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股指期貨交易限制對債券信用利差的影響研究

2022-05-30 10:48:04康書隆羅文博
中國證券期貨 2022年2期
關鍵詞:雙重差分股指期貨股票市場

康書隆 羅文博

內的債券利差變化。其中非成分股為除滬深300、中證500以外的上市公司債券,由于成分股債券利差大于非成分股,故本文將債券利差執(zhí)行標準化處理。

摘?要:各國監(jiān)管層普遍會在股票巨幅波動時期推出股指期貨交易限制政策,但是對于股票市場衍生品的交易限制是否會影響股票市場和債券市場,進而影響企業(yè)的融資成本,該問題仍有待研究。本文以2015年中金所對股指期貨交易限制作為準自然實驗,研究股指期貨交易限制政策對股票現貨市場和公司債券市場的影響。研究發(fā)現,股指期貨交易限制提高了現貨市場的波動性,降低了現貨市場的流動性,并進一步提升了公司債券市場信用利差。進一步研究發(fā)現,股指期貨交易限制導致現貨市場流動性與波動性變化是影響公司債券利差的主要渠道,而期貨—現貨交易者退出市場是現貨市場流動性與波動性變化的基本動因。本文從市場微觀結構出發(fā),為金融衍生品交易限制措施的后果提供有益啟示,并為進一步理解衍生品市場與現貨市場和公司債券市場的協(xié)同關系提供理論支持。

關鍵詞:股指期貨;交易限制;股票市場;債券利差;雙重差分

一、引言

2015年上半年,過度杠桿推動的短期牛市導致我國資本市場泡沫嚴重,系統(tǒng)性風險激增,A股市場暴漲暴跌現象頻發(fā),千股漲停與千股跌停狀況頻現。作為以股票指數為標的的合約,股指期貨波動同樣劇烈,甚至一度超過了現貨的漲跌幅。為防范股指期貨市場整體風險,抑制期貨市場過度活躍的投資者情緒,中金所于2015年8月26日至9月7日分三次進行股指期貨交易參數的調整,自此股指期貨交易成本大幅上升,交易量和持倉量大幅降低,股指期貨流動性接近枯竭。與此同時,我們發(fā)現在期貨限制交易后,相對于非成分股公司債券,成分股公司債券利差出現較大的提升,如圖1①所示。股指期貨限制交易之前,成分股與非成分股公司債券利差并無顯著差異,而在2015年8月26日股指期貨第一次限制后,成分股債券利差與非成分股債券利差的差值迅速擴大。為何在股指期貨限制后,成分股公司債券和非成分股公司債券利差呈現截然不同的變化趨勢?股指期貨限制交易是否對公司債券市場存在溢出效應?衍生品市場與公司債券市場緣何存在聯(lián)動性?已有文獻主要從股指期貨限制交易與現貨市場流動性、波動性以及信息效率等方面進行研究,如Han和Liang認為股指期貨交易限制不僅惡化了現貨市場流動性與波動性,還導致市場深度下降,信息效率下降。Miao等認為期貨交易限制導致期貨的價格發(fā)現功能受阻。此外,有研究也表明現貨市場流動性與波動性的變化會導致公司的信用風險提高,債券利差提升。然而,現有文獻鮮有研究股指期貨限制交易對債券利差的影響。為此,本文結合2015年中金所股指期貨限制交易政策(見表1),研究期貨限制交易與現貨市場惡化、債券利差變化的關系。

中金所對股指期貨圍繞期貨保證金比例、交易手續(xù)費、日內最大開倉數展開限制,呈現出短期多次、逐步加強的特點,這對投資者的影響主要體現在以下幾個方面。首先,過高的保證金比例會影響投資者的自由現金流,提高投資者的機會成本,導致投資者市場參與積極性降低,影響市場流動性。其次,交易手續(xù)費提高了投機者的交易成本,作為市場中流動性的重要提供者,投機者退出將導致股指期貨市場套保交易受阻。我們觀察到在期貨限制交易后,市場失去投機者呈現出基差迅速擴大的趨勢。最后,針對日內開倉數的限制,也會進一步降低股指期貨的流動性。綜上,限制交易政策降低了投資者的資金靈活性,提高了交易期貨的交易成本,導致期貨市場投資者與期貨—現貨投資者退出市場,進而影響現貨市場健康有序的發(fā)展。

有研究表明,股票流動性下降會增加公司的違約邊界,提高公司的信用風險,從而導致信用利差提升。如Ericsson等研究發(fā)現公司之間的信用利差差異主要由公司杠桿和股票波動性差異導致,股票波動率每增加1%,利差就會上升1~2個基點。此外,Campbell和Taksler還認為股票的波動性可以像信用評級一樣解釋債券收益率的截面變化。故本文認為,股指期貨限制交易后,期貨—現貨交易者限于策略失效和成本壓力停止交易,導致股票現貨流動性降低、波動性提高,現貨市場流動性與波動性的變化會進一步影響公司的信用風險,提高公司債券的信用利差。

本文基于DID模型研究股指期貨限制交易對現貨市場流動性、波動性和債券信用利差的影響。實證結果表明,股指期貨交易限制導致滬深300成分股波動性提高,流動性降低,并提升了公司債券市場信用利差。在進一步研究中,本文使用中金所2015年7月3日披露的《關于近期股指期貨市場交易情況的通報》(以下簡稱《通報》)中分類機構投資者投資股指期貨的數據,將所有機構投資者分為股指期貨敏感機構和股指期貨非敏感機構。《通報》中詳細披露了各分類機構投資者的股指期貨持倉情況,通過簡單加總的方式,我們發(fā)現股指期貨敏感機構對股指期貨交易占比在所有機構的90%以上?;诜诸愅顿Y者的研究發(fā)現,股指期貨交易限制在公司債券市場存在溢出效應的基本動因是期貨—現貨交易者退出市場。

本文的貢獻在于以下幾方面。首先,本文從資本市場微觀視角研究股指期貨交易限制對公司債券負外部性證據?,F有研究多從股指期貨交易限制是否會導致現貨市場流動性降低、波動性提高,本文進一步驗證現貨市場流動性、波動性的變化會傳導至公司債券市場,使指數公司債券利差上升。其次,本文延續(xù)Han和Liang的觀點,進一步驗證了期貨交易限制導致市場投資者的退出是影響現貨市場流動性、波動性的主要動因。期貨交易限制后,各類交易者退出導致市場基礎流動性下降。本文發(fā)現期貨敏感機構持股比例更高的公司,流動性和波動性變化更大。最后,本文擴展了極端市場下股權質押對公司債券利差影響的證據。股指期貨交易限制對債券利差的影響存在異質性,公司股權質押使公司債券利差對流動性和波動性的敏感度提升,當股指期貨交易限制導致現貨市場流動性和波動性變化時,股權質押比例更高的公司,債券利差上升得更多。

圖2?滬深300股指期貨持倉量與成交金額圖2展示了滬深300股指期貨2015年7月1日至2015年10月29日區(qū)間內的日對數成交金額(元)以及日對數持倉量(手)的變化。其中,滬深300股指期貨持倉量(成交金額)為IF300當月、下月及隨后的兩個季月合約持倉量(成交金額)的總和,圖中第一條豎線為2015年8月26日,即股指期貨第一次交易限制的時間點,第二條豎線為2015年9月7日,即股指期貨最后一次限制的時間點。

二、文獻回顧

本文主要與三組文獻有關。第一組文獻是股指期貨與現貨流動性的研究。流動性的強弱是考察資本市場健康與否的重要指標之一,各國的經驗證據均表明金融危機往往伴隨著證券市場的流動性緊張。通過梳理已有文獻,本文概括期指影響股票市場流動性機制可能存在以下兩種效應,即資金聚集效應和增量資金效應。在資金聚集角度,已有研究認為,出于期指自身功能與交易范式,股指期貨的推出導致資金出現集聚現象,大規(guī)模資金投資于成分股與股指期貨市場以規(guī)避風險,導致非成分股流動性下降,造成證券市場結構性失衡。許紅偉和吳沖鋒構建了一個聯(lián)立方程模型,利用我國股指期貨上市交易首年的數據進行實證研究,該研究使用換手率作為市場流動性的代理指標,研究發(fā)現期貨推出后換手率有明顯的下降,認為股指期貨的“資金聚集效應”占據主導地位。增量資金效應則認為股指期貨上市交易可以吸引多種類型投資者進入市場,增量投資者為市場帶來更多的流動資金,進而提高現貨市場流動性,如若股指期貨限制交易,則會減少現貨市場的流動資金。如Han和Liang認為,股指期貨交易限制將期現投資者拒之門外,期貨交易限制后指數成分股流動性有明顯的下降趨勢。

第二組文獻是股指期貨與現貨波動性。Edwards研究了1982年S&P?500期指推出前后上市公司股票市場的波動性變化,認為期指使上市公司股票市場更為穩(wěn)定,上市公司股票波動性有所下降。Stoll是較早研究期貨—現貨領先滯后關系的學者之一,他認為S&P?500指數期貨和MM指數期貨對信息的反應更加迅速,同時,該研究認為期貨市場有助于提高股票市場的信息效率和有效性,進而影響股票市場的波動性。Antoniou和Holmes認為,股指期貨上市交易為投資者提供更加豐富的風險管理工具,可以減少市場受到反饋交易者的影響,并吸引更加理性的投資者,從而幫助穩(wěn)定股票市場。酈金梁等基于日度股指交易數據認為,推出股指期貨一方面可以吸引機構投資者攜帶增量信息進入股指期貨市場;另一方面可以引入賣空機制,保證現貨價格的穩(wěn)定運行,這將提高公司股票的流動性和信息效率,并進一步導致股票市場的波動性下降。Liu和Zhong使用IF300交易數據研究金融衍生品創(chuàng)新對股票市場穩(wěn)定的正外部性,認為股指期貨交易顯著降低了股價崩盤風險,且機構持股越高的公司,股指期貨交易對股價崩盤風險的抑制作用越強。

第三組文獻主要關注股票市場流動性、波動性變化與債券信用利差的研究。20世紀90年代美國證券市場繁榮發(fā)展,債券市場和股票市場的表現卻截然不同,股票市場價格持續(xù)上漲,而公司債券市場卻表現不佳。Campbell和Taksler認為股市和債市的不同表現與現有理論存在差別,股市投資者極度樂觀的預期推動了股票價格的快速上漲,相對于債權人獲得的本金和利息,股東獲得的是剩余收益,倘若股市投資者與債券市場投資者均對公司顯示出樂觀的預期,那么公司債券的違約風險溢價應該降低,而非升高。對此,該研究認為這一現象可能是股東與債權人對風險的偏好不同所導致,股東更偏好波動較大的股票以獲得更大的收益,而波動更大的股票風險更高,導致債權人承受的違約風險更大,進而導致債券利差上升。Campbell和Taksler還認為股票的波動性可以像信用評級一樣解釋債券收益率的截面變化。Stivers和Sun使用單變量GARCH模型,以股指期權的滯后隱含波動率作為股票市場不確定性替代指標研究股票與債券之間的共同變化,發(fā)現在股市不確定性較低的時期,股票和債券回報往往會大幅波動。Ericsson等研究違約互換息差的決定因素,發(fā)現公司之間的信用利差差異是由股票波動性差異導致,股票波動率每增加1%,利差就會上升1~2個基點。

本文從以下三方面對已有文獻進行了補充。第一,已有文獻大多僅討論了期貨對現貨影響的方向,但鮮有研究討論這種影響的具體來源,本文將在實證研究部分借助中金所的公告具體討論這種變化可能存在的機制。第二,已有文獻基于不同國家的數據,使用多種模型研究股指期貨對現貨市場影響仍存在較大分歧,甚至針對2015年我國股指期貨交易限制政策對現貨市場影響這一特定事件,學術界也有不同的觀點。故明確2015年“股災”后中金所對股指期貨交易限制的政策效應,具有一定的理論意義和現實意義。2015年股指期貨交易限制導致我國股指期貨市場近乎停滯,且這一限制措施是突然的、不可預知的,這為本文提供了較好的準自然實驗來源,雖有文獻已研究本次交易限制措施的政策效應,但本文基于統(tǒng)一的實證模型框架,研究期貨交易限制與現貨市場表現,避免了因數據區(qū)間選取不同造成的實證結果差異。第三,已有文獻認為債券利差變動受多種因素影響,如貨幣政策、債券市場流動性、大股東治理影響、企業(yè)社會責任等,僅有少量文獻研究了股票流動性與波動性變化對債券利差的影響,更鮮有文獻研究衍生品交易狀態(tài)變化對債券利差的影響進行研究。而在上市公司逐步擴大債券融資比重的大背景下,研究股指期貨交易限制對債券市場的影響,也可以進一步理解衍生品市場與公司債券市場的協(xié)同關系,故本文將借助股指期貨交易限制政策,研究衍生品交易與債券利差的影響路徑,以補充現有研究。

三、數據說明與模型設定

(一)數據說明

本文選取滬深A股上市公司作為研究樣本,數據區(qū)間為2015年7月1日到2015年10月31日。其中,債券基本信息與債券日度交易數據、股票日度1分鐘高頻數據來自RESSET數據庫,日個股交易數據與指數成分股數據(滬深300和中證500成分股)來自CSMAR數據庫,中債到期收益率數據來自Wind數據庫,各省份季度GDP數據來自中國經濟社會大數據研究平臺。

在股指期貨交易限制與債券利差的研究中,本文對數據進行以下篩選:保留在上交所和深交所交易的上市公司債券,我國債券市場中,金融債只能在銀行間市場交易,故該步驟同時刪除了金融債。并刪除公司債以外的其他債券樣本(如企業(yè)債、各種含權債券等),進一步將公司債數據與數據區(qū)間內的債券日度交易數據匹配。參考王永欽和吳嫻的做法,本文刪除了距離到期日不足一年的債券,以避免到期日臨近債券價格的異常波動影響實證分析;同時,本文還刪除了上市日期距離數據區(qū)間首日不足3個月的債券以及中證500成分股公司債券。最終樣本共包含186家上市公司的232只債券。其中,滬深300成分股公司58家,發(fā)債87只;非成分股公司128家,發(fā)債145只。

在股指期貨交易限制與現貨波動性和流動性的研究中,本文參考Xie和Mo的方法,對樣本進行如下篩選:①刪除連續(xù)停牌5天以上的樣本;②刪除樣本期內總交易日少于45天的樣本;③刪除金融股;④刪除變量缺失的樣本。最終,本文研究樣本涵蓋滬深A股186家上市公司的232只債券,6085條債券-日觀測數據,以及428家上市公司股票日度交易數據。

(二)變量定義

1被解釋變量

①流動性指標。參考Amihud等、Han和Liang的研究,本文構建以下指標衡量股票流動性:

Amivesti,t=log(Dnvaltrdi,t/Ri,t)×10-6(1)

在式(1)中,Dnvaltrdi,t和Ri,t分別為個股i在t日的總成交金額和回報率,Amivesti,t是股票流動性的正向指標,較大的交易量與較小的收益率代表股票承受拋壓的能力越強,股票的流動性越高。為規(guī)避樣本分布極端值的影響,本文對以上兩個指標均進行對數化處理。

②波動性指標。學術界認為,在一個有效且正常的資本市場,股價遵循隨機游走,即股價在時間序列上的日收益率標準差與q期股價收益率的標準差呈線性關系,而在極端市場下,股價并不遵循隨機游走,以個股回報率衡量的波動性指標可能存在一定的偏差。Boehmer等提出了基于高頻數據的波動性指標,該指標可以捕捉噪聲交易以及極短時間區(qū)間內的異常交易行為,綜合考慮本研究的現實背景,本文選取高頻波動性作為衡量個股波動性的指標,以便更好地度量極端市場下的個股波動性:

HFVi,t=(Variance(log(midpointi,t,n)-log(midpointi,t,n-1))×100(2)

本文從RESSET高頻數據庫中獲取個股1分鐘高頻數據,其中,log(midpointi,t,n)為個股i在t日n分鐘最后一筆交易的買一價和賣一價的平均值。通過計算log(midpointi,t,n)對數收益率的標準差,即可得到個股i在t日的高頻波動率(HFVi,t)。

③債券利差。本文將債券信用利差定義為債券到期收益率與相同剩余期限國債無風險收益率之差。

CSτ=YTMτ-rτ(3)

其中,CSτ是剩余期限為τ的公司債券信用利差,YTMτ是剩余期限為τ的公司債券到期收益率,rτ是剩余期限為τ的國債到期收益率。YTMτ來自RESSET數據庫,rτ來自Wind數據庫。

2解釋變量

本文采用DID模型識別股指期貨限制交易政策對股票流動性、波動性及債券信用利差的影響,故主要解釋變量為Post*Treatedi虛擬變量,若股指期貨已限制交易且公司屬于滬深300樣本股則為1,否則為0,Post*Treatedi的系數為本文關注的主要系數。

3控制變量

參照Han和Liang的做法,本文在股指期貨交易限制對現貨市場影響的回歸中分別控制已實現波動率、個股日收盤價的倒數、公司規(guī)模以及個股日回報率。其中,已實現波動率由式(4)定義:

RVi,t=∑Nn=1r2i,t,n×100(4)

ri,t,n為個股1分鐘收盤價的對數收益率。同時,本文還控制了公司規(guī)模log(Fsize)i,t、股票價格倒數Invpi,t、股票i在t日的回報率Returni,t。

(三)回歸模型設定

本文借鑒王永欽和吳嫻的方法,采用模型(5)來檢驗股指期貨交易限制是否顯著影響公司債券的風險溢價:

CSi,t=β0+β1Postt×Treatedi+ΔGDPi+γt+θi+εi,t(5)

其中,CSi,t為債券i在t日的利差,即債券i在t日的到期收益率與相同期限的國債到期收益率的差值;Postt為時間虛擬變量,若交易時間為2015年8月26日之前為0,2015年8月26日之后為1;Treatedi為債券對應的股票是否為指數成分股的虛擬變量,若發(fā)債公司為指數成分股則等于1,非指數成分股則為0。ΔGDPi為發(fā)債企業(yè)所在省份的上一季度GDP的同比增長率;①γt和θi為時間固定效應和個體固定效應,θi吸收了債券發(fā)行規(guī)模、債券評級、債券票面利率等債券個體特征,同時還吸收了DID模型中Treatedi項,γt吸收不隨時間變動的變量,同時也吸收了Postt項。β1為本文關心的系數,代表成分股公司債券在股指期貨交易限制后債券利差相對非成分股公司債券的變化,依照前文分析,系數β1應為正。

①?與王永欽和吳嫻研究債券二級市場信用利差的實證模型相同,由于GDP同比增長率只有季度數據,故同一發(fā)債企業(yè)所在省份、同一季度內的GDP同比增長率數據相同。

為研究股指期貨限制對現貨市場的影響,本文設計如下模型,以估計股指期貨限制對現貨市場波動性和流動性的影響:

Yi,t=α0+α1Postt×Treatedi+

α2Xi,t+λt+νi+μi,t(6)

其中,Yi,t為Amivesti,t和HFVi,t兩個指標,以衡量現貨流動性和波動性,Postt×Treatedi為虛擬變量,若個股i為滬深300成分股且交易日期為股指期貨交易限制政策之后則為1,否則為0。Xi,t為由RVi,t、log(Fsize)i,t、Invpi,t和Returni,t組成的控制變量。λt和νi為時間固定效應和個體固定效應。α1為本文關注的系數,代表相對于非成分股,成分股在期貨交易限制后流動性與波動性的變化。本文預期對Amivest的回歸系數為負、HFV系數為正。

(四)匹配程序

本文基于雙重差分模型研究股指期貨交易限制對股票市場與債券市場的影響,但是一個重要的問題就是滬深300成分股和中證500成分股本身體量就過于巨大,從指數編制規(guī)則來看,滬深300指數覆蓋我國證券市場市值最大、流動性最好的前300只股票,這將導致實驗組與控制組不可比,進而導致我們的實證結果出現偏差。Xie和Mo在滬深300股指期貨推出對現貨市場波動性影響的研究中提出了采用協(xié)變量進行一對一的方式匹配控制組和實驗組,并指出該方法可以盡量保證樣本的平穩(wěn)性;在Han和Liang、黃瑜琴等的研究中,同樣采用協(xié)變量匹配的方式從非成分股樣本中匹配與成分股可比的控制組,其中黃瑜琴等的研究為指數交易限制對現貨市場波動性的影響,Han和Liang研究了交易限制對現貨市場的流動性、波動性以及市場質量的影響?;贛in(distance)的方法對指數成分股和非成分股執(zhí)行一對一匹配的匹配方法被學術界接受且廣為使用,為保證DID模型的有效性,本文同樣采用該匹配方式。參考已有文獻的方法,構建模型(7)進行樣本匹配:

Yi=α0+α1RVi+α2log(Fsize)i+α3Invpi+α4Returni+εi(7)

其中,Yi為兩個衡量流動性和波動性指標的事件前平均值,即2015年7月1日至2015年8月25日的日度數據平均值,我們對每一個Yi分別執(zhí)行一次匹配,RVi、log(Fsize)i、Invpi和Returni為個股事件前的平均值,通過回歸上式,我們可以得到各控制變量的估計系數,隨后我們計算每一只個股到實驗組個股的距離:

Distancei,j=(Xi-Xj)′α(Xi-Xj)(8)

其中,α為上式回歸的系數對角矩陣,Xi-Xj為成分組個股的協(xié)變量與非成分股個股的協(xié)變量差值矩陣。參照已有做法,我們將匹配范圍限制在同一行業(yè)內(行業(yè)代碼為一位數行業(yè)代碼),行業(yè)編制參考證監(jiān)會(2012)31號公告《上市公司行業(yè)分類指引》(2012年修訂)。通過尋找距離實驗組個股Distancei,j最小的同行業(yè)股票,即為一對控制組和對照組樣本,本文采取不放回的匹配過程,以保證成分股與非成分股一一對應。

本文對Min(distance)的匹配過程有兩點說明。第一,本文在匹配過程中刪除了中證500成分股。這是因為2015年4月16日,中證500股指期貨合約和上證50股指期貨合約在中金所掛牌上市,即在樣本區(qū)間內,中證500股指期貨與滬深300期指同步交易,且中金所對滬深300、上證50和中證500股指期貨采取了近乎相同的交易限制措施。如若不刪除中證500成分股,這將造成我們基于Min(distance)匹配的控制組中匹配到中證500成分股,從而造成處理組和控制組均受到處理的問題,即控制組非有效性(Brogaard等,2019)。第二,由于部分行業(yè)內成分股數量高于非成分股,如對滬深300成分股的HFV匹配過程中,采礦業(yè)(證監(jiān)會行業(yè)代碼“B”)的成分股有19只,非成分股有15只,故將這34只股票都納入樣本。

前文共構建兩個衡量流動性和波動性的指標,為滬深300的樣本股執(zhí)行匹配程序,共進行兩次匹配。此外,在債券對應的個股流動性與波動性研究中,重復以上匹配程序,并以此樣本為基礎進行實證研究,具體變量描述性統(tǒng)計見表2。同時,為防止Min(distance)方法可能產生的實驗組與控制組不可比的問題,我們還在穩(wěn)健性檢驗部分進行了PSM一對一近鄰匹配,并執(zhí)行相同的回歸分析。

四、計量回歸結果分析

(一)基準回歸結果分析

1債券信用利差

本文借鑒王永欽和吳嫻的方法,采用模型(5)來檢驗股指期貨交易限制是否顯著影響公司債券的風險溢價?;貧w分析結果如表3的第(1)列和第(2)列所示。表3的第一列檢驗了股指期貨交易限制是否顯著影響公司債券的風險溢價,Postt*Treatedi的系數為0114,且在1%的統(tǒng)計水平上顯著,回歸結果說明股指期貨交易限制提高了指數成分股公司債券的風險溢價,表3的第二列為加入ΔGDP控制變量的回歸結果,加入控制變量后,本文結論依然穩(wěn)健??傮w而言,表3的回歸結果表明,股指期貨交易限制提升了指數成分股公司債券利差。

2現貨流動性與波動性

已有研究認為,現貨市場流動性和波動性的變化會影響公司的債券利差,為進一步考察期指交易限制對公司債券利差影響的機制,本節(jié)研究了期指交易限制對上市公司股票市場流動性和波動性的影響。本文首先對模型(6)進行參數估計,回歸結果如表4所示,其中表4第(1)列和第(2)列為期指交易限制對滬深300成分股波動性和流動性影響的檢驗結果,第(3)列和第(4)列為期指交易限制對發(fā)債企業(yè)股票波動性和流動性影響的檢驗結果。在所有回歸中,本文都加入了時間固定效應和個體固定效應,故本文表中省略了被固定效應吸收的DID模型一次項Postt、Treatedi。

表4中第(1)列的實證結果顯示,Postt*Treatedi的系數顯著為負,表明股指期貨交易限制導致滬深300成分股流動性有明顯的降低,第(2)列中,Postt*Treatedi的系數在1%的顯著性水平下顯著為正,這意味著交易限制導致滬深300成分股波動性增加。

為進一步研究滬深300發(fā)債企業(yè)現貨的流動性與波動性是否也存在顯著變化,本文將實證樣本匹配范圍縮小至發(fā)債企業(yè)。為保證處理組和控制組的平衡性,本文在全樣本中篩選出發(fā)債企業(yè),隨后執(zhí)行Min(distance)匹配程序,并進行回歸分析。表4第(3)列和第(4)列的實證結果表明,發(fā)債企業(yè)樣本流動性與波動性變化依然存在,Postt*Treatedi系數符號與全樣本回歸系數符號相同,大小相近。這表明,股指期貨交易限制導致所有滬深300成分股流動性降低和波動性提高,且這種影響在發(fā)債企業(yè)的子樣本中依然存在。

本節(jié)印證了股指期貨交易限制對滬深300成分股波動性和流動性影響及其對發(fā)債企業(yè)股票波動性和流動性影響,表4的實證結果支持本文假說,即期指交易限制提升了上市公司股票市場的波動性,并降低了現貨市場的流動性。

(二)識別的有效性檢驗

DID模型的基本前提是處理組和控制組滿足平行趨勢,若未通過平行趨勢檢驗,則處理組和控制組原本的差異性會造成實證結果出現偏誤。已有文獻大多采用繪圖、動態(tài)效應分析等方法進行平行趨勢檢驗,前文我們通過繪圖的方式匯報了成分股和非成分股債券的利差隨著股指期貨交易限制出現了較大的差異,但限于本文的數據為日度數據,動態(tài)效應分析的方法較難實現,且圖例可能混入冗雜因素,故采取更換樣本區(qū)間,保持處理組和控制組不變的方式進行檢驗。

具體來說,本文使用對債券利差的回歸模型,更換樣本區(qū)間為2015年2月1日至2015年6月1日(一方面,該處理時間較好地規(guī)避了股災因素;另一方面,也盡量保證樣本的對稱性),使用2015年4月1日作為偽處理時間點,重新進行回歸,表5為本文平行趨勢檢驗的實證結果。其中,第(1)列為債券層面的回歸,第(2)列為發(fā)債企業(yè)層面的回歸,實證結果并不顯著,則說明處理組和控制組在事件前并不存在顯著差異。

為進一步檢驗本文得到的股指期貨交易限制政策對債券利差的影響是否是由于一些不可觀測因素驅動,本文通過隨機分配指數成分股發(fā)債企業(yè)作為處理組的方式進行安慰劑檢驗。具體而言,我們從所有發(fā)債企業(yè)樣本中隨機選取58家公司定義為處理組,假設這些企業(yè)為指數成分股公司并接受了股指期貨交易限制的沖擊,以債券利差為因變量做回歸分析,并對上述進程重復500次,圖3繪制了回歸系數及p值,其結果表明隨機分配處理組的回歸系數整體趨近于0,且大多數估計值的p值大于01,這說明我們的真實估計(表3第(1)列、第(2)列)是一個明顯的異常值??傮w來說,本文的基準回歸結果并非由不可觀測因素驅動,支持股指期貨限制交易導致債券利差上升的結論。

五、進一步研究

(一)機制分析——期貨現貨投資者退出

為考察股指期貨交易限制導致的現貨市場流動性與波動性變化,進一步導致上市公司債券利差變動的機制,在本節(jié)中,以機構投資者持股比例作為機構拋壓的代理變量,以驗證期貨—現貨投資者退出是現貨市場流動性與波動性變化的動因,并導致上市公司債券利差變動。若機構持股比例越大,其對應股指期貨—現貨投資組合中的份額越大,則在股指期貨交易限制后,伴隨期貨—現貨投資者退出,其投資組合中股票被拋售的數量更大,參照前文分析,被拋售的股票所對應的公司債券利差將提升得更多。

圖3?安慰劑檢驗②

本文根據中金所2015年7月3日發(fā)布的《通報》中股指期貨分類投資者持倉情況(6月15日至7月2日)對投資股指期貨的主要機構進行匯總。該《通報》匯總了6月15日和7月2日的投資者類型及各類投資者的持倉狀況,通過簡單加權方法計算得出證券公司、基金公司、QFII和RQFII、保險機構和信托公司的持倉比例。其中,當包括自然人和一般法人時,6月15日和7月2日上述機構股指期貨空持倉占比分別為603%和758%;當排除自然人和一般法人時,空持倉占比分別為920%和931%。以上結果表明,上述機構為股指期貨的主要機構投資者,占全部股指期貨投資者的60%以上,并近乎占據了機構類投資者的全部持倉。綜上所述,本文選取證券公司、基金公司、QFII和RQFII、保險機構和信托公司這五類機構投資者的股票持倉比例作為機構投資者持股比例的代理變量,并使用機構持股比例總和減去股指期貨敏感機構的持股比例,作為股指期貨非敏感機構的代理變量。

①?圖3中繪制了安慰劑檢驗的估計值和p值,其中x軸為估計值,y軸為p值,水平虛線指示p=01,垂直虛線指示本文基準回歸中DID模型的估計系數。

為研究股指期貨交易限制是否由于期貨—現貨投資者退出導致現貨市場流動性與波動性的變化,我們參考Li等構建如下DDD模型:

Yi,t=α0+α1Treatedi+α2Postt+α3Postt×Treatedi+IOi(β0+β1iTreatedi+β2Postt+β3Postt×Treatedi)+Xi,t+λi+νt+ζi,t(9)

其中,Yi,t為上文構建的兩個衡量現貨流動性和波動性的指標或債券利差指標,IOi為前文所述的機構投資者持股比例指標,為證券公司、基金公司、QFII和RQFII、保險機構和信托公司這五類機構投資者的股票持倉比例的加總;定義示性函數I(IOi),若公司i的上述機構持股比例在前25%分位點,則IOi為1,否則為0;Treatedi為虛擬變量,若個股i為滬深300成分股則為1,非成分股則為0;Postt為時間虛擬變量,若交易時間為2015年8月26日之前為0,否則為1;Xi,t為RVi,t、log(Fsizei,t)和Returni,t或ΔGDPi,t;λi和νt為時間固定效應和個體固定效應。同時,為驗證股票市場和債券市場變化的影響是由于股指期貨敏感機構而非其他機構,本文對RESSET數據庫中披露的機構持股數量進行全部加總,并減去股指期貨敏感機構的持股比例,即可得到股指期貨非敏感機構的持股比例,本文對股指期貨非敏感機構的IOi進行前述相同處理。本節(jié)中機構持股比例數據來源于RESSET數據庫,由于本文的樣本區(qū)間設定為2015年7月1日至2015年10月31日,故選取2015年半年報中披露的機構持股比例進行實證研究。

表6匯報了DDD模型的實證結果,其中表6第(1)列至第(3)列匯報了股指期貨敏感機構的回歸結果,第(4)列到第(6)列匯報了股指期貨非敏感機構的回歸結果。從表6的實證結果表明,股指期貨交易限制對上市公司債券利差的變動存在明顯的異質性,機構持股比例更大時,債券利差上升得更多,同時現貨市場的流動性、波動性變化也更加劇烈,進一步說明了本文機制的可信性,即股指期貨交易限制導致投資者退出,使現貨市場流動性、波動性變化提升,提高了上市公司的整體風險,并導致公司債券利差上升。表6第(4)列到第(6)列中,流動性指標與波動性指標的三次交互項系數均不顯著,這說明由于股指期貨非敏感機構并不參與現貨市場,其并沒有受到股指期貨交易限制政策的影響,也進一步證明本文的結果并不是由股指期貨非敏感機構的持股比例更高導致的,即驗證本文的基本假設,股指期貨交易限制導致期貨投資者退出期貨市場和現貨市場,并引發(fā)現貨市場和債券市場波動。

(二)異質性分析——股權質押

2015年我國上市公司大股東質押比例快速提升(見圖4)。現有文獻認為,當股價觸及平倉線時,股權質押會使股票現貨面臨股價崩盤風險和控制權轉移風險。歐陽才越等基于我國公司新債發(fā)行數據,研究股權質押對新債券發(fā)行利差的關系,結果表明,股權質押顯著提升了新的公司債券發(fā)行利差。同時,該研究認為,股權質押引發(fā)的控制權變更風險是導致公司債券利差提升的主要原因。儲溢泉和倪建文認為,控股股東的信用風險會通過股權鏈條進一步傳導到上市公司,即大股東股權質押提高了上市公司的信用風險,進而影響上市公司的債券利差。

圖4?2015年我國A股質押總比例與質押總股數①

限于股權質押的條款設計,上市公司控股股東進行股權質押將使其面臨巨大的信用風險。上文已證明期指交易限制導致股票市場的流動性、波動性均受到影響。而當股票市場波動性提升時,股價達到質押平倉線的概率更大,控股股東如不能及時補足資本金,股票將面臨強制出售的風險。李常青等認為,當股價觸及平倉線時,若股東沒有及時追加保證金或股份,引發(fā)金融機構強制平倉,大量賣出將對股價產生巨大沖擊,并引發(fā)投資者恐慌。且期貨交易限制導致流動性降低,大筆訂單對市場的價格沖擊更大,故股權質押的信用風險將進一步傳遞到債券市場,導致債券風險溢價提升。此外,余佩琨等認為,我國資本市場中機構投資者利用其信息優(yōu)勢,在利好消息發(fā)布前增加持股倉位,而在利空消息發(fā)布前減少倉位。筆者認為,機構投資者足夠“聰明”,且能夠根據市場環(huán)境和特有信息適時調整持股倉位,若機構投資者在股指期貨交易限制后的退出市場過程中,對個股的退出存在選擇行為,那我們預期,股權質押比例更高的企業(yè),機構退出的概率更高。綜上所述,股指期貨交易限制對上市公司債券利差因股權質押比例的不同存在異質性,控股股東股權質押比例更高的公司,債券利差將有更大的變化。

①?圖4展示了2015年A股周度股權質押的總比例與質押總股數(萬股)變化,其中實線為A股質押總比例(左y軸),虛線為質押總股數(右y軸),x軸標識周數,本文對質押總股數進行對數化處理。

為驗證股指期貨交易限制是否對上市公司債券利差因股權質押比例的不同存在的異質性,本文構造了如下模型(10):

Yi,t=α0+α1Treated+α2Postt+α3Treatedi×Postt+PID_DUMi(β0+β1iTreatedi+β2Postt+β3Treatedi×Postt)+Xi,t+λi+νt+ζi,t(10)

其中,PID_DUM為上市公司股權質押比例,若股權質押比例為樣本的75百分位點以上時為1,否則為0,因變量為公司債券的信用利差,其他變量定義與上文相同。表7匯報回歸結果。我們發(fā)現,當股權質押比例更高時,PID_DUM*Postt*Treatedi的系數顯著為正,股指期貨交易限制后,相比于股權質押比例低的公司,控股股東的股權質押將加劇現貨市場風險傳導至債券市場,導致公司債券風險溢價提升。我們的結論與儲溢泉和倪建文的研究結論相符,即控股股東股權質押引發(fā)的風險通過現貨市場傳導至上市公司的機制。同時,本文的實證結果表明,股指期貨交易限制對企業(yè)債券利差的影響存在明顯的異質性,股權質押更高的企業(yè),股指期貨限制后債券利差的變化更大。

(三)穩(wěn)健性分析

1更換被解釋變量

為進一步保證本文的實證結果足夠穩(wěn)健,參考已有文獻做法,本文更換了債券利差的定義方式,具體來說,我們構造了mean_CS變量,當某公司同時發(fā)行多只債券時,我們對該公司發(fā)行的多只債券的到期收益率取均值,即可得到mean_CS。本文使用mean_CS作為因變量,對模型(5)、模型(9)和模型(10)重新進行回歸,表8匯報了實證結果。其中,表8第(1)列和第(2)列為對模型(5)的回歸結果,第(2)列在模型中加入了ΔGDP控制變量,第(3)列和第(4)列為對模型(9)加入機構持股比例的DDD模型回歸結果,第(5)列為加入股權質押虛擬變量的DDD模型回歸結果,第(6)列為股指期貨放松限制對債券利差的影響結果,總體而言,系數的符號符合預期,且實證結果與正文匯報的實證結果差異性不大,這證明本文的實證結果是足夠穩(wěn)健的。

2傾向得分匹配

在本節(jié)中,我們進一步使用PSM的方法匹配實驗組與控制組,以保證實驗組與控制組可以充分比較。我們使用模型(6)中的控制變量RVi,t、log(Fsize)i,t、Invpi,t和Returni,t作為PSM的匹配變量,執(zhí)行1∶1近鄰匹配。PSM匹配后,我們重新對模型(6)進行回歸,表9匯報了傾向性得分匹配的回歸結果,其中第(1)列、第(2)列為全樣本股票的流動性與波動性的回歸結果,第(3)列、第(4)列為發(fā)債企業(yè)的股票流動性與波動性的回歸結果?;赑SM-DID方法,我們在對全樣本流動性與波動性的估計系數為-0204和00282,對發(fā)債企業(yè)樣本估計系數為-0169、00131;基于Min(distance)方法,我們在對全樣本流動性與波動性的估計系數為-0217和00130,對發(fā)債企業(yè)樣本估計系數為-0214、000999,除對全樣本的波動性估計系數存在較小差異外,其他系數符號均相同,且數值并無巨大差異??傮w來看,本文結論支持股指期貨交易限制導致企業(yè)的流動性與波動性下降,并進一步導致債券的利差變化的機制。

(四)競爭性假說與股指期貨放松管制的檢驗

1競爭性假說——債券流動性風險溢價

流動性溢價是債券風險溢價的核心內容,Collin-Dufresne和Goldstein、Huang和Huang的研究認為,公司債券與國債的利差并不能完全使用與公司信用相關的變量解釋,即“信用利差之謎”。Delianedis和Geske、Longstaff等研究進一步說明,流動性不足是債券利差的一個組成部分。Lo?Mamaysky和Wang認為,債券市場的流動性不足導致投資者無法及時調整投資組合并對沖風險,且流動性不足對投資者交易頻率存在抑制性,故投資者在交易債券前就會對流動性較差的債券要求更高的回報率,即債券的流動性風險溢價。Chen等延續(xù)Longstaff的思路,檢驗債券市場的流動性是否能解釋債券利差的變動,通過使用有限因變量模型,Chen等發(fā)現僅依靠流動性就可解釋投資級債券利差7%的截面變化,對投機級債券的解釋能力更是高達22%。Amihud和Mendelson研究認為,流動性沖擊會通過影響資產的預期回報進而影響資產價格,與證券市場不同,我國債券市場成交量低,流動性差,Chen和Jiang認為,雖然近些年我國債券市場流動性在持續(xù)改善,但仍處于較低水準。

所以一種具有現實意義的競爭性假說是股票現貨市場的流動性降低是否會與債券市場呈現同步性,即現貨流動性降低的同時協(xié)同債券市場流動性降低(如金融危機期間美國的股市債市流動性緊張),提高公司債券的流動性風險溢價,進而導致公司債券利差提升。而已有文獻認為,危機爆發(fā)后,強烈的恐慌情緒使股債關系呈現“蹺蹺板”效應(flight-to-liquidity),即資金從現貨市場轉入國債市場。如圖5所示,我們也發(fā)現股指期貨限制交易后,伴隨著股指期貨成交金額的大幅降低,國債期貨成交金額有大幅提升。本文認為,市場中的所有債券受到蹺蹺板效應的沖擊相同,本文所有的回歸均控制了時間固定效應,所得到的回歸系數為控制“蹺蹺板”效應后股指期貨交易限制對債券利差的凈影響,實證結果依然可靠。

圖5?成分股與非成分股債券成交數量

上文分析的一個關鍵點即債券的流動性,若沒有觀察到債券流動性出現明顯的變化,則我們就可以更加確定地拒絕該競爭性假說。為驗證股指期貨交易限制是否通過影響債券市場流動性變化而導致公司債券風險溢價的變化,我們使用債券成交量作為債券流動性的代理變量,圖5繪制了滬深300成分股公司債券與非指數成分股債券的成交量變化,該數據區(qū)間與本文基準回歸區(qū)間相同(2015年7月1日—2015年10月29日)。從中我們發(fā)現債券的流動性并沒有出現顯著的上升或下降的趨勢,指數和非指數成分公司債的成交量在合理區(qū)間內震蕩,且成分股公司債券與非成分股公司債券的交易量沒有呈現出明顯的協(xié)同關系,這證明本文的結果并非由流動性溢價驅動,從而證實了本文的基本邏輯,即股指期貨交易限制對公司債券利差的負外部性證據。

為進一步考察債券流動性是否是債券利差上升的驅動因素,本文構建如下回歸模型:

Trdvoli,t=β0+β1Postt×Treatedi+ΔGDPi+γt+θi+εi,t(11)

其中,Trdvoli,t為債券i在t日的交易數量,Postt為時間虛擬變量,若交易時間為2015年8月26日之前為0,2015年8月26日之后為1;Treatedi為債券對應的股票是否為指數成分股的虛擬變量,若發(fā)債公司為指數成分股則等于1,非指數成分股則為0。ΔGDPi為發(fā)債企業(yè)所在省份的上一季度GDP的同比增長率;γt和θi為時間固定效應和個體固定效應,θi吸收了債券發(fā)行規(guī)模、債券評級、債券票面利率等債券個體特征,同時還吸收了DID模型中Treatedi項,γt吸收不隨時間變動的變量,同時也吸收了Postt項。β1為我們關心的變量,若上文債券利差的驅動因素是債券的流動性風險溢價提升,那么本文預期β1應顯著為負值。

表10匯報了本文對模型(11)的回歸結果,其中,第(1)列為不控制ΔGDP的回歸結果,第(2)列為加入控制變量ΔGDPi的回歸結果。實證結果表明Postt*Treatedi為正且不顯著,故本文的實證結論并不支持債券流動性風險溢價提升的假說。

2股指期貨放松對債券利差的影響

在本節(jié)中,本文試圖考察股指期貨交易限制的放松是否會對債券利差產生相反的影響,即股指期貨交易限制的放松導致指數公司債券風險溢價降低,債券利差降低。

2015年9月7日后,中金所多次頒布股指期貨逐步放松限制的政策(見表11),總體而言,上證50和滬深300的放松管制呈現極強的同步性,中證500的放松管制進程略滯后。

①?中金所2017年2月16日公告《關于調整滬深300、上證50、中證500股指期貨交易保證金的通知》《關于調整股指期貨手續(xù)費標準的通知》;中金所2017年9月15日公告《關于調整滬深300、上證50股指期貨交易保證金的通知》《關于調整股指期貨手續(xù)費標準的通知》;中金所2018年12月2日公告《關于調整滬深300、上證50、中證500股指期貨交易保證金的通知》《關于調整股指期貨手續(xù)費標準的通知》;中金所2019年4月19日公告《關于調整股指期貨手續(xù)費標準的通知》《關于調整中證500股指期貨交易保證金的通知》。

②?圖6展示了中金所對股指期貨放松管制后期貨持倉量的走勢圖,其中我們對股指期貨持倉量進行對數化處理,x軸0刻度表示2016年1月1日,圖中的四條豎線分別表示2017年2月16日、2017年9月15日、2018年12月3日和2019年4月19日,即股指期貨四次放松管制的時間刻度。數據來源于RESSET數據庫。

圖6展示了自2016年1月1日后股指期貨日度持倉量的走勢,從中我們可以發(fā)現,各次股指期貨放松管制對期貨持倉量的沖擊存在明顯的不同,第一次期貨放松管制使期貨持倉量短期上升,但隨后又回落到放松管制前的水平,第二次期貨放松管制小幅提升了期貨的持倉量,第三次放松管制使期貨持倉量大幅提升,第四次放松管制對持倉量的影響不大。綜上,在同時考慮股指期貨放松政策對期貨交易各指標的變化幅度和股指期貨持倉量的變化,本文認為第三次股指期貨放松政策對期貨市場的沖擊最大。

我們對模型(5)重新進行回歸,由于滬深300指數成分股每年會根據市值和流動性等指標進行兩次調整,故重新獲取了債券交易數據與指數成分股進行匹配,具體流程略。表12匯總了實證結果,股指期貨放松交易后,指數成分股的債券利差顯著降低,這與上文股指期貨交易限制對指數成分股債券利差影響方向相反,即股指期貨交易限制提升了指數成分股公司的風險溢價,提高了企業(yè)的債券利差,而股指期貨放松管制降低了指數成分股公司的風險溢價,企業(yè)債券利差顯著下降。

六、結論

本文使用雙重差分模型研究股指期貨交易限制政策對股票現貨市場和公司債券市場的影響。結果表明,股指期貨交易限制政策導致股票現貨市場流動性下降,波動性上升,并進一步導致指數成分股公司債券利差提升。同時,我們發(fā)現期貨敏感機構的持股比例更高時,股票市場和債券市場呈現出更大的波動,這進一步說明本文的機制,即期貨—現貨交易者退出市場并拋售股票,從而影響股票市場的流動性、波動性以及債券市場的指數公司債券利差。本文還對期貨非敏感機構持股比例進行穩(wěn)健性檢驗,實證結果仍然支持我們的結論,即期貨敏感機構是股票、債券市場變化的主要動因,而股指期貨非敏感機構無法解釋現貨市場流動性、波動性以及指數成分股債券利差的變化。本文進一步研究了股指期貨交易限制對公司債券利差影響的異質性,發(fā)現股權質押更多的公司,其債券受到的影響更大。股指期貨放松管制為本文提供了一個與期貨交易限制相反的準自然實驗,發(fā)現股指期貨放松管制降低了指數成分股公司債券的信用利差。本文結論在更換政策實施過程中的時間點、更換被解釋變量、PSM傾向得分匹配、平行趨勢檢驗、隨機分配處理組和控制組等一系列檢驗下依然穩(wěn)健。

本文有以下三點政策含義:首先,在防范系統(tǒng)性金融風險的同時,監(jiān)管者與政策制定者也要合理評估政策的后果,不論是在衍生品市場增加品種還是在極端市場下針對部分衍生品做出相應的限制,都應建立在合理評估政策效果和政策后果的基礎上。其次,我們也應認識到投資者及投資結構的逐步轉變,切實維護好衍生品工具的正常運行是適應投資者結構性轉變的重要支撐。我國個人投資者投資模式呈現出從線下到線上、從小散到機構、從股票到基金的特點。股指期貨是基金等機構對沖風險的重要衍生品工具,保障股指期貨等衍生品的正常交易,是維護資本市場健康發(fā)展的重要一環(huán)。最后,我國資本市場不僅要保障衍生品市場的健康發(fā)展,還要進一步加強審慎監(jiān)管,要充分認識“金融安全是國家安全的重要組成部分”這一基本前提,一方面,應合理看待衍生品市場,不要談空色變;另一方面,也應對市場加強監(jiān)管,促進衍生品市場合法依規(guī)運行,為我國金融安全保駕護航。

參考文獻

[1]HAN?Q,LIANG?J?FIndex?futures?trading?restrictions?and?spot?market?quality:Evidence?from?the?recent?Chinese?stock?market?crash[J]Journal?of?Futures?Markets,2017,37(4):411-428

[2]MIAO?H,RAMCHANDER?S,WANG?T?Y,et?alRole?of?index?futures?on?Chinas?stock?markets:Evidence?from?price?discovery?and?volatility?spillover[J]Pacific-Basin?Finance?Journal,2017,44(sep):13-26

[3]ERICSSON J,JACOBS?K,OVIEDO?RThe?determinants?of?credit?default?swap?premia[J]Journal?of?financial?and?quantitative?analysis,2009,44(1):109-132

[4]CAMPBELL?J?Y,TAKSLER?G?BEquity?volatility?and?corporate?bond?yields[J]The?Journal?of?finance,2003,58(6):2321-2349

[5]許紅偉,吳沖鋒滬深300股指期貨推出改善了我國股票市場質量嗎——基于聯(lián)立方程模型的實證研究[J]南開管理評論,2012,15(4):101-110

[6]EDWARDS?F?RDoes?futures?trading?increase?stock?market?volatility?[J]Financial?Analysts?Journal,1988,44(1):63-69

[7]STOLL?H?R,WHALEY?R?EThe?dynamics?of?stock?index?and?stock?index?futures?returns[J]Journal?of?Financial?and?Quantitative?Analysis,1990,25(4):441-468

[8]ANTONIOU?A,HOLMES?PFutures?trading,information?and?spot?price?volatility:evidence?for?the?FTSE-100?stock?index?futures?contract?using?GARCH[J]Journal?of?Banking?&?Finance,1995,19(1):117-129

[9]酈金梁,雷曜,李樹憬市場深度、流動性和波動率——滬深300股票指數期貨啟動對現貨市場的影響[J]金融研究,2012(6):124-138

[10]LIU?J?Y,ZHONG?REquity?index?futures?trading?and?stock?price?crash?risk:Evidence?from?Chinese?markets[J]The?Journal?of?Futures?Markets,2018,38(11):1313-1333

[11]STIVERS?C,SUN?LStock?market?uncertainty?and?the?relation?between?stock?and?bond?returns[J]FRB?Atlanta?Working?Paper?2002-3

[12]XIE?S,MO?TIndex?futures?trading?and?stock?market?volatility?in?China:a?difference-in-difference?approach[J]Journal?of?Futures?Markets,2014,34(3):282-297

[13]AMIHUD?Y,MENDELSON?H,LAUTERBACH?BMarket?microstructure?and?securities?values:Evidence?from?the?Tel?Aviv?Stock?Exchange[J]Journal?of?Financial?Economics,1997,45(3):365-390

[14]BOEHMER?E,CHAVA?S,TOOKES?H?ERelated?securities?and?equity?market?quality:The?case?of?CDS[J]Journal?of?Financial?and?Quantitative?Analysis,2015,50(3):509-541

[15]王永欽,吳嫻中國創(chuàng)新型貨幣政策如何發(fā)揮作用:抵押品渠道[J]經濟研究,2019,54(12):86-101

[16]黃瑜琴,王朝陽,崔相勛管控股指期貨的救市政策有效嗎?——基于現貨市場波動率的視角[J]國際金融研究,2018(9):87-96

[17]CAI?X?Q,LU?Y,WU?M?Q,et?alDoes?environmental?regulation?drive?away?inbound?foreign?direct?investment?Evidence?from?a?quasi-natural?experiment?in?China[J]Journal?of?Development?Economics,2016(123):73-85

[18]任勝鋼,鄭晶晶,劉東華,等排污權交易機制是否提高了企業(yè)全要素生產率——來自中國上市公司的證據[J]中國工業(yè)經濟,2019(5):5-23

[19]曾華盛,譚硯文自由貿易區(qū)建立的農產品貿易及福利效應:理論與來自中國的證據[J]中國農村經濟,2021(2):122-144

[20]LI?O?Z,LIU?H,NI?C?K,et?alIndividual?investorsdividend?taxes?and?corporate?payout?policies[J]Journal?of?Financial?and?Quantitative?Analysis,2017,52(3):963-990

[21]謝德仁,鄭登津,崔宸瑜控股股東股權質押是潛在的“地雷”嗎?——基于股價崩盤風險視角的研究[J]管理世界,2016(5):128-140,188

[22]歐陽才越,謝妍,熊家財控股股東股權質押與新發(fā)行公司債券定價[J]山西財經大學學報,2018,40(1):26-38

[23]儲溢泉,倪建文控股股東股權質押提高了上市公司信用風險嗎?[J]證券市場導報,2020(11):40-48

[24]李常青,李宇坤,李茂良控股股東股權質押與企業(yè)創(chuàng)新投入[J]金融研究,2018(7):143-157

[25]余佩琨,李志文,王玉濤機構投資者能跑贏個人投資者嗎?[J]金融研究,2009(8):147-157

[26]COLLIN-DUFRESNE?P,GOLDSTEIN?R?SDo?credit?spreads?reflect?stationary?leverage?ratios?[J]The?Journal?of?Finance,2001,56(5):1929-1957

[27]HUANG?J?Z,HUANG?MHow?much?of?the?corporate-treasury?yield?spread?is?due?to?credit?risk?[J]The?Review?of?Asset?Pricing?Studies,2012,2(2):153-202

[28]DELIANEDIS?G,GESKE?RThe?components?of?corporate?credit?spreads:Default,recovery,tax,jumps,liquidity,and?market?factors[J]Social?Science?Electronic?Publishing,2001(2304):1-39

[29]LONGSTAFF?F?A,MITHAL?S,NEIS?ECorporate?yield?spreads:Default?risk?or?liquidity?New?evidence?from?the?credit?default?swap?market[J]The?Journal?of?Finance,2005,60(5):2213-2253

[30]LO?A?W,MAMAYSKY?H,WANG?JAsset?prices?and?trading?volume?under?fixed?transactions?costs[J]Journal?of?Political?Economy,2004,112(5):1054-1090

[31]CHEN?L,LESMOND?D?A,WEI?JCorporate?yield?spreads?and?bond?liquidity[J]The?Journal?of?Finance,2007,62(1):119-149

[32]AMIHUD?Y,MENDELSON?HAsset?pricing?and?the?bid-ask?spread[J]Journal?of?Financial?Economics,1986,17(2):223-249

[33]AMIHUD?Y,MENDELSON?HLiquidity,maturity,and?the?yields?on?US?Treasury?securities[J]The?Journal?of?Finance,1991,46(4):1411-1425

[34]CHEN?Y,JIANG?LLiquidity?risk?and?corporate?bond?yield?spread:Evidence?from?China[J]International?Review?of?Finance,2021,21(4):1117-1151

Research?on?the?Effect?of?Stock?Index?Futures?Constraint?on?BondsCredit?Spread

KANG?Shulong?LUO?Wenbo

Abstract:Regulatory?authorities?in?various?countries?generally?introduce?stock?index?futures?trading?restrictions?during?periods?of?huge?stock?fluctuationsHowever,whether?the?trading?restrictions?on?derivatives?in?the?stock?market?will?affect?the?stock?market?and?bond?market,and?thus?affect?the?financing?cost?of?enterprises,this?issue?remains?to?be?studiedThis?paper?takes?the?2015?CFFEX?restrictions?on?stock?index?futures?trading?as?a?quasi-natural?experiment?to?study?the?impact?of?stock?index?futures?trading?restrictions?on?the?stock?spot?market?and?corporate?bond?marketWe?found?that?the?stock?index?futures?trading?restrictions?increased?the?volatility?of?the?spot?market,reduced?the?liquidity?of?the?spot?market,and?further?increased?the?credit?spread?in?the?corporate?bond?marketFurther?research?finds?that?the?liquidity?and?volatility?changes?in?the?spot?market?caused?by?stock?index?futures?trading?restrictions?are?the?main?channels?that?affect?corporate?bond?spreads,while?the?withdrawal?of?futures-spot?traders?from?the?market?is?the?basic?motivation?for?the?changes?in?spot?market?liquidity?and?volatilityThe?research?conclusions?of?this?paper?start?from?the?market?microstructure,provide?useful?inspiration?for?the?consequences?of?financial?derivatives?trading?restrictions,and?provide?theoretical?support?for?further?understanding?the?synergistic?relationship?between?the?derivatives?market,the?spot?market?and?the?corporate?bond?market

Key?words:Stock?Index?Futures;Trading?Limit;Stock?Market;Bond?Spread;Differences-in-Differences?Method

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