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user: 4. 实证结果 本文使用的股票指数为沪深300、中证500和上证50，期货合约分别为沪深300股指期货(IF)、中证500股指期货(IC)和上证50股指期货(IH)。采用三种股票指数和一种股指期货分别建立3个模型。由于IF推出的时间较早，所以IF组变量选取的时间为2010年4月16日至2016年5月13日。IH、IC合约在2015年4月16日才正式开始交易，IH组、IC组变量选取的时间为2015年4月16日至2016年5月13日。在同一时间，IF、IC、IH均有不同交割期限的品种在交易，选取股指期货交易数据的原则是：采用当月交割的股指期货交易数据，交割日后的第一个交易日采用下个月交割的股指期货交易数据作为样本，以此类推。数据来源于国泰安数据库。 4.1. 市场波动率 为了衡量每天的收益波动率，我们采用Parkinson [ 42 ] 的算法，利用每天的最高价与最低价来计算每日波动率，计算公式如下： (8) 表示每个市场， 表示日期， 表示一天当中的最高价， 表示一天当中的最低价。 是每天的波动率，与此相对应的年化日波动率为 。从IF组的波动率可以看出(受篇幅限制没有报告)，四个市场出现了几次较大的波动，第一次是2013年6月，这一时期正好是“钱荒”特殊时期。第二次出现在2014年12月中下旬，这段时间股市经过连续大涨后出现了剧烈震荡。第三次波动出现在2015年5~9月，即股灾期间。最近一次大幅度波动出现在2016年1月，2016年1月4日“熔断机制”首次在A股实施，随即迅速叫停。 4.2. IF组的计算结果 三种股票指数与IF的波动率采用VAR (4)模型，并使用广义方差分解计算10步预测误差方差，得到总溢出、方向性溢出和净溢出指数。 表2中的 项表示来自第 个资产的冲击对于第 个资产预测误差方差的影响程度。所以(1，2)即19.50为中证500指数对沪深300指数的波动溢出的大小，类似的，第(2，1)项表示的是沪深300指数对中证500指数的波动溢出的大小。对角线上的元素则说明了四个市场的预测误差方差有多大比例为自身的信息冲击所致。由于使用的是所有样本进行模型拟合和计算，所以表中的数值反映了样本期内的平均水平。 具体分析可知，沪深300指数对其余的三个市场影响是最大的，达到了80，IF期货其次，达到了71.4，而中证500指数对其余市场的影响最小，仅为49.9。这说明沪深300指数在四个市场的波动传导中占据了主导地位。在受到其他市场波动影响这一方面，沪深300指数也是最大，达到了70.7，IF期货指数次之，中证500指数同样排在最后。同时我们还可以计算出净方向性溢出效应，最大的是沪深300指数对其余指数的溢出(80 − 70.7 = 9.3)，最小的为中证500指数(49.9 − 61.1 = −11.2)。 4.3. 三种股票指数与IF的动态溢出 上述计算的是整个样本期间变量之间的平均关系，为了得到波动溢出效应的动态调整过程，我们选取了200天的移动窗口，逐次进行模型拟合分析，进行10步预测误差方差的广义方差分解。每个模型计算总溢出指数、方向性溢出指数、净溢出指数和两两变量间净溢出指数，进而可以得到各溢出指数的动态变化。我们重点考察净溢出指数和两两变量间净溢出指数的变化。净溢出指数大于0，表示对其余市场有正向溢出效应，净溢出指数小于0则表示受到其他市场波动的影响。可以看出，沪深300指数在整个样本区间，对其他市场都呈现出净波动溢出效应(见图1)，而中证500指数则是波动的净接受者(见图2)。 2014年12月之前，上证50指数净溢出指数有正有负，但是12月后大金融板块持续大涨，上证50指数呈现出样本期间最高的净溢出效应，股灾以后则主要是波动的净接受者(见图3)。 IF期货在股灾期间净溢出指数有短暂的突然放大，进入2015年12月份后，净溢出指数持续放大，出现了样本期间的最大值(见图4)。 两两变量间的净溢出效应指数能够更加清晰地展示IF期货和股票指数的波动溢出关系。从沪深300与IF的波动溢出关系来看，在2016年1月之前，该指数持续为正值，表明都是沪深300对IF的溢出效 Table 2 Total spillover between IF and three spot inde 沪深300 中证500 上证50 IF期货 来自其他变量的影响 沪深300 29.30 19.50 25.72 25.48 70.7 中证500 24.81 38.87 15.79 20.53 61.1 上证50 28.37 13.93 32.27 25.44 67.7 IF期货 26.86 16.49 24.83 31.83 68.2 对其他变量的影响 80.0 49.9 66.3 71.4 总溢出指数66.9% 对所有变量的影响 109.3 88.8 98.6 103.3 表2. 三种股票指数与IF的全样本计算结果 图1. 沪深300股票指数波动的净溢出指数 图2. 中证500股票指数波动的净溢出指数 应大于IF对沪深300的溢出效应，但是股灾期间该指数有短暂的下降；2016年1月份以后，该指数变为负值，但是规模比较小，说明IF对沪深300有一定规模的净溢出效应，而这一时期正好对应着股指期货交易规则的重大修改、“熔断机制”的实施和暂停，同时也伴随着市场进入下跌通道(见图5)。 从中证500与IF之间的净溢出效应来看，样本期间该指数全部为负值，说明IF对中证500的波动溢出效应全部大于中证500对IF的波动溢出效应。有趣的现象是，IF对中证500的净波动溢出效应最大值出现在2015年6月之前，股灾期间的净溢出效应反而下降了(见图6)。 从上证50与IF之间的净溢出效应来看，2014年12月至股灾前，上证50对IF的波动溢出效应大于IF对上证50的波动溢出效应，但是股灾后，IF对上证50的波动溢出效应大于上证50对IF的波动溢出效应。值得指出的是，虽然2015年7~8月IF对上证50是净波动溢出效应，但是指数并不是最大的，且9~11月又快速下降。进入2016年以后该指数才再次逐渐放大(见图7)。 4.4. 可能的原因 2015年7~8月股灾期间，IF的净波动溢出效应有一个短暂的跳跃式上升，可能原因有：① 股票随 图3. 上证50股票指数波动的净溢出指数 图4. IF股指期货波动的净溢出指数 意停牌，而股票指数急剧下跌，停牌股票的风险只有通过做空股指期货才能对冲；② 股票现货市场融券规模小，融券标的股票数量少，现货市场缺乏做空手段，纠正价格失衡的责任只能由股指期货承担。这些都导致IF的溢出效应增强。但是，即使IF的净波动溢出效应有跳跃式上升，总体而言依然受沪深300指数波动的影响；虽然上证50和中证500在2015年股灾期间受IF期货的影响，但是受影响的程度都不是最大的。因此，2015年股灾的爆发并不完全是由股指期货导致的。 2016年1月，推行和暂停“熔断机制”，修改股指期货交易规则，IF期货的波动对现货市场有显著的净溢出效应。可能的原因有：① 股指期货连续竞价交易时间原来为每交易日9:15~11:30和13:00~15:15，与现货市场相比，额外30分钟的交易时间能够消化15:00至第二日9:30发生事件和出现的信息，期货市场的波动溢出效应不强。改为9:30~11:30和13:00~15:00与现货市场同步交易后，非交易时间发生事件和出现的信息全部需要在交易时间消化，期货市场波动性加强；② 期货市场的交易规模相对于股灾前大幅度下降，市场的流动性差，波动性反而更强了；③ 2016年1月，市场再次进入下跌通道，经历多次熔 图5. 沪深300与IF股指期货之间的净溢出指数 图6. 中证500与IF股指期货之间的净溢出指数 图7. 上证50与IF股指期货之间的净溢出指数 断的投资者心理脆弱，现货市场容易对期货市场的波动反应过度。 4.5. IF组的稳健性检验 为了考察结论的稳健性，我们对VAR模型的滞后阶数和预测期限进行了调整。可以看到，IF组的结果只在股灾期间(2015年6月~2015年8月)出现了小幅的波动，这说明对于不同的滞后阶数和预测期限，我们的结论依然成立。 4.6. IC和IH组的计算结果及其稳健性检验 由于IC、IH期货推出的时间较短，样本数量有限，我们将移动窗口改为40天，VAR滞后阶数为2阶。最终计算得到222个动态溢出指数。我们发现，2015年6~8月期间，沪深300指数、中证500指数、上证50指数基本都是对IH期货有正的净溢出效应，沪深300指数、中证500指数基本都是对IC期货有正的净溢出效应。这也支持了我们前面IF组的结论，股指期货并不应该为股灾负责。我们也IC、IH组模型的滞后阶数和预测期限进行了稳健性检验，由于样本有限，IC组、IH组计算结果对滞后阶数的选择比较敏感，但是对预期期限的选择不敏感。