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【摘要】自2010年4月16日起，中国大陆正式推出了沪深300点股指期货。而股指期货对于现货市场的影响如同一把“双刃剑”一样。本文希望能够通过对股指期货推出前后的沪深300指数的波动性变化的研究来说明股指期货的推出对于我国现货市场的具体影响。
一、研究背景及方法
在2006年9月8日，中国金融期货交易所于上海期货大厦正式挂牌成立。在此之后，我国不断出台有关股指期货的各种政策，其中，2006年10月23日中金所发布《沪深300指数期货合约》、《交易细则》、《结算细则》和《风险控制管理办法》，2007年3月16日国务院又公布了为推出奠定股指期货其法律基础的《期货交易管理条例》，此条例于2007年4月15日开始执行。此外，我国还同时推出了相应的模拟交易系统，为之后的真是推出交易系统打下了良好的基础。在2010年4月16号，我国正式推出沪深300指数期货。
而目前我国的金融市场结构仍旧存在很多的不足，急需发展多元的各种金融工具来完善市场。而期货市场对于弥补金融市场的不足，以及完善市场无疑有着积极深远的作用。与此同时，在我国资本市场不断扩大，各种金融机构进入中国，中国的金融市场不断扩大，伴随而来的是是相应的巨大的市场风险，而就目前来说，我国用来规避和转移风险的金融工具属于极度匮乏的，急需多元化的风险规避工具，无疑，股指期货的推出对于丰富我国的金融风险转移市场有着巨大的积极意义。
但是作为规避风险的工具存在的同时，我们也能够意识到股指期货作为一把“双刃剑”可能对我国市场带来的不利影响。由于市场的发展程度不够成熟，以及相关的监督机制的不够完善，所以股指期货再为我们带来了一个良好的避险工具的同时，也同样为我们带来了新的以小搏大的投机风险，一旦产生危机，可能对我们的市场造成很多不利的影响。通过研究期货市场对于现货市场波动性的影响，我们可以得到其具体的影响及其影响程度的实证结果，从实证的结果我们可以分析出可能的原因及相应的防范风险的具体措施等。
是很多实证研究者所采用的方法，就是直接比较一个市场在引入股指期货前后的波动性变化，而波动性的度量方式可以通过无条件度量来计算，又或是利用ARCH和GARCH模型进行度量。在这方面的研究中，十多位学者对于十五个国家（地区）的数据进行了波动性的影响的分析。在他们的研究结果中，4组数据显示股指期货在特定条件下会的增强现货市场的波动性，而在其他情况下则不会增强波动性，而1组数据显示会明显增加现货市场的波动性，剩余的9组数据则显示期指市场不会加大现货市场的波动性。
二、样本与模型介绍
（一）样本介绍
文中使用的数据均来自于上海证券交易所所公开的股指数据，也就是公布的沪深300指数的当日收盘价格。而在这其中数据主要分为两个阶段，第一阶段是自2009年4月16日到2010年4月16日，也就是股指期货推出前一年的数据，而第二阶段则是2010年4月17日至2011年3月1日，一共有455个数据。
而在金融市场的研究中，我们更多的是建立资产收益率的模型，所以我们一用数据样本得到了沪深300指数每日回报率的模型，并且利用此种模型来进行分析。
这一过程中我们可以得到
其中，Rt代表了当天收益率，Pt代表了当天的沪深300收盘价格。
当然，在使用资产收益率作为参数的时候，干扰项方差就代表了为了得到相应的报酬率投资者需要承担的风险。当我们观察金融资产的市场回报率后可以发现，回报率的波动性是不固定的，可能在某一段时间回报率的变化波动性较其他时段会表现的更加的明显，这种稳定的波动性也就是波动集群性。也就是说方差会随时间而改变，所以此时我们在研究样本数据的时候，方差就成为了我们在研究过程中无法回避的一个问题，为了能够消除这种波动集群性对于研究的影响，我们在研究中采用了异方差模型来对样本进行研究。
（二）模型介绍
广义的ARCH模型（Generalized autoregerssive conditionally heterosecedastic）是由Engle的学生Bollerslec和Taylor于1986年各自独立发展起来的。在这个模型中允许条件方差依赖自身的前期，最简单的GARCH模型为GARCH(1,1)
三、实证研究
（一）平稳性检验
为了能够使用GARCH模型来检验期指市场对于现货市场波动性的影响，首先我们要检验沪深300指数的收益率是否平稳，在检验沪深300指数收益率平稳性的时候，我们选用的方法是ADF检验（Augment Dickey-Fuller），其结果如下表1
资料来源：EVIEWS数据整理
上表显示得到ADF统计量（t-Statistic）为-14.77080，而临界概率（Prob.*）为0.0000，结果表明统计量是小于1% level显著性水平的临界值-3.454443的，所以我们可以得到沪深300指数收益率时间序列是平稳的，也就是我们可以使用GARCH模型来检验期货市场对于现货市场波动性的影响。
利用异方差模型进行股指期货对于现货市场波动性影响的实证研究
在现有的研究文献中，研究者在一般情况下习惯认为现货市场的收益率在其产生的过程之中的波动性与时间相关，并且收益率的非条件误差服从后尾型分布，大多数研究人员都认识GARCH模型，又尤其是其中的GARCH（1，1）模型是用来描述现货市场收益率最恰当的模型。
GARCH（1,1）模型的一般公式为：
公式中的代表It-1代表的是在t-1这一时点上，现货市场交易人员所有有用的信息的集合。在我们使用的GARCH（1,1）模型中的三个描述波动性的参数分别是用来描述系统原来的不确定性αo；用以描述近期市场中的各种信息重要性的滞后期里的残差平方项的α1，这里的α1值越大，则表明市场消化近期信息并将其转化为影响市场本身波动性的能力越好，也就是现货市场信息的传递和转化能力越强；最后的系数β1代表的是滞后期里的条件方差，它代表的两期条件方差之间的相关性，如果前一期的信息对于未来现货市场波动性影响明显，也就是波动性干扰因子对于现货市场处理信息的能力干扰越大，信息的传递和转化能力越差，则β1的数值越大。
而公式中左右当期方差的因素分别是：常数项，αo；使用上期残差平方来表示的ARCH项参数；使用上期预测方差来表示的GARCH项。在对于的金融市场研究中，这种假定具有很大的实际应用能力和意义，这是因为研究者有了这些具体的参数，就可以通过这些参数的加权平均来预测当前时刻的现货市场波动性的方差。
（二）实证结果分析
通过EVIEWS计算我们可以得到股指期货上市前的方差方程为：
而上市后的方差方程为：
由此得到
表2
资料来源：eviews计算数据整理
由上表可以看到，引入股指期货之后，αo的数值明显变大，也就是现货市场原本的系统风险是增加的；α1的数值减小，表明市场消化近期数据信息的能力下降，信息的传递性减弱；β1的数值没有明显变化，有所下降，说明了前期和后期之间的条件方差关联性没有明显变化。
根据本文的实证分析，我们得到的结论是由于股指期货的推出，投资者对于新信息的处理能力减弱，市场的稳定性减弱，从而提高了现货市场的系统性风险。实际上，从理论上分析，在股指期货在上市之后，国内现货市场的单边市场格局有了质的改变，因为A股从此具有了可以卖空，投资者可以通过看空来进行投资，在多元化了投资渠道的同时，或多或少都会存在对于现货市场价格的助跌的影响。股指期货的保值功能在全国各大券商的自营业务收益上得到了很好的体现，即使在2010年上半年，沪深300点的指数明显下跌的情况下，这些券商都可以保持盈利，股指期货在这一过程中起到的作用是不可忽视的。但是，虽然对于机构投资者来说其保值的意义非常的明显，但是由于过高的门槛，实际上个体投资者很难使用这个平台进行套期保值的行为，这种情况就使得各种新的咨询信息在市场中变得更加的复杂，个体投资者的风险变大，这种情况的结果就是刺激了投机性的投资者的活跃度，减少了投资性的现货市场交易的出现。在文中通过建立GARCH（1,1）模型进行实证分析可以发现沪深300股指期货的推出确实对于现货市场波动性起到了推动性的作用。造成此结果的原因可能是因为期货市场的出现，使得现货市场出现了过度频繁的噪音交易，这些投机性交易造成了期货市场价格的波动，而这些波动进而影响到了现货市场价格的波动。在发现这些噪音交易的同时，我们还发现，当我国引入股指期货之后，新的信息对于现货市场的波动性的影响力增加了，但是市场处理新信息的能力并没有得到改善，使得市场的波动性趋于更加的复杂化。
【参考文献】
[1](美)约翰·赫尔，期权、期货和衍生证券[M]，华夏出版社，1997.
[2]Ruey S.Tsay著，金融时间序列分析[M]，潘家柱译，机械工业出版社，2006.
[3]鲍建平，股票股指期货[M]，海天山出版社，2002
[4]毕玉升，王效俐，朱萍等，股指期货等衍生品推出对券商的影响[J]，金融理论与实践，2007(11).
[5]陈芳平，李松涛，股指期货推出对股指波动性影响的实证研究——基于日经225指数期货交易整合式市场模式[J]，甘肃金融，2006(2).
[6]陈晗，张晓刚，鲍建平，股票指数期货：理论、经验与市场运作构想[M]，上海远东出版社，2001.
一、研究背景及方法
在2006年9月8日，中国金融期货交易所于上海期货大厦正式挂牌成立。在此之后，我国不断出台有关股指期货的各种政策，其中，2006年10月23日中金所发布《沪深300指数期货合约》、《交易细则》、《结算细则》和《风险控制管理办法》，2007年3月16日国务院又公布了为推出奠定股指期货其法律基础的《期货交易管理条例》，此条例于2007年4月15日开始执行。此外，我国还同时推出了相应的模拟交易系统，为之后的真是推出交易系统打下了良好的基础。在2010年4月16号，我国正式推出沪深300指数期货。
而目前我国的金融市场结构仍旧存在很多的不足，急需发展多元的各种金融工具来完善市场。而期货市场对于弥补金融市场的不足，以及完善市场无疑有着积极深远的作用。与此同时，在我国资本市场不断扩大，各种金融机构进入中国，中国的金融市场不断扩大，伴随而来的是是相应的巨大的市场风险，而就目前来说，我国用来规避和转移风险的金融工具属于极度匮乏的，急需多元化的风险规避工具，无疑，股指期货的推出对于丰富我国的金融风险转移市场有着巨大的积极意义。
但是作为规避风险的工具存在的同时，我们也能够意识到股指期货作为一把“双刃剑”可能对我国市场带来的不利影响。由于市场的发展程度不够成熟，以及相关的监督机制的不够完善，所以股指期货再为我们带来了一个良好的避险工具的同时，也同样为我们带来了新的以小搏大的投机风险，一旦产生危机，可能对我们的市场造成很多不利的影响。通过研究期货市场对于现货市场波动性的影响，我们可以得到其具体的影响及其影响程度的实证结果，从实证的结果我们可以分析出可能的原因及相应的防范风险的具体措施等。
是很多实证研究者所采用的方法，就是直接比较一个市场在引入股指期货前后的波动性变化，而波动性的度量方式可以通过无条件度量来计算，又或是利用ARCH和GARCH模型进行度量。在这方面的研究中，十多位学者对于十五个国家（地区）的数据进行了波动性的影响的分析。在他们的研究结果中，4组数据显示股指期货在特定条件下会的增强现货市场的波动性，而在其他情况下则不会增强波动性，而1组数据显示会明显增加现货市场的波动性，剩余的9组数据则显示期指市场不会加大现货市场的波动性。
二、样本与模型介绍
（一）样本介绍
文中使用的数据均来自于上海证券交易所所公开的股指数据，也就是公布的沪深300指数的当日收盘价格。而在这其中数据主要分为两个阶段，第一阶段是自2009年4月16日到2010年4月16日，也就是股指期货推出前一年的数据，而第二阶段则是2010年4月17日至2011年3月1日，一共有455个数据。
而在金融市场的研究中，我们更多的是建立资产收益率的模型，所以我们一用数据样本得到了沪深300指数每日回报率的模型，并且利用此种模型来进行分析。
这一过程中我们可以得到
其中，Rt代表了当天收益率，Pt代表了当天的沪深300收盘价格。
当然，在使用资产收益率作为参数的时候，干扰项方差就代表了为了得到相应的报酬率投资者需要承担的风险。当我们观察金融资产的市场回报率后可以发现，回报率的波动性是不固定的，可能在某一段时间回报率的变化波动性较其他时段会表现的更加的明显，这种稳定的波动性也就是波动集群性。也就是说方差会随时间而改变，所以此时我们在研究样本数据的时候，方差就成为了我们在研究过程中无法回避的一个问题，为了能够消除这种波动集群性对于研究的影响，我们在研究中采用了异方差模型来对样本进行研究。
（二）模型介绍
广义的ARCH模型（Generalized autoregerssive conditionally heterosecedastic）是由Engle的学生Bollerslec和Taylor于1986年各自独立发展起来的。在这个模型中允许条件方差依赖自身的前期，最简单的GARCH模型为GARCH(1,1)
三、实证研究
（一）平稳性检验
为了能够使用GARCH模型来检验期指市场对于现货市场波动性的影响，首先我们要检验沪深300指数的收益率是否平稳，在检验沪深300指数收益率平稳性的时候，我们选用的方法是ADF检验（Augment Dickey-Fuller），其结果如下表1
资料来源：EVIEWS数据整理
上表显示得到ADF统计量（t-Statistic）为-14.77080，而临界概率（Prob.*）为0.0000，结果表明统计量是小于1% level显著性水平的临界值-3.454443的，所以我们可以得到沪深300指数收益率时间序列是平稳的，也就是我们可以使用GARCH模型来检验期货市场对于现货市场波动性的影响。
利用异方差模型进行股指期货对于现货市场波动性影响的实证研究
在现有的研究文献中，研究者在一般情况下习惯认为现货市场的收益率在其产生的过程之中的波动性与时间相关，并且收益率的非条件误差服从后尾型分布，大多数研究人员都认识GARCH模型，又尤其是其中的GARCH（1，1）模型是用来描述现货市场收益率最恰当的模型。
GARCH（1,1）模型的一般公式为：
公式中的代表It-1代表的是在t-1这一时点上，现货市场交易人员所有有用的信息的集合。在我们使用的GARCH（1,1）模型中的三个描述波动性的参数分别是用来描述系统原来的不确定性αo；用以描述近期市场中的各种信息重要性的滞后期里的残差平方项的α1，这里的α1值越大，则表明市场消化近期信息并将其转化为影响市场本身波动性的能力越好，也就是现货市场信息的传递和转化能力越强；最后的系数β1代表的是滞后期里的条件方差，它代表的两期条件方差之间的相关性，如果前一期的信息对于未来现货市场波动性影响明显，也就是波动性干扰因子对于现货市场处理信息的能力干扰越大，信息的传递和转化能力越差，则β1的数值越大。
而公式中左右当期方差的因素分别是：常数项，αo；使用上期残差平方来表示的ARCH项参数；使用上期预测方差来表示的GARCH项。在对于的金融市场研究中，这种假定具有很大的实际应用能力和意义，这是因为研究者有了这些具体的参数，就可以通过这些参数的加权平均来预测当前时刻的现货市场波动性的方差。
（二）实证结果分析
通过EVIEWS计算我们可以得到股指期货上市前的方差方程为：
而上市后的方差方程为：
由此得到
表2
资料来源：eviews计算数据整理
由上表可以看到，引入股指期货之后，αo的数值明显变大，也就是现货市场原本的系统风险是增加的；α1的数值减小，表明市场消化近期数据信息的能力下降，信息的传递性减弱；β1的数值没有明显变化，有所下降，说明了前期和后期之间的条件方差关联性没有明显变化。
根据本文的实证分析，我们得到的结论是由于股指期货的推出，投资者对于新信息的处理能力减弱，市场的稳定性减弱，从而提高了现货市场的系统性风险。实际上，从理论上分析，在股指期货在上市之后，国内现货市场的单边市场格局有了质的改变，因为A股从此具有了可以卖空，投资者可以通过看空来进行投资，在多元化了投资渠道的同时，或多或少都会存在对于现货市场价格的助跌的影响。股指期货的保值功能在全国各大券商的自营业务收益上得到了很好的体现，即使在2010年上半年，沪深300点的指数明显下跌的情况下，这些券商都可以保持盈利，股指期货在这一过程中起到的作用是不可忽视的。但是，虽然对于机构投资者来说其保值的意义非常的明显，但是由于过高的门槛，实际上个体投资者很难使用这个平台进行套期保值的行为，这种情况就使得各种新的咨询信息在市场中变得更加的复杂，个体投资者的风险变大，这种情况的结果就是刺激了投机性的投资者的活跃度，减少了投资性的现货市场交易的出现。在文中通过建立GARCH（1,1）模型进行实证分析可以发现沪深300股指期货的推出确实对于现货市场波动性起到了推动性的作用。造成此结果的原因可能是因为期货市场的出现，使得现货市场出现了过度频繁的噪音交易，这些投机性交易造成了期货市场价格的波动，而这些波动进而影响到了现货市场价格的波动。在发现这些噪音交易的同时，我们还发现，当我国引入股指期货之后，新的信息对于现货市场的波动性的影响力增加了，但是市场处理新信息的能力并没有得到改善，使得市场的波动性趋于更加的复杂化。
【参考文献】
[1](美)约翰·赫尔，期权、期货和衍生证券[M]，华夏出版社，1997.
[2]Ruey S.Tsay著，金融时间序列分析[M]，潘家柱译，机械工业出版社，2006.
[3]鲍建平，股票股指期货[M]，海天山出版社，2002
[4]毕玉升，王效俐，朱萍等，股指期货等衍生品推出对券商的影响[J]，金融理论与实践，2007(11).
[5]陈芳平，李松涛，股指期货推出对股指波动性影响的实证研究——基于日经225指数期货交易整合式市场模式[J]，甘肃金融，2006(2).
[6]陈晗，张晓刚，鲍建平，股票指数期货：理论、经验与市场运作构想[M]，上海远东出版社，2001.