一、引 言

美国不是世界上石油供应量和需求量最大的国家，却是在石油价格决定和控制方面最有影响力的国家，这与其发达的石油期货市场密切相关。当前的金融危机再次强烈表明：在定价和风险管理等方面，无论是大宗原材料商品还是金融产品，期货市场对现货市场均发挥着越来越重要的作用。然而，期货市场存在高风险，新兴市场国家（地区）在推出本国股指期货时往往过于谨慎，这使得较发达市场最终抢得先机，推出了以那些新兴市场股指为标的的股指期货。本国股指被他国设计成期货进行境外交易，势必会在吸引资金、控制股市定价权、监管金融风险等方面给本国带来不利影响。当前，我国股指期货即已面临着这种问题，数种中国概念的股指期货产品正在境外进行交易。2003年12月，香港交易所推出了H股指数期货；2004年10月，芝加哥期权交易所(CBOE)推出了中国股指期货产品；2006年9月，新加坡推出了以中国大陆A股指数为标的的新华富时A50股指期货。目前，芝加哥商业交易所、香港交易所又加快了新一轮设计的步伐，正拟推出新的A 股指数期货。面对这种形势，中国金融期货交易所在新华富时A50股指期货推出后的第三天(2006年9月8日)于上海成立；2010年1月12日，中国证监会批准中国金融期货交易所开展股指期货交易。早已开始交易中国概念股指期货的境外市场势必会给我国新推出的A股指数期货造成压力。因而，研究境外交易的中国概念股指期货对境内A股市场的影响，将为我国开展股指期货提供经验，并有助于提高A股市场的资源配置和定价效率。

研究境外交易的本国股指期货对国内股指影响的文献，目前还很少。国外方面，已有研究主要集中在少数国家（地区）的股指上。Covrig, Ding和Low(2004) 研究了在不同交易所交易的日经225指数期货对日本国内该指数的影响，结果显示：不同交易市场的价格发现功能存在明显差异，新加坡国际金融交易所（SIMEX）对该指数价格发现的贡献度超过77%，而大阪证交所（OSAKA）只有57%。Saurabh Ghosh (2003)发现，2000年SIMEX推出印度S&P CNX Nifty指数期货后，印度国内股市的波动幅度明显减小，作者认为这是由于新的信息已经首先在SIMEX期货价格上得到了迅速反映。Wen-liang Gideon Hsieh(2004)研究了在SIMEX交易的台股指数期货对台湾股指的影响，发现较高的期货过户税(transferring tax)使得SIMEX对台湾该指数的影响很小。国内方面，目前尚没有一篇文献专门研究境外交易的中国概念股指期货对A股市场的影响[1]，这将是本文的主要工作。

本文将从实证角度主要回答3个问题：为什么异地股指期货产品对本土现货市场影响会有不同；异地股指期货产品对本土现市影响程度达到几何；异地股指期货的发展经验对于指导我国即将推出沪深300指数期货产品和控制A股定价权有何借鉴。

本研究的理论意义还在于：在交易全球化的视野下，研究境外股指期货与国内股指之间的价格发现过程和波动溢出，有助于深化期货市场的价格发现理论，识别各个市场在价格发现和风险传递中作用的大小。此外，由于不同市场上的同一基础资产受共同的信息集合影响，因而，通过比较不同的价格发现过程，可以区分出不同市场的有效性程度。本研究的现实意义在于：这样的研究，有助于客观地评价我国股票和股指期货市场的作用和地位，提供关于我国股指期货市场国际影响力的分析报告，为制定我国股指期货市场的发展战略和政策提供指导，为增加我国未来的沪深300股指期货在国际市场的定价能力和“话语权”提供数量分析的基础。

二、研究方法

基于上述研究目标，本文确定的研究步骤如下：首先对境外股指期货和国内股指现货做出描述性统计和相关性分析，然后运用误差修正模型研究两者短期波动模式之间的异同、判断两市在短期内的相对影响力和对于市场冲击的反应程度，最后运用向量GARCH模型研究股指期货对现货市场的波动溢出。

为此，本文使用的研究方法是：先检验变量平稳性，然后运用协整方法，以残差作为“偏离均衡状态”的误差项，构筑误差修正模型。接着，运用VAR模型考察两个市场收益率条件均值的变动及其相互作用，考察收益率二阶矩间关系。最后，利用多元的向量GARCH模型分析股指期货的波动溢出效应。具体表述如下：

1.预先检验：单位根检验

为了避免在模型的估计过程中出现伪回归问题，我们必须先检验时间序列的平稳性。最常用的检验方法是单位根检验法，本文运用ADF法。

2.协整和误差修正模型研究

协整检验可以从整体上判断两者的整合性。如果存在协整关系，则意味着二者存在长期均衡关系。检验方法通常有两种：一种是基于回归残差的EG（Engle和Granger,1987）两步法；另一种是基于VAR系统的极大似然估计法（即Johansen协整检验法）。由于本文每组只有两个变量，因此，我们采用EG两步法。只有存在协整关系，我们才可以利用误差修正模型（error correction model）分析因果关系。Feldstein 和 Stock(1994)认为，如果非平稳变量间存在着协整关系，则应考虑运用VECM 模型进行因果检验，即不能省去模型中的误差修正项，否则得出的结论可能会出现偏差。因此在两变量分析场合，本文首先将估计出二者的水平量线性方程，然后以其残差作为表示“偏离均衡状态”的误差项，并入包含两个变量一阶差分多期滞后项的向量自回归模型中，最后构成误差修正模型。

3.波动的溢出效应

在运用VAR模型考察两个市场收益率条件均值的变动及其相互作用之后，本文还会考察收益率二阶矩间的关系。Ross (1989)认为，波动与信息流动是密切相关的。研究者常常可以从其他市场的波动变化中推断某一市场与波动相关的信息，即市场间可能存在波动性的传导或者说格兰杰因果关系，这种波动性的传导称为“波动溢出（volatility spillover）”。事实上，单变量GARCH模型尽管能够反映出单个金融市场波动的时变特征，但在考察两个或者多个市场二阶矩间的相互作用时效率较差。为了更准确地研究境外股指期货与本土股指之间的相互波动关系，本文使用多元的向量GARCH (multivariate GARCH)模型。

......

三、境外的中国股指期货描述性统计

基于上述分析，本文对选用的境外中国概念股指期货合约作如下描述性统计。

1．研究选用的境外股指期货

截至目前，海外（包括香港）共有8种中国概念的股指期货上市交易，其中既包括同一种指数的不同合约，也包括具有部分中国概念的指数期货。SIMEX是全球最具攻击型的交易所，其上市的境外股指期货品种最多，而其新华富时A50指数期货是第一个直接以中国内地A股上市公司为标的的异地股指期货。新华富时A50指数的样本是市值最大的50家A股公司，该指数专为国内投资者和QFII设计，基期为2003年7月21日，每年1月、4月、7月、10月都会对成分股进行调整。与其他市场上的中国股指期货相比，新华富时A50指数合约的设计和指数编制方法都更符合国际惯例。H股指数即恒生中国企业指数，是由恒指服务有限公司编制及计算市值的加权股票指数，该指数共有38只H股成分股，主要反映H股走势。H股指数期货合约的设计考虑了香港市场投资者特征，无涨跌幅限制，且与相应期权合约相结合设置持仓限制。香港资本市场中内地投资者较多，两地金融联系紧密，且H股指数期货成交活跃。因此本文选择以新加坡新华富时A50指数期货和香港H股指数期货为样本研究异地股指期货对本土现货市场造成的影响。

2．合约及数据选取

在同一个交易日，同时会有不同到期日的连续多个合约，因此我们必须首先选定一类合约作为代表性合约用于实证分析。我们的选择标准是：流动性强、成交量较大。对交易数据分析可知，新加坡新华富时A50指数期货和香港H股指数期货交易量主要集中在近月合约，尤其是到期合约。因此，本文以近月合约作为实证分析的代表性合约。新华富时A50指数期货每日分成两个交易时段，日盘从9：15至15：05，晚盘从15：40至22：55。新加坡、香港、北京处于同一个时区，三地不存在时差问题。同国内相比，新华富时A50指数期货的日盘时段交易与我国沪深两市开盘交易时间相似，而在晚盘交易时段我国沪深两市已休盘。为了涵盖第T日A50指数期货交易对国内A股市场影响，本文选取第T－1日晚盘开盘价为A50期货第T日开盘价值、第T日日盘收盘价为第T日收盘价值，此连续数据可涵盖A50期货影响国内A股第T日交易的所有信息。香港H股指数期货交易时间从9：15至16：15，此交易时段和我国沪深两市交易时间比较接近。

两个异地股指期货数据来源于路透数据库，上证指数与沪深300指数数据来源于天相数据库，中信标普50指数来源于中信标普指数网。新华富时A50指数期货数据选取从上市之日2006年9月5日始至2008年3月25日的日收盘数据，剔除缺失数据与不配对数据，共获得334组原始数据。香港H股指数期货数据选取从上市之日2003年12月8日至2008年3月25日的日收盘数据，剔除缺失数据与不配对数据，共获得1008组原始数据。

    图1  香港H股指数期货与本土现货走时图（2003.12.8-2008.3.25）

 

图2 新华富时A50指数期货与本土现货走时图（2006.9.5-2008.3.25）

由图1和图2可知：新华富时A50指数期货、香港H股指数期货与本土现货指数的走势相似，而新华富时A50指数期货直接以大陆50家大公司为指数标的，所以与本土现货走势极为一致。他们之间的关系是我们的研究重点，下文将对他们之间的价格引导和波动溢出关系进行实证研究。

为考察H股期货与国内现货指数的相关性，本文根据H股指数成分股特点分别分析H股指数与上证指数、H股指数与中信标普50指数的相关性，结果发现：H股指数与我国现货市场高度相关，与上证指数的相关性为0.934，与中信标普50指数的相关性为0.953；新华富时A50指数和国内A股指数高度相关并高度显著，其中新华富时A50指数与中信标普50指数相关性最大，达0.999。因此本文选取中信标普50指数作为国内现货指数代表。

由表1可知：H股指数期货收益率波动要大于中信标普50指数收益率波动；期货收益率极端值均大于现货指数收益率。同时，新华富时A50指数期货收益率波动要大于中信标普50指数收益率波动；期货收益率极端值均大于现货指数收益率。因此指数期货波动比现货波动幅度更大，这与已有的大量实证研究结论是一致的，这可能是由股指期货市场的保证金制度导致收益和风险被杠杆化等因素所决定的。

四、实证研究结果

1．单位根检验和协整检验

我们用R(FH_t)表示第t日H股指数期货对数收益率、R(S_t)表示第t日中信标普50指数对数收益率，其中，；

表2     H股指数期货与中信标普50指数单位根检验结果

注：检验类型(c,t,p)，其中c表示常数项，t表示趋势项，p表示滞后阶数。

由表2可知，股指期货的对数序列和中信标普50指数对数序列均是不平稳序列，对其差分序列进一步做单位根检验，结果显示R(FH_t)、R(S_t)均是平稳序列，因此、 是 过程。

本文运用Engle 和Grange(1987)的两步法，对H股指数期货与中信标普50指数对数收益率序列做普通最小二乘回归，对回归方程残差做单位根检验，结果显示,与EG检验临界值比较，残差序列显著拒绝单位根原假设，这表明H股指数期货与中信标普50指数对数收益率序列之间存在协整关系。本文还对新华富时A50指数期货与中信标普50指数进行研究，得出他们存在着协整关系的类似结论，结果备索。

2．因果关系检验

本文运用下式来做VEC形式的Granger因果检验：

               （10）

其中，Y_t=(lnFH, lnS)，FH 和 S分别是香港H股指数期货和中信标普50指数， ， 代表了（R_FH, R_S），修正系数矩阵和  （j =1,2…n）分别用来说明变量间的长期和短期因果关系，并且可用t统计量和F统计量来检验它们的显著性。同时，本文也利用VAR模型进行检验，以便相互印证。

表3  基于VEC和VAR的香港H股指数期货和中信标普50指数Granger因果关系检验结果

注:(1)*、**分别表示统计结果在1%和5% 的统计水平下是显著的。(2) B栏中的结果是利用传统的Granger因果检验方法得到的统计结果。

Granger因果关系检验对滞后的阶数非常敏感，为了获得最佳的滞后阶数，我们这里仍然以AIC和SC信息准则为标准，本文选取滞后1期作为最佳滞后期。Granger因果关系检验结果见表3。从表3的A栏中可以看出，中信标普50指数收益率R_S 受长期均衡关系影响显著，受H股指数期货收益率R_FH滞后1期影响显著，但受自身滞后影响不显著，即在检验R_FH是否是R_S的Granger原因时，R_FH (-1)和ECT(-1)的系数在1%水平显著地异于0。这表明无论从短期还是长期来看，香港H股期货收益率R_FH的变动都是中信标普50指数收益率R_S变动的Granger原因。在检验R_S是否是R_FH的Granger原因时，本文发现系数均不显著，这表明无论从短期还是长期来看，R_S的变动都不是R_FH变动的Granger原因。

从表3的B栏可以看出，在用传统Granger因果方法检验时，在1%置信水平下，结果拒绝了R_FH 不是R_S 的Granger原因的原假设，而不能拒绝R_S不是R_FH变动的Granger原因的原假设。本文又分别研究了滞后3至8阶的情况，发现在1%显著水平下，R_S都不是R_FH的Granger原因，而R_FH却是R_S的Granger原因。因此，两种方法的检验结果均表明：在1%显著性水平下香港H股指数期货是中信标普50指数的Granger原因，这说明香港H股股指期货具有价格发现功能。如果说定价权在更答程度上指的是股价的跟随趋势，那么从这个意义来看，香港H股股指期货占据了A股的定价权。

表4给出了基于VEC和VAR的新华富时A50指数期货与中信标普50指数Granger因果关系检验结果。

从表4的A栏可看出，在检验中信标普50指数是否是新华富时A50指数期货的Granger原因时，ECT(-1)系数不显著，Rs(-1)系数高度显著，系数值为0.75，这说明从长期来看,新华富时A50指数期货收益率不受长期均衡关系影响，而从短期来看中信标普50指数变动是新华富时A50指数期货变动的Granger原因。在检验新华富时A50指数期货是否是中信标普50指数的Granger原因时，ECT(-1)系数显著，R_FX(-1)与R_FX(-2)系数均不显著，这说明：从长期来看中信标普50指数变动受长期均衡关系影响，但从短期来看新华富时A50指数期货变动并不是中信标普50指数变动的Granger原因。

表4  基于VEC和VAR的新华富时A50期货与中信标普50指数Granger因果关系检验结果

注:(1)FX代表新华富时A50指数期货,S代表中信标普50指数。(2)*、**分别表示统计结果在1%和5% 的统计水平下是显著的。(3) B栏中的结果是利用传统的Granger因果检验方法得到的统计结果。

从表4的B栏可看出，在用传统的Granger因果方法检验时，结果是在1%的水平下拒绝了中信标普50指数不是新华富时A50指数期货的Granger原因的原假设，而接受新华富时A50指数期货的变动不是中信标普50指数变动的Granger原因的原假设。

上述两种方法所得结果均表明：新华富时A50指数期货收益变动受中信标普50指数收益变动的影响，大于中信标普50指数收益变动受新华富时A50指数期货变动的影响。即国内A股现货对异地股指期货的价格引导作用大于异地股指期货对A股现价的引导作用。

3．波动溢出检验结果

基于本文第二部分“3.波动的溢出效应”中介绍的BEKK-GARCH模型，我们得到香港H股指数期货与本土现货之间波动关系的实证研究结果（表5）。

表5香港H股指数期货与中信标普50指数BEKK-GARCH模型检验结果

注：括号中的数值为标准差，***表示在1％置信水平下显著；**表示在5％置信水平下显著。

实证发现，标准化残差具有几个特点：(1)自相关系数在5%水平不显著，Q统计量先验概率基本大于60%，我们得到标准化残差不相关的结论。(2)标准化残差平方值序列不相关。

表5显示：均值方程中常数项均显著，这表示香港H股指数期货与中信标普50指数在样本期均存在显著正收益率。协方差矩阵和残差矩阵的对角元素均在1％水平显著，表明对于每个市场，收益率的波动都存在着明显的持续性和聚类性，即存在ARCH效应。接下来，本文将通过LR检验去研究H股指数期货与中信标普50指数期货之间的波动溢出关系。

表6列出了两地之间波动溢出效应的似然比检验结果。由表6可知，第一个原假设被显著拒绝，这说明H股指数期货与A股市场之间存在显著的波动溢出影响；第二个原假设和第三个原假设均在10％的置信水平上被显著拒绝，这说明H股指数期货对A股现货市场存在显著的波动溢出效应，A股现货市场对H股指数期货也存在显著的波动溢出效应。

表6   香港H股指数期货与本土现货市场间波动溢出效应检验

注：“ ”代表对角ARCH的原假定，即两地之间不存在直接的波动溢出效应，备择假设为该四个元素中任何一个不为0；“ ”代表不存在本土现货市场向香港H股指数期货市场溢出效应的原假定；“ ”代表不存在香港H股指数期货市场向本土现货市场溢出效应的原假定。**表示在5％置信水平下显著，* 表示在10％置信水平下显著。

我们根据BEKK-GARCH回归结果，求得两个市场的条件方差以及协方差，构造出两市场之间的动态相关系数。香港指数期货市场与中信标普50指数市场之间收益率二阶矩的条件相关系数计算式为：

                                          （11）

由图3可知：两地动态条件相关系数变动幅度较大，多呈正相关关系，动态相关系数波幅最大的一次是2007.5.15至2007.5.30日，条件相关系数巨减至-0.3，远低于条件相关系数均值，在这段时间内，A股市场发生了印花税调整导致的“5.30大跌”事件。非预期信息导致国内现货市场大跌，香港H股指数期货与本土现货市场的动态相关系数在这段时期发生急剧变化，这说明非预期信息导致两地市场价格波幅增加，市场条件相关系数发生变化。

 

图3   香港H股指数期货与中信标普50指数条件相关系数值（2003.12.9－2008.3.25）

 

表7列出了新华富时A50指数期货与中信标普指数之间波动溢出效应的似然比检验结果。表7参数约束检验的结果表明：在整个样本区间内，前两个原假定都被拒绝，这说明异地股指期货市场与A股现货市场之间存在双向的波动溢出效应；新华富时A50指数期货的收益率波动受到A股市场波动的影响。但是第三个原假定被接受，这说明本土现货市场的收益率波动未受到新华富时A50指数期货波动的影响。这与Granger检验的结论一致，即新华富时A50指数期货只是受到大陆股市的均值和波动溢出的单方向影响。

表7    新华富时A50指数期货与本土现货市场间波动溢出效应检验

注：“ ”代表对角ARCH的原假定，即两地间不存在直接波动溢出效应，备择假设为该四个元素中任何一个不为0；“ ”代表不存在本土现货市场向新华富时A50指数期货市场溢出效应的原假定；“ ”代表不存在新华富时A50期货市场向本土现货市场溢出效应的原假定。***表示在1％置信水平下显著；**表示在5％置信水平下显著。

 

 

图4   新华富时A50指数期货与中信标普50指数条件相关系数值

（2006.9.6－2008.3.25）

由图4可知：两地之间相关系数较高，一直维持在0.6的平均值上，且每隔一段时间动态相关系数发生剧烈变化，尤其是在2007年1月29日、2007年7月9日和2007年11月19日这三天（图4中“○”所示，巧合的是这三天都是周一），相关系数急剧下降。在A股市场大跌的2007.2.27日和2007.5.30日这两天，新华富时A50指数期货与A股之间的相关系数如图4中符号“△”表示。从数值上看，这两天的相关系数均处于平均值水平，未发生剧烈变化且前后若干的交易日的波动幅度也不大，这说明国内A股市场并没有得到更多的关于新华富时A50指数期货波动信息传导的影响，市场上关于新华富时A50由于月末交割对A股现货市场造成大幅影响的传闻并不能得到验证。

比较A股与新加坡和香港的相关系数可知，香港与A股的相关系数平均值低于新加坡与A股的相关系数值，即新华富时A50指数期货与A股之间相关性要大于H股指数期货与A股之间的相关性。香港H股指数期货与A股现货之间波动幅度更大，两地之间的不确定信息传递更多。

五、结论与政策性建议

本文立足于异地推出以中国股票为标的的指数期货对A股现货可能造成的影响，围绕以下两个问题展开了研究：第一，在价格形成机制方面，异地股指期货产品上市对A股现货“定价权”的影响；第二，在价格波动方面，异地股指期货产品上市对A股现货市场波动所造成的影响。论文主要结论如下：

（1）在对A股现货市场的均值和波动溢出影响方面，新华富时A50指数期货与香港H股指数期货存在明显区别。

（2）香港H股指数期货是大陆主要股指的Granger原因，VECM和传统VAR的检验均证实了这一点。中信标普指数不影响香港H股指数期货。香港H股指数期货掌握了A股市场的定价权。

（3）新加坡新华富时A50指数期货对大陆股市不存在明显的均值和波动溢出效应，反而更多受到大陆A股市场的影响。

新华富时A50指数期货并未对A股现货市场造成显著的均值和波动溢出影响，而H股指数期货对A股现货市场存在着显著的收益率Granger因果关系和波动溢出影响。本文认为，其中的主要原因可能是：一是，自香港与内地签署并实施“更紧密合作经贸协议（CEPA）”以来，香港地区和大陆地区的经济联系比新加坡与大陆的联系更紧密。二是，香港H股指数期货的市场流动性远超过新华富时A50指数期货，历年各月H股指数期货的交易量占期货总交易量的比例都保持在30％以上，而新华富时A50指数期货的交易量较少（通常每月只有几千张，甚至几百张[1]）。三是，投资于H股指数期货的内地投资者数量远多于投资于新加坡新华富时A50股指期货市场的内地投资者数量。

本文的研究结果对我国掌握A股定价权和开展股指期货的启示在于：

（1）树立股票指数的信息主权意识。本国股票指数期货境外的波动容易传导到我国的股票现货市场，我们要防止本国股票指数产品在境外市场被操纵从而给国内带来负面影响。

（2）完善本国资本市场结构体系，适时推出A股指数期货在境内正式交易。我们应在充分结合我国市场实际的基础上，吸取各国（地区）金融衍生品市场的经验教训，适时推出A股指数期货在境内正式交易，并提高期货市场的流动性，充分发挥股指期货的价格发现和套期保值功能，掌握A股市场的定价权。

（3）在本国股指期货市场不成熟的前提下，妥善应对境外不同市场上的中国概念股指期货对A股造成的影响。根据本文的结论，异地股指期货对本土现货市场的影响程度有大小区分，我们更应该密切关注那些指数交易量较大或者与国内经济联系紧密的地区或国家推出的、以A股为标的的股指期货市场。目前，尤其应该关注香港H股指数期货对本土A股造成的影响。

（4）增加市场交易品种，推动A、H联动。为消除香港H股指数期货市场可能对A股市场造成的负面影响，应积极缩小A、H股的价格差距。未来比较可行的方法，除了积极推进QFII、QDII外，还可以考虑在香港发行A股的存托凭证（即HDR），在大陆发行港股的存托凭证（即CDR），使两地股价更加合理、A股市场更加完善。

 

 

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