楊 林,楊雅如

(1. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410128； 2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院，湖北 武漢 430073)

一、引言

2015年中國(guó)資本市場(chǎng)劇烈震蕩，股指期貨發(fā)展經(jīng)歷波折。中國(guó)股指在2014年7月到2015年6月間急速上漲，短短一年內(nèi)大盤(pán)指數(shù)提升近128.9%?！隘偱！焙缶o接而來(lái)的卻是兩次崩盤(pán)式暴跌，到2016年9月三個(gè)月內(nèi)就從最高點(diǎn)5480.43點(diǎn)暴跌到2850.37點(diǎn)，戲劇性地演繹了從千股漲停到千股跌停。股市波動(dòng)逐步平息，但這場(chǎng)股市危機(jī)作為中國(guó)資本發(fā)展史上的一個(gè)里程碑式的大事件，仍然值得人們進(jìn)一步的分析、反思和總結(jié)(吳曉求，2016)。

而作為新興衍生品市場(chǎng)的股指期貨也一反上市四年以來(lái)的平穩(wěn)行情，三大股指均涌現(xiàn)巨大賣(mài)盤(pán)，負(fù)基差快速拉大，甚至幾度觸及跌停。投資者紛紛質(zhì)疑股指期貨市場(chǎng)存在惡意做空，導(dǎo)致大盤(pán)下跌。為平穩(wěn)市場(chǎng)，中金所自2015年8月26日起連續(xù)頒布了一系列捆綁措施，股指期貨市場(chǎng)急劇萎縮，直至2017年2月才初步放松管制。

危機(jī)行情下，中金所首次推出股指期貨捆綁政策，其根本目的是為了平穩(wěn)市場(chǎng)，減緩股指期貨對(duì)股指現(xiàn)貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出，但同時(shí)也使得股指期貨市場(chǎng)幾近關(guān)停。史上“最嚴(yán)”股指期貨捆綁政策推出是否有其必要性？其對(duì)期現(xiàn)貨市場(chǎng)關(guān)系影響如何？是否有效防范了股指期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出？本文基于股指期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)及市場(chǎng)穩(wěn)定兩大基本功能，對(duì)期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析，進(jìn)一步論證股指期貨捆綁政策的必要性與有效性，為完善我國(guó)股指期貨市場(chǎng)基礎(chǔ)性制度建設(shè)、制定跨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管和應(yīng)急處理機(jī)制提供理論依據(jù)。

表1滬深300股指期貨捆綁性政策變動(dòng)表

二、文獻(xiàn)綜述

全球歷次股災(zāi)中，各國(guó)也曾多次對(duì)股指期貨市場(chǎng)采取相應(yīng)救市措施。總體來(lái)看，管制方法大致歸結(jié)為三個(gè)方面：一是提高保證金、價(jià)格限制、持倉(cāng)限額、限制交易時(shí)間等。以1990年日本股災(zāi)最為典型，連續(xù)四次提升保證金水平，增收股指期貨交易稅，上調(diào)交易手續(xù)費(fèi)，同時(shí)還縮小股指期貨報(bào)價(jià)區(qū)間，公開(kāi)會(huì)員交易情況等。美國(guó)1987年股災(zāi)中也大幅度提高了保證金比重，制定股票指數(shù)期貨合約的漲跌停板限制，限制交易量等。二是縮短期貨交割期、停市、套利限制、限制高頻交易等。如1998年香港股災(zāi)停市4天，并將股票和期貨交割期限由14天縮短至2天；1987年美國(guó)股災(zāi)時(shí)期，限定DJIA日內(nèi)漲幅超過(guò)50點(diǎn)，則需人工執(zhí)行指數(shù)套利操作。三是實(shí)施市場(chǎng)交易熔斷機(jī)制。1988年美國(guó)首次推出了巡回短路系統(tǒng)，即熔斷政策，以限制價(jià)格的過(guò)度波動(dòng)。韓國(guó)、香港1998年金融危機(jī)后，也同樣實(shí)施了熔斷機(jī)制。但隨著全球股指期貨市場(chǎng)逐步發(fā)展成熟，股指期貨市場(chǎng)的積極功能得到認(rèn)可。21世紀(jì)后，國(guó)際市場(chǎng)基本不再對(duì)股指期貨市場(chǎng)采用限制政策。2008年次貸危機(jī)及2011年歐債危機(jī)中，各國(guó)也主要是限制個(gè)股賣(mài)空，并未影響股指期貨市場(chǎng)的正常運(yùn)作。

由于研究樣本限制，國(guó)際上對(duì)于股指期貨捆綁政策效果研究較少。Sean和Dan (1990)指出1987年的暴跌中，美國(guó)對(duì)期貨市場(chǎng)采取的熔斷制度和提高保證金手段，限制了市場(chǎng)的流動(dòng)性，也讓投資者在股票市場(chǎng)的波動(dòng)中更易受到傷害。Bacha O、 Vila A F(1994)對(duì)日經(jīng)225指數(shù)及其在SIMEX、OSE和CME上交易的期貨合約價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行研究，認(rèn)為加強(qiáng)股指期貨交易的限制，不會(huì)對(duì)現(xiàn)貨和股指期貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生穩(wěn)定效應(yīng)。Tomio Arai(1994)指出股指期貨捆綁政策的臨時(shí)出臺(tái)扭曲了市場(chǎng)規(guī)律，破壞市場(chǎng)連續(xù)性，嚴(yán)重影響期貨市場(chǎng)效率，且使市場(chǎng)喪失公正性，投資者大量流失，導(dǎo)致市場(chǎng)深度不足，少量資金就可引發(fā)股指期貨市場(chǎng)劇烈波動(dòng)，反而惡化股票市場(chǎng)交易環(huán)境。Brodsky(1994)指出日本對(duì)股指期貨“嚴(yán)打”政策致使股指期貨市場(chǎng)迅速萎縮，境內(nèi)投資者缺乏風(fēng)險(xiǎn)管理工具，交易量大量流失，新加坡市場(chǎng)趁機(jī)崛起。且其并未有效改變?nèi)毡竟墒谐掷m(xù)低迷走勢(shì)，反而導(dǎo)致大量日本優(yōu)質(zhì)企業(yè)為尋求較高的發(fā)行價(jià)，選擇境外交易所上市，日本金融市場(chǎng)“空心化”，境內(nèi)金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力下降(Ozaki Zhenwa，1998)。Kleidon and Whaley(1992)指出拆分現(xiàn)貨、期貨和期權(quán)市場(chǎng)將導(dǎo)致市場(chǎng)命令過(guò)程滯后，因而期貨交易限制將不利于危機(jī)中綜合市場(chǎng)情況。Iihara Y(1996)將日本股災(zāi)前后劃分為牛市、熊市、政策限制市三個(gè)階段，對(duì)NSA股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)關(guān)系比較研究發(fā)現(xiàn)，股指期貨價(jià)格始終引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格，但相較而言，政策限制階段引導(dǎo)關(guān)系較弱。袁懷宇(2010)對(duì)2008年金融危機(jī)期間臺(tái)灣股市賣(mài)空限制政策對(duì)市場(chǎng)質(zhì)量影響研究發(fā)現(xiàn)，加大賣(mài)空限制后，市場(chǎng)波動(dòng)性增大，市場(chǎng)流動(dòng)性減小，股市仍持續(xù)保持下跌趨勢(shì)。

由于我國(guó)2015年首次在股災(zāi)中采取股指期貨捆綁政策，且松綁時(shí)間不長(zhǎng)，因而相關(guān)研究較少。Qian Han(2016)采用雙差分法，發(fā)現(xiàn)中國(guó)2015年股災(zāi)期間對(duì)CSI300和CSI500采取的捆綁政策將導(dǎo)致Alpha-trader由于突然的風(fēng)險(xiǎn)暴露停止現(xiàn)貨交易，惡化了現(xiàn)貨市場(chǎng)質(zhì)量。王軍、劉卓然(2016)采用向量誤差修正模型(VEC)研究發(fā)現(xiàn)股指期貨捆綁政策短期內(nèi)弱化了股指期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的單向引導(dǎo)，但長(zhǎng)期內(nèi)弱化了期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。丁逸俊、馮蕓(2017)基于投資者策略構(gòu)建了仿真跨市場(chǎng)金融平臺(tái)，研究發(fā)現(xiàn)股指期貨交易捆綁措施短期內(nèi)有效，但長(zhǎng)期將限制股指期貨基本功能。

總體而言，國(guó)內(nèi)外有關(guān)股指期貨捆綁政策研究較少，且研究普遍認(rèn)為市場(chǎng)危機(jī)狀況下采取股指期貨臨時(shí)捆綁政策將影響期現(xiàn)貨市場(chǎng)質(zhì)量，但對(duì)于其防止市場(chǎng)操縱，減緩風(fēng)險(xiǎn)溢出的效果仍存在較大爭(zhēng)議。且我國(guó)股指期貨市場(chǎng)發(fā)展時(shí)間較短，仍屬于新興市場(chǎng)，并不能完全套用成熟股指期貨市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)。關(guān)于2015年中國(guó)股災(zāi)期間股指期貨捆綁政策的國(guó)內(nèi)外研究，也主要從捆綁政策對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)質(zhì)量和期貨市場(chǎng)功能的影響方面展開(kāi)，未對(duì)其有效性方面進(jìn)行論證。因而，本文考慮從價(jià)格發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)溢出兩個(gè)主要方面動(dòng)態(tài)分析股指期貨捆綁政策推行前后期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系的變化情況，進(jìn)一步分析股指期貨捆綁政策的必要性與有效性，為完善我國(guó)金融衍生品市場(chǎng)基礎(chǔ)制度提供理論支持和參考意見(jiàn)。

三、研究方法與模型

本文選取2015年股災(zāi)前后期現(xiàn)貨市場(chǎng)高頻數(shù)據(jù)，通過(guò)結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)檢驗(yàn)劃分上升期、下降期及捆綁期，并基于股指期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)和市場(chǎng)穩(wěn)定兩大基礎(chǔ)功能，分別從價(jià)格引導(dǎo)、價(jià)格發(fā)現(xiàn)、風(fēng)險(xiǎn)溢出三個(gè)角度對(duì)三階段期現(xiàn)貨市場(chǎng)間價(jià)格關(guān)系進(jìn)行比較，以期對(duì)股指期貨捆綁政策必要性與有效性進(jìn)行全面分析。

(一)期現(xiàn)貨市場(chǎng)趨勢(shì)劃分

以往相關(guān)研究大多根據(jù)期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)情況來(lái)劃分市場(chǎng)趨勢(shì)，存在較大主觀性。且期現(xiàn)貨市場(chǎng)趨勢(shì)及交易規(guī)則的修改可能會(huì)導(dǎo)致期現(xiàn)貨市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)，從而使得時(shí)間序列建立的計(jì)量模型參數(shù)發(fā)生突變。因此本文考慮采用模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)法尋找樣本區(qū)間結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)，劃分期現(xiàn)貨市場(chǎng)趨勢(shì)。

Chow檢驗(yàn)法(G C Chow,1960)是最常用的變結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)。但楊海文(2013)指出Chow檢驗(yàn)法需要事先假定一個(gè)已知的事件變化點(diǎn)作為樣本分割點(diǎn)。而Quandt-Andrews分割點(diǎn)檢驗(yàn)(Andrews，1993；Andrews and Ploberger,1994)是基于Chow檢驗(yàn)對(duì)結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)未知情況下的一種檢驗(yàn)方法，能更有效地檢測(cè)出觀測(cè)區(qū)可能存在的一個(gè)或多個(gè)未知結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。故為了更有效地考察我國(guó)期現(xiàn)貨市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，捕捉真正的結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)，本文先采用Quandt-Andrews法劃分結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)，再結(jié)合市場(chǎng)變化趨勢(shì)及Chow檢驗(yàn)確定趨勢(shì)劃分。

(二)期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系：向量誤差修正模型(VEC)

為捕捉兩變量間的共同隨機(jī)趨勢(shì)，并對(duì)三階段內(nèi)期現(xiàn)貨市場(chǎng)間價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系進(jìn)行比較分析，本文考慮采用向量誤差修正模型(VEC)對(duì)股票指數(shù)及股指期貨收益率序列進(jìn)行建模。期現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率基于t分布的向量誤差修正(VEC)模型可表示為：

(1)

(2)

其中，εs,tεf,t為(1)(2)式殘差項(xiàng)。γf、γs為期現(xiàn)貨市場(chǎng)誤差修正項(xiàng)調(diào)整系數(shù)，可用于衡量?jī)墒袌?chǎng)收益率間的長(zhǎng)期因果關(guān)系。αf,i、βf,i、αs,i、βs,i為變量間短期調(diào)整系數(shù)，可用于衡量期現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率短期因果關(guān)系。

(三)期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格貢獻(xiàn)度：信息共享模型IS

本文采用信息共享IS模型，通過(guò)測(cè)量?jī)墒袌?chǎng)的新息方差在共方差因子中的占比來(lái)刻畫(huà)各市場(chǎng)的價(jià)格貢獻(xiàn)度。期貨市場(chǎng)信息份額上、下限可表示為：

(四)期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)溢出：BEKK-GARCH模型

本文設(shè)計(jì)通過(guò)比較分析上升期、下降期和捆綁期期現(xiàn)貨市場(chǎng)間波動(dòng)溢出狀況，來(lái)考察危機(jī)狀況下股指期貨市場(chǎng)穩(wěn)定功能的發(fā)揮狀況及股指期貨捆綁政策的效果。為動(dòng)態(tài)刻畫(huà)期現(xiàn)貨市場(chǎng)間波動(dòng)溢出情況，本文選取BEKK-GARCH(1，1)模型對(duì)股市和股指期貨市場(chǎng)的非預(yù)期收益率rt建模：

向量形式均值方程：rt=μt+εtεt∣It-1～N(0,Ht)

其中，μt表示總樣本時(shí)期的日收益率均值，A為ARCH項(xiàng)系數(shù)；B為GARCH項(xiàng)系數(shù)。將條件協(xié)方差矩陣Ht展開(kāi)：

+b212h22，t-1)

(3)

(4)

其中，對(duì)角參數(shù)a12、a21、b12、b21分別反映兩個(gè)市場(chǎng)之間的互相影響和信息傳遞的顯著性，即兩者間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。

四、數(shù)據(jù)選擇與趨勢(shì)劃分

(一)數(shù)據(jù)選擇

股災(zāi)期間市場(chǎng)波動(dòng)較大，采用高頻數(shù)據(jù)有利于更全面地觀察期現(xiàn)貨市場(chǎng)間價(jià)格關(guān)系。但數(shù)據(jù)頻率過(guò)高，將放大市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪音，增大連續(xù)價(jià)格失時(shí)效概率，使得有效價(jià)格數(shù)據(jù)的時(shí)間間距不等，加大樣本估計(jì)偏差(Zhang L，2005；常寧，2004)。故綜合考慮，本文研究對(duì)象選取滬深300股指期貨當(dāng)月合約及同期的滬深300指數(shù)5分鐘收盤(pán)價(jià)。

研究樣本選取2015年股災(zāi)前后市場(chǎng)異常波動(dòng)區(qū)段及股指期貨捆綁政策實(shí)行期：2015年3月2日至2017年2月16日。為保證研究精確性，數(shù)據(jù)處理中分別剔除2015年8月26日至9月6日政策過(guò)渡期、2016年1月4日至1月6日市場(chǎng)熔斷期及期現(xiàn)貨市場(chǎng)非同步交易時(shí)間數(shù)據(jù)(交易日股指期貨市場(chǎng)9:15-9:35和15:00-15:15交易數(shù)據(jù)),并對(duì)期現(xiàn)貨價(jià)格序列進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，分別表示為L(zhǎng)NIFt、LNHSt，對(duì)應(yīng)t時(shí)刻股指期貨收益率為RIFt=100*(LNIFt-LNIFt-1)、t時(shí)刻股指現(xiàn)貨收益率為RHSt=100*(LNHSt-LNHSt-1)。樣本數(shù)據(jù)共22656個(gè)，樣本跨度共472個(gè)交易日。數(shù)據(jù)均來(lái)自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，采用計(jì)量分析軟件eviews8.0、Winrats。

(二)趨勢(shì)劃分

對(duì)滬深300股指期貨與滬深300指數(shù)日價(jià)格對(duì)數(shù)序列LNHS、LNIF進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)及Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，以考察兩序列平穩(wěn)性及兩變量間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

表2滬深300期現(xiàn)貨序列平穩(wěn)性及協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

檢驗(yàn)可得表2，滬深300股指期貨與滬深300指數(shù)日價(jià)格對(duì)數(shù)序列均為一階差分平穩(wěn)序列，且Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%的置信水平下，兩序列間僅存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。故進(jìn)一步綜合采用Quandt-Andrews檢驗(yàn)和Chow檢驗(yàn)劃分結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。

Quandt-Andrews斷點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果(表3)顯示第一層結(jié)構(gòu)變點(diǎn)為2015年6月5日，第二層結(jié)構(gòu)變點(diǎn)分別為2015年5月11日及2015年7月7日。結(jié)合市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)圖發(fā)現(xiàn)，第一階段中2015年5月11日前后及第二階段中2015年7月7日前后市場(chǎng)趨勢(shì)保持一致，但波動(dòng)幅度出現(xiàn)較大變化，由劇烈波動(dòng)轉(zhuǎn)為震蕩式波動(dòng)。且經(jīng)Chow檢驗(yàn)法對(duì)2015年6月5日前后股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系檢驗(yàn)，證明該斷點(diǎn)前后發(fā)生了結(jié)果突變。故為便于比較分析，本文選取2015年6月5日作為滬深300股指期貨與指數(shù)市場(chǎng)大幅上升期與急劇下跌期劃分點(diǎn)。

表3滬深300股指期貨與指數(shù)現(xiàn)貨結(jié)構(gòu)突變檢驗(yàn)

基于檢驗(yàn)結(jié)果，本文將樣本區(qū)間劃分為以下三個(gè)階段：

第一階段：股指上升期。從2015年3月3日-2015年6月5日，共67個(gè)交易日，滬深300股指最高由3417.49上升至5288.34，指數(shù)升幅為45.24%，振幅51.95%，顯示明顯的“牛市”特征。

第二階段：股指下跌期。從2015年6月5日-2015年8月25日，共57個(gè)交易日。受杠桿縮緊影響，滬深300股指最高由5380.43下降至3019.56，指數(shù)跌幅達(dá)41.27%，振幅45.56%，顯示明顯的“熊市”特征。

第三階段：股指期貨捆綁期。從2015年9月7日-2017年2月16日，共351個(gè)交易日。市場(chǎng)波動(dòng)逐步回暖，滬深300股指由3365.83上漲至3440.93，漲跌幅僅2.23%，振幅縮減為32.84%。

圖1 滬深300指數(shù)趨勢(shì)劃分

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)及診斷性檢驗(yàn)

對(duì)三階段下滬深300股指期貨與指數(shù)現(xiàn)貨收益率序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)及診斷性檢驗(yàn)(表4)。兩市場(chǎng)各階段收益率序列JB統(tǒng)計(jì)量均顯著，且峰度值遠(yuǎn)大于3，說(shuō)明分布具有尖峰肥尾特征。同時(shí)從Q(6)和Q(12)統(tǒng)計(jì)量可知，滬深300指數(shù)在三階段均表現(xiàn)出極大的自相關(guān)性，滬深300股指期貨上升期自相關(guān)較弱，但在下跌期、捆綁期具有很強(qiáng)的自相關(guān)。Q2(6)及Q2(12)檢驗(yàn)量在三階段內(nèi)均顯著，說(shuō)明期現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)存在時(shí)變性與聚類(lèi)性。此外，由ADF檢驗(yàn)結(jié)果可知，在1%的置信水平下，各階段滬深300股指期貨與現(xiàn)貨對(duì)數(shù)價(jià)格序列均為一階平穩(wěn)I(1)過(guò)程，收益率序列RIF、RHS均為平穩(wěn)序列。

表4滬深300指數(shù)與股指期貨三個(gè)階段收益率序列描述性統(tǒng)計(jì)

(二)協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)三階段的股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格對(duì)數(shù)序列進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)(表5)，結(jié)果顯示在1%的置信水平下，三階段內(nèi)股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)數(shù)價(jià)格序列均存在協(xié)整關(guān)系，即兩市場(chǎng)短時(shí)間內(nèi)價(jià)格可能偏離均衡狀態(tài)，但長(zhǎng)期來(lái)看兩市場(chǎng)間保持均衡關(guān)系，未出現(xiàn)獨(dú)立行情。

表5 Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果(LNHS&LNIF)

(三)期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系：VEC模型

采用向量誤差修正VEC模型，對(duì)三階段期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系進(jìn)行分析。首先根據(jù)AIC準(zhǔn)則，確定各階段最佳滯后階數(shù)，參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表6。

第一階段上升期，據(jù)AIC準(zhǔn)則判斷VEC模型最優(yōu)滯后階數(shù)為6。從長(zhǎng)期均衡關(guān)系來(lái)看，股指期貨市場(chǎng)調(diào)整系數(shù)γf在1%的顯著性水平下不顯著，但在5%的水平下顯著，但現(xiàn)貨市場(chǎng)調(diào)整系數(shù)γs在1%的顯著水平下顯著，且∣γs∣>∣γf∣，說(shuō)明現(xiàn)貨市場(chǎng)受長(zhǎng)期均衡關(guān)系約束更大，且偏離均衡時(shí)，現(xiàn)貨市場(chǎng)會(huì)向期貨市場(chǎng)調(diào)整。從短期變化來(lái)看，在1%的置信水平下，股指期貨RIFt受到現(xiàn)貨滯后項(xiàng)ΔRHSt-i(i=1,2，…，4)影響顯著，說(shuō)明現(xiàn)貨市場(chǎng)在前4階段對(duì)期貨市場(chǎng)價(jià)格有顯著引導(dǎo)作用。而指數(shù)現(xiàn)貨RHSt受股指期貨滯后項(xiàng)ΔRIFt-i(i=1,2，…，6)影響顯著。說(shuō)明期貨市場(chǎng)在前6階段對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格具有引導(dǎo)作用，且略強(qiáng)于現(xiàn)貨市場(chǎng)。故在上升階段，股指期貨市場(chǎng)長(zhǎng)短期的市場(chǎng)引導(dǎo)能力強(qiáng)于現(xiàn)貨市場(chǎng)。

第二階段下跌期，據(jù)AIC準(zhǔn)則判斷VEC模型最優(yōu)滯后階數(shù)為3。從長(zhǎng)期均衡關(guān)系來(lái)看，期現(xiàn)貨市場(chǎng)誤差修正項(xiàng)調(diào)整系數(shù)在1%的置信水平下均顯著，且∣γf∣>∣γs∣，說(shuō)明兩市場(chǎng)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但當(dāng)偏離均衡時(shí)，股指期貨市場(chǎng)回調(diào)速度更快。從短期變化來(lái)看，在1%的置信水平下，股指期貨RIFt受到現(xiàn)貨滯后項(xiàng)△RHSt-i(i=1,2)影響顯著，現(xiàn)貨RHSt受股指期貨滯后項(xiàng)△RIFt-i(i=1,2，3)影響顯著，期貨市場(chǎng)價(jià)格引導(dǎo)略強(qiáng)于現(xiàn)貨市場(chǎng)。故在下跌階段，股指期貨市場(chǎng)長(zhǎng)短期價(jià)格引導(dǎo)能力強(qiáng)于現(xiàn)貨市場(chǎng)。

第三階段政策捆綁期，據(jù)AIC準(zhǔn)則判斷VEC模型最優(yōu)滯后階數(shù)為6。從長(zhǎng)期均衡關(guān)系來(lái)看，期現(xiàn)貨市場(chǎng)誤差修正項(xiàng)調(diào)整系數(shù)在5%的置信水平下均顯著，但∣γs∣>∣γf∣，說(shuō)明期現(xiàn)貨市場(chǎng)仍具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但現(xiàn)貨市場(chǎng)調(diào)節(jié)速度更快。從短期變化來(lái)看，在5%的置信水平下，股指期貨RIFt受到現(xiàn)貨滯后項(xiàng)ΔRHSt-i(i=1,2，…，6)影響顯著；現(xiàn)貨RHSt受股指期貨滯后項(xiàng)ΔRIFt-i(i=1,2，…，6)影響顯著。說(shuō)明政策捆綁期內(nèi)，短期內(nèi)期現(xiàn)貨市場(chǎng)引導(dǎo)能力達(dá)到均衡，但長(zhǎng)期來(lái)看現(xiàn)貨市場(chǎng)引導(dǎo)能力占主導(dǎo)地位。

綜合三階段期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系來(lái)看，期貨市場(chǎng)在價(jià)格劇烈波動(dòng)階段(上升期、下降期)具有較強(qiáng)價(jià)格引導(dǎo)能力。說(shuō)明極端市場(chǎng)行情下，股指期貨市場(chǎng)的信息傳導(dǎo)優(yōu)勢(shì)仍得到了有效的發(fā)揮。而下降期相較于上升期，期貨市場(chǎng)價(jià)格引導(dǎo)能力顯著下降。但是股指期貨捆綁政策出臺(tái)后，顯著改變了期貨市場(chǎng)對(duì)市場(chǎng)單向引導(dǎo)的情況，且長(zhǎng)期內(nèi)現(xiàn)貨市場(chǎng)引導(dǎo)能力占據(jù)主導(dǎo)?？紤]是由于中金所對(duì)股指期貨市場(chǎng)交易日開(kāi)倉(cāng)量、交易保證金方面的嚴(yán)格限制，導(dǎo)致市場(chǎng)交易量急劇下降，阻礙股指期貨市場(chǎng)的信息傳導(dǎo)。

表6 VEC模型結(jié)果表

注：*、**分別代表在5%、1%的置信水平下顯著.

(四)價(jià)格發(fā)現(xiàn)程度：信息共享模型IS

在VEC模型基礎(chǔ)上，本文采用IS模型測(cè)度滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度。

表7 IS模型檢驗(yàn)結(jié)果

由IS檢驗(yàn)結(jié)果(表7)可看出，上升期內(nèi)滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度為23.1%，滬深300股指期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度占比76.9%，在信息傳遞中居于主導(dǎo)位置，是價(jià)格發(fā)現(xiàn)最主要的驅(qū)動(dòng)力量。下跌期，滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度為25.24%，滬深300股指期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度74.75%，較上升期略有下降，但仍占據(jù)較大比例。捆綁期，滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度為42.64%，滬深300股指期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度為57.36%，出現(xiàn)大幅度下降，兩市場(chǎng)貢獻(xiàn)度差異減小17%。

(五)價(jià)格波動(dòng)溢出：BEKK-GARCH

依據(jù)上文介紹的BEKK-GARCH(1,1)模型，三階段期現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)溢出情況如下：

表8 BEKK-GARCH模型回歸及診斷性檢驗(yàn)結(jié)果

第一階段上升期，矩陣A，B的對(duì)角元素均顯著，說(shuō)明期現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率波動(dòng)具有集簇性和持續(xù)性。結(jié)合兩市場(chǎng)間溢出效應(yīng)Wald檢驗(yàn)結(jié)果，第一個(gè)原假設(shè)被顯著拒絕，說(shuō)明滬深300股指期貨與指數(shù)現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)；第二個(gè)和第三個(gè)原假設(shè)也被顯著拒絕，說(shuō)明期現(xiàn)貨市場(chǎng)間互相存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。且從波動(dòng)強(qiáng)度來(lái)看，參數(shù)∣a21∣>∣a12∣，∣b21∣>∣b12∣，說(shuō)明無(wú)論是短期還是長(zhǎng)期，期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)強(qiáng)度都更大。

第二階段下跌期，矩陣A，B的對(duì)角元素在1%的置信水平下均顯著，說(shuō)明期現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)具有集簇性和持續(xù)性。結(jié)合兩市場(chǎng)間溢出效應(yīng)Wald檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，第一個(gè)原假設(shè)被顯著拒絕，說(shuō)明滬深300股指期貨與指數(shù)現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)；第二個(gè)原假設(shè)被接受，第三個(gè)原假設(shè)則被顯著拒絕，說(shuō)明僅存在股指期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)。從波動(dòng)強(qiáng)度上來(lái)看，參數(shù)a12在5%的置信水平下顯著，說(shuō)明現(xiàn)貨市場(chǎng)上一期沖擊對(duì)當(dāng)期股指期貨收益率波動(dòng)影響顯著。b12在任何水平下均不顯著，表明現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)股指期貨市場(chǎng)持久性波動(dòng)溢出效應(yīng)不顯著。因此現(xiàn)貨市場(chǎng)短期內(nèi)對(duì)股指期貨市場(chǎng)有波動(dòng)溢出影響，但長(zhǎng)期內(nèi)不存在現(xiàn)貨向期貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出。而在1%的置信水平下，參數(shù)a21、b21均顯著，與Wald檢驗(yàn)結(jié)果基本一致。

第三階段捆綁期，矩陣A，B的對(duì)角元素在1%的置信水平下均顯著，說(shuō)明期現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)具有集簇性和持續(xù)性。結(jié)合兩市場(chǎng)間溢出效應(yīng)Wald檢驗(yàn)結(jié)果，第一個(gè)原假設(shè)被顯著拒絕，說(shuō)明滬深300股指期貨與指數(shù)現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)；第二和第三個(gè)原假設(shè)也被顯著拒絕，說(shuō)明期現(xiàn)貨市場(chǎng)間互相存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。從波動(dòng)強(qiáng)度上來(lái)看，參數(shù)∣a12∣>∣a21∣，∣b12∣>∣b21∣，說(shuō)明現(xiàn)貨市場(chǎng)短期波動(dòng)溢出效應(yīng)及其持久性均強(qiáng)于期貨市場(chǎng)，現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出強(qiáng)度更大。

綜合三階段股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)間波動(dòng)溢出狀況來(lái)看，上升期，期現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在互相的風(fēng)險(xiǎn)溢出。在股災(zāi)急劇下跌中，轉(zhuǎn)變?yōu)楣芍钙谪浭袌?chǎng)向現(xiàn)貨市場(chǎng)的單向波動(dòng)溢出，說(shuō)明市場(chǎng)極端行情下，期貨波動(dòng)溢出效應(yīng)顯著增加?？紤]可能是由于股災(zāi)期間大量股票跌停、停牌，而股票指數(shù)持續(xù)暴跌，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)急劇累積。而市場(chǎng)多空機(jī)制不協(xié)調(diào)，融券標(biāo)的股票少，且成本高，導(dǎo)致市場(chǎng)只能通過(guò)股指期貨市場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖。而股指期貨市場(chǎng)雖然分流了部分股票拋壓，但股指期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)規(guī)模差距過(guò)大，交易品種較為匱乏，無(wú)法及時(shí)糾偏現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格失衡，甚至加劇現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)。且現(xiàn)貨市場(chǎng)的流動(dòng)性匱乏，導(dǎo)致市場(chǎng)交易的嚴(yán)重滯后，影響了期現(xiàn)貨市場(chǎng)間聯(lián)系，甚至出現(xiàn)“脫節(jié)”現(xiàn)象，進(jìn)一步限制了股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖及市場(chǎng)穩(wěn)定功能的發(fā)揮。而股指期貨捆綁政策實(shí)行后，股指期貨市場(chǎng)交易量急劇壓縮，轉(zhuǎn)為現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出占主導(dǎo)，說(shuō)明了股指期貨捆綁政策的有效性。

六、結(jié)論及政策建議

為探究2015年中國(guó)“股災(zāi)”催生出的“史上最嚴(yán)”股指期貨捆綁政策的必要性及有效性，本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、向量誤差修正VEC模型、信息共享IS模型、BEKK-GARCH模型分別從價(jià)格發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)溢出角度對(duì)樣本區(qū)間內(nèi)上升、下跌、捆綁三個(gè)不同階段的滬深300股指期貨和指數(shù)5分鐘高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果如下：

第一，在市場(chǎng)急劇震蕩階段及股指期貨捆綁政策實(shí)行期間，股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)均具有顯著的協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明期貨市場(chǎng)仍以現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)為基準(zhǔn)上下波動(dòng)，并未出現(xiàn)獨(dú)立行情。

第二，從價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系及價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力上來(lái)看，期貨市場(chǎng)在價(jià)格劇烈波動(dòng)階段(上升期、下降期)具有較強(qiáng)價(jià)格引導(dǎo)能力和價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力。說(shuō)明極端市場(chǎng)行情下，股指期貨市場(chǎng)的信息傳導(dǎo)優(yōu)勢(shì)仍得到了有效的發(fā)揮。股指期貨捆綁政策出臺(tái)后，現(xiàn)貨市場(chǎng)引導(dǎo)能力占據(jù)主導(dǎo)，說(shuō)明捆綁政策對(duì)股指期貨市場(chǎng)交易量的急劇壓縮，顯著削弱了股指期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力。

第三，從風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)溢出情況來(lái)看，上升期，期現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在互相的風(fēng)險(xiǎn)溢出。在股災(zāi)急劇下跌中，轉(zhuǎn)變?yōu)楣芍钙谪浭袌?chǎng)向現(xiàn)貨市場(chǎng)的單向波動(dòng)溢出。主要考慮是由于目前我國(guó)交易多空力量不均衡，且股指期貨市場(chǎng)發(fā)展不夠完善，不足以平衡暴跌過(guò)程中市場(chǎng)杠桿的巨大動(dòng)能，導(dǎo)致其市場(chǎng)穩(wěn)定功能無(wú)法有效發(fā)揮。在此背景下，為了及時(shí)撫平此次股災(zāi)的市場(chǎng)波動(dòng)，減少損失，短期內(nèi)對(duì)股指期貨市場(chǎng)采取捆綁政策有其必要性。捆綁期間，現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出占主導(dǎo)，說(shuō)明股指期貨捆綁政策有效抑制了期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出。

基于研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

1.建立系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，形成危機(jī)應(yīng)急處置機(jī)制。此次股災(zāi)暴露了我國(guó)傳統(tǒng)金融監(jiān)管體制的滯后、對(duì)危機(jī)信號(hào)的反應(yīng)較為遲緩、與市場(chǎng)有效溝通不足、應(yīng)急機(jī)制不規(guī)范等問(wèn)題(吳曉求，2016)。雖然實(shí)證結(jié)果表明，及時(shí)調(diào)整股指期貨市場(chǎng)交易規(guī)則有必要性及有效性，但12天內(nèi)連續(xù)4次變動(dòng)，嚴(yán)重?fù)p害了市場(chǎng)規(guī)則的可預(yù)期性，損害了部分市場(chǎng)主體的合法權(quán)益；同時(shí)也強(qiáng)化了國(guó)際交易者對(duì)中國(guó)“政策風(fēng)險(xiǎn)”的認(rèn)知，甚至進(jìn)一步轉(zhuǎn)向境外A股衍生品市場(chǎng)。且中國(guó)正在逐步開(kāi)放資本市場(chǎng)，隨著跨境資本流動(dòng)增加，政府繼續(xù)采用行政手段直接修改交易市場(chǎng)規(guī)則將變得不再可能。因而我國(guó)亟待構(gòu)建系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管和危機(jī)處理機(jī)制，彌補(bǔ)監(jiān)督制度缺陷，明確救市法律依據(jù)，建立各政府機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部分、市場(chǎng)機(jī)構(gòu)之間的動(dòng)議、決策、監(jiān)督以及終止等機(jī)制，防止過(guò)度干預(yù)，確保救市措施簡(jiǎn)易靈活而不隨意。

2.豐富股指期貨衍生產(chǎn)品，健全資本市場(chǎng)多空平衡機(jī)制。我國(guó)資本市場(chǎng)多空機(jī)制存在顯著不均衡，股指期貨等做空機(jī)制發(fā)展規(guī)模仍較小，品種較為匱乏，導(dǎo)致市場(chǎng)超量上漲時(shí)無(wú)法及時(shí)糾偏價(jià)格，市場(chǎng)急速下跌時(shí)無(wú)法平衡市場(chǎng)多空力量，市場(chǎng)穩(wěn)定功能受限。因此，隨著目前市場(chǎng)逐漸回歸平穩(wěn)，應(yīng)逐步放松股指期貨限制，并進(jìn)一步完善股指期貨市場(chǎng)制度基礎(chǔ)，多元化股指期貨品種，微型化股指期貨合約，同步化期現(xiàn)貨交易，拓寬市場(chǎng)深度、廣度，充分發(fā)揮股指期貨市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)多空機(jī)制協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.發(fā)揮媒體輿論導(dǎo)向作用，形成市場(chǎng)輿情反饋機(jī)制。股指期貨市場(chǎng)作為新興的衍生品市場(chǎng)，自上市以來(lái)一直受到投資者和媒體的廣泛關(guān)注。而在此次股市異常波動(dòng)中，關(guān)于境內(nèi)外勢(shì)力利用股指期貨市場(chǎng)惡意做空以打壓大盤(pán)的謠言一直紛紛揚(yáng)揚(yáng)，導(dǎo)致市場(chǎng)恐慌情緒蔓延，進(jìn)一步推動(dòng)資本市場(chǎng)非理性暴跌。因此，建議監(jiān)管部門(mén)加大對(duì)市場(chǎng)輿情的重視，構(gòu)建資本市場(chǎng)輿情檢測(cè)機(jī)制，通過(guò)新聞發(fā)布會(huì)等形式，就日常工作安排及社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題等進(jìn)行常規(guī)交流，及時(shí)傳遞官方信息，引導(dǎo)輿論方向。同時(shí)監(jiān)管部門(mén)應(yīng)聯(lián)合媒體，幫助投資者強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，普及股指期貨等金融衍生品基礎(chǔ)知識(shí)。