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user: 3. 实证分析 3.1. 样本选取与状态划分 选取2014年4月21日~2017年4月21日沪深300指数s和沪深300股指期货f的日交易收盘价为研究样本。其中，沪深300股指期货因为交割月份差异，市场交易标的是不断变化的，为保持指数及时间的连续性，沪市期货合约将各月数据整合为当月连续(IFX0)、下月连续(IFX1)、下季连续(IFX2)及隔季连续(IFX3)，解决了当月合约清算交割下市后数据链断裂问题。本文选取连续性最高的当月连续合约，相较其他三个，具有更高的信息敏感性，能够更好的解释期货市场对于实时消息冲击后的反应。除去节假日、非交易日以及非共同交易日，现货和期货均包含727个数据。为了消除交易日极端数据的影响，利用对数收益率计算沪深300指数和股指期货的收益率，则沪深300指数收益率 R s ， t = ln ( P s ， t ) − ln ( P s ， t − 1 ) ，沪深300股指期货的收益率 R f ， t = ln ( P f ， t ) − ln ( P f ， t − 1 ) ， P f ， t 和 P s ， t 分别表示沪深 300指数和股指期货t时刻的收盘价。所有数据来源于Wind数据库。 根据上证指数的收盘价波动情况，将样本期间分为股灾前，股灾中和股灾后三个时期。如图1所示，具体划分的时间为：2014年4月21日~2015年6月24日为股灾前的上涨时期，2015年6月25日~2016年1月28日为股灾中的衰退时期，2016年1月29日~2017年4月21日为股灾后的盘整时期。 3.2. 统计检验 运用EViews8.0软件对沪深300指数和沪深300股指期货进行描述性统计，统计结果如表1所示。 从表1可以看出，四组数据的偏度均不为0，且峰度均大于3，说明四组数据呈现“尖峰厚尾”形态；Jarque-Bera统计量表明，在1%显著性水平下，两个市场收益率均不符合正态分布。另外，滞后1~10阶的自相关系数是否联合为0的Q(10)统计量检验表明，在1%显著水平下，两市场的收益率序列均具有明显的自相关现象，这说明收益率序列波动聚类现象十分显著。 分别对股灾前、股灾中和股灾后阶段的沪深300指数和股指期货的收盘价和收益率数据进行ADF单位根检验，检验序列是否平稳，检验结果如表2所示。若是一组非平稳序列可能会造成虚假回归且拟合度差，产生虚假的实证结果。表2中ADF检验结果表明，三种阶段下的收盘价序列的p值均大于0.1，故接受原假设，收盘价序列存在单位根，是不平稳序列，不适合进行分析。而三种阶段下收益率序列的p值均小于0.01，故拒绝原假设，说明收益率序列均不存在单位根，是稳定的时间序列，适合进行分析预测。 图1. 上证指数走势 Table 1 The descriptive statistics of CSI300 and stock index futur P s ， t P f ， t R s ， t R f ， t 均值 3289.0121 3266.7453 0.0006 0.0006 标准差 671.4212 668.5112 0.0178 0.0211 偏度 0.4312 0.5271 −1.0888 −0.7771 峰度 3.6911 3.8962 8.6013 11.6892 Jarque-Bera 32.9262 (<0.01) 58.0281 (<0.01) 1093.8081 (<0.01) 2360.5693 (<0.01) Q(10) 8.6382 (0.56) 10.6936 (0.41) 53.1259 (<0.01) 51.2946 (<0.01) ADF −1.7982 (0.70) −1.9202 (0.64) −6.9001 (<0.01) −4.8442 (<0.01) 表1. 沪深300指数和股指期货的描述性统计 注：Jarque-Bera统计量是正态性检验，Q(10)统计量检验收盘价序列和收益率平方序列滞后1~10阶自相关系数是否联合为0，在序列无关的假定下，该统计量服从χ 2 (10)分布。 Table 2 The ADF test results of CSI300 and stock index futur P s ， t P f ， t R s ， t R f ， t 股灾前 −1.6943 −1.3976 −6.3012 −4.8176 (>0.1) (>0.1) (<0.01) (<0.01) 股灾中 −1.7323 −1.4567 −5.3787 −7.6812 (>0.1) (>0.1) (<0.01) (<0.01) 股灾后 −1.1921 −0.9543 −8.7154 −7.5476 (>0.1) (>0.1) (<0.01) (<0.01) 表2. 沪深300指数和股指期货的ADF检验结果 注：括号内为各统计量对应的p值。 Table 3 The test results of ARCH-L F-statistic Prob. T * R 2 Prob. 股灾前 R f ， t 102.5463 0.0000 85.6735 0.0000 R s ， t 38.5431 0.0000 39.7613 0.0000 股灾中 R f ， t 98.6943 0.0000 88.6926 0.0000 R s ， t 38.6512 0.0000 33.7497 0.0000 股灾后 R f ， t 93.9854 0.0000 83.6588 0.0000 R s ， t 36.6306 0.0000 34.7669 0.0000 表3. ARCH-LM检验结果 3.3. ARCH效应检验结果与分析 在运用修正EGARCH模型对数据进行估计前，首先要确认平稳序列数据是否存在显著的ARCH效应，因此，利用Eviews8.0软件分别对股灾前、股灾中和股灾后的 R f ， t 序列和 R s ， t 序列进行ARCH-LM检验。检验结果如表3所示。 从表3可以看出，三种阶段下 R f ， t 和 R s ， t 的ARCH-LM检验结果中，p值均为0，说明F和 T * R 2 统计量均显著，三组收益率序列均存在ARCH效应，为下文建立EGARCH模型提供了理论基础。 3.4. 跨市场波动溢出拟合结果与分析 考虑到各市场收益率序列的数据生成过程有所不同，为了描述可能存在于各市场收益率间的隐含线性关系，在构建2.2中修正EGARCH模型的均值方程时选用ARMA模型，同时利用AIC和SC准则并考虑LR统计量来确定最优滞后阶数。经过比较得出，分析沪深300指数和股指期货适合将均值方程设定为ARMA(1，1)形式。之后，运用2.2构建的修正EGARCH模型对各时期序列分别进行拟合。则股灾前、股灾中、股灾后的拟合结果分别如表4~6所示。 Table 4 The fitting results of cross-market volatility spillover effect before the stock market cras R f ， t 中加入 R s ， t 信息 R s ， t 中加入 R f ， t 信息 第一栏：均值方程 R f ， t = − 0.8565 R f ， t − 1 + 0.9028 u f ， t − 1 + u f ， t (0.0000)(0.0000) R s t = − 0.8343 R s ， t − 1 + 0.8802 u s ， t − 1 + u s ， t (0.0000) (0.0000) 第二栏：方差方程 参数 估计值 Prob. 估计值 Prob. c −0.1590 0.1475 −0.0848 0.0095 b 1 0.3425 0.0008 −0.0329 0.3419 b 2 −0.4343 0.0004 −0.2852 0.0215 b 3 0.9847 0.0000 0.9844 0.0000 b 4 −0.2991 0.0007 −0.0417 0.2437 b 5 0.5157 0.0000 0.3350 0.0003 表4. 股灾前跨市场波动溢出效应拟合结果 注：第一栏中括号内为对应的p值。 Table 5 The fitting results of cross-market volatility spillover effect during the stock market cras R f ， t 中加入 R s ， t 信息 R s ， t 中加入 R f ， t 信息 第一栏：均值方程 R f ， t = 0.9190 R f ， t -1 − 0.9643 u f ， t − 1 + u f ， t (0.0000) (0.0000) R s ， t = 0.9074 R s ， t − 1 − 0.9498 u s ， t − 1 + u s ， t (0.0000) (0.0000) 第二栏：方差方程 参数 估计值 Prob. 估计值 Prob. c 0.1613 0.0000 −0.1831 0.0000 b 1 −0.0450 0.0000 −0.1389 0.0000 b 2 0.0744 0.2406 −0.0392 0.2411 b 3 1.0051 0.0000 0.9537 0.0000 b 4 −0.1923 0.0000 −0.1287 0.0000 b 5 −0.4019 0.0000 −0.3407 0.0000 表5. 股灾中跨市场波动溢出效应拟合结果 注：第一栏中括号内为对应的p值。 Table 6 The fitting results of cross-market volatility spillover effect after the stock market cras R f ， t 中加入 R s ， t 信息 R s ， t 中加入 R f ， t 信息 第一栏：均值方程 R f ， t = − 0.1563 R f ， t − 1 + u f ， t (.0007) R s ， t = − 0.1253 R s ， t − 1 + u s ， t (.0068) 第二栏：方差方程 参数 估计值 Prob. 估计值 Prob. c −0.0861 0.0000 −0.0649 0.0000 b 1 −0.0824 0.0000 −0.0487 0.0000 b 2 0.0870 0.0674 −0.0556 0.1850 b 3 0.9837 0.0000 0.9858 0.0000 b 4 −0.0185 0.5909 −0.0747 0.0087 b 5 −0.1172 0.0718 0.1271 0.0260 表6. 股灾后跨市场波动溢出效应拟合结果 注：第一栏中括号内为对应的p值。 3.4.1. 股灾前的跨市场波动溢出效应结果与分析 股灾前，股市经历了一波时间较长、幅度较大的牛市，股灾前牛市中跨市场间的波动溢出效应结果见表4。 1) 现货对期货的波动溢出效应 从表4可以看出，现货对期货的波动溢出效应系数 b 4 显著为负，说明沪深300指数现货对期货存在比较显著的跨市场波动溢出效应。在非对称效应方面， b 2 显著为负，说明期货市场中的信息冲击对本市场的影响是非对称的，与利好消息相比，利空消息对期货市场的冲击较大； b 5 显著为正，说明现货市场中的信息冲击对期货市场的影响也是非对称的，与利空消息相比，现货市场中的利好消息对期货市场的冲击较大。 2) 期货对现货的波动溢出效应 从表4可以看出，股灾前，期货对现货的波动溢出效应系数 b 4 不显著，说明沪深300股指期货对现货不存在显著的跨市场波动溢出效应。在非对称效应方面， b 2 不显著，说明现货市场中的消息冲击对本市场的影响无显著的非对称性特征； b 5 显著为正，说明期货市场中的信息冲击对现货市场的影响是非对称的，与利空消息相比，期货市场中的利好消息对现货市场的冲击较大。造成这种现象的原因是因为当时市场处于上涨的趋势，投资者盲目追高，对于利空消息选择性忽视，强调利好消息。特别是有经验的交易者，认为股指期货市场是现货市场有效的价格预测机制，因此股指期货的走向很大程度上影响着他们的投资策略，在种种因素共同影响下导致了期货市场的利好消息对现货的影响更大。 3.4.2. 股灾中的跨市场波动溢出效应分析 股灾中，股票指数跌幅较大，呈现出典型的下跌状态，所以本文将此段时间单独列出进行分析，股灾中跨市场波动溢出效应结果见表5。 1) 现货对期货的波动溢出效应 从表5可以看出，现货对期货的波动溢出效应系数 b 4 显著为负，说明沪深300指数现货对期货存在比较显著的跨市场波动溢出效应。在非对称效应方面，期货市场的消息冲击对本市场的影响无显著的非对称性特征； b 5 显著为负，说明现货市场中的信息冲击对期货市场的影响是非对称的，与利好消息相比，现货市场中的利空消息对期货市场的冲击较大。这是因为该阶段处于“熊市”，投资者亏损的可能性较大，容易使其失去理性，造成恐慌性卖空，使信息造成的影响被夸大。反之，一些利好消息被认为是只会造成小幅反弹，无法对市场产生应有的影响。 2) 期货对现货的波动溢出效应 从表5可以看出，股灾中，期货对现货的波动溢出效应和非对称效应结果基本与1)的结果相同，期货对现货的波动溢出效应系数 b 4 显著为负，说明沪深300指数期货对现货存在比较显著的跨市场波动溢出效应。在非对称效应方面，现货市场的消息冲击对本市场的影响无非对称性特征； b 5 显著为负，期货市场中的信息冲击对现货市场的影响是非对称的，与利好消息相比，期货市场中的利空消息对现货市场的冲击较大。以上结果是由于市场投资者的信心丧失导致的对利空消息的过度反应以及对于股指期货走势的过度解读和依赖。 3.4.3. 股灾后的跨市场波动溢出效应分析 股灾后股票市场处于盘整阶段，在对股灾后数据进行拟合时发现原ARMA(1， 1)模型并不显著，重新进行自相关检验后，定阶为AR(1)模型，得到的结果拟合效果较好。股灾后阶段的跨市场波动溢出效应和非对称效应结果见表6。 1) 现货对期货的波动溢出效应 从表6可以看出，股灾后，现货对期货的波动溢出效应系数 b 4 不显著，说明沪深300指数现货对期货不具有明显的波动溢出效应。在非对称效应方面，非对称系数 b 2 和 b 5 在5%的置信水平下均不显著，说明期货市场和现货市场中的信息冲击对期货市场的影响并不具有显著的非对称性，多空消息的影响相对比较均衡。这说明在股灾后市场中的投资者相对更为审慎，投资策略也更偏向稳定、低风险的收益，对于市场的信息处理更为中性和客观。 2) 期货对现货的波动溢出效应 从表6可以看出，股灾后，期货对现货的波动溢出效应系数 b 4 在1%的置信水平下显著，这说明沪深300股指期货对现货具有明显的波动溢出效应。在非对称效应方面，期货市场的消息冲击对本市场的影响无显著的非对称性特征； b 5 在5%的置信水平下显著为正，这说明期货市场中的信息冲击对现货市场的影响是非对称的，与利空消息相比，期货市场中的利好消息对现货市场的冲击较大。造成以上结果的原因主要有，首先在经历前期的大跌后，很多投资者的资金被套，在利空消息出现时不做交易，在利好消息出现时，在相对低位买入，降低成本价，以期在反弹后回本，导致市场对于利好消息的反应更为灵敏。其次，大跌后，大盘处于一个相对低位，不存在资本泡沫，比较接近甚至略低于中国目前实际的市场价值，导致市场的利好消息更能激励投资者。另外，由于大跌偏离了市场应有的正常调整幅度，证监会等监管部门不断改善政策，提高市场的有效程度，遏制恶意操纵股价、恶意卖空等违法行为，监管措施的有效实施使得普通散户投资者的信心和心态得到一定恢复。以上三个原因能够在一定程度上解释为何在这一阶段至今利好消息的冲击力会大于利空消息。