張本照 劉 嘉
(合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601)
異常收益、市場(chǎng)波動(dòng)與行情變化
——基于股指期貨限制交易的事件研究
張本照 劉 嘉
(合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601)
為應(yīng)對(duì)市場(chǎng)沖擊,確保金融市場(chǎng)平穩(wěn)發(fā)展,中金所于2015年9月7日實(shí)施一系列限制股指期貨的政策。本文將中證500指數(shù)和滬深300指數(shù)的全部成分股作為研究樣本,分析了該事件對(duì)市場(chǎng)異常收益率、波動(dòng)率以及市場(chǎng)行情的影響。研究發(fā)現(xiàn),限制股指期貨的政策實(shí)施在短期有助于抑制股價(jià)波動(dòng),確保市場(chǎng)穩(wěn)定;長(zhǎng)期會(huì)顯著降低市場(chǎng)的累計(jì)異常收益率,抵御市場(chǎng)逆向沖擊作用有限。為此需加強(qiáng)投資者教育、完善期貨市場(chǎng)機(jī)制建設(shè)以及健全風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制,從而確保我國(guó)金融市場(chǎng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。
股指期貨;限制交易政策;異常收益率;異常波動(dòng)
2010年4月16日,中國(guó)金融期貨交易所上市滬深300股指期貨合約,并相繼推出上證50和中證500股指期貨。迄今我國(guó)股指期貨市場(chǎng)已經(jīng)有了相當(dāng)程度的發(fā)展,僅2016年全國(guó)期貨市場(chǎng)累計(jì)成交量就達(dá)41.38億手、累計(jì)成交額195.63萬(wàn)億元。通過(guò)股指期貨套期保值機(jī)制可以減輕股票市場(chǎng)的拋售壓力和市場(chǎng)沖擊、減緩股市的崩盤(pán)式下跌,但是股指期貨也可能加劇市場(chǎng)的波動(dòng)。2015年股市的大幅震蕩,股指期貨貼水逐漸升高,投資者將股災(zāi)歸因于股指期貨做空功能,監(jiān)管層迫于輿論壓力,暫時(shí)采取措施限制股指期貨開(kāi)倉(cāng)。該政策推出后“千股跌停”的暴跌依然持續(xù)發(fā)生,并沒(méi)有達(dá)到預(yù)期效果。本文對(duì)限制股指期貨措施實(shí)施前后的市場(chǎng)反應(yīng)進(jìn)行研究,通過(guò)實(shí)證分析來(lái)驗(yàn)證限制股指期貨的交易是否有助于抑制市場(chǎng)異常波動(dòng),為監(jiān)管層抉擇和相關(guān)政策調(diào)整提供實(shí)證依據(jù)。
自美國(guó)股指期貨推出以來(lái),學(xué)術(shù)界就股指期貨對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性影響的觀點(diǎn)不一。一種觀點(diǎn)認(rèn)為股指期貨會(huì)加劇現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)。SC Bac(2004)采用事件研究法和匹配樣本法研究了韓國(guó)的KOSPI 200股指期貨,發(fā)現(xiàn)其引入加劇了現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)和市場(chǎng)效率。Alexakis(2007)以1997—2007年間希臘FTSE/ASE-20指數(shù)為研究對(duì)象,利用GJR-GARCH模型分析研究,結(jié)果表明股指期貨推出后股票市場(chǎng)波動(dòng)性明顯增大。國(guó)內(nèi)的研究學(xué)者也得出了類(lèi)似結(jié)論。許紅偉和吳沖鋒(2012)通過(guò)構(gòu)建聯(lián)立方程模型,發(fā)現(xiàn)股指期貨推出一年內(nèi),股票市場(chǎng)波動(dòng)率增加且加劇了現(xiàn)貨市場(chǎng)日內(nèi)波動(dòng)性。利用滬深300股指期貨高頻數(shù)據(jù),張孝巖和沈中華(2011)研究了股指期貨推出對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響,研究表明中長(zhǎng)期股指期貨推出增加了現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)。
另一方面,有些學(xué)者認(rèn)為股指期貨可以減小市場(chǎng)波動(dòng)性,起到穩(wěn)定市場(chǎng)作用。Drimbetas(2007)通過(guò)EGARCH模型分析將股指期貨引入希臘FTSE/ASE 20指數(shù)會(huì)導(dǎo)致相關(guān)指數(shù)條件波動(dòng)率減少?gòu)亩岣咝省M瑯覲ilar(2002)也發(fā)現(xiàn)股指期貨的引入使Ibex-35交易量顯著增加但相關(guān)指數(shù)條件波動(dòng)率下降。通過(guò)對(duì)滬深300指數(shù)收盤(pán)價(jià)日收益率建立ARMA模型,夏麗娜和洪歷(2016)發(fā)現(xiàn)引入股指期貨可以減輕A股的波動(dòng)性及非對(duì)稱(chēng)性。蔡敬梅等(2013)使用修正的EGARCH模型與VaR方法檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),從長(zhǎng)期來(lái)看股指期貨的推出加速了信息傳遞速度并弱化了非對(duì)稱(chēng)效應(yīng),但未加大股市的波動(dòng)性。
表1:事件窗口總樣本平均異常收益(AAR)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果
表2:事件窗口總樣本累積異常收益(CAR)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果
此外,部分學(xué)者認(rèn)為股指期貨的推出對(duì)股市波動(dòng)沒(méi)有影響。Gulen和Mayhew(2000)采用多個(gè)非線(xiàn)性GRACH模型研究了股指期貨的引入對(duì)S&P 500指數(shù)的影響,發(fā)現(xiàn)其引入對(duì)全球股市回報(bào)的凈波動(dòng)率影響甚微或沒(méi)有顯著影響。胡越(2013)采用事前事后研究法,分析股指期貨推出前后現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)變化,結(jié)果顯示波動(dòng)不明顯。談儒勇、盛美娜(2011)運(yùn)用GARCH建模方法,研究2005年4月8日至2011年2月23日滬深300股票指數(shù)的日收盤(pán)價(jià),得出類(lèi)似的結(jié)論。
股指期貨對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的作用不一,對(duì)市場(chǎng)具體產(chǎn)生什么影響值得研究。劉成立(2017)通過(guò)建立VECM-DCC-VARMA-AGARCH模型考察2015年股市暴跌中股指期貨市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的信息傳導(dǎo)關(guān)系與風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng),發(fā)現(xiàn)限倉(cāng)政策正確。許碩(2016)運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析和方差分解技術(shù)發(fā)現(xiàn)限倉(cāng)政策的推出減小了現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng),可以穩(wěn)定市場(chǎng)。這些文獻(xiàn)均用指數(shù)的高頻數(shù)據(jù)研究分析,并未具體到每只股票,因此得出的結(jié)論不夠精確。本文將中證500指數(shù)和滬深300指數(shù)的全部成分股作為研究樣本,數(shù)據(jù)更為全面。
分析已有文獻(xiàn)可知,關(guān)于政府限制股指期貨所造成的市場(chǎng)波動(dòng)及其影響的研究很少。本文利用滬深300和中證500板塊數(shù)據(jù),深入研究限倉(cāng)政策推出的影響,希望能佐證以往觀點(diǎn)或發(fā)現(xiàn)新的結(jié)論。
1.事件日的確定:由于中金所于2015年9月7日做出限制股指期貨交易的決定,所以本文將2015年9月7日作為事件日。
2.事件窗口的確定:本文將2015年8月6日至12月7日共81個(gè)交易日作為事件窗口,有利于捕捉事件前預(yù)兆和事前泄露信息造成的影響。
3.估計(jì)窗口的確定:本文將2015年4月7日至8月5日共85個(gè)交易日作為估計(jì)窗口。
計(jì)算異常收益率和累積異常收益率并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。分別對(duì)整個(gè)事件窗口內(nèi)滬深300、中證500和全部樣本總區(qū)間以及分區(qū)間的異常收益率進(jìn)行檢驗(yàn),再進(jìn)行總市值和收益率的異常收益率檢驗(yàn)。
1.實(shí)際收益率(Rit)的計(jì)算。
其中,Rit表示第i只股票在t期的實(shí)際收益率;Pit、Pi,t-1分別為個(gè)股在 t、t-1 期股票價(jià)格。
2.正常收益率(NRit)的估計(jì)。
其中,NRit表示第i只股票在t期的正常收益率;Rmt表示證券市場(chǎng)組合在t期的實(shí)際收益率;εit表示隨機(jī)誤差;方差為σ2εi;αi、βi是模型的待估參數(shù),服從零均值、獨(dú)立同分布假設(shè)。通過(guò)對(duì)估計(jì)窗口內(nèi)43個(gè)交易日數(shù)據(jù)回歸得出αi、βi的實(shí)際值,然后對(duì)事件窗口內(nèi)各只股票的期望收益進(jìn)行估計(jì)得到正常收益率。
3.異常收益率(ARit)的計(jì)算。采用最小二乘法估計(jì)市場(chǎng)模型參數(shù),則可得異常收益率為:
4.累積異常收益率(CARi)、平均異常收益率(AARt)的計(jì)算。異常收益率只是對(duì)某個(gè)事件日期而言,為了更好地刻畫(huà)事件對(duì)股票收益的影響,在研究事件期間股票異常收益率時(shí),需按時(shí)間累積計(jì)算出該只股票的累計(jì)異常收益率:
此外需要計(jì)算出N個(gè)事件樣本公司(投資組合)在t天的平均異常收益率:
分別對(duì)累積異常收益率和平均異常收益率進(jìn)行顯著性檢驗(yàn):
(1)累積異常收益率(CARi)的T檢驗(yàn)
(2)平均異常收益率(AARt)的T檢驗(yàn)
將這兩個(gè)T統(tǒng)計(jì)量的值分別與1%、5%和10%顯著性水平上的臨界值比較。如果檢驗(yàn)的結(jié)果顯著拒絕原假設(shè)H0,說(shuō)明限制股指期貨政策的實(shí)施的確影響事件期內(nèi)股票收益率;反之則說(shuō)明該政策對(duì)股票的收益率影響不明顯。
使用ICSS算法劃分波動(dòng)變節(jié)點(diǎn),同時(shí)利用GEDEGARCH-M進(jìn)行波動(dòng)率檢驗(yàn),以此來(lái)分析限制股指期貨事件對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的沖擊。
1.對(duì)短期波動(dòng)的影響。本文借鑒Sansó、Aragó和Carrion(2003)改進(jìn)版的ICSS算法對(duì)綜合指數(shù)收益率序列進(jìn)行波動(dòng)結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)檢驗(yàn),這比人為主觀規(guī)定的20%漲跌劃分牛市或熊市有了極大改進(jìn)。結(jié)合當(dāng)時(shí)市場(chǎng)的區(qū)間累計(jì)漲跌幅和波動(dòng)率,可發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的ICSS法很好地度量了波動(dòng)性變點(diǎn)和算法劃分的市場(chǎng)行情。調(diào)整后的IT統(tǒng)計(jì)量(簡(jiǎn)稱(chēng)AIT統(tǒng)計(jì)量) 為:
如AIT值大于預(yù)先給出的臨界值,則拒絕序列無(wú)變點(diǎn)的零假設(shè),表明序列存在顯著的變點(diǎn)。通過(guò)MATLAB循環(huán)語(yǔ)句,可依次識(shí)別并儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)性變點(diǎn),直至搜尋出最后一個(gè)變點(diǎn)。
2.對(duì)長(zhǎng)期波動(dòng)的影響。本文使用GED-EGARCHM模型以檢測(cè)“限制股指期貨”事件公布對(duì)兩個(gè)板塊的波動(dòng)性影響,將原來(lái)的模型進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。
均值方程為:
方差方程為:
其中δ表示風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償,用來(lái)解釋收益率與滯后期收益率之間的關(guān)系,度量波動(dòng)性是否有集聚效應(yīng)。
本文在考察個(gè)股收益率對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)因素的控制后,利用固定效應(yīng)模型進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析,檢驗(yàn)政策公布后的一段時(shí)期內(nèi)市場(chǎng)是否仍受影響。為此,構(gòu)建如下模型:
其中rit表示個(gè)股收益率;ri,t-j表示滯后j期市場(chǎng)收益率。
本文以中證500和滬深300包含的全部成分股作為研究樣本,在剔除了估計(jì)窗口和事件窗口內(nèi)停牌超過(guò)5天的個(gè)股和ST股外,最終確定樣本股公司為443家,數(shù)據(jù)73538個(gè)。
1.事件窗口總樣本。從事件窗口總樣本的檢驗(yàn)來(lái)看,滬深300和中證500的AAR均值都為0,CAR均值也很小,數(shù)據(jù)比較集中且標(biāo)準(zhǔn)差較小,離散程度較小,接近均值。表1表明滬深300、中證500均拒絕原假設(shè)H0,兩個(gè)板塊均對(duì)“限制股指期貨”事件產(chǎn)生顯著反應(yīng),不過(guò)中證500是在10%顯著性水平下拒絕假設(shè)。表2說(shuō)明,隨著限制股指期貨交易政策的頒布,市場(chǎng)超額收益率呈現(xiàn)V形反轉(zhuǎn),該政策在短期內(nèi)抑制了股市特別是中小盤(pán)股票的持續(xù)下跌。
2.事件窗口區(qū)間劃分。本文將事件窗口劃分為三個(gè)部分,分別為公告日前(8月6日—9月2日),公告日(9月7日—10月9日),公告日后(10月12日—12月7日)。
滬深300在公告日前后均拒絕原假設(shè),在公告日接受原假設(shè),中證500在公告日和公告日后平均異常收益率檢驗(yàn)都拒絕原假設(shè),在公告日前接受原假設(shè)。其中公告日前的均值、標(biāo)準(zhǔn)差為負(fù)值,比公告日及公告日后小,說(shuō)明AAR在公告日前集中度和離散度大。
表3:平均異常收益率(AAR)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果
表4顯示,不管在公告日前、公告日還是公告日后,滬深300和中證500板塊的累積異常收益率檢驗(yàn)都拒絕原假設(shè)。在滬深300板塊中,雖然公告日后也拒絕原假設(shè),但其均值和標(biāo)準(zhǔn)差與公告日相比較大(絕對(duì)值),CAR數(shù)值在此期間的集中度和離散度都較大,表明事件對(duì)CAR的影響會(huì)隨時(shí)間的推移而變?nèi)?。中證500板塊的均值和標(biāo)準(zhǔn)差反映了同樣的問(wèn)題。無(wú)論總樣本是否分區(qū)間,滬深300和中證500的CAR顯著性檢驗(yàn)結(jié)論一致,可能的原因是兩個(gè)板塊所選股票均為績(jī)優(yōu)且具良好流動(dòng)性,受政策影響相似。
表4:累積異常收益率(CAR)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果
3.按市盈率、總市值大小檢驗(yàn)。由于不同市盈率、總市值可能對(duì)限倉(cāng)政策帶來(lái)的影響反應(yīng)不同,本文將兩個(gè)板塊共443家樣本公司平均分為三組,取其對(duì)應(yīng)的股票數(shù)據(jù)分別按照市盈率、總市值降序排列為大、中、小。
由表5的檢驗(yàn)結(jié)果可知:第一部分(大)市盈率的AAR和CAR檢驗(yàn)均顯著,其中AAR檢驗(yàn)顯著性隨時(shí)間推移而增強(qiáng),CAR檢驗(yàn)中公告日的顯著性不如日前和日后。第二部分(中),AAR檢驗(yàn)只有在公告日后表現(xiàn)顯著,CAR檢驗(yàn)在公告日和公告日后顯著。第三部分(?。〤AR和AAR的檢驗(yàn)均顯著,且顯著性基本為1%。總體來(lái)說(shuō)對(duì)市盈率AAR、CAR的檢驗(yàn)顯著。這表明“限制股指期貨”在短期內(nèi)確實(shí)抑制了股市的持續(xù)下跌,并且市盈率越小對(duì)事件反應(yīng)越強(qiáng)烈,這可能與投資者偏愛(ài)炒作中小盤(pán)股有關(guān)。
表6檢驗(yàn)結(jié)果表明:第一部分(總市值大的部分)總市值的AAR檢驗(yàn)不顯著,CAR檢驗(yàn)顯著。其中CAR檢驗(yàn)中顯著性隨時(shí)間推移而增強(qiáng),CAR檢驗(yàn)中公告日前顯著性不如公告日和公告日后。第二部分中(總市值中的部分),AAR檢驗(yàn)只有在公告日和日后表現(xiàn)顯著,CAR檢驗(yàn)在事件窗口都顯著,且顯著性水平均為1%。第三部分(總市值小的部分),AAR在公告日前和日后均顯著,但日后的顯著性強(qiáng)。CAR的檢驗(yàn)在公告日和公告日后都顯著??傮w來(lái)說(shuō),AAR檢驗(yàn)中總市值處于中間和小的部分顯著,對(duì)該事件的發(fā)生產(chǎn)生了一定反應(yīng),且顯著性隨時(shí)間推移而增強(qiáng),公告日期間隨著總市值的遞減顯著性依次下降??傮w來(lái)看市值偏大的股票估值更為合理,投資群體更為理性,因此當(dāng)該政策實(shí)施時(shí)該類(lèi)股票更易觸底反彈從而獲得更高的超額收益。
表5:市盈率AAR、CAR顯著性檢驗(yàn)
表6:總市值A(chǔ)AR、CAR顯著性檢驗(yàn)
4.事件窗口走勢(shì)分析。以事件發(fā)生日為準(zhǔn)線(xiàn),累計(jì)收益率以-20日為基期(即累計(jì)收益為零)。從平均異常收益率走勢(shì)來(lái)看,滬深300板塊收益率和中證500板塊的樣本在股災(zāi)事件發(fā)生后出現(xiàn)一定程度的過(guò)度反應(yīng),其中滬深板塊從正異常收益率直接降為負(fù)值,中證板塊在短期一直為負(fù)平均異常收益率,事件日后10天左右開(kāi)始在正值附近徘徊,但事件日后30天兩板塊平均異常收益率又開(kāi)始持續(xù)為負(fù)(見(jiàn)圖1、圖2)。
從累積異常收益率走勢(shì)來(lái)看,滬深300板塊在事件日前后累積異常收益率均為正數(shù),隨后保持在0附近擺動(dòng),在事件日后50日開(kāi)始急速下降。中證500板塊在事件日前后有短暫且較大的負(fù)累積異常收益率,事件日后15日左右從谷底緩慢回升,事件日后35日累積異常收益率持續(xù)下降(見(jiàn)圖3、圖4)。
從板塊來(lái)看,滬深300在事件日CAR和AAR均為正值,并且在事件日前5日開(kāi)始緩慢上升,在事件日后開(kāi)始緩慢下降并在0附近徘徊,沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)度反應(yīng)。中證500事件日CAR和AAR均為負(fù)值,并且在事件日前10天由正值迅速下降,在事件發(fā)生后出現(xiàn)一定程度過(guò)度反應(yīng),但在事件后期內(nèi)有一定程度修正。這一過(guò)度反應(yīng)現(xiàn)象反映了中證500板塊較滬深300板塊風(fēng)險(xiǎn)更大。
通過(guò)對(duì)事件窗口內(nèi)平均異常收益率和累計(jì)異常收益率走勢(shì)的觀察,以檢驗(yàn)事件窗口內(nèi)“限制股指期貨”事件的公告效應(yīng)以及滬深300板塊和中證500板塊的反應(yīng)大小??梢钥闯?,兩個(gè)板塊的異常收益率在事件日附近的波動(dòng)遠(yuǎn)超過(guò)事件日后的波動(dòng)幅度,表明監(jiān)管部門(mén)對(duì)股指期貨交易的限制對(duì)兩個(gè)板塊股價(jià)均產(chǎn)生影響,這種影響隨時(shí)間的流逝逐漸減小。短期來(lái)看限制股指期貨交易抑制了市場(chǎng)股價(jià)下跌,但長(zhǎng)期來(lái)看股價(jià)并沒(méi)有因限制股指期貨交易而停止下跌趨勢(shì)。
圖1:滬深300板塊個(gè)股平均異常收益率
圖2:中證500板塊個(gè)股平均異常收益率
圖3:滬深300板塊個(gè)股累積異常收益率
圖4:中證500板塊個(gè)股累積異常收益率
1.ICSS算法檢驗(yàn)。為了研究限倉(cāng)政策對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)率長(zhǎng)短期的影響,本文依據(jù)ICSS算法對(duì)突變性節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn),分析政策對(duì)短期波動(dòng)率的影響效果,結(jié)果見(jiàn)圖5。
圖5:事件發(fā)生前后的波動(dòng)性節(jié)點(diǎn)變化
由圖5不難發(fā)現(xiàn),確實(shí)存在波動(dòng)性時(shí)變和集聚現(xiàn)象,并且存在波動(dòng)結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)情況,因此本文使用MATLAB 8.0軟件編程計(jì)算波動(dòng)性變點(diǎn)的臨界值并識(shí)別波動(dòng)結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)。在樣本區(qū)間2015年8月6日到2015年9月2日和2015年9月7日到2015年12月7日里,共測(cè)出2個(gè)結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)。其中第一個(gè)出現(xiàn)在事件日前,另一個(gè)出現(xiàn)在事件日后,并且事件日前市場(chǎng)的波動(dòng)率和漲幅均大于事件日后,說(shuō)明限制股指期貨政策在短期內(nèi)有助于抑制股價(jià)波動(dòng)。
表7:事件窗口不同板塊波動(dòng)性檢驗(yàn)結(jié)果
2.GED-EGARCH-M模型檢驗(yàn)。本文將滬深300板塊和中證500板塊共443家樣本公司按照總市值分為事件發(fā)生前和發(fā)生后兩個(gè)階段,命名為滬深1(中證1)、滬深2(中證2);另外將兩個(gè)板塊的樣本公司綜合在一起按照總市值分為兩個(gè)階段,命名為綜合1、綜合2。
利用GED-EGARCH-M模型對(duì)上述六部分進(jìn)行波動(dòng)性檢驗(yàn)以檢測(cè)“限制股指期貨”政策實(shí)施對(duì)兩個(gè)板塊整體波動(dòng)性影響。從檢驗(yàn)結(jié)果(見(jiàn)表7)可以看出,不論是單獨(dú)的板塊樣本還是綜合的樣本均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),表明整體的市場(chǎng)波動(dòng)集聚現(xiàn)象不太顯著,市場(chǎng)波動(dòng)更傾向于隨機(jī)波動(dòng),可能受投資人情緒影響較大,所以長(zhǎng)期來(lái)看限倉(cāng)政策效果并不明顯。
分別對(duì)滬深300板塊、中證500板塊和綜合板塊按滯后2、5、10期進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析。反映的是在不考慮歷史情況下,個(gè)股收益率對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)信息的反映程度。由表8可以看出,不論是滬深300板塊、中證500板塊還是綜合板塊的均隨滯后期數(shù)的增加而增加,表明單一事件對(duì)個(gè)股的信息傳導(dǎo)比率具有持續(xù)性,這也間接說(shuō)明取消股指期貨對(duì)抑制股票波動(dòng)性既有短期影響也有長(zhǎng)期影響。檢驗(yàn)結(jié)果基本顯著,說(shuō)明滯后期影響存在,并且影響負(fù)向性。從長(zhǎng)期來(lái)看限制股指期貨只是短期內(nèi)抑制了市場(chǎng)劇烈波動(dòng),但沒(méi)有阻止股價(jià)持續(xù)下跌,這與開(kāi)展期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和穩(wěn)定作用相違背。
本文通過(guò)實(shí)證研究限制股指期貨這一政策對(duì)股票波動(dòng)性的影響,發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)限倉(cāng)政策抑制了市場(chǎng)波動(dòng),但長(zhǎng)期來(lái)看股市并沒(méi)有因此而企穩(wěn)回升。因此本文建議在目前股市已經(jīng)逐步企穩(wěn)、廣大股市投資者和輿論逐步理性看待股指期貨作用之時(shí),監(jiān)管部門(mén)可以考慮放松或解禁股指期貨交易限倉(cāng)政策。建議:
第一,逐步恢復(fù)股指期貨功能。放松對(duì)股指期貨開(kāi)倉(cāng)手?jǐn)?shù)的限制、下調(diào)保證金比例及手續(xù)費(fèi),保證股指期貨市場(chǎng)交易的流動(dòng)性。
第二,完善股指期貨制度。例如建立規(guī)范的準(zhǔn)入制度,加強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)交易主體資信情況和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力的監(jiān)測(cè)。同時(shí)監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判,盡快建立跨期現(xiàn)市場(chǎng)持倉(cāng)和交易監(jiān)管制度,審時(shí)度勢(shì)地調(diào)整相關(guān)政策。
[1]Bae S C,Kwon T H,Park J W.2004.Futures trading,spot market volatility,and market efficiency:The case of the Korean index futures markets[J].Journal of Futures Markets,24(12).
[2]Alexakis P.2007.On the Effect of Index Futures Trading on Stock Market Volatility[J].International Research Journal of Finance and Economies issue,(11).
[3]Evangelos Drimbetas,Nikolaos Sariannidis,Nicos Porfiris.2007.The effect of derivatives trading on volatility of the underlying asset:evidence from the Greek stock market[J].Applied Financial Economics,17(2).
[4]Corredor Pilar,Santamaría Rafael.2002.Does derivatives trading destabilize the underlying assets?Evidence from the Spanish stock market[J].Applied Economics Letters,9(2).
[5]Gulen H,Mayhew S.2000.Stock index futures trading and volatility in international equity markets[J].Journal of Futures Markets,20(7).
[6]Sansó A,Aragó V,Carrion J L.2003.Testing for Changes in the Unconditional Variance of Financial Time Series[J].Review of Scientific Instruments,74(11).
[7]夏麗娜,洪歷.滬深300股指期貨對(duì)A股市場(chǎng)波動(dòng)性實(shí)證研究[J].市場(chǎng)周刊(理論研究),2016,(8).
[8]蔡敬梅,強(qiáng)林飛,周海鵬.中國(guó)股指期貨與股票市場(chǎng)波動(dòng)性關(guān)系的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2013,(1).
[9]胡越.股指期貨推出對(duì)我國(guó)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性影響的實(shí)證研究[J].中國(guó)證券期貨,2013,(4).
[10]談儒勇,盛美娜.股指期貨會(huì)影響現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性嗎——基于滬深300期貨合約的研究[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng),2011,(10).
[11]劉成立.股市危機(jī)中股指期貨應(yīng)該限制交易嗎——基于2015年股市危機(jī)的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2017,32(1).
[12]許碩.限制投機(jī)下我國(guó)股指期貨對(duì)現(xiàn)貨波動(dòng)的影響研究碩士研究生論文[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2016.
Abnormal Earnings,Market Volatility and Market Changes——Research on Events Based on Stock Index Futures Trading
Zhang Benzhao Liu Jia
(School of Economics,Hefei University of Technology,Anhui Hefei 230601)
In response to the market impact,to ensure the smooth development of financial markets,CICC implemented a series of restrictions on stock index futures policyin September 7th of 2015.Taking the all the constituent stocks of CSI 500 index and the Shanghai and Shenzhen 300 index as a sample,this paper analyzes the impact of the event on market abnormal rate of return,volatility and market conditions.It is found that the policy implementation of restricting stock index futures is helpful in the short term and will ensure market stability;but as for long-term,it will significantly reduce the market's cumulative abnormal rate of return and play a limited role in resisting to the adverse impact of market.To this end,we need to strengthen investor education,improve the futures market mechanism andthe risk control mechanism,so as to ensure the long-term stable development of China's financial market.
stock index futures,limit trading policy,abnormal rate of return,abnormal fluctuation
F832.5
A
1674-2265(2017)08-0064-07
2017-04-14
張本照,男,合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授,博士,研究方向?yàn)橘Y本市場(chǎng),公司理財(cái)與融資;劉嘉,女,合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,研究方向?yàn)橘Y本市場(chǎng)與證券投資。
(責(zé)任編輯 孫 軍;校對(duì) WJ,SJ)