ETF市場實(shí)行做市商制度必要性的實(shí)證：基于WP指標(biāo)的檢驗(yàn)

陳 昕

(上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與管理學(xué)院，上海 200433)

ETF市場實(shí)行做市商制度必要性的實(shí)證：基于WP指標(biāo)的檢驗(yàn)

陳 昕

(上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與管理學(xué)院，上海 200433)

文章以我國ETF市場的實(shí)際日內(nèi)交易數(shù)據(jù)為實(shí)證樣本，在對ETF二級市場日內(nèi)收益率波動率及限價交易指令進(jìn)行建模分析的基礎(chǔ)上，通過檢驗(yàn)ETF市場日內(nèi)供求關(guān)系失衡性的存在與否來論證我國ETF市場是否應(yīng)當(dāng)引入做市商制度，實(shí)證結(jié)果表明我國ETF市場有必要引入做市商作為補(bǔ)充流動性的提供者，從而促進(jìn)我國ETF市場的創(chuàng)新與發(fā)展。

ETF；做市商；WP指標(biāo)

1 研究意義

ETF（Exchange Traded Fund），是一種在交易所上市交易的開放式證券投資基金，其投資策略通常采用構(gòu)建完全復(fù)制標(biāo)的指數(shù)成分的投資組合來被動管理投資基金。與一般的開放式基金使用現(xiàn)金申購、贖回不同，ETF使用一籃子指數(shù)成分股申購贖回基金份額，且申購贖回所要求的資金“門檻”通常更高；同時，ETF可以在交易所上市交易，其上市份額可在二級市場直接買賣。

與A股市場類似，當(dāng)前我國ETF二級市場實(shí)行的交易機(jī)制為指令驅(qū)動型交易制度。指令驅(qū)動市場的原理是，當(dāng)交易者買方的報價等于賣方的報價時，交易所的匹配系統(tǒng)將自動執(zhí)行雙方的指令，交易達(dá)成，成交價格就是雙方的報價。指令驅(qū)動市場具有高效、透明、易監(jiān)管等諸多優(yōu)點(diǎn)，世界上許多重要的交易所都采用了這一制度。與傳統(tǒng)做市商市場中的報價驅(qū)動制度不同，指令驅(qū)動市場的流動性由所有交易者自身提供，交易者變相承擔(dān)了做市商的職責(zé)。在交易者數(shù)量眾多的市場中，這一制度的運(yùn)行較為高效；然而在新市場的運(yùn)行初期、交易者人數(shù)尚少的時刻，指令驅(qū)動市場便有可能出現(xiàn)流動性不足的現(xiàn)象。解決該問題的可選路徑，就是通過完善交易機(jī)制、引入做市商制度來克服ETF市場流動性不足的問題。

做市商，是指證券市場中針對一個交易品種同時做出買入指令的報價和賣出指令的報價、從而期望通過買賣價差以謀利的交易機(jī)構(gòu)。做市商通過買賣證券來滿足市場的流動性需求，這是做市商最基本的職能。做市商有責(zé)任維持市場價格的穩(wěn)定性、維護(hù)一個公正和有序的市場，同時促進(jìn)市場價格的形成。做市商提供的流動性不僅可以幫助投資者即時成交，還可以平抑市場價格的波動。絕大多數(shù)證券市場的參與者都傾向于市場價格的波動性較低，這是因?yàn)樽鳛橥顿Y者來說他們通常是風(fēng)險厭惡者，而作為交易者來說他們厭惡交易價格的不確定性。做市商的市場干預(yù)行為在短期內(nèi)有助于平抑市場價格的波動。

指令驅(qū)動市場中實(shí)行做市商制度的目的是為了在公眾交易者已經(jīng)提供的流動性的基礎(chǔ)上增加其規(guī)模，此類市場中的做市商與交易者一起競爭性報價以吸引指令流，起著補(bǔ)充必要流動性的作用。如果指令驅(qū)動市場里買賣雙向其中一方的交易指令規(guī)模超過了另一方，可以認(rèn)為市場的供求關(guān)系出現(xiàn)失衡。供求關(guān)系的失衡會導(dǎo)致市場價格的異常波動，且出現(xiàn)交易者的買賣意向不能達(dá)成的情況。此時，做市商可以通過下達(dá)一定規(guī)模的交易指令來使得市場供求關(guān)系恢復(fù)平衡，從而給市場提供了必要的流動性，并平抑了市場價格的波動。

本文以我國ETF市場的實(shí)際日內(nèi)交易數(shù)據(jù)為實(shí)證樣本，在對ETF二級市場日內(nèi)收益率波動率及限價交易指令進(jìn)行建模分析的基礎(chǔ)上，通過檢驗(yàn)ETF市場日內(nèi)供求關(guān)系失衡性的存在與否來論證了我國ETF市場引入做市商制度的必要性。

2 研究方法

2.1WP指標(biāo)

首先，通過修改鄭振龍和戴嵩（2011）提出的衡量指令簿賣出（買入）凈壓力的指標(biāo)，本文得到了一個代表ETF市場日內(nèi)交易雙方供求關(guān)系平衡情況的指標(biāo)WP，其具體形式如下：

其中Qbuy和Pbuy分別表示最優(yōu)買檔的限價交易指令數(shù)量和價格，Qsell和Psell分別表示最優(yōu)賣檔的限價交易指令數(shù)量和價格，MIDprice表示買賣中間價。從上式可以看出，等式右邊分子中的部分是以指令數(shù)量為權(quán)重的市場加權(quán)平均價格，如果ETF市場上的賣方指令數(shù)量較多，則加權(quán)平均價格會大于市場中間價MIDprice，兩者之比減去1后如果數(shù)值為正，則表示ETF市場中的賣方壓力較大，市場供給大于需求；若WP的數(shù)值為負(fù)，則表示ETF市場中的買方壓力較大，市場供給小于需求。在式（1）中，我們需要對Qbuy、Pbuy、Qsell和Psell進(jìn)行估計，MIDprice是Pbuy和Psell的算術(shù)平均數(shù)。

如果ETF市場日內(nèi)交易中買賣雙向的壓力大致相同，即市場供求關(guān)系基本平衡時，我們有：

即當(dāng)市場供求關(guān)系基本平衡時，WP絕對值的期望應(yīng)當(dāng)為0。如果WP絕對值的期望經(jīng)過統(tǒng)計檢驗(yàn)被證明其顯著不為零，則說明ETF市場的日內(nèi)供求關(guān)系存在著明顯的不平衡現(xiàn)象，從而有必要引入做市商制度來為市場提供補(bǔ)充流動性。

2.2GACP模型

為了估計在日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)條件下的限價交易指令數(shù)量的概率分布，本文引入一個基于ACD模型的擴(kuò)展形式。

GACP模型認(rèn)為限價交易指令發(fā)生的數(shù)量Nt的條件期望形式如下：

其中p、q分別是滯后階數(shù)，參數(shù)ω,αi,βi均為正值，在滯后一階的情況下，上式形式變?yōu)?/p>

限價交易指令發(fā)生的數(shù)量Nt的條件方差σt2是時變的，其滯后一階的期望形式如下：

在使用極大似然估計法估計模型時，我們有似然方程如下

文章使用滯后一階情況下的GACP（1,1,1,1）模型來對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。其具體形式為

2.3ARIMA模型

我們令ETF二級市場日內(nèi)收益率如下：

則估計ETF二級市場最優(yōu)買檔價格Pbuy和最優(yōu)賣檔價格Psell的問題可以轉(zhuǎn)換為估計其各自的日內(nèi)收益率。

在估計ETF二級市場日內(nèi)收益率時，本文使用了ARIMA模型。自回歸求和滑動平均模型，即ARIMA模型，由統(tǒng)計學(xué)家Geogre E.P.Box和Gwilym M.Jenkins提出，有別于時間序列分析中的傳統(tǒng)法，是以隨機(jī)理論為基礎(chǔ)的時間序列分析方法。ARIMA模型在短期預(yù)測中精度較高，適合處理帶有隨機(jī)性和非平穩(wěn)性的一組時間序列數(shù)據(jù)。

ARIMA模型由ARMA模型推廣而來，一般的ARMA（p,q）模型形式為

其中{at}是白噪聲序列，p和q是非負(fù)整數(shù)。當(dāng)一個序列非平穩(wěn)時，可利用d階差分將其變換為平穩(wěn)序列，從而得到ARIMA（p，d，q）模型，實(shí)際應(yīng)用中d一般最大為2。

當(dāng)q=0時，ARMA模型即為自回歸AR(p)模型，AR(p)模型的一般形式為：

當(dāng)p=0時，ARMA模型即為移動平均MA(q)模型，MA(q)模型的一般形式為：

3 實(shí)證結(jié)果

在樣本數(shù)據(jù)的選擇上，由于本文是在ETF市場創(chuàng)新擴(kuò)容的大背景下討論是否會出現(xiàn)流動性不足的問題，因此將樣本對象的選取范圍確定為2011年度間我國證券市場新發(fā)的17只ETF，樣本數(shù)據(jù)的選取時間及頻率為2011年度數(shù)據(jù)頻率為1分鐘的日內(nèi)高頻交易數(shù)據(jù)。根據(jù)劉向麗、程剛、成思危、汪壽陽和洪永淼（2008）關(guān)于日內(nèi)數(shù)據(jù)的處理方法，文章利用樣本數(shù)據(jù)產(chǎn)生ONEDAY序列，即把每天同一個時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)取其平均值，得到每個交易時間點(diǎn)的平均收益率和交易量。由于每個時點(diǎn)處取值的偏差程度差別不太大，所以對每個時點(diǎn)處數(shù)據(jù)取平均值，有其代表性和合理性，并可從金融市場微觀結(jié)構(gòu)角度來分析其日內(nèi)趨勢及影響因素。

表1 GACP模型估計結(jié)果

表1報告了GACP模型的估計結(jié)果，從模型的擬合效果檢驗(yàn)的結(jié)果來看，GACP（1,1,1,1）模型較好的描述了限價交易指令的分布情況，因此可以用來對ETF市場流動性情況進(jìn)行分析。其中，估計結(jié)果有αsell,2+βsell,2＞1，這說明樣本ETF的日內(nèi)流動性具有較強(qiáng)的聚集性或是持續(xù)性。從實(shí)證結(jié)果來看，αsell,1、βsell,1、αbuy,1及βbuy,1的值均為正數(shù)，顯示出滯后一階的限價交易指令發(fā)生的數(shù)量規(guī)模會對當(dāng)前時刻限價交易指令發(fā)生的規(guī)模產(chǎn)生正相關(guān)的影響；也即如果時刻t-1發(fā)生的限價交易指令成交規(guī)模較大，則時刻t也有可能出現(xiàn)較大的成交量，這部分反映出了限價交易指令分布的自相關(guān)性。同時，αsell,2、βsell,2的取值為正則反映了限價交易指令發(fā)生序列波動率的聚集性，即限價交易指令發(fā)生次數(shù)大的波動變化往往跟隨著大的波動變化的統(tǒng)計特性。αbuy,2+βbuy,2＞1，說明限價交易指令序列波動率的聚集性是較為明顯的，因此在遇到限價交易指令出現(xiàn)較大的波動時，有必要通過做市商來平抑市場交易的劇烈波動。

我們繼續(xù)使用樣本數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了ARIMA模型對描述ETF市場日內(nèi)收益率的適用性。表2和表3報告了相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果。

表2 殘差檢驗(yàn)

表3 標(biāo)準(zhǔn)化殘差的LB檢驗(yàn)

實(shí)證結(jié)果表明，模型的殘差不存在自相關(guān)效應(yīng)。而從ACF和PACF的結(jié)構(gòu)可以看出，除了自相關(guān)函數(shù)在滯后3階處后表現(xiàn)為拖尾，樣本的自相關(guān)值和偏相關(guān)值在在隨機(jī)區(qū)間以內(nèi)，因此可以認(rèn)為ETF市場日內(nèi)收益率序列的偏自相關(guān)函數(shù)是截尾的。我們因此可以選用AR（3）模型進(jìn)行擬和。經(jīng)過多次反復(fù)擬合得到一個較理想的模型,即：

表4 T檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論

本文對ETF市場日內(nèi)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析建模，結(jié)果表明ETF市場日內(nèi)流動性具有較強(qiáng)的聚集性或是持續(xù)性，從而ETF市場日內(nèi)流動性的分布是不均勻的，因此大宗交易者有可能遇到買賣意愿不能達(dá)成的問題，這種情況下由做市商來為市場提供一定流動性便顯得十分必要。

此外，模型也表明ETF市場日內(nèi)流動性的波動性也存在著波動率聚集的現(xiàn)象。由于ETF交易機(jī)制的特殊性，當(dāng)市場劇烈波動導(dǎo)致ETF的一級市場凈值與二級市場價格出現(xiàn)偏離時，市場中存在的一個特殊交易群體——套利交易者會迅速進(jìn)入并以巨額交易量來博取微小的套利空間并獲得套利收入。套利者的交易行為往往會導(dǎo)致ETF二級市場買賣雙向出現(xiàn)單方向交易指令迅速放大的情況，從而也放大了市場對流動性的需求，ETF二級市場的供求關(guān)系即會出現(xiàn)短缺的失衡，因此此時需要做市商為市場提供必要的流動性來促進(jìn)ETF市場套利機(jī)制的順利運(yùn)行。基于WP指標(biāo)的統(tǒng)計檢驗(yàn)也表明，ETF二級市場的日內(nèi)微觀結(jié)構(gòu)層面存在著交易者買賣雙向不平衡的現(xiàn)象，從而也說明了市場對補(bǔ)充流動性的需要。

[1]耿志民.中國證券市場引入競爭性做市商制度問題探討[J].上海金融,2001,(11).

[2]李學(xué)峰.國際資本市場中的做市商制度：功能、影響與趨勢研究[J].廣東金融學(xué)院學(xué)報,2007,(2).

[3]梁媛.做市商與莊家控制市場的差異[J].石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報,2002,(5).

[4]劉向麗,程剛,成思危,汪壽陽,洪永淼.中國期貨市場日內(nèi)效應(yīng)分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2008,(8).

[5]鄭振龍,戴嵩.買賣價差與限價指令簿信息：基于時變MRR模型的實(shí)證研究[J].金融評論,2011,(5).

[6]Box,G.P.E.,Jenkis,G.M.Time Series Analysis:Forecasting and Control Journal of Time Series Analysis,2010,31(4).

[7]Engle,Robert F.,Jeffrey Russell.Autoregressive Conditional Dura?tion:A New Model for Irregularly Spaced Transaction Data[J].Econo?metrica,1998,(66).

[8]Heinen,A.Modelling Time Series Count Data:An Autoregressive Con?ditional Poisson Model[C].Working Paper,2003.

F830.91

A

1002-6487（2012）24-0168-03

國家統(tǒng)計局全國統(tǒng)計科學(xué)研究項(xiàng)目（2009ly010）；上海市重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(B803)

陳 昕（1982-），男，陜西西安人，博士研究生，研究方向：應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計。

（責(zé)任編輯/浩 天）