50ETF期權與上證50股指期貨推出對50ETF影響的實證研究

【摘要】股指期貨和期權作為證券市場投資者規避系統性風險的工具由來已久。我國自2010年首次推出滬深300股指期貨以后一直沒有新的金融衍生品種出現，直到2015年初才陸續推出了新的交易品種：50ETF期權、上證50股指期貨和中證500股指期貨。這些衍生品種帶動了交易市場的流動性和波動性，也對我國資本市場產生巨大的影響。這既是金融市場開放的必經之路，也體現了各項制度基礎得到了不斷的發展和完善。因此深入研究股指期貨和期權市場對我國股票市場波動性的影響，不但具有重大的理論意義而且對于金融監管也有重要的現實意義。在當前的市場實際條件下，本研究將以50ETF期權、上證50股指期貨和50ETF的高頻交易數據為研究對象，采用事件研究法和定量實證研究法（GARCH、TARCH模型），分析它們的價格波動相關性，提出具有可行性的建議。

本文分別建立了GARCH和TARCH模型，采用2012年7月6日到2015年7月6日一分鐘級50ETF高頻交易數據，分析50ETF市場在50ETF和上證50股指期貨推出前后價格波動性的變化情況。根據描述性統計分析得出樣本數據的對數收益率序列具有尖峰右偏的特征，有明顯的波動性集聚特點。根據GARCH（1，1）模型發現：在50ETF期權推出后到上證50股指期貨推出前這段時間段內，發現50ETF市場對新信息的吸收速度加快，而舊信息對這個市場的波動性影響減弱了；在上證50股指期貨推出后市場的波動性對新信息的反應程度大致恢復到期權推出之前甚至還略小于之前的水平，但是舊信息對波動性的影響略微的升高。根據TARCH（1，1）模型實證結果發現：50ETF市場存在著不對稱效應，在期權推出后這種不對稱效應發生了逆轉，但是在股指期貨引入后不對稱效應變小了。綜上所述，期權的推出使得50ETF的波動性降低，市場中信息傳遞的速度減慢，然而期貨的推出使得其波動性增加，市場中信息傳遞的速度略微加快。

【關鍵詞】波動性 GARCH模型 TARCH模型

一、引言

20世紀80年代以來，伴隨著金融自由化浪潮，金融衍生品發展迅速，交易品種不斷豐富，交易量迅猛增長，取得了巨大的成功，推動了證券市場的不斷完善。

在國內隨著2010年滬深300股指期貨市場的出現，2015年2月9日50ETF期權和2015年4月16日上證50股指期貨的推出，它們都是實行T+0與雙向交易機制，吸引了大量投資者和投機者，根據統計上證50股指期貨自從2015年4月16日到2015年7月6日成交額達18.04萬億，成交量達1921.56萬，這些交易機制使得高頻交易在我國開始迅速發展。

這兩種產品市場的相繼推出不僅進一步完善了我國衍生品市場，也對現貨市場尤其是與之相關的50ETF市場的波動性產生了巨大的影響，研究金融市場之間的波動性關系，可以更加清楚的了解市場之間風險傳遞的過程，同時，50ETF期權和上證50股指期貨之間的風險傳遞效應也成為了監管者、投資者和學術研究者共同關注的問題。

目前，國外對期貨和現貨市場的風險傳遞關系研究較多，但對于期貨與期權市場之間的相關性研究比較缺乏。

Meneu V.，Torro H.（2003）利用非對稱的多變量GARCH模型研究了西班牙股票指數IBEX-35期貨市場和現貨市場之間的關系，指出了相對于正的沖擊，現貨和期貨的方差對負沖擊的反應更加敏感，現貨市場和期貨市場波動性之間的沖擊反應關系相當強。

Raymond W.和G.Geoffrey（1995）利用5分鐘和15分鐘數據檢驗了德國現貨、指數期貨和指數期權市場的日間協同波動性，結果表明現貨、指數期貨和指數期權之間存在日間協同波動，每個市場在信息傳遞中都起著很重要的作用。

Chiang和Fong（2001）實證研究了香港恒生指數期權、恒生指數期貨和股票市場之間均值的領先-滯后關系。

Seung等.（2008）使用時間序列分析方法和橫截面分析方法對韓國KOSPI200股指期權、股指期貨、股票市場之間的價格發現和價格偏見進行了研究，研究表明KOSPI200股指期貨和溢價期權引導現貨指數的走勢，在股指期貨和股指期權間有系統性的領先滯后關系。

由于中國金融衍生品市場不完善，對于市場間風險傳遞關系的研究，大多集中于股票市場之間和商品期貨與現貨市場之間，對期權和期貨推出對現貨市場的波動性影響也比較匱乏。

吳國維（2015）研究發現上證50ETF期權的推出降低了標的資產上證50指數的波動性，提高了市場的穩定性和理性程度，中國資本市場的發展有著有益的影響，但是他采用的是2015年2月9日到3月27日的五分鐘數據，樣本區間選取的太短，不足以描述上證50指數真實的價格波動性情況。

趙煥成（2008）以1982年5月至1991年5月整整九年的恒生指數期貨和股票現貨市場的數據作為樣本，使用TARCH模型分析股指期貨推出前、后的兩段股票市場的波動性變化情況，對波動性做了詳細的對比分析，實證表明：恒生股指期貨的出現在一定的程度上降低了股票市場的波動水平。

胡東濱，張展英（2012）利用GARCH模型對金屬期貨市場與外匯市場和貨幣市場的動態相關性領域進行了研究，表明金屬期貨市場與外匯市場之間有一定的動態相關性，與貨幣市場之間的動態相關性不明顯。

本文以2015年2月9日推出50ETF期權、2015年4月16日推出上證50股指期貨為研究前提，通過GARCH（1，1）模型和TARCH（1，1）模型分別對期權推出前、期權推出后與上證50股指期貨推出前之間、上證50股指期貨推出后50ETF的波動性進行細致的研究，基于中國市場的真實高頻交易數據給出相應的實證分析結果，為中國在股指期貨、期權推出后的風險監管提供依據。

二、研究方法

（一）數據來源與處理

選取了中國市場2012年7月6日至2015年7月6日共計728個交易日的50ETF一分鐘級交易數據，其中，交易的高頻數據來自Wind數據庫，本文研究50ETF期權推出前2012年7月6日到2015年2月8日、50ETF推出后到上證50股指期貨推出前2015年2月9日到2015年4月15日、上證50股指期貨推出后2015年4月16日至今分為三段的50ETF的波動變化情況。

研究使用的數據樣本包括2012年7月6日到2015年7月6日的50ETF的交易數據作為樣本區間，在研究波動性情況時使用的一分鐘周期的收盤價格數據，為減少誤差，對收盤價序列取對數處理。

對50ETF一分鐘的收盤價序列進行處理為對數收益率序列后的統計特征如表1：

進過處理的50ETF對數收益率序列圖形如下：

（二）模型設定

本文將根據時間序列的平穩性檢驗和ARCH效應檢驗確定使用GARCH模型進行波動性研究是符合實際情況的，根據分析將分別三次使用GARCH（P，Q）模型進行50ETF波動性研究，具體模型如下：

■ （1）

■ （2）

■ （3）

■ （4）

其中：Rt為50ETF價格的收益率對數序列；

δt為第t日的條件方差；

μt為服從N（0，δt）分布的隨機誤差；

50ETF期權推出前（2012年7月6日至2015年2月8日）、2015年2月9日至2015年4月15、上證50股指期貨推出后到7月6日，三次使用GARCH模型進行波動性研究。

為了研究投資對風險反應過度或對收益的反應不足，本文將加入非對稱效應項，建立50ETF的TARCH（P，Q）模型檢驗非對稱波動情況，具體模型如下：

■ （5）

其中：當μt<0時St=1，μt>0時St=0；

說明非對稱性存在，研究50ETF期權和上證50股指期貨兩個產品分別推出后γ1值的變化說明對50ETF市場不對稱波動性的影響。

三、實證分析

（一）平穩性檢驗

在對時間序列數據的建模時必須對其進行平穩性檢驗，具有平穩性才能進一步的計量分析，因此在進行分析之前利用ADF檢驗方法在1%置信水平下對收益率序列的平穩性進行檢驗，ADF檢驗結果如下表2所示：

根據ADF結果可以看出，50ETF的對數收益率序列不存在單位根，即該序列是平穩的，不需要進一步差分處理使其平穩化。

然后對平穩的50ETF對數收益率序列殘差項進行ARCH效應的檢驗，進行條件異方差的ARCH LM檢驗，得到了在滯后階數為一階時的檢驗結果：

從檢驗結果可以看出，99%置信水平下，拒絕不存在ARCH效應的原假設，因此存在ARCH效應，根據滯后階數確定，使用GARCH（1，1）模型符合實際情況。

（二）GARCH（1，1）模型的檢驗

根據前文中的檢驗，確定50ETF對數收益率序列具有平穩性但是具有ARCH效應，選取廣義自回歸條件異方差模型GARCH滿足現實需要，同時Bollerslev，Chou研究顯示GARCH（1，1）模型可以描述股票的異方差特性，李亞靜、朱宏泉的研究也認為GARCH模型可以有效描述股市波動的據聚類性和持續性。

下來我們將已經分為三段的50ETF對數收益率序列進行GARCH（1，1），結果如下表4所示：

（三）TARCH（1，1）模型的檢驗

由于金融市場普遍存在波動不對稱現象，投資會顯示出對風險的反應不足或反應過度情況，本文采用計量模型TARCH檢驗50ETF在兩個事件出現前后非對稱波動的變化情況，提高對風險的管理效率，形成更加完善的風險控制與防范。

下表將分為三段的50ETF對數收益率序列運用TARCH（1，1）進行了實證研究，結果如下表所示：

（四）實證分析

以上內容是根據GARCH（1，1）模型和TARCH（1，1）模型對50ETF市場的波動性變化情況和不對稱效應做了細致的實證分析，上述結論總結概括為：在單一50ETF品種和50ETF期權推出后到上證50ETF推出前這一階段相比較，在期權推出后50ETF市場的新的信息對市場的波動性影響增加，舊的信息對波動性的影響減少，并且市場的不對稱性增加了，對“好消息”與“壞消息”的反應也發生了反轉，變得“壞消息”會比“好消息”造成的沖擊更大，市場價格波動會對“壞消息”更加敏感，做出很快的調整。在上證50股指期貨推出后，我國與上證50指數相關的衍生品市場更加的完善，新的消息對50ETF波動性影響略微減弱，但是對舊的消息反應加大，比較不對稱項的系數，系數還是為正值，發現市場仍然會對“壞消息”反應迅速一些。

四、結論

我們得出50ETF期權和上證50股指期貨的推出對現貨50ETF市場的波動均產生了影響，使得波動的不對稱情況發生了逆轉，新的信息和舊的信息對波動影響的程度也發生了改變，說明在推出新的產品就必須保證現貨市場發展比較完善，這樣可以減少現有市場價格波動的沖擊，出現市場混亂的情況，成熟的并且高質量的市場是發展股指期權和股指期貨衍生產品的前提條件，從根本上減少現貨、股指期貨、股指期權市場中影響波動性的不確定的因素。

在整個市場機制中信息是不斷流動的，伴隨著信息的傳遞，風險也在不同的市場之間傳遞，因此當市場的信息變化將造成一系列的連鎖反應。股指期權和股指期貨是有高杠桿的交易制度的金融衍生品種，它們的交易風險對市場中的投資者來講是非常重要的，要更加細致的檢測價格波動性的變化情況，注重市場中風險的控制和偵測。而交易機制的設計者和風險監管者也要制定更加嚴密的交易制度和嚴格的風險監管要求，從根本上保證市場能夠穩定的發展。在股指期權和股指期貨推出的初期，可以設定較為嚴格的準入機制和交易限制條件，隨著整個市場發展漸漸穩定后，逐步的放寬條件，保證市場的波動在可控的范圍內變化。

參考文獻

[1]Meneu，V.and H.Torro.2003.Asymmetric Covariance in Spot- Futures Markets[J].Journal of Futures Markets，23：1019-1046.

[2]Raymond W，Geoffrey G.1995.Estimation of common long- memory components in cointegrated systems[J].Journal of Business and Economic Statistics，13（1）：27-35.

[3]Chiang R，Fong W M.2001.Relative informational efficiency of cash，futures，and options markets：The case of an emerging market[J].Journal of Banking & Finance，25：355-385.

[4]Seung O N.2008.An empirical analysis of the price discovery and the pricing bias in the KOSPI200 stock index derivatives markets[J].International Review of Financial Analysis，15（4/5）：398-414.

[5]吳國維.2015：股票指數ETF期權推出對中國股票市場波動性的影響——基于上證50ETF期權高頻數據的實證分析[J].中國經貿導刊，第5期，第37-38頁.

[6]趙煥成.2008：中國股指期貨推出對股指波動影響的分析——基于香港股指期貨對股指波動影響的實證研究[J].中南財經政法大學研究生學報.第6期，第22—27頁.

[7]胡東濱，張展英.基于DCC-GARCH模型的金融期貨市場與外匯、貨幣市場的動態相關性研究[J].數理統計與管理，2012，31（5）：906-914.

[8]Bollerslev T，Chou R F，Kroner K F.ARCH modeling in finance：A review of the theory and empirical evidence[J].Journal of Econometrics，1992，52（2）：5-59.

[9]李亞靜，朱宏泉，彭育威.基于GARCH模型族的中國股市波動性預測[J].數學的實踐與認識，2003（11）：65-71.

作者簡介：張元芳（1989-），女，西安培華學院商學院，專職教師。