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股指期貨在牛市中發(fā)揮正當(dāng)作用了?

2016-12-05 19:47:51熊亞輝
時(shí)代金融 2016年30期
關(guān)鍵詞:股指期貨GARCH模型

熊亞輝

【摘要】本文采用GARCH模型,通過對(duì)滬深300股指期貨推出前的2007年牛市行情和推出后的2015年牛市行情進(jìn)行對(duì)比研究,以確定股指期貨在牛市中是否發(fā)揮了正當(dāng)作用。通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn):在2015年牛市行情中,股指期貨不但沒有發(fā)揮平抑股票現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的正當(dāng)作用,反而推波助瀾,加劇了市場(chǎng)波動(dòng)。

【關(guān)鍵詞】滬深300指數(shù) ?股指期貨 ?GARCH模型

一、引言

2010年4月16日,我國(guó)正式推出以滬深股市300只成分股為標(biāo)的的股指期貨合約。股指期貨是股票市場(chǎng)的重要衍生市場(chǎng),其功能是平抑股票市場(chǎng)的波動(dòng),然而其作用的發(fā)揮卻一直存在較大爭(zhēng)議。2014年至2015年,我國(guó)股票市場(chǎng)完整走出了一波牛市行情?!案母锱!币埠茫案軛U?!币擦T,總之,股指期貨迎來了推出之后的第一次真正意義上的考核,也為研究滬深300股指期貨平抑我國(guó)股市波動(dòng)的效果提供了一手真實(shí)資料。本文選擇對(duì)股指期貨在2015年牛市行情中是否發(fā)揮了平抑市場(chǎng)波動(dòng)的正當(dāng)作用進(jìn)行研究驗(yàn)證。

二、實(shí)證分析

(一)模型數(shù)據(jù)的選取和處理

本文選取2007年牛市行情和2015年牛市行情中滬深300指數(shù)的日收盤價(jià)作為研究樣本。數(shù)據(jù)來源于大智慧股票分析軟件。

由于在股票價(jià)格的時(shí)間序列中,價(jià)格數(shù)據(jù)通常不具有平穩(wěn)性,而價(jià)格的收益率卻相對(duì)平穩(wěn),因此,本文將采用該指數(shù)的日收益率來反市場(chǎng)的波動(dòng)情況。將價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)差分處理,得到相應(yīng)的指數(shù)收益率樣本。日收益率Rt由股票價(jià)格指數(shù)日收盤值的對(duì)數(shù)差分決定,表示為:Rt=ln Pt-lnPt-1,Pt是當(dāng)日價(jià)格指數(shù)收盤值,Pt-1是前一日價(jià)格指數(shù)收盤值。

(二)股指期貨推出前2007年牛市樣本分析

1.序列描述性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)2007年牛市行情樣本序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如下。

圖1 統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從圖1可知,該序列的偏度(Skewness)值為-0.450603,小于正態(tài)分布的偏度數(shù)值0,表明該序列存在左偏特性,存在長(zhǎng)的左拖尾現(xiàn)象;該序列的峰度(Kurtosis)值為5.293983,大于正態(tài)分布的峰度數(shù)值3,表明該序列存在尖峰特性。J-B統(tǒng)計(jì)量為210.8368,P統(tǒng)計(jì)量為0,表明該序列不符合正態(tài)分布。綜上所述,該序列可以使用GARCH建模。

通過ADF法檢驗(yàn)樣本序列的穩(wěn)定性,結(jié)果如下。

表1 檢驗(yàn)結(jié)果

從表1可知,t值為-27.93983,遠(yuǎn)小于1%水平的值-3.437985,相對(duì)應(yīng)的p值為0,說明該序列是平穩(wěn)的。

2.建立GARCH模型。對(duì)樣本序列進(jìn)行滯后項(xiàng)處理,本文采用AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則法判斷模型滯后階數(shù)。一般情況下,AIC值和SC值越小,表示模型越能更好的擬合實(shí)際情形。

結(jié)果如下。

表2 檢驗(yàn)結(jié)果

從表2可知,AR(4)MA(4)模型的AIC值和SC值均達(dá)到最小,確定均值方程為:

rt=β0+β1*rt-4+β2*δt-4

再對(duì)該序列進(jìn)行ARCH檢驗(yàn),結(jié)果如下。

表3 檢驗(yàn)結(jié)果

從表3可知,該序列p值近乎為0,說明殘差的平方項(xiàng)存在ARCH效應(yīng),適合建立GARCH模型。

在此基礎(chǔ)之上,建立AR(4)MA(4)為均值方程的方差方程模型,根據(jù)眾多金融分析的實(shí)際經(jīng)驗(yàn),一般情況下,GARCH(1,1)模型就能夠很好擬合樣本數(shù)據(jù),所以本文先假設(shè)該序列的方差方程為:

σ=ω+α*ε+βσ

數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下。

表4 模型結(jié)果

從表4可知,GARCH模型的方差方程為:

σ=1.31E-0.6+0.069417*ε+0.932959σ

對(duì)殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),結(jié)果如下。

表5 檢驗(yàn)結(jié)果

從表5可知,p值為0.173793,遠(yuǎn)大于5%的顯著水平,說明該序列不存在ARCH效應(yīng),表明該模型擬合效果理想。

(三)股指期貨推出后2015年牛市樣本分析

1.序列描述性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)2015年牛市行情樣本序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如下。

圖2 統(tǒng)計(jì)量結(jié)果

從圖2可知,該序列的偏度(Skewness)值為-1.018429,小于正態(tài)分布的偏度數(shù)值0,表明該序列存在左偏特性,存在長(zhǎng)的左拖尾現(xiàn)象;該序列的峰度(Kurtosis)值為5.976786,大于正態(tài)分布的峰度數(shù)值3,表明該序列存在尖峰特性。J-B統(tǒng)計(jì)量為144.7368,P統(tǒng)計(jì)量為0,表明該序列不符合正態(tài)分布。綜上所述,該序列可以使用GARCH建模。

通過ADF法檢驗(yàn)該樣本序列的穩(wěn)定性,結(jié)果如下。

表6 穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

從表5可知,t值為-6.645099,小于1%水平的值-3.435142,相對(duì)應(yīng)的p值為0,說明該序列是平穩(wěn)的。

2.建立GARCH模型。對(duì)該樣本序列進(jìn)行滯后項(xiàng)處理,結(jié)果如下。

表7 檢驗(yàn)結(jié)果

從表7可知,AR(2)MA(2)模型的AIC值和SC值均達(dá)到最小,確定均值方程為:

rt=β0+β1*rt-2+β2*δt-2

再對(duì)該序列進(jìn)行ARCH檢驗(yàn),結(jié)果如下。

表8 檢驗(yàn)結(jié)果

從表8可知,p值近乎為0,說明該序列殘差的平方項(xiàng)存在ARCH效應(yīng),適合建立GARCH模型。

在此基礎(chǔ)之上,建立AR(2)MA(2)為均值方程的GARCH(1,1)模型,數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下。

表9 模型結(jié)果

從表9可知,GARCH模型的方差方程為:

σ=1.79E-0.6+0.081185*ε+0.93163σ

對(duì)殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),結(jié)果如下。

表10 穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

從表10可知,p值為0.690595,遠(yuǎn)大于5%的顯著水平,說明該序列已經(jīng)不存在ARCH效應(yīng)了,表明該模型擬合效果理想。

(四)實(shí)證結(jié)果比較分析

完成兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和模型建立后,對(duì)最終結(jié)果進(jìn)行比較分析。

1.GARCH模型的比較分析。通常情況下,在GARCH模型的方差公式中,ARCH項(xiàng)系數(shù)反應(yīng)的是最新產(chǎn)生的信息對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的影響程度,GARCH項(xiàng)系數(shù)反應(yīng)的是之前波動(dòng)信息的影響程度,兩個(gè)系數(shù)之和則是整體反映了市場(chǎng)的波動(dòng)率。

表11 GARCH模型比較

從表11可以得到:

第一,系數(shù)和大于1,表明這兩個(gè)序列波動(dòng)性呈擴(kuò)大趨勢(shì),是非穩(wěn)定序列,恰好符合牛市樣本的特征。

第二,滬深300股指期貨推出前2007年牛市的系數(shù)和1.002376小于股指期貨推出后2015年牛市的系數(shù)和1.012815,系數(shù)和增大了1.04%,充分表明在2015年牛市過程中,股指期貨不但沒有發(fā)揮降低波動(dòng)性的功能,反而加大了市場(chǎng)的整體波動(dòng)性,起到“推波助瀾”的消極作用。

三、研究結(jié)論

通過對(duì)比分析實(shí)證分析結(jié)果得出結(jié)論如下:

在2015年的牛市行情過程中,滬深300股指期貨對(duì)利好消息的非對(duì)稱性非但沒有減弱,反而得到了加強(qiáng),不但沒有發(fā)揮平抑股票市場(chǎng)波動(dòng)的正當(dāng)作用,反而推波助瀾,加劇了股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性。這與我國(guó)股指期貨市場(chǎng)推出時(shí)間短,市場(chǎng)不成熟,市場(chǎng)監(jiān)管不到位等問題是分不開的。

參考文獻(xiàn)

[1]章永哲,錢敏.基于5分鐘高頻數(shù)據(jù)的滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)實(shí)證研究[J].上海金融,2015(11):103-108.

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