沪深500指数期货市场与现货市场的溢出效应 ——来自2015年高频数据的证据外文翻译资料

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沪深500指数期货市场与现货市场的溢出效应

——来自2015年高频数据的证据

Xuejun Fan and De Du

East China Normal University, Shanghai, China

摘要

目标：本文以2015年4月至9月沪深500股指期货市场与标的现货市场的溢出效应为研究对象，探讨中国股指期货是否应该为2015年股市崩盘负责。

方法：运用线性和非线性计量经济学模型，本文实证研究了沪深500股指期货市场与标的现货市场之间的均值溢出和波动溢出。

研究结果：究结果显示:沪深500股指期货市场对现货市场具有显著的单向均值溢出效应。沪深500股指期货市场的波动性对其现货股票市场也具有显著的正向溢出效应，两者之间的动态相关系数均值为0.4848。沪深500股指期货市场对标的现货市场的溢出效应具有显著的不对称性，表现为在市场上涨期间相对温和和缓慢，而在市场下跌期间则表现为剧烈和快速。研究结果表明，尽管股指期货本身并非2015年中国股市崩盘的“罪魁祸首”，但在不完善的交易体系下，股指期货的存在确实加速并加剧了股市的下跌。

创新：不同于以往主要关注沪深300股指期货的文献，本文首次实证考察了沪深500股指期货的推出对2015年中国股市崩盘的影响。

关键词：不对称;沪深500股指期货;主导作用

1.简介

股指期货是以股票价格指数为标的的标准期货合约。1982年2月24日，世界上第一份股指期货合约在美国堪萨斯城期货交易所开始交易。2010年4月16日，总部位于上海的中国金融期货交易所(CFFE)推出了中国首个股指期货合约——沪深300股指期货，2015年4月16日沪深500股指期货和SSE 50股指期货正式上市。

2015年6月至7月的中国股市崩盘，将股指期货推到了舆论的风口浪尖，关于股指期货是否是2015年股市崩盘的“罪魁祸首”的讨论此起彼伏。刘树伟指出，股指期货等杠杆工具是做空中国股市的工具，是“牛市杀手”[1]。然而，巴曙松认为股指期货是金融市场的重要组成部分，通过股指期货[2]操纵股市是不现实的。在舆论压力下，CFFE于2015年9月2日发布公告，要求自9月7日起对股指期货交易实施严格限制;单只产品每日开盘交易量超过10手的客户，除套期保值交易外，被视为“每日开盘交易量过大”的异常交易行为，保证金标准和交易费用应大幅提高。

本文以沪深500股指期货为研究对象，探讨中国股指期货是否应为2015年中国股市崩盘负责。具体解决了以下问题:沪深500股指期货与标的现货市场之间是否存在显著的溢出效应，包括均值溢出效应和波动溢出效应?沪深500指数期货市场与现货市场之间的溢出效应是否存在显著的不对称性?2015年6——7月中国a股市场崩盘，股指期货在其中扮演了什么角色?

本文的贡献主要体现在以下三个方面。首先,不同于现有文献主要集中于沪深300股指期货,本文以沪深500股指期货市场特殊时期从2015年4月到2015年9月作为研究的对象,可以更有利于揭示股指期货的作用在2015年股市崩盘。主要原因包括:沪深500指数成分股涵盖了最具代表性的小盘股，自2014年7月以来最为活跃，投资者在该股中损失最大，尤其是贴现率大于沪深300股指期货和SSE 50股指期货。在同一时期,它是对沪深500股指期货实现反向套利通过有限的短期工具,它遭受更多的争端在2015年6——7月市场暴跌;而沪深500股指期货合约于2015年4月16日正式挂牌交易，与相对成熟的沪深300股指期货相比，新推出的股指期货可能在2015年股市暴跌中发挥更明显的作用。此外，与同期上市的SSE 50股指期货相比，沪深500股指期货样本涵盖的成份股范围要广得多，研究结果也将更具普遍性和代表性。其次，本文对溢出效应的研究主要从均值溢出和波动溢出两个层面展开。均值溢出检验是价格的一阶矩检验，波动溢出检验是价格的二阶矩检验。因此，研究结果将更加完整，结论将更加可靠。

最后，与以往只采用GARCH模型研究波动性溢出不对称性的文献相比，本文还将采用MS-VAR模型检验均值溢出效应的不对称性。经本文验证，MS-VAR模型能够较好地拟合沪深500股指期货市场与标的现货市场之间的关系，得出更为准确的结论。

论文的其余部分如下:第2节简要回顾文献;第3节描述数据、样本和方法;第四部分探讨了沪深500股指期货市场与标的现货股票之间的溢出效应;第5节考察了两个市场之间溢出效应的不对称性;第6节给出了总结和结论。

2.文献综述

股指期货作为一种金融风险管理工具，一直备受争议。在学术界，由于套利机制的存在，股指期货市场与现货市场之间存在着一定的价格波动关系，这一点已被广泛认识。然而，影响的方向和程度仍存在诸多争议。

一方面，认为期货交易有利于市场成熟，可以加速价格发现，提高市场效率，增加市场深度和信息流，促进信息流。因此，期货交易的引入可以降低现货市场的波动性(Powers, 1970;Danthine, 1978;布雷,1981;凯尔,1985;斯托尔和惠利，1988)。另一方面，期货交易可能会受到不知情投资者的影响，增加标的现货市场的波动性，从而进一步破坏现货市场的稳定性。相对较低的交易成本、较高的杠杆率和卖空能力吸引了消息不灵通的投资者，可能会在价格发现过程中产生噪音，降低价格的信息含量。这意味着现货市场波动性增加(Cagan, 1981;斯坦,1987)。哈特和克雷普斯(1986)认为，无论投资者是否获得了足够的信息，投机活动都有可能破坏价格稳定。

正是理论上的争议，引发了大量实证调查，证据相互矛盾，目前已得出三个主要结论，即股指期货的推出对标的现货市场的波动性是减少、增加，还是没有影响。

Edwards(1988)和Bessembinder and Seguin(1993)提出的实证证据表明，在引入标准普尔500股指期货后，现货市场的波动性有所降低，进而得出结论，股指期货可以稳定现货市场的波动性。Bacha and Vila (1994)， Hirakia (1995)， Reyes (1996)， Dennis and Sim (1999)， Alexakasis(2007)报道了股指期货的稳定性假说在日本、法国、丹麦、澳大利亚和希腊的股票市场得到证实。Baklaci and Tutek(2006)、Kasman and Kasman(2008)和Caglayan(2011)以土耳其市场为研究对象，发现股指期货的引入降低了现货市场信息的可持续性和波动性。波尔等(2015)以中国大陆,新加坡和香港作为研究对象来考察中国股指期货的引入是否影响底层的现货市场的波动性,结果表明结果表明中国股指期货在三个现货市场均降低了现货市场波动性。

相反，Harris(1989)， Maberly, et al. (1989)， Lockwood and Linn (1990)， Baldauf and Santoni (1991)， Brorsen(1991)，以及Pericli and Koutmos(1997)均发现，标准普尔500期货合约的引入导致股指收益率波动性显著增加。Antoniou and Holmes(1995)、Chiang and Wang(2002)、Ryoo and Smith(2004)分别研究了英国、台湾和韩国股指期货交易对现货市场波动性的影响，发现股指期货引入后现货市场波动性不断增加。Arisoy(2008)考察了新加坡新交所推出的富时50指数期货合约对其标的现货市场波动性和流动性的影响。研究结果显示，现货市场波动性和流动性在后期货时期显著增加。Wang(2009)基于H股指数期货的实证证据发现，股指期货的引入导致投机过热现象，进一步加剧了现货市场的波动性。

此外，一些研究发现，期货市场的引入对标的波动率根本没有显著影响，或者影响的方向是不确定的(Board et al.，2001;Santoni,1987;伯里克利和库特莫斯，1997;Darrat等，2002;Spyrou, 2005;Bohl等，2011;谢和黄，2014;Bohl等，2016)。此外，也有一些以多个国家为研究对象的实证研究，如Lee and Ohk (1992)，Gulen and Mayhew (2000)，Yu (2001)，Antoniou et al.(2005)，Chen (2014);结果表明，不同国家、不同时期股指期货对现货市场波动性的影响不同。

此外，还有一些研究关注的是股指期货在1987年美国股市崩盘中的作用。根据布雷迪报告(1988年)，各种战略的使用涉及“程序交易”(即指数套利、指数替代和投资组合保险)是加速和加剧下跌的一个重要因素。Becketti and Roberts(1990)发现1987年股市崩盘时股指期货并没有扩大市场波动，随后采取的一系列措施，如更高的利润率和“断路器”，不太可能降低股市波动。

Antoniou和Garrett(1993)发现期货市场确实加剧了价格的向下运动，而其根源在于股票市场，尤其是流动性枯竭。

在我国，早期的研究重点是股指期货交易对美、英、港等发达市场现货市场波动性的影响。在中国推出了沪深300股指期货模拟交易的2006年10月,研究的重点已经转移到中国股市,股指期货的价格发现功能以及对股票现货市场波动性的影响已经被研究过,结论是多样化的。

Yan等(2009)基于沪深300股指期货模拟交易的日数据，报告指出现货市场主要负责价格发现，双向波动溢出效应温和。Xing和Zhang(2010)也得出结论，沪深300股指期货对标的现货市场波动性的影响是温和的，仅在短期内发挥一定的驱动作用，但放大了现货市场的不对称性。Hua和Liu(2010)利用2010年4月16日至2010年6月11日沪深300股指期货和沪深300指数一分钟高频数据，发现沪深300股指期货与沪深300指数现货之间存在双向超前滞后关系;沪深300股指期货市场作为价格发现的主要推动力量，其领先时间更长、影响持续时间更长、影响范围比现货市场更大。

随着结构的不完善和投机行为的增多，股票市场的波动性将大幅度加大，而股指期货的稳定作用随着市场结构的完善而逐渐显现。罗和王(2011)指出，在股指期货推出之初，股指期货加速了整个现货市场的波动，削弱了现货市场的流动性。随着时间的推移，股指期货降低了成份股现货市场的波动性，增强了其流动性。Zhang and Shen(2011)也发现，沪深300股指期货的推出加大了现货市场中长期的波动性，而这种影响随着时间的推移逐渐减弱。Fang and Cai(2012)认为沪深300股指期货与现货股票是一个整体协调运动;

3.样本、数据和方法

由中国证券指数公司编制并发布的沪深500指数期货是以沪深500指数为基础的股指期货资产，包括500只小盘股和活跃交易的上市公司上海和深圳股市。合同乘数是每点200美元，最低保证金率为8%，杠杆率为1:12.5。

3.1样本选择与描述

我们从2015年4月16日9:35到2015 年9月1日15:00选择沪深500指数期货（IC[3]月份连续合约）和沪深 500 股票指数的5分钟时间序列数据，我们的样本总共有4,608个观察点。

沪深500股指期货于2015年4月16日正式挂牌交易，而2015年9月2日是CFFE开始将股指期货日开盘数量限制在10手以内的日子，此后股指期货交易量大幅萎缩，价格的代表性和指导意义大大减弱。因此，以这一时期沪深500股指期货市场和标的现货市场的表现为研究对象，可以帮助我们全面观察2015年中国股市经历的整个暴涨暴跌过程，发现股指期货在股市崩盘中的作用。此外，选择5分钟高频数据的原因在于，首先，它可以避免由于样本较少而造成的估计偏差，其次，它是最高频率的数据，可以不受微观结构噪声的影响(Andersen et al.， 2001)。

由于中国股指期货市场的交易时间提前15分钟开始收市时间比现货市场晚15分钟，且难以对非均衡进行建模，因此，我们采用传统的数据处理方法来提取现货股票交易数据并以股指期货与股指现货交叠交易时间为依据进行研究。

本文利用价格时间序列数据检验了均值溢出效应，得到了均值溢出效应利用回归时间序列数据检验了波动溢出效应。

3.1.1 价格系列样本。

表1中显示了2015年4月16日9:35至2015年9月1日15:00的沪深500指数期货和沪深500股指的5分钟时间序列数据的统计结果。从表I可以看出，沪深500股指期货（以下简称“IC”）的平均值接近沪深500股票指数（以下简称“沪深 500”）的平均值;相差仅约100分。总的来说，自2015年4月16日以来，中国A股市场经历了极端的泡沫和崩盘状态，以6月15日为界线，这体现在极端价值上，其中沪深500指数的五分钟最小值为6,134 点，最大值为11,616.29 点，差值达到 5,482.29 点，而最小值5分钟的IC为5,370.6点，最大值为11,556.8点，最大值为6,186.2点。从标准偏差来看，IC的价格偏差的平均值较大。

3.1.2 返回系列的样本。

根据成熟研究的传统方法，我们采用收益率作为价格指数来检验波动溢出效应。以下等式是返回的公式：

其中 R是收益率，P是价格，下标t是时间。表II中描述了五分钟返回时间序列数据的统计结果。可以观察到，沪深500指数期货（以下简称“IC”）和沪深500指数（以下简称“沪深500”）的收益均值接近0;

沪深500指数的最低五分钟回报率为-7.51％，沪深500指数最高五分钟回报率为5.18％，而沪深 500指数期货的极值远低于沪深500指数股票的极值指数。

沪深500股票指数和2015年4月16日9点35分至2015年9月1日15点的沪深500股指期货的5分钟回报系列数据被描述为图

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