金融周期波動下股指期貨對現貨市場價格波動的影響

祁乾坤

(南京大學商學院，江蘇 南京 210000)

一、引言

2010年4月16日，滬深300股指期貨在中國金融期貨交易所上市交易，這標志著我國的股指期貨交易正式開始，隨后，上證50股指期貨和中證500股指期貨也于2015年4月16日于交易所上市，我國的金融衍生品市場不斷發展。但在隨后發生的2015年“股市危機”中，我國的股票市場大漲大跌現象頻頻發生，不少人將原因歸咎于股指期貨合約的引入，我國的監管部門也開始加強對股指期貨交易的限制，直至2017年，才開始第一輪的監管放松。故期貨合約對現貨市場波動性的影響一直備受爭議。

目前我國的經濟運行“穩中有變”，處于經濟新常態下的“三期疊加”，即增長速度換擋期、結構調整陣痛期和前期刺激政策消化期。十九大以來我國的金融政策趨向深化金融體制改革，堅守住不發生系統性金融風險的底線，“三去一降一補”仍是我國經濟的主旋律。馬笑蓓(2019)選取了全球30個國家1998年～2017年的面板數據，通過構建動態面板數據模型，研究金融去杠桿以及不同的經濟發展水平下對經濟波動的影響，最終得出結論，金融去杠桿會加大經濟的波動。張宗新等(2019)通過構建GARCH模型，研究了金融周期波動和國債期貨合約對國債現貨市場穩定性的影響，最終得出結論，我國的國債期貨可以起到穩定現貨市場的作用，并能有效降低金融周期波動對現貨穩定性的沖擊。

而對于股票市場，金融周期波動和股市波動往往難以分割，即二者存在相關性，因此對于金融周期波動下的股指期貨合約對股指現貨市場波動性影響的研究鮮有涉及。故本文嘗試從金融周期波動的視角，研究我國股指期貨合約對股指現貨市場價格波動性的影響。

二、研究假說的提出

大量研究表明，由于期貨市場采取公開競價的交易制度，將眾多反映市場供求的信息集中于一個公開市場之中，綜合反映供求雙方對標的資產未來某個時期供求關系變化和價格走勢的預期，形成的價格具有連續性、公開性和預期性，可以起到一定穩定現貨資產價格波動的作用。于瑞安等(2019)通過建立DCC-MVGARCH模型和BEKK-MVGARCH模型發現滬深300、上證50和中證500股指期貨和現貨的聯動性在股市的平穩期和股災期并沒有明顯改變，從而得出結論，股指期貨并不是導致2015年股災發生的原因。董鑫(2019)通過建立VAR和BEKK-GARCH模型分別分析了2015年股災前、中、后期滬深300股指期貨對現貨的均值溢出和波動溢出，發現只有在股災發生前，滬深300股指期貨才對現貨存在顯著的波動溢出效應，從而股指期貨并不是導致股市波動的原因。

目前國內外關于金融周期的研究主要集中于經濟波動和經濟增長方面，而有關期貨市場的文獻還相對較少。李沫等(2019)通過選取2001年～2015年我國286個地級市數據，構建回歸模型，分析了金融波動和投資率的關系，結果顯示金融波動會導致市場波動，與投資率之間呈負相關關系。高雅等(2018)采用不同的方法構建了投資者情緒指標，發現金融與經濟周期變化會影響投資者情緒，而投資者情緒對期貨和現貨市場的價格波動和買賣價差具有正向作用，即高情緒會降低期貨市場的價格發現功能，誘發更高的套利風險。因此，本文基于以上研究，提出下列假設：

H1(a)：引入滬深300股指期貨后，股指現貨市場的波動性明顯降低，我國股指期貨市場能夠發揮價格穩定的作用。

H1(b)：金融周期波動劇烈時，股指現貨市場的不穩定性增加，股指期貨能夠降低金融周期波動對現貨市場的沖擊。

鄭勛暉(2019)總結了股指期貨影響現貨市場波動性的作用機理，包括信息傳遞效應、到期日效應、套利及投機機制、正反饋效應及瀑布效應。在套期保值和投機機制中，投資者通過期現套期保值，規避風險，往往可以較長時間的持有期貨頭寸，從而可以使得期貨市場和現貨市場的信息得到充分交換，提升市場的信息效率，起到穩定現貨市場的作用。而投機交易則是通過較短時間的持倉，低買高賣或者高賣低買來賺取價差收益，是一種主動承擔風險的行為。當資本市場出現波動時，如遭到重大事件沖擊或出現異常波動時，投資者情緒不穩定，投機者可能會做出非理性的行為，從而極劇加大市場波動。故基于套期保值和投機機制，本文提出以下假設：

H2(a)：股指期貨市場中的套期保值交易活躍度越高，投機交易活躍度越低，現貨市場的價格穩定性越強。

H2(b)：金融周期波動小時，股指期貨市場的交易行為對現貨市場的影響更為顯著。

三、研究樣本及數據來源、變量設定

1.研究樣本及數據來源

本文選取滬深300股票指數及對應的股指期貨為研究對象，為更好地闡述波動率，本文對滬深300股指的日收盤價取對數，得到對數收益率，即rs=ln pt-ln pt-1，其中pt為t日的股票指數收盤價，pt-1為t日前一日的股票指數收盤價。時間范圍上，滬深300股票指數現貨選擇了2008年1月4日至2019年3月29日的日數據，滬深300股指期貨選擇2010年4月16日至2019年3月29日的日數據，數據來源wind數據庫。

為構建金融周期指標用到的信貸、信貸/GDP、M2同比增速、房地產企業景氣指數為1996年至2019年3月的季度數據，其中信貸、信貸/GDP數據來源BIS數據庫，其余數據來源wind數據庫。

2.變量設定

(1)金融周期波動代理變量

目前國內外關于金融周期的實證研究主要采用轉折點發和帶通濾波法，選擇廣義信貸、廣義信貸/GDP以及房地產價格作為金融周期的合成指標。本文參考朱太輝等(2018)和張宗新等(2019)對于金融周期指標的構建方法，選取信貸、信貸/GDP、M2同比增速以及房地產企業景氣指數構建金融周期合成指標。其中信貸是指非金融私人部門信貸，信貸/GDP為非金融私人部門信貸在GDP中的占比。本文先將各指標數據進行標準化處理，然后通過HP濾波法去除趨勢項，獲得周期波動項，再將單一指標取絕對值，并對其做平均化處理得到金融周期合成指標。若該季度金融周期合成指標大于總體均值，則視為金融周期高波動階段，該季度的金融周期高波動階段虛擬變量取1，否則視為金融周期低波動階段，虛擬變量取值0。

(2)股指期貨投機交易和套期保值交易代理變量

由于投機交易者是為了賺取價差收益而在期貨市場上進行買空賣空，故其交易更為頻繁，持倉時間相對較短，而套期保值交易者則是利用期貨市場來規避現貨價格波動風險，其持倉時間相對更長以對沖現貨風險，因此本文選取滬深300股指期貨的日交易量作為股指期貨投機交易的代理變量，選取日持倉量作為套期保值交易的代理變量。

(3)外生控制變量

本文選取的外生控制變量包括Shibor利率變化和星期效應虛擬變量，其中Shibor利率變量用以反映市場利率特征，而星期效應虛擬變量則為了控制金融交易的星期效應，即股票市場的收益率往往在周一時較低，隨后逐漸走高，在周五時達到最高。為剔除該影響，本文設置了四個虛擬變量dpt分別代表星期一至星期四：星期一時，有d1t取1，其他時間取0；星期二時，d2t取1，其他時間取0；星期三時，d3t取1，其他時間取0；星期四時，d4t取1，其他時間取0。

綜上所述，表1為本文模型回歸所涉及的變量及含義說明。

表1 模型回歸變量及含義說明

四、實證分析

1.實證模型概述

本文重點研究滬深300股指期貨合約的引入與金融周期波動對股指現貨市場波動的影響，并用收益率的方差來刻畫這種波動。對于金融時間序列而言，其誤差項的方差往往會受到前期誤差的影響，并且存在著波動叢集現象，故無法作出同方差的假設。并且考慮股票市場中利好消息與利空消息對股市波動的影響往往是非對稱的，故本文選用EGARCH模型，以充分刻畫股指收益率波動的聚集效應以及杠桿效應。

EGARCH模型由兩部分組成，即均值方程(1)和方差方差(3)。均值方程中，被解釋變量rst為滬深300股票指數的日對數收益率，μt為殘差項，εt為白噪聲。方差方程中，λ1為GARCH系數，衡量了歷史信息對收益率波動的影響，λ2為ARCH系數，衡量了新信息對收益率波動的影響，λ3衡量了收益率波動的杠桿性，xit為各解釋變量，djt包括核心解釋變量和控制變量，xmtxnt為星期效應的虛擬變量，衡量了各解釋變量間的交互作用。

rst=α+βrst-1+μt

(1)

μt=σtεt

(2)

(3)

(1)滬深300股指期貨合約引入和金融周期風險對股指現貨市場波動性的影響

為在金融周期背景下探究滬深300股指期貨合約的引入是否能夠有效發揮穩定現貨市場的作用，可在模型中加入滬深300股指期貨合約引入事件變量和金融周期高波動虛擬變量作為核心解釋變量。模型的具體形式為：

θ1shibort+θ2futt+θ3cyclet+θ4futt×cyclet

(4)

若股指期貨合約引入事件變量的系數顯著為負，則假說H1(a)成立；若金融周期高波動虛擬變量的系數為正，二者的交互項系數顯著為負，則假說H1(b)成立。

表2顯示了模型核心變量的擬合結果。模型(1)和(3)顯示滬深300股指期貨合約引入事件變量的系數顯著為負，這與預期相符，即假說H1(a)成立，說明滬深300股指期貨合約的引入可以有效抑制現貨市場的價格波動，發揮穩定市場的作用。模型(2)中金融周期高波動虛擬變量的系數顯著為正，說明金融資產的價格會受到金融周期波動的影響，且在金融周期波動劇烈時，資產收益率的波動也會加大。模型(3)中金融周期高波動虛擬變量的系數未通過顯著性檢驗且股指期貨合約引入事件變量高波虛擬變量的交互系數顯著為正，這與預期不符，假說H1(b)不成立，說明在引入股指期貨合約后，金融周期波動對現貨市場的沖擊沒有得到有效控制，反而加大了沖擊，增強現貨市場的價格波動。

Andrew Ang等(2006)曾通過Fama-French三因子模型研究股票的特質波動率與未來預期綜合收益率的關系，研究發現二者存在反向變動關系，即歷史特質波動率越高，未來預期綜合收益率越低，其認為可能的原因包括特質波動率越高的的股票面臨的總風險更大，從而降低預期收益率。故本文認為，在金融周期高波動階段，由于波動過高，使得股指期貨引入后的市場不確定性更強烈，由此產生負的影響，即加大現貨市場的波動。

表2 滬深300股指期貨引入與金融周期風險對股指現貨市場波動影響的回歸結果

(2)股指期貨市場參與者與金融周期對現貨市場波動影響

本部分將從市場參與者行為的角度研究股指期貨市場對現貨市場的影響，在模型中加入不同類型的股指期貨交易者，包括股指期貨投機交易代理變量和股指期貨套期保值交易代理變量。模型的形式如下：

θ1shibort+θ2spet+θ3hedt+θ4spet×(1-cyclet)+

θ6(1-cyclet)

(5)

若股指期貨套期保值交易代理變量的系數顯著為負，投機交易代理變量的系數顯著為正，則假說H2(a)成立；若二者與金融周期低波狀態的交互項系數的絕對值增大，則假說H2(b)成立。

表3為模型的回歸結果。模型(4)至(8)中，股指期貨套期保值交易代理變量的系數顯著為負，投機交易代理變量的系數顯著為正，這表明滬深300股指期貨市場的套期保值交易能夠有效抑制股指現貨市場的價格波動，而股指期貨市場的投機交易增大現貨市場的不穩定性，這與假說H2(a)一致。模型(8)中，股指期貨市場套期保值交易代理變量和投機交易代理變量與金融周期低波狀態的交互項系數的絕對值均大于其變量本身的系數絕對值，這表示在金融周期波動較低時，股指期貨市場的交易行為對現貨市場的影響更為顯著，即套期保值交易更能穩定現貨市場，而投機交易則更顯著的增加不穩定性。即在金融周期波動較低時，投資者表現為更加理性，其交易行為對市場的影響更為顯著，無論是正向的穩定作用還是負面的加劇市場波動作用。綜上，模型的回歸結果顯示，假說H2(b)成立。

表3 股指期貨市場參與者與金融周期低波對現貨市場波動影響回歸結果

由于不同市場參與者代理指標選擇尤其關鍵，故為了考察其對現貨市場波動影響的穩健性，本文從代理變量選擇的角度進行穩健性檢驗，即通過對股指期貨的日成交量建立ARMA模型，以股指期貨可預期交易量作為套期保值交易代理變量，以股指期貨不可預期交易量作為投機交易代理變量，然后進行EGARCH模型回歸，結果如表4所示。

表4 穩健性檢驗回歸結果

結果顯示：股指期貨套期保值交易代理變量的系數為負，與金融周期低波的交互項系數也為負；投機交易代理變量的系數為正，與金融周期低波的交互項系數亦為正。這與假說一致，說明套期保值和投機交易的不同測度指標的改變并未影響假設的結果，假說的結論具有一定的穩健性。

五、結論和相關建議

本文以滬深300股票指數及對應的股指期貨為研究對象，通過建立EGARCH模型，加入股指期貨引入事件變量，探究股指期貨的引入能否起到有效穩定現貨市場價格的作用，同時利用濾波法構建金融周期波動指標，探究金融周期波動下股指期貨的市場穩定性作用，并從股指期貨市場參與者的角度解釋股指期貨對現貨市場的影響。實證結果顯示：滬深300股指期貨引入后，股指現貨市場的價格波動減小，股指期貨合約可以有效抑制現貨市場的價格波動。而在金融周期波動劇烈時，股指現貨的收益率波動加大，由于波動率過高，股指期貨合約引入后的市場不確定性更強烈，股指期貨的引入會反向加大現貨市場的價格波動。從期貨市場參與者的角度，股指期貨市場的套期保值交易可以有效抑制現貨市場價格波動，而投機交易則增大現貨市場的不穩定性，并且在金融周期波動較低時，期貨市場交易對現貨市場價格波動性的影響更為顯著。

針對以上結論，為更好地發揮股指期貨對現貨市場的價格穩定性作用，本文提出以下建議。第一，適當放松期貨市場的交易限制和準入門檻，逐步完善期貨市場的做空機制。期貨市場過多的交易限制雖然可以在一定程度上穩定市場，但同時也會損害市場的流動性，使得期貨市場不能正常通過信息的傳遞，起到增強現貨市場深度，平抑價格波動的作用。第二，應當進一步完善市場的投資者結構，規范投資行為。進一步鼓勵機構投資者進入期貨市場以豐富期貨市場的參與主體，同時加強對個人投資者的投資教育，實時監控投資者的投機交易，以防其風險爆發，積極引導投資者的套期保值交易，優化投資結構，穩定市場波動。