论文沪深300股指期货对创业板指数的影响实证分析，该文是股指期货有关论文范例跟股指期货和实证分析和影响实证分析相关学术论文怎么写.
南京 / 孙益昭 杨 煜 陶 锋
摘 要： 沪深 300 股指期货的做空机制, 为套期保值和套利提供了渠道, 同时也给股市带来了巨大隐患. 分析沪深 300 股指期货与创业板指数的关系,对投资者和企业有重要的参考意义.以沪深 300 股指期货的日收盘价和创业板指数为研究对象, 通过 ADF 检验、 协整检验、 格兰杰因果检验等计量方法, 分析沪深 300 股指期货对创业板指数的影响.研究结果表明, 沪深 300 股指期货不仅与创业板指数在长期内具有稳定均衡的联动关系, 而且对创业板指数具有引导作用.
关键词： 沪深 300 股指期货； 创业板指数； 协整检验； 联动机制
一、 引言
我国股指期货是在坎坷中缓慢发展起来的.真正意义上的第一只股指期货—— — 沪深 300 股指期货, 在2010 年 4 月 16 上市发行.沪深 300 股指期货的出现,使得投资者可以通过套期保值来防御风险,做空机制得以实现, 丰富了金融衍生品种类, 是我国证券创新发展史上的里程碑.
由于现货市场变动的影响因素较多、变化较快, 不利于投资者及时作出正确的决策, 而股指期货具有预期性、 真实性、 权威性的特点, 因此, 可较为准确地反映现货市场的变动趋势.沪深 300 股指期货涵盖了整个市场 60％左右的市值, 其所包含的都是权重大、 稳定性高的市场蓝筹股等,总体运行情况能客观地反映A 股市场的基本走势.所以, 本研究选取沪深 300 股指期货作为研究对象.沪深 300 股指期货作为我国第一只股指期货, 相对上证 50、 中证 500 的股指期货来说也更为成熟.
股指期货在 2015 年 “股灾” 中做空股市, 导致大盘大幅度杀跌, 进而引发 “股灾” 进一步加剧, 所以研究股指期货对市场的影响十分必要.
我国创业板于 2009 年 10 月正式开通,作为主板市场的补充, 完善了我国资本市场结构.创业板对中小企业、 创新科技企业提供了融资渠道, 对促进资金流通来说意义重大.由于创业板上市时间短, 各方机制还不够成熟完善, 因此受股指期货影响的风险更大.通过研究沪深 300 股指期货对创业板的影响,可给投资者和创业板上市公司一些启发和建议.
二、 文献综述
(一) 国外学者的研究
总体来说, 在国外学者的研究中, 股指期货对现货市场波动性的影响主要包括三类：一是股指期货增加了现货市场的波动性；二是股指期货降低了现货市场的波动性； 三是股指期货对现货市场无影响.
Harris （1989） 研究了标普 500 指数成分股的波动情况, 结果显示, 随着标普 500 股指期货推出以后, 其指数成分股的收益率有明显的波动.
Pierluigi Bologna 等 （2002） 研究发现, 现货市场的波动性, 会因为股指期货的预期性等特点略有降低, 并且不存在会导致现货市场的波动性减小其他偶然因素. [2]
Gulen 等 （2000） 进行了更大范围的研究, 其研究范围包括 17 个国家、 25 个金融市场.通过分析这些市场的股指期货和现货市场的交易数据,发现只有在日本和美国, 股指期货会影响现货股票市场, 而且市场波动性比之前也有了明显增大, 但另外 15 个国家的股票市场波动性, 并未因为股指期货的推出而发生变化. [3]
(二) 国内学者的研究
1.沪深 300 股指期货推出之前的研究
在沪深 300 股指期货推出之前,国内学者主要是针对发达国家市场推出的股指期货产品进行了研究.
肖辉等（2006）通过对 2002 年 10 月 30 日—2003年 4 月 2 日的标准普尔 500 股指期货和现货的一分钟高频数据的研究,发现期货市场对现货市场没有显著的引导关系.两年后, 他们利用分析模型和脉冲响应模型, 再次研究了期、 现货市场的关系.结果表明, 期货市场对现货市场存在明显的冲击,对现货市场产品具有引导作用. [4]
任燕燕等 （2006） 运用 VAR 和 ECM 模型, 对标普500 股指期、 现货的进行统计, 发现股指期货在对信息的反应速度上比现货更快,研究股指期货对金融市场的健康发展有重大意义. [5]
2.沪深 300 股指期货推出之后的研究
在沪深 300 股指期货推出之后,国内学者对沪深300 股指期货的研究, 主要是从发现以及与现货市场的联动性两个方面进行的.
第一、 对于沪深 300 股指期货的发现功能, 国内学者未能得出一致性的结论.
陶利斌等 （2014） 通过对沪深 300 股指期、 现货的高频交易数据进行研究,发现沪深 300 股指期货的发现功能比现货更大. [6]
陶启智等 （2015） 认为, 期货市场的发现功能,是随着市场成熟度的增加而增加的,期货市场在产品发现的过程中占据着重要地位. [7]苏治等 （2012） 研究发现, 我国的股指期货市场发现功能, 与国外成熟市场相比差距较大, 并且存在期货与现货交错引导的现象. [8]
第二、国内学者对股指期货和现货市场联动性的研究有很多.
王海维 （2015） 运用平稳性检验、 协整检验、 格兰杰检验, 分析了中证 500、 上证 50 股指期货对创业板指数的影响, 认为中证 500 对创业板指数有显著影响, 而对上证 50 则没有. [9]
孙建全等 （2012） 运用协整检验、 格兰杰检验, 判断出沪深 300 股指期货与现货市场存在长期均衡的联动关系, 期货可以引导现货. [10]
何枫等 （2017） 通过区分不同市场阶段下, 股指期货对现货的影响,提出期货和现货市场之间存在双向影响, 期现货市场的波动率主要被现货市场所解释. [11]
三、 实证分析
(一) 数据选取与处理
1.数据选取
本研究主要分析股指期货对创业板市场的影响,考虑到 “股灾” 阶段的情况, 研究股指期货对创业板市场的引导更有意义,因此,选取 2015 年 4 月 16 日—2015 年 8 月 31 日期间所有交易日的数据.
2.数据处理
为了避免合约到期后不存在的情况,沪深 300 股指期货选用 IF1509 合约每日收盘价,用 HS 表示沪深300 股指期货, 用 CS 表示创业板指数.
使用 Eviews 进行数据分析,为了避免数据的剧烈波动, 增强模型的有效性和减少异方差的出现, 对变量进行对数化处理, 用 Lcs、 Lhs 表示 CS、 HS 的对数形式.
(二) 实证检验
1.ADF 平稳性检验
为了确保对数化后的数据能够进行模型拟合, 以避免虚假回归,首先对对数数据进行 ADF 单位根检验； 然后, 分别用 dLcs、 dLhs, 代表 Lcs、 Lhs 的一阶差分序列； 最后, 对它们再进行单位根检验.运用 Eviews, 得到单位根检验结果.
单位根检验结果如表 1 所示.
从表 1 可看出,沪深 300 股指期货对数的 ADF 值为 0.8891, 大于 1％、 5％、 10％的临界值, 而且 P 值为 0.8987, 所以, 不拒绝原假设. 说明 LHS 存在单位根, 为不平稳序列, Lcs 也是不平稳序列.
从表 1 还可看出,沪深 300 股指期货对数一阶差分序列 dLhs 的 ADF 值为－8.8334, 小于 1％、 5％、 10％的临界值, P＝0.0000, 所以, 拒绝原假设, 即 dLhs 是平稳序列.同理, dLcs 也是平稳序列.
2.协整关系检验
协整检验描述的是非平稳变量之间的长期均衡关系, 通过回归方程中的数据, 来判断非平稳经济变量之间是否存在长期均衡关系.由 ADF 平稳性检验可知,沪深 300 股指期货与创业板指数虽然不是平稳数据,但是在一阶差分后变为平稳的,两者之间有存在协整关系的可能.
对含有残差项回归方程的协整检验,其思路是对回归模型中的残差项进行 ADF 平稳检验.如果残差项是平稳序列, 那么, 回归方程的因变量与自变量之间存在协整关系； 如果残差项不是平稳序列, 那么, 两者之间不存在协整关系.
对创业板指数和沪深 300 股指期货建立回归方程,采取最小二乘法进行回归分析, 由此得到回归方程：
L cs等于2.1039+0.6929 Lhs +[ AR (1)等于0.9722]+ ε t (1)
(3.2721) (9.1133) (38.3131) R 2 等于0.97777
在方程中加入 AR （1） , 是为了消除自相关性.由回归结果可知, 该模型拟合度较高, 不存在自相关现象. 沪深 300 股指期货与创业板指数正相关, 沪深 300股指期货变动 1 单位, 创业板指数的变动幅度约为 0.7 单位.
对回归方程的残差项进行平稳性检验,检验结果如表 2 所示.
表 2 的检验结果显示, 残差项的 ADF 值为－9.1435,小于 1％、 5％、 10％置信水平下的临界值,并且 P 值等于 0.所以, 拒绝原假设, 即残差项序列是平稳序列.
根据基于模型回归残差的协整检验, 可以判断出：沪深 300 股指期货和创业板指数存在长期的协整关系, 即两者存在长期、 稳定的均衡关系, 但不知两者之间是否存在因果关系.因此, 还需要进行格兰杰检验,以确定两者间是否存在因果关系.
3.格兰杰因果检验
格兰杰 （Granger） 因果检验, 是用于检验两个变量之间因果关系的一种常用方法.该方法主要是从变量预测能力的强弱, 分析变量之间的关系, 预测变量之间的 “领先—滞后” 关系.假设有两个变量 x、 y,如果 x 变量是导致 y 变量变化的原因, 即存在由 x 到 y 的格兰杰因果关系.
格兰杰检验的前提是,两序列的平稳序列或两序列之间存在协整关系.由于沪深 300 股指期货与创业板指数虽然不是平稳的, 但是两者之间存在协整关系,所以,沪深 300 股指期货和创业板指数可以作格兰杰检验.
格兰杰检验结果, 如表 3 所示.
从表 3 可看出,检验结果是基于滞后期为 2 得到的. 在显著性水平为 5％的前提下, Lcs 不是 Lhs 的格兰杰原因, Lhs 是 Lcs 的格兰杰原因.也就是说, 沪深 300股指期货与创业板指数存在因果关系,即沪深 300 股指期货的变化, 能够引起创业板指数的变化, 但是创业板指数的变化, 不能引起沪深 300 股指期货的变化.这项检验结果, 验证了两个变量之间的作用方向, 该方向是从期货到现货的方向； 反之, 并未建成.
4.误差修正模型
创业板指数和沪深 300 股指期货的对数序列间呈长期协整关系, 协整关系通过检验之后, 考虑将它们的短期波动与长期均衡关系联系起来的误差修正模型作进一步分析. 以滞后一期的残差项 ecm 为误差修正项,建立的误差修正模型为：
由上面的模型可知,模型回归的各变量系数均通过了 T 值检验, DW 值为 2.0360, 无自相关现象. 变量的系数符号与长期均衡关系保持一致,误差修正项系数为负, 符合反向修正机制, 说明模型拟合优度保持在相对较好的水平.
结合公式 （1） 、 公式 （2） 可看出, 不论长期还是短期, 创业板指数与沪深 300 股指期货均是正相关关系.其中, 公式 （1） 表明, 长期来看, 创业板指数关于沪深300 股指期货的弹性是 0.6929； 公式 （2） 表明, 创业板指数关于沪深 300 股指期货的短期弹性是 0.6728.根据误差修正项的系数估计值, 当短期波动偏离长期均衡时, 将以 0.2137 的力度, 将非均衡状态回调至均衡状态.
四、 结论与建议
(一) 结论
选取 2015 年 4 月 16 日—2015 年 8 月 31 日一段时间内的沪深 300 股指期货日收盘价、创业板指数为样本, 在此基础上, 对沪深 300 股指期货对创业板指数的影响进行了实证研究, 得出的结论是：
第一、 通过 ADF 单位根检验可看出, 沪深 300 股指期货和创业板指数的一阶差分序列为平稳序列.
第二、 通过协整检验实证分析, 可发现两者之间存在长期稳定的均衡关系,两者之间的联动关系长期有效.虽然短期内会有波动,但是由于误差修正项的存在, 会将非均衡状态逐渐回调至均衡状态.由此说明,沪深 300 股指期货与创业板指数之间的联动性.
第三、 通过格兰杰因果关系检验实证分析可看到,沪深 300 股指期货是创业板指数的格兰杰原因,创业板指数不是沪深 300 股指期货的格兰杰原因.表明沪深 300 股指期货的变化,引导着创业板指数的变化.同时, 沪深 300 股指期货市场的发现功能优于创业板市场, 对股价有引导作用.
(二) 建议
鉴于沪深 300 股指期货与创业板指数之间存在联动关系,沪深 300 股指期货对创业板指数具有一定的引导作用,并且股指期货在发现功能上也占据着主导地位.因此, 投资者应认识到, 沪深 300 股指期货市场对创业板市场的引导性,以及两者之间长期和短期的联动关系.
通过分析沪深 300 股指期货的变化,对创业板指数的走势进行判断和预测, 能够更好地规避风险、 投资决策.
归纳上述：本文是关于股指期货方面的大学硕士和本科毕业论文以及股指期货和实证分析和影响实证分析相关股指期货论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
1、 股指期货对股市波动性的影响以沪深300指数为例 一,股指期货对股市影响的作用机理（一）信息冲击的影响股指期货上市不仅仅是多了一个交易场所,因为股指期货合约多空交易的对……性让这个市场更加充分的竞争,无论是利好还是利空的信息,都可以通过尽快交易来实现.
2、 对创业板上市公司低资产负债率现象 【摘 要】创业板上市公司与主板市场不同,其具有较高的成长性 创业板上市公司是为高成长、高回报且高峰新以及蕴含增长期权价值的出于创业初期的中小型高新技术公司提供融资渠道的 而创业板上市公司的高成长性同样.
3、 CAPM模型在沪深股市适用性的实证检验 彤 （辽宁大学北校区,辽宁 沈阳 110136）摘要作为现代金融市场理论的重要基础,我们需依赖不断更新的数据对CAPM模型在中国市场的有效性和适用性进行实证分析 本文从沪深股市随机选取80只A股股票.
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