股指期货推出对股票市场影响的实证研究

1股指期货推出对股票市场影响的实证研究课题研究人：彭艳、蒋瑛琨选送单位：国泰君安证券股份有限公司2内容提要股指期货推出可能对股票市场的价格变化及其波动性产生影响，即波动性、成分股溢价问题。在股指期货即将在我国推出的背景下，市场各界非常关注股指期货推出对我国股票市场的影响。而现有关于股指期货对现货市场影响的研究成果大多集中于成熟市场，而对新兴市场的研究还较少。本文则以韩国、印度、台湾等新兴市场为样本进行实证研究,以期对我国市场提供一些借鉴。本文分别对股指期货推出对股票市场波动性、成分股溢价方面的影响进行了深入剖析。上述内容的研究大致按照国外学者实证研究成果梳理、实证研究方法、本文对新兴市场的实证研究、实证结论的顺序进行。1目录1、引言...................................................22、股指期货的推出对股票市场波动性的影响...................32.1现有对成熟市场的实证研究成果.......................32.2研究方法...........................................62.3新兴市场的实证研究.................................93、股指期货的推出对指数成分股估值的影响..................193.1研究方法..........................................193.2新兴市场的实证研究................................21参考文献.................................................2721、引言股指期货推出可能对股票市场的价格变化及其波动性产生影响，即波动性、成分股溢价问题。波动性度量股指期货的推出是否导致现货市场波动性的增加。溢价度量股指期货的套期保值、套利等需求是否导致了现货指数成分股相对于非成分股存在估值溢价。在股指期货即将在我国推出的背景下，市场各界非常关注股指期货推出对我国股票市场的影响。这不仅涉及股指期货本身的操作策略，对现货市场投资者的股票投资也会带来显著影响。目前关于股指期货对现货市场影响的研究成果大多集中于成熟市场，而对新兴市场的研究还较少。鉴于韩国KOSPI200指数期货、印度国家证券交易所（NSE）标准普尔500大盘股指数(S&PCNXNifty)期货、台湾证交所加权指数(TWSE)期货是目前全球市场交易量很大或增长很快的品种，因此本文将以上述新兴市场为样本进行实证研究，以期为我国提供一些参考。本报告分为四个部分：第二部分研究股指期货推出对股票市场波动性影响的实证研究。第三部分研究股指期货推出对股票市场成分股溢价影响的实证研究。上述部分的研究大致按照国外学者实证研究成果梳理、实证研究方法总结、本文对新兴市场实证研究的顺序展开。32、股指期货的推出对股票市场波动性的影响2.1现有对成熟市场的实证研究成果关于股票指数期货对现货市场波动性的影响，目前学者们存在三种不同观点，即股票指数期货的引入导致现货市场的波动性减小、波动性不变以及波动性增大。部分研究表明期货市场的引入使现货市场的波动性减小。Bessembinder和Seguin（1992）分析了1978年至1989年S&P500指数期货推出前后的情况，发现期货市场的引入使现货市场波动性减小。Lee和Ohk（1992）研究了1984年至1988年香港恒生指数期货与恒生指数的关系认为，股指期货不但没有增加现货市场的波动性而且在某种程度上减小了波动幅度。Robinson（1994）对1980年至1993年FT-SE100指数的期现货市场的研究表明，引入期货市场后现货市场波动性减小。Antoniouetal.（1995）对1987年至1993年DAX指数及期货的研究表明，股指期货降低了现货市场的波动性。Antoniou和Holmes（1995）利用日收益率数据，对FT-SE100股票指数期货的交易对基础现货市场的波动性的影响进行了研究。他们利用GARCH模型对信息与波动性之间的关系进行了检验。结果表明，期货交易导致了现货市场波动性的增加，但这种波动性并非来源于投机者扰乱市场的消极效应，而是来自于信息的增加，期货市场的引入提高了现货市场信息流的速度与质量。大多数实证研究表明，现货市场波动性没有发生明显变化。4Edwards（1988a，1988b）对S&P500指数和价值线指数在推出期货市场前后的波动性进行的分析表明，股价指数的日波动增加不是由于股指期货引起的，期货市场使得现货市场更为稳定和完善。Beckettihe和Roberts（1990）研究了S&P500指数期货与现货市场的关系认为，抑制股票指数期货交易量不能减少股票市场的波动，而断路器机制和提高保证金等措施能够有效降低股票市场波动。Freris（1990）对香港恒生指数期货推出前后的现货市场波动性进行了分析，认为指数期货对股票指数波动没有产生影响。Hodgson和Nicholls（1991）分析了引进股指期货后澳洲所有普通股指数的波动情况发现，股指期货并没有加大澳洲股市的波动。Baldauf和Santoni（1991）在研究S&P500指数时考虑了ARCH效果，认为指数期货上市对股票市场波动性影响并不显著。Brorsen（1991）对引入指数期货前后S&P500股票市场的波动性是否发生了显著变化进行了检验。他发现，尽管短期（日）股价变化的方差发生了显著变化，但长期（5日和20日）指数价格变化的方差并没有发生显著变化。Gerety和Mulherin（1991）通过研究道琼斯工业指数期货对股价指数的影响发现，变异比率并无明显改变。Lasstsch（1991）对MMI股票指数期货和构成指数的20只成份股的关系进行了研究认为，期货交易没有使现货市场波动变大。Lee和Ohk（1992）分别研究了美国价值线指数、香港恒生指数、澳洲所有普通股指数、新加坡交易的日经指数和英国的FT-SE100指数期货与相应的现货市场的关系，发现美国市场中期波动上升，长期并无影响；香港市场的波动短期下降，长期上升；澳洲市场无显著变化；日本市场的5波动显著上升；英国市场的波动短中期上升，长期并无影响。Pericli和Koutmos（1997）对S&P500股指期货的研究表明，除了1987年10月股灾的特殊情况外，指数期货与期权交易并未促使现货市场的波动产生结构的变化。Charles和Sutcliffe（1997）研究了1978年至1995年世界股票指数期货市场上12种股指期货与股指波动性后显示，开办股指期货后，股指波动性不变的占7例，波动性减少的占4例，波动性增加的只有1例。此外，部分研究认为期货市场导致了现货市场波动性的增加。Harris（1989）认为，指数期货市场的交易增加股票市场的波动性的假设是随条件发生变化的。他认为，与指数相关的其他现象，例如国外投资者者持有美国股票的增加以及指数基金的增加，可能是导致这种波动性增加的主要原因。Damodaran（1990）研究了S&P500指数期货后发现，S&P500成份股的波动有增大的趋势。Lockwood和Linn（1990）对道琼工业指数的研究表明，现货市场收益变异系数上升。Antoniou和Holmes（1995）对FTSE100指数进行的研究表明，股票指数期货交易加大了股价的波动性，但改善了现货市场的信息反应速度与品质。虽然目前学者还没有对期货市场对现货指数的波动性达成一致看法，但主流观点认为，指数期货的引入并没有导致现货市场波动性的增加；或者，虽然股票价格的波动性有所增加，但这是由于信息的迅速流动造成的，指数期货实质上起到了稳定基础股票市场的作用。62.2研究方法研究指数期货的引入对股票价格波动性的影响，需要解决两方面的问题：首先，指数期货是否对股票市场的波动性产生了影响；其次，如果存在这种影响，那么这种影响是稳定了基础现货市场，还是加剧了现货市场的不稳定性。现有研究的争议主要是对所使用的波动性度量方法的分歧方面，正如Board和Suteliffe（1991）表明，波动性的研究结果对于所使用的波动性的度量方法是敏感的。检验期货市场的引入对现货市场波动性影响的常用方法是F检验和GARCH模型。1．F检验假设股票指数期货市场引入前后，股票指数收益率服从正态分布，则我们可以利用F统计量检验指数期货引入前后，两个指数收益率序列的方差是否发生显著变化。F统计量计算如下：)1,1(~)1()()1()(21212222111211nnFnyynyyFnini（1）这里，1y、2y分别表示指数期货引入前、后股价指数收益率序列，1n、2n分别表示样本数量。这种方法存在两方面的缺陷：首先，F统计量假设股价指数收益率序列具有同方差的正态分布，而很多研究表明，金融时间序列具有尖峰厚尾、时变方差特征；第二，这种方法仅能分析指数期货是否对股票市场的波动性产生了影响，而不能对这种影响究竟是积极（稳定股票市场）还是消极（扰乱股票市场）的作用作出回答。有鉴于此，这7种方法仅能对指数期货对现货市场波动性的影响进行粗略判断。2．GARCH模型很多关于股票指数现货市场和期货市场波动性的研究是建立在股票指数变化是序列不相关及同方差的基础上的。然而，很多研究表明，股价指数收益率是异方差的（Mandelbrot，1963；Fama，1965；Bollerslevetal.，1992），因此忽略了这方面问题的研究结论是不可靠的。虽然股票市场波动性的加剧是由于期货市场的引入导致的，但这种增强的波动性可能仅仅是由于收益率序列的自相关造成的。因此，考察期的选择也会显著影响研究结论（Moriarty和Tosini，1985）。更重要的是，很多研究不能明确区分信息和波动性之间的关系。然而，这种关系是很重要的，因为信息流速度的变化将会改变现货指数价格的波动性。因此，除非信息保持不变，否则即使在日数据的基础上，波动性也将是时变的。对这种波动性时变本质的一种有效的处理方法，就是利用GARCH过程建立收益率序列的条件方差模型（Engel，1982；Bollerslev，1986；Engle和Bollerslev，1986）。普通最小二乘方法要求误差项是同方差的，而GARCH模型将收益率的条件方差作为滞后条件方差项和前期误差平方项的线性函数。GARCH模型的优点就是，它能捕捉到金融日收益序列的波动聚积趋势。常用的GARCH模型有以下三种形式：(1)GARCH(p,q)误差项服从GARCH(p,q)过程的模型如下：8),0(~,2110tttttthNxaay（2）212.102jtqjjitpiithh（3）这里，（2）是条件均值方程，（3）是条件方差方程，1t是信息集，p是GARCH项的阶数，q是ARCH项的阶数。GARCH模型要求i和j必须非负。(2)TARCH(p,q)由于股价通常对利好与利空信息具有非对称反映，因此也常用非对称GARCH（ThresholdARCH）模型对股价收益率序列建模。TARCH模型的条件方差模型为：121212.102ttjtqjjitpiitdhh（4）其中，当0t时，1td；否则，0td。在这个模型中，好消息0t和坏消息0t对条件方差有不同的影响：好消息有一个的冲击；坏消息有一个对的冲击。如果0，我们说存在杠杆效应；如果0，则信息是非对称的。(3)EGARCH(p,q)EGARCH（ExponentialARCH）模型也是一种非对称的GARCH模型，由Nelson（1991）提出。条件方差被指定为21102log2logjtqjjpiititiititithh（5）当0时，存在杠杆效应；如果0，则影响是