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《滬深300股指期貨對我國股票市場波動性影響探究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、滬深300股指期貨對我國股票市場波動性影響探究摘要：滬深300股指期貨的推出這是國內(nèi)資本市場經(jīng)過多年論證、磨合后，走出的改革創(chuàng)新一大步。隨著我國金融市場的發(fā)展，股指期貨市場也日趨活躍。本文主要利用滬深300股指的日交易數(shù)據(jù)，引入虛擬變量，將股指期貨的發(fā)展分為兩個階段，考察我國股指期貨的推出對股票現(xiàn)貨市場的影響。實證結(jié)果表示從長期來看，股指期貨的引入確實在一定程度上緩解了我做股票現(xiàn)貨市場的波動。關(guān)鍵詞：股指期貨波動性現(xiàn)貨市場一、滬深300股指期貨在我國的發(fā)展現(xiàn)狀經(jīng)過近三年時間的發(fā)展，滬深300指數(shù)
2、期貨合約已成為全球交易最為活躍的合約之一。截至2012年12月末，滬深300股指期貨市場2012本期成交量10506.18萬手，本期成交金額75.84萬億元，從股指期貨推出以來，累計成交量20134.7萬手，累計成交金額160.68萬億元。綜合來看，市場比較活躍，流動性較好，報價連續(xù)，成交迅速，也沒有出現(xiàn)炒作遠月合約的現(xiàn)象。二、我國股指期貨的推出對我國股票市場波動性的實證研究(-)數(shù)據(jù)選取本文選取滬深300指數(shù)收盤價作為研究樣本。數(shù)據(jù)時間范圍為2006年4月17日至2013年6月28日（國家法定
3、節(jié)假日除外），共計1749個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源大智慧股票軟件。我國于2010年4月16日推出滬深300股指期貨，我們以這一天為分割線，將整個樣本區(qū)間分成兩個部分。此處我們對數(shù)據(jù)進行一定的處理，用對數(shù)收益率序列來表示股票額波動率。即:其中Ri表示滬深300指數(shù)第i天的收盤價。（二）實證研究1、描述性統(tǒng)計可以看到全樣本峰度指標(biāo)Kurtosis為5.374644,明顯大于3,同時柱狀圖和指標(biāo)也顯示該時間序列有尖峰特征；其偏度（Skewness）為-0?409345,小于0為負數(shù)，這說明我們的樣本數(shù)據(jù)左偏。
4、圖一、滬深300指數(shù)的描述性統(tǒng)計圖J-B統(tǒng)計量為459.5193,非常顯著，P值趨向0并遠遠小于0.01,有較強的判定結(jié)果，因此拒絕原假設(shè)即該序列服從正太分布的假設(shè)，符合Engle觀測研究并提出的大部分金融時間序列具有尖峰、厚尾及左偏的特征。2、平穩(wěn)性檢驗由于本文最終要運用GARCH類模型來進行實證研究，其對建模的數(shù)據(jù)的要求是平穩(wěn)的，因此首先需要進行平穩(wěn)性檢驗。根據(jù)實證檢驗的結(jié)果，在有常數(shù)項，趨勢項，零階滯后的條件下，在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，即原序列是平穩(wěn)的，符合建模的條件。表一、序列
5、平穩(wěn)性檢驗結(jié)果注：c表示常數(shù)項，t表示趨勢項3、確定滯后階數(shù)要對模型進行ARCH效應(yīng)檢驗，首先要確定收益率的模型。本文主要根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則來對模型進行定階，最后根據(jù)相應(yīng)的最小值來選擇較為合適的滯后階數(shù)。表二、擬合模型的AIC值和SC值從表中我們可以看到AR(3)MA(3)的AIC和SC值最小，因此模型擬合效果最好。所以我們根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，選取收益率的模型形式為AR(3)MA(3)o選擇AR(3)MA(3)模型后，還要進行后續(xù)檢驗，首先是看模型擬合后各項系數(shù)的參數(shù)是否顯著，如果顯著，
6、則模型擬合較好；其次檢測殘差是否還具有自相關(guān)性，只有殘差不具有相關(guān)性，模型的擬合才是有效的。經(jīng)檢驗，模型擬合后F統(tǒng)計量顯著，且遠遠小于0.01,因此系數(shù)是顯著的,同時其殘差也相應(yīng)的自相關(guān)和偏自相關(guān)的絕對值非常小，明顯的趨于0,且其值也相應(yīng)的落在兩倍的標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)，所以我們有理由認為運用AR(3)MA(3)模型對原序列進行擬合后殘差不存在自相關(guān)性，可以認為其屬于白噪聲序列，因此我們采用該模型來擬合滬深300指數(shù)收益率序列。4、ARCH效應(yīng)檢驗我們可以通過ARCH-LM檢驗判斷殘差序列是否具有ARCH
7、效應(yīng)。如果ARCH-LM檢驗的滯后階數(shù)足夠大，并且檢驗結(jié)果依然顯著，那么說明模型殘差序列具有高階ARCH效應(yīng)，此時可以建立GARCH模型?！鰣D二、ARCH效應(yīng)檢驗圖滯后階數(shù)選擇8,我們可以看到實證結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)，即存在ARCH效應(yīng)。5、GARCH(p,q)的選擇根據(jù)上述實證結(jié)果，模型存在高階的ARCH效應(yīng)，因此選用GARCH模型來對其波動性進行研究。同樣我們利用AIC和SC準(zhǔn)則來確定GARCH模型的滯后階數(shù)。一般而言p,q的取值都在3以下，在此通過對不同滯后階數(shù)的GARCH模型進行建模，觀測
8、AIC和SC以及DW值，從而選取最優(yōu)模型建立,再對殘差進行ARCH檢驗，通過一系列的檢驗來保證模型結(jié)果的可靠性。表三、GARCH模型滯后階數(shù)的選擇從表中我們可以看到GARCH(1,1)的模型的AIC和SC最小，同時DW值為2.040477,所以模型殘差不存在自相關(guān)性。同時對其進行ARCH效應(yīng)檢驗，該模型已經(jīng)消除了ARCH效應(yīng)。6、回歸分析為考察滬深300股指期貨推出對股票市場波動率的影響情況，本文通過引入一個虛擬變量D來描述滬深300股指期貨推出的事件，借此來考察滬深300股指期貨的推出對我國股
