股指期貨松綁對股票現貨市場波動研究

王智樺

（四川大學，四川 成都 610065）

一、研究背景

2015年股災發生以來，不少人認為股指期貨是造成股災的重要推手。股指期貨的賣空機制加速了股票現貨市場的下跌，同時由于股指期貨的高杠桿性與T+0的交易機制使得大量投機者涌入股指期貨市場。這些投機客的涌入加大了股指期貨的波動，由于期現傳導機制，從而加大了股票現貨市場的波動。社會輿論一致將股票指數大幅下跌原因歸咎于股指期貨，所以監管機構于當年9月對股指期貨交易進行嚴格限制，隨后股指期貨交易量急劇萎縮。

隨著股票現貨市場趨于穩定，中金所于2017年開始對股指期貨進行松綁，先后5次通過降低交易保證金和交易手續費等手段對股指期貨進行松綁，通過這5次的股指期貨松綁，股指期貨市場持倉量基本達到限制前水平，截至2021年，滬深300股指期貨日持倉量達到22萬手，接近2015年最高峰的持倉量24萬手，但日成交量還遠遠不及2015年的日成交量水平。隨著我國資本市場的不斷完善以及國際化程度不斷提高，未來對股指期貨的松綁政策還會不斷推出。

二、實證分析

（一）描述性統計

表1是對滬深300的收益率的統計量值，從表中可以看出，偏度-0.716為負偏，峰度7.862大于正態分布的3，正態分布的偏度是0，該收益率的偏度和峰度特征不符合正態分布的特征。所以該收益率具有尖峰厚尾的特征。

表1 滬深300指數統計量值

（二）平穩性檢驗

如表2所示，對滬深300指數的ADF檢驗結果為-38.541，遠遠小于1%的臨界值-3.43，這說明在1%的顯著性水平下可以拒絕原假設，因此認為，該數據是平穩的。

表2 滬深300指數ADF檢驗結果

（三）實證分析

下面引入GARCH模型：

以上是經典的GARCH(1,1)模型，GARCH模型比ARCH模型簡介，對波動性的模型具有很好的刻畫。

其中α_1是ARCH項的階數，β_1是GARCH項的階數，α_1代表了市場對新信息的接受程度，β_1代表對舊信息的接受程度。引入虛擬政策變量，松綁政策前D取0，松綁政策后取1，公式如下：

如果且ε_1＜0顯著，那么可以說明股指期貨松綁政策實施，可以有效減小股票現貨市場的波動，如果ε_1＞0且顯著，則表明股指期貨松綁政策實施以來，加大了股票現貨市場的波動，如果ε_1=0，則表明股指期貨松綁政策實施以來對股票現貨市場的波動無影響。

實證結果如表3：

表3 GARCH模型實證回歸結果

Dum前的系數為-1.425且顯著，說明股指期貨松綁可以減少現貨市場的波動，ARCH項系數為0.0466，GARCH項系數為0.945，0.0446+0.945＜1，符合平穩條件，β_1=0.945，表明股票現貨市場的波動更多的是來自舊信息，a_1=0.0466，表明市場接受新信息的程度很小，新信息對市場的沖擊很小，期貨市場的效率與傳導機制有待完善。

三、政策建議

（一）應該逐漸放開股指期貨的限制。本文利用GARCH模型對股指期貨松綁政策進行檢驗后發現，D項前的系數為-1.425，表明股指期貨松綁政策可以減小股票現貨市場的波動，新信息在標的股票市場內傳遞得不夠迅速，影響面較窄，而舊信息對股票市場的影響較為深刻，標的資產市場的信息傳播效率降低了。

（二）培養股指期貨理性投資主體。一方面，穩固股指期貨市場參與者的基數，防止股指期貨的投資者急劇增加或者急劇下降情況出現。另一方面，相關期貨管理機構應當設立一些資金和資格要求，提高股指期貨市場的進入門檻，強化股指期貨市場的透明度，促進股指期貨市場的良性發展。