票市场波动性明显加剧和流动性减小等负面影响。中国金融期货交易所于2006年10月30日推出了沪深300股指期货的仿真交易，我国股指期货也即将由仿真交易进入到正式交易阶段，仿真交易应该为正式交易提供重要的信息和启示。那么已近三年的沪深300仿真股指期货交易对现货市场是否产生影响？其是否显著影响现货市场的波动性，能够为现货市场提供有效的价格发现能力呢？
基于此，本文以沪深300仿真指数期货为研究对象，通过实证分析研究指数期货的引入对现货市场影响的几个问题：第一，指数期货的推出是否对股票市场的波动性产生影响和产生何种影响；第二，如果存在这种影响，那么这种影响对现货市场而言是否对称；第三，沪深300仿真期货交易是否具有为现货市场提供有效的价格发现功能。
本文采用事前事后分析法，通过GARCH-M模型和非对称GJR-GARCH-M模型对引进股指期货对现货市场波动性的影响研究。实证结果表明，引进股指期货后，股票现货市场的波动性确实有所增加。同时引进股指期货后，市场上波动性不对称性的现象会降低，主要表现为坏消息对于市场波动性的影响力降低。此外，研究发现沪深300股指期现货之间互为Granger因果关系，仿真股指期货初步具备价格发现功能。文章最后在此基础上结合中国股市的现状对中国股指期货的推出做出了建议。
8.期刊论文彭艳.张维.熊熊.PENG Yan.ZHANG Wei.XIONG Xiong新兴股指期货市场与现货市场波动性关系研究-
华东师范大学学报（哲学社会科学版）2009,41(2)
研究指数期货引入对股票价格波动性的影响,需要解决两方面的问题:首先,指数期货是否对股票市场的波动性产生了影响;其次,如果存在这种影响,那么这种影响是稳定了基础现货市场,还是加剧了现货市场的不稳定性.对第一个问题,可在GARCH模型的条件方差方程中引入一个虚拟变量,以反映指数期货上市前后市场价格波动的变化程度.对第二个问题,可将研究期间划分为引入期货前、后两个子期间,利用GARCH模型分别对两个子期间进行估计.据此,就我国台湾地区以及韩国、印度等新兴市场股指期货推出对现货市场波动性影响的计量检验结果表明,在不同的新兴市场,股指期货的推出对股票市场波动性的影响是不同的.
9.学位论文何妍股指期货市场和股票市场波动关系研究2009
“股指期货是否是导致股票市场暴跌的罪魁祸首？”为了解决这一问题，特别是在本轮金融危机的影响下消除我国股指期货上市的障碍，本文在介绍股指期货的概念、功能和风险的基础上，回顾了全球几个有代表性的市场和我国的股指期货发展的历程，并总结了国内外关于股指期货对现货市场的影响的研究成果。本文认为目前我国已基本具备推出股指期货的条件，应科学地积极稳妥地推出股指期货交易。
本文采用2007年4月21日至2008年12月19日沪深300股票价格指数日数据，对我国股指期货推出前后现货市场波动性的影响进行实证研究。在股指期货和现货市场波动性的关系上，有两个问题要解决。一是两者波动率高低的比较，为了解决这个问题，本文首先对于沪深300股指期货和现货数据进行了统计特征的计算和比较，结果显示沪深300股指期货的波动率大于现货指数；二是股票指数期货的引入对现货市场的波动性的影响。本文为了对引入期货交易前后现货市场的波动性进行比较，把研究区间分为引入期货前、后两个子区间进行估计，从而判断期货对现货市场的扰动。
实证分析部分在非对称GARCH模型的基础上设计了一个虚拟变量D，通过D的赋值界定了样本数据的时间特点，具有一定的学术价值。检验得出了股指期货推出并未明显的改变现货市场的短期波动；通过EGARCH模型分别对我国股指期货推出前后现货市场波动情况进行实证研究，得出了股指期货的推出使得信息传递到现货市场的速度加快，市场的有效性增加，并提升了市场的价格发现功能。
通过对实证结果的分析，结合我国证券市场的实际情况，呼吁投资者重视宏观面、供求面因素的变化。因为股指期货操作是人的行为，所以投资者应该不断提高自身的个性修养。同时对股指期货的风险管理问题也提出了相关建议。目前关于股指期货的推出对现货市场波动性影响的研究成果大多集中于成熟市场，而对新兴市场的研究还较少。鉴于国内股指期货还没推出，没有相关个案用于参考本文的研究只能借助于仿真交易数据和国外经验
，“纸上得来终觉浅”，我国股指期货市场和股票市场波动性关系的问题还要等到股指期货正式推出后进一步研究和完善。
10.学位论文张慧股指期货的推出对股票市场质量影响研究2009
股指期货作为风险管理和控制的有效工具，近年来，已经成为金融衍生品
中发展最为迅速的交易品种，而新兴市场的股指期货发展尤为突出。我国已经具
备了推出股指期货的条件，在我国即将推出股指期货的背景下，市场各界非常关
注股指期货推出后对我国股票市场质量的影响。鉴于此，本文选取了和我国市场
相似的台湾市场的日交易数据作为研究对象，从实证的角度研究了股指期货推出
前后股票市场流动性、波动性的变化，以期对我国推出沪深300指数期货提供一
些借鉴作用。
本文在借鉴了成熟市场研究成果的基础上，试图从流动性、波动性两个方面
对台湾地区股指期货推出对股票现货市场的影响进行了分析。在研究方法上，由
于股票指数序列存在自相关和异方差现象，不能用传统的收益率与风险的度量方
法，因此本文运用目前国际上运用较频繁的GARCH模型族作为工具，选择了
GARCH和EGARCH模型，以股指期货推出时间为分界点，分析了股指期货推
出前、推出后不同的发展时间段股票市场波动性变化情况。另外，利用t-检验、
Wilcoxon符号秩检验方法分析了股指期货推出前后股票市场流动性的变化情况。
实证结果为：①股指期货推山后，短期内股票市场的流动性由于“挤出效应”的存
在而下降，但是长期来看，由于投机者和套期保值者的加入，场外增量资金大量
流入股票市场和期货市场，其交易量和流动性有了较大的提高，现货市场和期货
市场的交易量增加，同时存在“双向推动效应”。②股指期货推出后，股票市场的
波动性不管是短期还是长期都没有显著的变化。
本文的结论将为我国股指期货的推出及推出后对股票市场质量的影响提供
理论基础，为市场监管者制定相关政策和制度提供信息，为投资者做出投资决策
提出参考。
关键词： 股指期货，流动性，波动性，GARCH模型
本文链接：https://www.doczj.com/doc/927037132.html,/Periodical_jsjj201003016.aspx
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