沪深股指期货与沪深指数现货之间的波动溢出效应研究

利用双变量GARCH模型，本文对沪深300指数期货市场和沪深300指数现货市场之间的价格引导关系及波动溢出效应进行了实证分析。根据AIC准则，股指期货市场和股票现货市场的p＝q＝3。这样，模型的条件均值方程和条件方差方程的参数估计结果如表3-2所示。

图3-1　沪深300指数期货与沪深300指数现货的波动微笑特征

表3-2　股指期货市场与股票现货市场之间价格引导关系及其波动溢出参数的估计结果

（续表）

注：＊（＊＊）表示在5%（1%）置信水平下显著。

由表3-2条件均值方程的估计结果可知，期货市场的βf，1＝-0.095　9（t统计量＝-3.86），βf，2＝-0.056　7（t统计量＝-2.27）；而现货市场的βs，1＝0.483　8（t统计量＝24.96），βs，2＝0.170　2（t统计量＝7.45），βs，3＝0.081　2（t统计量＝3.81），均在5%的置信水平下显著。可以发现，沪深300指数期货市场与沪深300指数现货市场之间存在双向的价格引导关系。并且，无论从滞后项系数绝对值大小还是从显著性的统计量上看，期货市场对现货市场的引导力度大于现货市场对期货市场的引导力度。从误差修正项来看，期货市场的γ＝1.583　4（t统计量＝3.37），而现货市场γ＝-0.119　6（t统计量＝-2.30），且均在5%的置信水平下显著。这说明误差修正项对沪深300指数期货具有显著的正向调节作用，而对沪深300指数现货具有显著的负向调节作用，并且，无论从系数绝对值大小还是从显著性的统计量上看，误差修正项对沪深300指数期货市场的调节能力要大于对沪深300指数现货市场的调节能力。

同时，由表3-2条件方差方程的估计结果可知，期货市场的φf，1＝0.944　2（t统计量＝49.45），现货市场的φs，1＝0.966　5（t统计量＝54.83），且均在1%的置信水平下显著；这表明沪深300指数期货市场和沪深300指数现货市场的波动均具有很强的持续性。并且，反映现货市场对期货市场波动溢出关系的系数λf＝-0.002　5（t统计量＝-2.47），反映期货市场对现货市场波动溢出关系的系数λs＝0.006　0（t统计量＝7.09），且均在5%的置信水平下显著。这说明期货市场和现货市场均具有相互的波动溢出关系，并且，从系数绝对值和显著性统计量上看，后者均大于前者，这表明期货市场对现货市场的波动溢出要大于现货市场对期货市场的波动溢出。

上述结果同时表明，我国股指期货市场已具备基本的价格发现功能，无论从价格的引导关系还是从波动的溢出关系上看，我国股指期货市场对股票现货市场的影响力均大于股票现货市场对股指期货市场的影响力，股指期货市场的价格发现能力已占据主导地位。