股指期货推出对股市波动性影响研究——来自日本的实证分析，本文主要内容关键词为：波动性论文,实证论文,日本论文,股指论文,期货论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、股票现货市场与期货市场关系研究文献综述
有关股票期货市场和现货市场关系的研究在现存的文献中有二种观点。第一种观点认为，期货交易因其高杠杆性和低信息交易者的投机行为会动摇股票现货市场，增加其波动性。Cox（1976）指出，波动性增加的主要原因在于衍生市场中存在的大量无信息交易者。同样，Finglewski（1981）也断定期货交易者相比于股票现货交易者，掌握的信息资源更少，这就会增加股市的波动性。Stein（1987）通过进一步研究认为，期货交易市场能吸引更多的低信息投资者是因为期货市场的高杠杆性。这种大量存在的投资者的交易行为会减少股票价格中包含的信息，从而增加股票现货市场的波动性。Schwarz and Laatsch（1991）认为，期货市场是对现货市场的价格发现。Powers（1970）指出，期货市场提高了整体金融市场的深度和信息量。Stroll and Whaley（1988）则认为期货市场提高了现货市场的有效性。Danthine（1978）运用一个模型说明期货交易增加了市场深度并且减少了现货市场的波动性。
这两种分歧的观点至少表明：期货市场怎样影响股票现货市场至今为止仍然没有定论，由于我国没有推出股指期货，因而国内对于这一问题的研究少之又少。故本文将利用GARCH模型对新加坡国际金融交易所SIMEX、大阪证券交易所OSE和芝加哥商业交易所CME推出的三种日经225股指期货对于日本股票市场波动性的影响进行实证分析。
二、日经指数、日经指数期货介绍及数据选取
日经股价指数是目前世界公认的关于日本股市的最权威的股价指数，包括日经平均股票价格指数、日经300种股票价格指数、日经500种股票价格指数、日经综合股票价格指数和日经店头平均股票价格指数等。其中，最有代表性的是日经平均股价指数。
日经平均股价指数，就是平时所说的日经225指数，这是目前最能代表日本股票市场价格变化的股价指数。它选取的股票虽然只占东京证券交易所第一类股中20％的股数，但该股价指数却代表第一类股中近60％的交易量，以及近50％的总市值。
日经指数期货是在外界因素推动下产生的。由于当时的日本证券市场并不具备推出股指期货交易的法律条件，新加坡国际金融交易所（SIMEX）于1986年9月3日率先上市日经225股指期货。1987年5月，日本管理者允许本国投资者交易SIMEX的日经225股指期货。1988年9月3日，大阪证券交易所（OSE）开始了日经225股指期货的交易，其成交量很快就占据了主导地位，并一直在日经225股指期货市场执牛耳。1990年9月25日，芝加哥商业交易所（CME）推出了日经225股指期货。不过，由于地理区域及时区差异等因素，CME的日经225股指期货的交易始终不够活跃。
本文的选取的数据是1984年1月4日至2003年12月19日的日经225指数，共4916个。指数日收益率（％）的计算采用收盘指数的对数之差，计算公式为：R[,i，t]=100[*]（logP[,i，t]-logP[,i，t-1]），故收益率日数据为4915个。
三、数据处理和模型建立
1.对收益率自回归的滞后阶数的选择：
用Eviews软件分别对收益率滞后1、2、3期做回归，结果如下：
表1 不同滞后阶数的回归统计结果
Lag Adjusted R-squared Akaide info criterion F-statistic
1
0.000055 3.521372
1.269281
2
0.003642 3.518181
9.979730
3
0.003836 3.518391
7.305544
数据来源：来源于Yahoo财政数据库。采用Eviews软件构建统计模型计算得到。
通过对调整的可决系数、AIC值和F值的比较，本文选取滞后2阶较为合适，即：
R[,t]=β[,0]+β[,1]R[,t-1]+β[,2]R[,t-2]+ε[,t]
2.用Eviews软件对收益率做ARCH效应检验（滞后8阶），结果如下：
表2 收益率的ARCH检验
F-statistic50.77484 Probability 0.00000
Obs*R-squared 375.7753 Probability 0.00000
数据来源：来源于Yahoo财政数据库。采用Eviews软件构建统计模型计算得到。
发现其在给定显著水平a=0.05和自由度8时，LM的值375.7753>临界值15.5073，残差序列存在高阶ARCH效应，故选择GARCH模型。
3.GARCH模型的一般公式：
Y[,t]=βX[,t]+ε[,t]
考虑到新加坡、日本和芝加哥分别先后推出日经股指期货，本文通过在条件方差的方程中引入3个虚拟变量D1、D2、D3来刻画相继推出的这三种日经225股指期货对日本股市波动性的影响，其中，推出股指期货前D=0，推出股指期货后D=1。故GARCH（p，q）变为：
接着对GARCH（p，q）的选择：分别建立GARCH（1，1）、GARCH（1，2）、GARCH（2，1）、GARCH（2，2），用Eviews软件做回归，结果如表3。
表3 GARCH模型统计结果
模型类型Akaike info criterion Q检验概率
GARCH（1，1）-5.976820
0.107
GARCH（1，2）-5.977378
0.103
GARCH（2，1）-5.978155
0.101
GARCH（2，2）-5.967374
0.055
数据来源：来源于Yahoo财政数据库。采用Eviews软件构建统计模型计算得到。
结合AIC值和对残差序列独立性Q检验，可以看出GARCH（1，1）模型最优，故本文选取GARCH（1，1）分析日经股指期货的推出对日本股市波动性的影响。代入数据，得：
R[,t]=0.00076+0.033R[,t-1]-0.026R[,t-2]+ε[,t]
ε[,t]/Φ[,t-1]～N（0,h[,t]）
h[,t]=3.19×10[-6]+0.14ε[2][,t-1]+0.82h[,t-1]+5.72×10[-6]D[,1]-6.37×10[-6]D[,2]+8.61×10[-6]D[,3]
四、结论分析
从GARCH（1，1）模型的系数D1、D2与D3可以看出，日经225股指期货的推出对于日本股票现货市场的波动性影响不大，其中，D1与D3为正，表明新加坡国际金融交易所（SIMEX）与芝加哥商业交易所（CME）推出的日经225股指期货加剧了日本股市的波动性，但是D2为负，表明日本大阪证券交易所（OSE）推出的日经225股指期货却是减少了日本股市的波动性。
日本的情况很特殊，其日经225股指期货不仅日本有推出，新加坡与美国都推出该产品，从上面的分析可以看出两者对股票现货市场的影响是不同的，这一点应该引起我们的注意，目前理论界对于推出我国股指期货的呼声很高，尽快推出股指期货是当务之急，如果一旦被其他国家开发出我国的股指期货产品，很有可能会加剧我国股市的波动性。
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