我国股指期货价格发现功能的研究

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1、1 期货市场价格发现功能的理论分析虽然我国沪深300股指期货合约上市已经有两年的时间，但很少有文献对其在现货市场上的价格发现功能进行深入的探讨。本文将以此为出发点，对其进行一定的研究。要想对期货市场的价格发现功能进行深入的研究和探讨，就必须有相关的理论基础作为支撑。因此本文将在对股票指数期货的价格发现功能进行实证研究之前，先对期货市场的价格发现功能做理论上的阐述。本章将分为四个部分：第一部分着重于从不同的角度分析期货市场价格发现功能的含义，这将是所有期货市场价格发现功能研究的基础；第二部分主要探讨价格发现功能是如何在期货市场中得到表现的；第三部分阐述了期货市场价格发现功能实现所需要的制度方面的

2、前提基础；。111 期货市场价格发现功能的含义众所周知，价格发现功能并不仅仅存在与期货市场中，在现货市场中也具有价格发现功能。本文将在此分两段对期货市场的价格发现功能进行阐述：第一段将对期货市场的价格发现功能与现货市场的价格发现功能的共性进行阐述；第二段将在第一段的基础上，对期货市场的价格发现功能的含义进行阐述。1.1.1 均衡价格和价格发现我们有必要在探讨价格发现功能之前，先关注一下均衡价格的概念，这是研究价格发现功能的前提之一。均衡价格是西方经济学中最为重要的概念之一。新古典经济学认为，市场中商品的供求关系决定价格。当商品需求量大于供给量时，商品价格上升，促使需求量减少供给量增加；当需求量

3、小于供给量时，商品价格下降，促使需求量增加供给量减少。价格的调整不会停止直到市场中商品的需求量与供给量达到一个平衡状态的时候，而此时所形成的市场价格，就称为均衡价格（如图1.1）。市场具有通过大量的交易调节市场需求从而发现这个均衡价格的功能。新古典经济学理论中的均衡价格的实现，却要建立在以下几个假设前提之上：（1）理性人假设：所有市场中的参与者，都能通过自己的理性进行选择，并在给定的偏好和约束条件下，做出使自身利益达到最大化的决策，从而保证能够在市场中形成一条向上走向的供给曲线和一条向下走向的供给曲线；（2）信息完全充分：市场参与者能够掌握足够的信息，并随时根据新的信息调整自己的交易策略。（3

4、）市场均衡假设：在理性人假设下，当市场供求不平衡时，一个完全竞争市场总是能够通过不断的交易促使价格进行调整，使之达到平衡，而此时的资源配置是最优的（帕累托最优）。图1.1 均衡价格的形成资料来源：徐伟.中国黄金期货价格发现功能的实证研究D.浙江：浙江大学,2009但是在现实生活中，由于存在交易非理性、信息不对称及垄断行业等情况，大多数市场不能满足以上假设条件，所以在市场中无法形成均衡价格。19世纪末的英国经济学家马歇尔(Alfred Marshall)在研究市场均衡价格的时候发现，即使市场价格实在可以迅速上升下降的情况下，市场的均衡状态也并不总是能够实现的。均衡只是一种永远的趋势，很少能够在现

5、实生活中真正达到均衡，大多数只是在走向均衡的一个过程之中。虽然理论意义上的均衡价格在现实生活中很难出现，但是价格发现却是均衡价格形成的一种动态过程。所谓的价格发现(Price Discovery)就是市场调整商品价格从而达到均衡价格的过程。Barkham(1995)等和Hasbrouk(1995)认为，价格发现是市场对现有信息的汇总并形成商品价格的一个动态过程，即市场对其中出现的新信息进行变化的过程。当市场中出现新信息时，商品的价格能够通过市场交易调整到均衡价格。肖辉、吴冲锋(2004)认为价格发现是指市场集约交易、比质比价，将新信息在市场交易中消化，并最终成为一个能够真实反映社会供求的价格。

6、由此可知，价格发现实际就是市场对新信息进行消化，并将其体现在商品价格上，使市场达到均衡的状态的动态过程。但是不同市场由于具体情况的不同，对新信息的消化速度和效率都不一样，所以在市场内的商品价格上反应信息的快慢也不一样。因此，不同的市场在价格发现功能上的贡献是不一样的。期货市场因为其特殊的制度基础，在价格发现功能方面体现出了非同寻常的优势。1.1.2 期货市场价格发现功能的特征通常来说，现货市场中的商品价格信号是离散且非连续的，并不适合市场参与者用来正确判断价格的变动趋势。但是期货市场具有特殊的制度基础。期货市场是在规范市场内通过集合竞价方式，形成更具有真实性、预期性、连续性和权威性的价格。由于

7、期货所具备的现货交割制度，最后期货交割价格将趋向于现货价格，因此期货市场的价格相比于现货市场的价格更能准确的反映未来的价格变动趋势和供求关系。（1） 真实性。所有的市场参与者都是在交易所内通过公开竞价方式达成期货交易的，并且所有期货交易所内达成的期货交易及其交易价格都是向市场内所有参与者公开的。这样的市场信息披露制度，加上市场真实、准确、完整和及时的原则，充分确保了市场参与者都能够拥有大量的信息形成投资方向，由此而形成的价格才是真实的。（2） 预期性。由于期货内在的杠杠性，期货价格波动较大，加上期货合约普遍时间较短，所以期货市场具有较高风险。因此，往往参与期货市场交易的人都是对期货商品背景较为

8、熟悉，或者具有期货交易经验的人。他们有自己的交易经验，判断标准和交易手段，结合当时的市场行情和个人需要，分析得出自己的判断价格，参与市场的公开竞价。通过这样的交易最后得到的价格往往反映了市场中绝大多数参与者对未来的预期，也能够初步反映商品未来的价格走向和供求关系。（3） 连续性。在现货市场中，商品买卖价格的达成意味着现货的交割，商品的价格也就不会再有所改变。因此，现货市场中的商品价格信息时离散且不连续的，不能即使反应市场中出现的新信息。期货市场在这方面具有先天的优越性。期货合约的达成不伴随着现货的交割，到期时也极少有现货合约的交割。因为期货合约的交易者往往是为了套期保值或者投机盈利的，往往是进

9、行期货合约的反向操作进行对冲，否则就要进入商品实物交割。期货合约的持有者在到期前将根据市场信息进行合约的买卖，加之期货合约的标准化、电子交易的便利、市场参与人数多等优势，市场内的交易转手极为频繁，期货价格不断的产生。因此期货市场的商品价格能够充分反映市场中产生的新信息，是连续且非离散的，这对预测分析期货价格未来的走势是非常重要的，也是期货市场的价格发现功能的基础之一。（4） 权威性。由于期货市场所提供的对未来价格的预测和分析，具有以上所说的真实性、预测性和连续性，所以在一个有效市场中，期货价格往往被看作是一种权威价格，是现货价格形成的重要依据。12 期货市场价格发现功能的制度基础相比于现货市场

10、，期货市场具有许多在价格发现方面的制度优势，而正是这些的制度优势成为期货市场发挥其独有的价格发现功能的基础。我们深入的探讨这些制度优势，能使我们对价格发现的机理、作用和过程有更好的理解。1.21.2.1 期货合约标准化制度所谓期货合约的标准化，是指期货交易所对所有期货合约上除了商品价格以外的其它条款内容有统一的标准，并且是具有法律效力的。一般来说，标准化的合约包括以下的内容：交易品种、交易单位、商品交割的时间地点、最小变动价位、每日价格最大波动幅度限制、交易时间、最后交易日等。由于交易细节在合约中进行了详细的规定，所以交易中不存在信息不对称的问题，有效的避免了交易双方对交易商品质量、数量等方面

11、的不同理解引起的麻烦。标准化的合同不仅消除了理解上的障碍，更使合约的流动性得到增强，也因此吸引了众多的交易者参与期货交易，这样也使期货价格更能反映市场中商品的供求信息和交易者对未来的预测，增强期货的价格发现功能。1.2.2 集中竞价交易制度所谓集中竞价交易制度，是指多个市场参与者同时在某一特定交易系统或平台中，按照一定的竞价规则进行交易的方式。目前我国期货市场规定的交易方式，是按照时间优先、价格优先和大单优先的竞价规则来进行交易的。集中竞价是一种高度组织化的交易制度，所有交易必须是场内交易，因此也杜绝了黑色交易；交易是通过参与者自由报价，公开竞争的方式，也避免了欺诈和垄断的存在。这样的制度，保

12、证了所有的市场参与者都能够获得平等的交易机会，在市场中能自由表达自己对价格的预期和判断。这样达成的每一个交易价格，都是交易者最最真是交易意愿的体现，是有利于期货市场的价格发现功能的实现的。1.2.3 做空机制所谓做空机制，就是指期货市场参与者在手中没有现货商品的情况下，也能在期货市场中卖出相应的期货合约，并且只需要在交割日到期之前拥有相应数量的现货商品或者买入相应数量的期货合约。做空机制有两个优点：（1）当期货市场交易者对未来市场商品价格预期是下降时，做空机制能帮助交易者表达其预期，这是有助于市场中的利空信息在期货价格中得到体现的。（2）当期货市场中的交易者正确预期商品价格下降时，交易者能够通

13、过做空机制获取利润，这将吸引更多的投资者参与期货市场的交易中，促使信息能够更快的在交易价格中得到体现。现货价格由于缺少做空机制，价格往往不能反映相关信息，并且现货交易中，交易者只能期待商品价格上涨以获取利润，这导致了价格往往脱离了基本面形成过度上涨，容易引发投机行为。而具有做空机制的期货市场，在这方面保证了买卖双方的平等机会。1.2.4 保证金制度所谓保证金制度，是指在期货交易中，任何一个交易者必须按照买卖期货合约价值的一定比例（通常为5%-10%）缴纳少量的资金，作为其履行期货合约的财力保证，然后才能参与期货合约的买卖，并根据价格变动情况来确定是否需要追加资金。这种保证金制度，具有较强的杠杠

14、性。由于所需要的保证金量是实际涉及期货商品价值的极小部分，交易参与者可以用现有少量的资金进行数十倍规模的期货价值量的交易，交易成本大大低于同规模的现货交易。如此低廉的交易成本，吸引大量的投资者加入期货市场的交易，因此也汇集了更多的供求信息，也增强了期货市场的流动性。一旦有对价格走势产生影响的新信息在市场中出现，有更多的交易者能够利用较小的资金进行相应预测的操作，交易信息也将有效的反映在期货价格上。1.2.5 对冲机制所谓对冲机制，就是指盈亏相抵的交易。对冲交易就是两笔方向相反、数量相同的交易。在期货市场中，交易者在交割日到期之前，根据手中持有合约，买入相同商品相同数量买卖方向相反的期货合约进行

15、对冲，体现为期货合约的平仓。而对冲交易中两个合约的差价就是期货交易的利润。由于期货市场中的合约具有短期性的特点，对冲机制使得市场交易者进行期货交易时不一定要进行实物交割，实际交易中，最后进行交割的合约只占期货交易合约中2%的比例。这样的对冲机制，自然吸引了更多的投资者、投机者进入市场交易，大大刺激了市场交易量。单纯通过期货合约买卖盈利的交易者无需担心履约责任，而是将其心思放在期货价格未来走势的预测上，这将对期货市场反映新信息对价格走势影响的效率产生很好的帮助，促进了期货市场价格发现功能的实现。因为上述特有的制度基础，期货市场的期货价格拥有预期性、连续性、竞争性和公开性等多个特点，使得市场的供求

16、关系能够真实的反映在期货价格上。所以，在许多成熟期货市场中，期货价格都被当作是一种权威价格，是现货交易很好的价格指导依据，被称为现货市场价格走向的“晴雨表”。13 期货市场实现价格发现功能的条件期货市场的价格发现功能是期货市场的一项基本功能，但在现实中，并不是说具备这些制度，就一定能发挥价格发现的功能。一个市场能否实现价格发现的功能，需要有一定的条件支持。1.31.41.3.1 市场的充分竞争经济学基本理论认为，市场价格的变化取决于市场上供求的变化。当市场对商品需求量大于供给量时，商品价格上升；当市场对商品需求量小于供给量时，商品价格下降；当市场对商品需求量等于供给量时，商品价格就达到了均衡价

17、格，价格没有上涨或者下跌的动力。期货市场中的期货价格也受供求关系的影响。但是均衡价格产生的前提之一就是市场的充分竞争，期货市场中的交易价格不能被少数参与者所操控。如果期货价格被操纵，那么期货价格就无法真实的反映市场的供求关系，价格发现也无法实现。1.3.2 市场参与者数量众多，流动性强如果交易者能够在任何时候按照其意愿，将证券以较低的交易成本很快的出手或者购买，而对价格的影响较小，则称该市场是流动的。市场具有充分的流动性，意味着交易者交易成本较低，将更加有利于市场信息的表达，减轻市场信息的不对称程度，所产生的价格也能更为全面的反映市场的供求关系和参与者对未来价格走势的预期。1.3.3 健全和规

18、范的市场交易制度一个市场要想能够保证其中交易的顺利进行，必须有一套健全的基本交易规则和制度。期货市场是一个高风险的市场，因此，从公开、公平、公正的原则考虑，期货市场应该重点防止内幕交易、操纵价格等行为，为所有的市场交易者创造一个平等交易的环境。2 我国沪深300股票指数的现状分析我国的股票指数主要分为两种：成分股指数和综合指数。综合指数形式的股票指数，就是将股票市场上所有挂牌上市的股票的总值全部纳入指数的计算之中，代表了整个市场的价值。但在目前A股市场非流通股比例占到三分之二左右的情况下，综合指数对市场走势的预测会有偏差，也容易被操纵，并且不容易对指数进行维护和调整。另外，由于经常有新股上市，

19、因此必须经常调整计算指数时的分母，也就是去了具体的经济含义，无法用来准确的代表某一固定投资组合的收益率。成分股形式的股票指数，是选取股票市场中一部分的股票进行指数计算，并且选择的数量是一定的。一般来说，成分股形式的股票指数会选择一些规模较大、上市时间长、交易活跃、行业代表性强的股票进行计算。由于成分股指数的样本确定以后，在一定周期内不会进行变化，所以具有一定的稳定性和连续性。成分股指数代表了一定的投资组合，其指数相对于基期的涨跌程度可以被认为是该投资组合在一定时间内的投资收益率，是投资者可以获得的，具有可操作性。与综合指数相比，成分股指数涉及的股票数量较少，对整体市场的代表性不强。目前中国大陆

20、的股票市场由上海和深圳两个市场构成。但是，无论是上证综合指数还是深证成分指数都无法完全反映整个中国A股市场的趋势。上证综指将新股从第一天上市就加入计算，造成了指数的失真；深证成分指数经常表现出独立于其他指数的趋势。因此，中国A股市场中需要一个能够较为真实反映证券市场趋势变化的指数作为投资指导。2005年4月8日，沪深两个交易所正式发布沪深300指数。沪深300指数以2004年12月31日为基期，基点为1000点。沪深300指数作为一个能够同时反映沪深两市市场状态的指标，必将成为投资者的风向标。221 沪深300的介绍（1）（2）（3）3.12.1.1 指数选样2.1.1.1 选样空间沪深300

21、指数样本空间需要同时满足以下条件：（1） 上市时间超过一个季度，除非该股票自上市以来日均A股总市值在全部A股中排前30位；（2） 非ST股票、非*ST股票、非暂停上市股票；（3） 公司经营状况良好，最近一年无重大违法违规事件、财务报告无重大问题；（4） 股票价格无明显的异常波动或市场操纵；（5） 剔除其他经专家委员会认定不能进入指数的股票。2.1.1.2 选样标准选取规模大、流动性好的股票作为样本股。2.1.1.3 选样方法对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按照日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前300名的股票作为样

22、本股。（1）1.11.1.12.1.2 指数计算沪深300指数以调整股本为权数，采用派许加权综合价格指数公式进行计算。其中，调整股本根据分级靠档方法获得，如表2.1所示。表2.1 分级靠档方法自由流通比例（%）10（10,20（20,30（30,40（40,50（50,60（60,70（70,80（80,90加权比例（%）自由流通比例20304050607080100资料来源：中证指数有限公司自由流通比例是指公司A股总股本中剔除限售期限内的限售股份和以下基本不流通的股份后的股本比例：（1）公司创建者、家族和高级管理者长期持有的股份；（2）国有股；（3）战略投资者的持股；（4）冻结股份；（5）受

23、限的员工持股；（6）交叉持股等。此外，一致行动人持股超过5%的股份，也被视为非自由流通股本。计算公式：其中：例如，A股票的自由流通比例为5%，低于10%，则采用自由流通股本为权数；B股票自由流通比例为45%，落在区间（40,50之内，对应的加权比例应该为50%，则将总股本的50%作为权数。2.1.3 指数修正沪深300指数采用“除数修正法”修正。当样本股名单、股本结构发生变化或样本股的调整市值出现非交易因素的变动时，采用“除数修正法”修正原固定除数，以保证指数的连续性。修正公式为：其中，修正后的调整市值修正前的调整市值+新增（减）调整市值；由此公式得出新除数（即修正后的除数，又称新基期），并据

24、此计算指数。需要修正的情况包括：除息：凡有样本股除息（分红派息），指数不予修正，任其自然回落；除权：凡有样本股送股或配股，在样本股的除权基准日前修正指数。修正后调整市值除权报价除权后的股本数+修正前调整市值（不含除权股票）；停牌：当某一样本股停牌，取其最后成交价计算指数，直至复牌；摘牌：凡有样本股摘牌（终止交易），在其摘牌日前进行指数修正；股本变动：凡有样本股发生股本变动（如增发新股、配股上市、内部职工股上市引起的股本变化等），在样本股的股本变动日前修正指数；成份股名单发生变动时，在变动日前修正指数；停市：部分样本股停市时，指数照常计算；全部样本股停市时，指数停止计算。2.1.4 成分股的定期

25、调整指数成份股原则上每半年调整一次，一般为1月初和7月初实施调整，调整方案提前两周公布。每次调整的比例不超过10%。样本调整设置缓冲区，排名在240名内的新样本优先进入，排名在360名之前的老样本优先保留。最近一次财务报告亏损的股票原则上不进入新选样本，除非该股票影响指数的代表性。定期调整时设置备选名单，以用于样本股的临时调整。当指数因为样本退市、合并等原因出现样本空缺或需要临时更换样本时，依次选择备选名单中排名最靠前的股票作为样本股。备选名单中股票数量一般为指数样本数量的5%，当备选名单中股票数量使用过半时，将补充新的名单。沪深300指数设置15只股票的备选名单。22 对沪深300的评价选取

26、作为股票指数期货的标的指数，必须遵循以下几个主要原则：指数有较好的知名度和市场认可度，指数成分股的流通性比较好，抗操纵性比较好，套期保值效果较好以及指数编制与管理方法较为科学等。2.22.2.1 沪深300指数的市场代表性一个作为股指期货标的物的股票指数，只有拥有较高的市场覆盖率，才能比较全面真实地反映市场股价的动态演变，以方便将其作为标的物的指数期货进行套利运作，建立股指期货合适的市场价格。研究表明，股票指数的成分股市值一般在达到70%以上，才能够保证共有足够的市场覆盖率。根据计算，2012年4月16日，沪深300指数总市值13.06万亿，沪市A股总市值15.83万亿，深市A股总市值7.20

27、万亿，沪深300指数总市值占A股总市值56.69%；沪深300指数流市值12.12万亿，沪市A股流通市值13.07万亿，深市A股流通市值4.63万亿，沪深300指数流通市值占A股流通市值的68.57%。因此，沪深300指数具有不错的市场代表性。2.2.2 沪深300指数的行业代表性为了反映沪深300成分中不同行业的公司股票的表现，成为投资者更好的分析工具，中证指数有限公司在2007年7月2日正式发布10个沪深300行业指数，将沪深300指数样本股以行业划分为10个行业，分别为：沪深300能源指数、沪深300原材料指数、沪深300工业指数、沪深300可选消费指数、沪深300主要消费指数、沪深30

28、0医药卫生指数、沪深300金融地产指数、沪深300信息技术指数、沪深300电信业务指数、沪深300公用事业指数。表2.2 沪深300指数行业分布（截至2012年4月16日）行业公司家数总市值（亿元）权重（%）能源2431896.3324.43%原材料5414198.0410.87%工业6618613.614.26%可选消费339005.26.90%主要消费239512.797.29%医药卫生233786.362.90%金融地产4956229.4443.07%信息技术131860.21.42%电信业务41560.051.19%公共事业113299.622.53%资料来源：根据中证指数有限公司提供

29、指数成分股和广发证券至强版提供股票数据整理注：因成分股自由流通比例采取分级靠档方法计算，故权重股比例相加大于100%由表2.2可知，在沪深300指数的10大行业中，工业、原材料和金融地产所拥有的公司个数最多，分别拥有66、54和49家，总共169家，在沪深300中占了接近60%的比例；而少于10家公司的行业只有1个电信业务，仅拥有4家；其他各行业拥有的公司数量相差不大。一个好的指数能够反映股票市场的总体，从而在一定程度上表现了整个国民经济的状况。总体来看，沪深300指数新的行业分类更为科学合理，能够作为市场的参考标准提供更加细化的参考意见。随着市场的发展，上市公司资产的变化，各个分类行业在沪深

30、300指数中所占比例也势必发生改变。及时掌握沪深300指数中的主要行业的变化趋势，对沪深300指数的走势预判将会有非常大的帮助。沪深300指数成分股的行业分布较为科学合理，基本代表反映了我国目前工业化阶段的经济现状，有较好的代表性和成长性。2.2.3 沪深300指数的可投资性沪深300指数选取挂牌上市股票的300只进行计算，并且入选的股票数量是恒定的，其成分股规模较大、行业代表性较强、有一定的上市时间、交易较为活跃，成分股也不会频繁的变更，具有一定的稳定性和连续性。沪深300指数可以视为一个固定的股票投资组合，其指数相对于基期的涨跌幅度就可以视为该股票投资组合的投资收益率，是投资者可模拟实现的

31、收益率，具有可操作性。根据统计，2010年4月16日，沪深300指数为3356.33，上证指数为3130.30，深证成指为12416.86，2012年4月16日，沪深300指数为2573.94，上证指数为2357.03，深证指数为10000.30。两年间，沪深300指数的年收益率为-12.43%，上证指数年收益率为-13.23%，深证成指年收益率为-10.26%。受整体市场的影响，虽然沪深300指数最近两年间的年收益率为负，但仍旧领先于上证指数。虽然落后于深证成指，但是由于深证成指仅由40家上市公司组成，其市场代表性和权威性较差，投资吸引力要弱于沪深300指数。总体来说，沪深300指数在我国的

32、可投资性还是较好的。2.2.4 沪深300指数的抗操纵性为了能使股指期货的价格充分反映市场大部分参与者对股票指数未来走向趋势的预测，期货合约的设计必须尽可能防止操纵价格行为的发生，为此，股票指数成分股中应包含一定数量具有较大市值的股票，并且单一股票市值的比例不能太高。沪深300指数的抗操纵性包括以下两个方面：（1） 成分股本身不易被操纵。沪深300指数中有大量成分股的流通市值和成交金额都非常巨大，不易被操纵价格。并且在交易规则上设置了严格的限制条件，如闲置账户的仓位数；同一品种单个合约月份单边持仓限额为600手；当某一月份合约市场总持仓量超过10万手（双边）时，结算会员该合约持仓总量不得超过总

33、量的25%。这些都大大抬高了成分股的操纵成本。（2） 成分股的调出调入不易被操纵。沪深300指数成分股的入选标准同时考虑市值和成交金额等因素，并且有专业的专家委员会对成分股的入选名单进行审核，剔除一切不符合规定的入选名额，以保证沪深300指数的客观公正、独立性和市场代表性。综合看来，沪深300指数的市场代表性、行业代表性、可投资性和抗操纵性都有良好的表现，具备各种作为股票指数期货标的指数的必要条件。3 对沪深300指数期货的价格发现功能的实证分析中国金融期货交易所于2010年4月16日推出了以沪深300指数为标的物的股票指数期货交易，引起了市场极大的参与热情。股票指数期货越来越被市场参与者所熟

34、悉，其在中国市场中的地位也越来越高。在此环境下，本文将在接下来的几个章节中以股票指数期货交易的数据来探讨现在交易的沪深300股指期货合约是否具有价格发现功能，以及它在市场的价格发现过程中充当了何种角色。331 数据来源及初步处理本文是以中国金融期货交易所的沪深300指数期货合约作为实证研究对象，选取日数据而非周数据或者更长时间间隔的数据作为分析样本。这样选择数据的原因在于，从期货市场的交易特征来看，数据时间间隔越短，越能反映更短时间间隔内市场间传递的信息，现货价格和期货价格之间的关系才能体现出来。如果样本时间跨度过大，就很难体现出短时间内信息的传递效果，因此，日数据更有助于分析期货价格和现货价

35、格之间是否存在动态关系；从交易频率来考虑，日数据能够保证一定的样本容量，又兼顾较高的交易量，能够有效保证实证检验结论的合理性和准确性。本文的沪深300股票指数的数据和以其作为标的物的期货合约的数据均来自于广发证券至强版软件。中国金融期货交易所的沪深300股票指数期货合约月份分为当月、下月及随后两个季月三种，这样，在半年左右的时间内总有两个近月、两个季月共四个合约同时交易。因此，我们必须以一定的方法获取其连续的价格数据。考虑到中金所的沪深300股指期货合约的交易量和持仓量最大，交易最活跃的合约一般是距离现在1个月之内的交易的那个合约，因此本数据的采集以此原则为准，在一个月结束以后，转入下一个月，

36、克服了期货价格的不连续性，产生了一个连续的期货价格序列。例如，2012年1月1日，我们选取2012年1月交割的合约（IF1201）的数据，到下一个月时，则向下推一个月（IF1202），遇上节假日则顺延下去。这样选取数据的优点在于，所产生的连续股指期货数据距离最后交割日比较接近，期货价格与现货价格的差距较小，克服了交割月交易量小数据不稳定的缺点。同时，为了能够实现现货市场价格与期货市场价格一一对应，本文在对数据进行处理时，按照只采用当天两个市场均存在价格的原则，保留符合条件的数据，删除不符合要求数据，最后采取的样本区间为：2010年4月19日至2012年4月16日，选取当天的收盘价，共477组数

37、据。本研究的数据分析采用Eviews6.0软件完成。32 实证研究方法与模型选择本文的实证研究部分以沪深300指数和沪深300股票指数期货合约为研究对象，首先使用ADF单位根检验的方法，对期货价格和现货价格进行平稳性检验，验证其是否为平稳序列；通过协整检验来验证指数价格和期货价格间是否存在一种长期的均衡关系，期货价格是否为股票指数现货价格的无偏估计量；最后，本文将使用Granger因果检验，对股票指数期货价格和现货价格之间的引导关系进行最后的检验：如果现货价格是期货价格的Granger原因，说明现货市场具有对期货市场的价格发现功能；如果期货价格是现货价格的Granger原因，说明期货市场具有对

38、现货市场的价格发现功能；如果两者互为Granger原因，那么说明价格发现是由两个市场共同完成的。3.2.1 ADF平稳性检验（1） 平稳时间序列的概念如果时间序列Ut的均值、方差和协方差都不取决于时刻t，则称时间序列Ut是弱平稳或协方差平稳，即满足下列三个性质： 对于所有的t （3.2.1） 对于所有的t （3.2.2） 对于所有的t和s （3.2.3）如果一个时间序列Ut是弱平稳的，则Ut与Ut-s之间的协方差不依赖于时刻t而仅仅和两个观测值之间的间隔长度s有关。总的来说，如果一个时间序列是平稳的，它的均值、方差和协方差将不会随着时间的推进而发生变化。因此，可以通过观察该时间序列的过去的基本

39、特征来推测其将来的特征。（2） 平稳性检验平稳性是时间序列数据的一个重要特征。时间序列具有平稳性，我们才能通过对时间序列过去的研究来推测将来的特征，这样的研究才具有意义。因此在我们真正开始实证研究之前，我们必须对数据的平稳性进行检验，以确定它的平稳性特征。本文所用的检验方法为ADF检验。对于时间序列xt， （3.2.4）其中ut服从经典假设。如果有xt-1的系数显著为1，就表明该过程为单位根过程，xt是非平稳序列。但由于通常的t检验统计值并不适用这种情况下的显著性检验，因此Dickey和Fuller于1976年的蒙特卡罗模型为基础，编制了一个统计量的临界值表DF分布临界值表，表中所列已非传统的

40、t统计量，他们称之为统计量。如果统计量小于临界值T，则拒绝=1的假设，那么该时间序列不存在单位根，为平稳序列；如果统计量大于临界值T，则接受=1的假设，则该时间序列存在单位根，为非平稳序列。这就是DF检验。DF检验存在的问题总是假设随即项误差ut是白噪声。但是大部分的经济数据序列是不满足此项要求的。为此，Dickey和Fuller于1979对DF检验进行了扩展，提出了ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验，这也成为了目前最为普遍应用的平稳性检验的方法。ADF和DF检验在模型上最大的区别在于，ADF检验在DF检验的模型右边加入了一些滞后项使残差白化，从而保证了方程中的ut是

41、白噪声而不存在序列相关。ADF检验的回归式为：模型（1） （3.2.5）模型（2） （3.2.6）模型（3） （3.2.7）其中=-1，k为滞后项数。模型（1）称为无截距、无趋势的ADF检验模型。模型（2）成为有截距、无趋势的模型。模型（3）成为有截距、有趋势的模型。在世纪的检验中，选择哪一个模型来检验平稳性问题需要根据所观察到的被检验变量的图形来决定。如果时间序列图形在均值附近来回波动，选择模型（1）无截距、无趋势的模型；如果时间序列图形有一定的漂移，选择模型（2）有截距、无趋势的模型；如果时间序列不仅有漂移，且有较强的上升或者下降的趋势，则选取有截距、有趋势的模型来对其进行平稳性检验。3.

42、2.2 协整检验在进行时间序列分析时，传统上要求所用的时间序列必须是平稳的。但是在现实经济中的时间序列通常都是非平稳的。如果使用非平稳数列进行时间序列分析，则会产生伪回归(Spurious Regression)问题。虽然这些经济变量本身是非平稳的，但是它们的线性组合却有可能是平稳序列。这样的平稳线性组合被称为协整方程，可以看作是变量之间的长期稳定均衡的关系。协整刻画的是两个或多个非平稳序列之间的长期平衡关系，为存在协整关系的非平稳变量建立经济计量模型奠定了理论基础。3.2.2.1 单整的概念在随机游走序列中，对进行一系列的迭代之后，对取零，我们可以得到： （3.2.8）其中ut是一个平稳序列

43、，而yt是由以前的ut积累而成的一个单一的整体，成为单整序列(Integrated Series)，即时间序列分析中的积分序列，记作ytI(1)。I(1)的含义是yt只需要经过一次差分就可以变成一个平稳序列。一般来说，ytI(d)表示yt需要经过d次的差分才能变成平稳序列。因此，平稳序列就表示为I(0)。3.2.2.2 协整的概念根据Judge(1993)等人对平稳和非平稳序列的研究，单整序列的线性组合具有以下性质：（1） 如果xtI(0)，则a+bxt是I(0)； 如果xtI(1)，则a+bxt是I(1)。（2） 如果xt，yt都是I(0)，则axt+byt是I(0)。（3） 如果xtI(0

44、)，ytI(1)，则axt+byt是I(1)，即I(1)具有占优势的性质。（4） 如果xt，yt都是I(1)，则axt+byt一般情况下是I(1)，但不保证一定是I(1)。例如：考虑下面两个变量 （3.2.9）其中为I(1)，都是I(0)且均值都为零。虽然由性质（3）可知，xt，yt都是I(1)，但是由性质（2）得： （3.2.10）是I(0)且具有零均值，则称xt，yt是协整的(Cointegrated)，（a,b）称为协整向量。协整表明：尽管两个序列都是非平稳的I(1)，但两者的某个线性组合却有可能是平稳的。而两个I(1)之间的这种稳定关系，就是经济学中所说的规律的定量描述。因此，研究两组

45、时间序列之间的协整关系就是研究它们之间的定量关系。3.2.2.3 协整检验协整性的检验分为两变量检验和多变量检验，由于本文研究对象的特殊性，本文将介绍协整性检验中两变量检验。本文中协整关系的检验方法将使用两变量的Engle-Granger两步法。Engle和Granger于1987年提出检验两变量协整性的三步检验方法，简称为EG检验法。首先，我们将对非平稳序列进行检验，确定xt，yt是否是I(1)。其次，如果序列xt，yt都是I(1)的，则用最小二乘法OLS估计协整回归(Cointegration Regression)模型（长期均衡模型）： （3.2.11）用 （3.2.12）作为均衡误差的

46、估计值。协整关系存在的一个重要条件就是，协整回归方程的残差估计量是平稳的。最后，用最小二乘法(OLS)估计回归模型： （3.2.13）然后检验的平稳性，其检验方法与单整检验基本相同。如果零假设成立(=0)，说明为I(1)，则时间序列xt，yt不是协整的；如果零假设不成立(F，则拒绝H0假设，认为在k中至少有一个不为零，说明xt是yt的Granger原因。33 实证检验结果及分析为了能在线性框架下对沪深300股票指数和对应的期货价格之间的关系进行分析，我们首先对沪深300指数期货价格和现货价格取对数，分别用LFP、LSP表示取了对数后的期货价格和现货价格。3.3.1 ADF平稳性检验结果及分析首

47、先从沪深300股指期货单月连续价格和沪深300股票指数的时间序列图形可以看出（见图3.1），两个价格序列存在着较强的相关性。为了比较有效的检验变量的平稳性，我们采用的ADF检验法分两种情况来检验这两个序列：一个是有截距、无趋势的检验模型，一个是有截距、有趋势的检验模型，结果见表3.1。从表3.1中发现，无论是以1%或者5%为置信区间，在有趋势或者无趋势的模型中，ADF检验所得的值都大于临界值，因此不能拒绝原假设，两组时间序列均存在单位根，且均为非平稳的。图3.1 沪深300股票指数期货当月连续价格和现货价格的对数日数据图表3.1 沪深300股票指数期货当月连续价格和现货价格的平稳性检验结果检验

48、方法ADF检验法检验模型有截距、无趋势有截距、有趋势变量LFP-1.573581-1.898225变量LSP-1.548859-1.860989注：有截距、无趋势的临界值：在1%的显著性水平下为-3.443863，在5%的显著性水平下为-2.867392；有截距、有趋势的临界值：在1%的显著性水平下为-3.977454，在5%的显著性水平下为-3.4192903.3.2 协整检验结果及分析为了能够进行协整检验，我们需要对LFP和LSP进行单整检验。设IFP和ISP分别为LFP、LSP的一阶差分序列，如图3.2。由图可知，这两组序列的数值基本上是围绕0的位置上下波动，因此可以用无常数、无趋势项的

49、模型来对其进行ADF检验，结果见表3.2。可以看出，这时的检验结果，无论是以1%或者5%为置信区间，在有趋势或者无趋势的模型中，ADF检验所得的值都小于临界值，因此拒绝原假设，两组时间序列均不存在单位根，也就是说原来的两组价格序列在进行一阶差分后的变量都是平稳的。因此，沪深300股票指数期货当月连续价格和现货价格都是一阶单整的序列，满足协整检验的前提条件。图3.2 沪深300股票指数期货当月连续价格和现货价格的一阶差分序列图表3.2 沪深300股票指数期货当月连续价格和现货价格的一阶差分序列的平稳性检验结果检验方法ADF检验法检验模型无截距、无趋势变量IFP-22.98381变量ISP-21.

50、97836注：无截距、无趋势的临界值：在1%的显著性水平下为-2.569839，在5%的显著水平下为-1.941491因为LFP和LSP是I(1)，满足同阶整的要求，因此接下来可以采用最小二乘法(OLS)估计协整回归(Cointegration Regression)模型: （3.2.17）用 （3.2.18）作为均衡误差的估计值，结果如表3.3所示：表3.3 最小二乘法(OLS)估计协整回归(Cointegration Regression)模型结果Dependent Variable: LFPMethod: Least SquaresDate: 05/13/12 Time: 12:45Sa

51、mple: 1 477Included observations: 477VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-0.0329770.008528-3.8668730.0001LSP1.0099060.002465409.73730.0000最后，检验残差的平稳性。对残差进行单位根检验，结果如表3.4所示：表3.4 残差的单位根检验结果ADF Test Statistic-36.55766 1% Critical Value*-3.4464 5% Critical Value-2.8679 10% Critical Value-2.570

52、1*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(RESID,2)Method: Least SquaresDate: 05/13/12 Time: 13:03Sample(adjusted): 3 477Included observations: 475 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-Statistic

53、Prob. D(RESID(-1)-1.4757260.040367-36.557660.0000C-1.08E-058.89E-05-0.1220740.9029表3.4中的RESID=。由表3.4可知，在1%、5%、10%的显著水平下，统计量都小于其临界值。因此，拒绝原假设，即是平稳的，两个时间序列LFP和LSP是协整的。3.3.3 Granger因果关系检验结果及分析为了能够证明沪深300股票指数期货当月连续价格和现货价格之间的领先-滞后关系，我们将使用Granger因果关系检验法确定两者之间具体的因果关系。由于Granger因果关系对滞后长度较为敏感，我们在进行实验时，将多选几个不同的

54、滞后期进行检验，检验结果归纳在表3.5中：表3.5 Granger因果关系检验结果滞后长度Granger因果性F值P值结论2LFPLSPLSPLFP4.202270.598440.01550.5501不拒绝拒绝3LFPLSPLSPLFP3.080110.644880.02720.5865不拒绝拒绝4LFPLSPLSPLFP2.466730.440870.04420.7791不拒绝拒绝5LFPLSPLSPLFP2.187220.530790.05460.7530拒绝拒绝从表3.5中我们可以发现，在5%的置信水平上，当滞后长度为2、3和4时，LFP是LSP的Granger原因，LSP不是LFP的G

55、ranger原因，即，对沪深300股票指数期货当月连续价格和现货价格来说，期货价格对现货价格具有引导关系，期货市场对现货市场存在价格发现功能，即期货价格是现货价格的Granger原因。4 对我国股票指数期货发展的建议和未来研究在本文的实证研究过后，我们对沪深300股票指数期货市场的价格发现功能有了一个比较清晰的认识。为了能够进一步的发挥沪深300股票指数期货市场的价格发现功能，提高市场发挥功能的效率，基于本研究的经验，本文给出以下建议参考。41 将期货市场建设与电子技术相结合在研究中，我们不难发现，沪深300股票指数期货市场和现货市场之间有密切的关系，期货市场的价格对现货市场的价格有引导作用和

56、发现功能。我国的股票指数期货市场是在股票指数现货市场还不是很发达的情况下建立和发展起来的，从长远发展的角度来看，我们必须进一步发展我国的沪深300股票指数现货市场。众所周知，沪深300股票指数现货的交易基本上在网络上实现，因此在网络信息技术高度发展的今天，发展股指现货市场，必须充分利用网络的覆盖作用，加快市场建设。股指现货市场的发展是期货市场进一步发展的基础。42 完善期货市场的信息披露制度虽然在理论上分析，期货市场的建立和发展势必加快信息的传播和流动。但从本文的研究中不难发现，我国的沪深300股票指数期货并没有表现明显的信息优势，这说明目前期货市场的信息吸收、起效至扩散等方面都还不够完善，有

57、必要进一步加强完善期货市场的信息披露制度，使得期货市场在信息流动方面的效率更上一步。43 提高期货市场的流动性市场流动性的提高将会对市场功能的作用有良好的提升作用。与国外成熟的期货市场相比，我国中小投机者的比重偏低，这在某些程度上对市场流动性产生了影响。因此，改善市场的微观结构，采取各种有效措施，提高期货市场的流动性，无疑将对改善期货市场的价格发现功能具有积极的一面。44 未来需要进一步研究的问题由于数据采集、研究方法等局限，在研究过程中，本文有一些问题没有能够深入的进行研究分析，在本文最后列出，有利于本文读者进行后续的深入探讨。4.4.1 沪深300股指期货市场对现货市场价格发现功能效率的定

58、量研究由于本人在实证研究方面能力的欠缺，缺乏熟练掌握的能够对价格发现功能效率分析的模型方法，因此本文无法对沪深300股指期货市场对现货市场价格发现功能效率进行定量研究。笔者推测我国目前的沪深300股指期货市场的价格发现功能效率还是较低，但并没有相应的研究支持。因此，这一问题需要进一步的研究。4.4.2 沪深300股指期货市场对“利好”与“利空”消息不对称反应的研究目前，关于沪深300股票指数期货市场对“利好”与“利空”消息不对称反应的研究还比较少，而且也很难以现有知识对“牛市”和“熊市”行情进行区分。对沪深300股指期货市场对“利好”与“利空”消息不对称反应的研究将有助于分析期货市场价格发现功

59、能的效率，对帮助期货市场的建设将有巨大的作用。因此，对此问题需要有更加深入的认识，做进一步的研究。40结 论本文第一部分描述了股票指数期货价格和股票指数现货价格之间双向引导作用机制与条件的理论基础；第二部分详细介绍我国目前股票指数，即沪深300股票指数的市场现状及评价；第三部分是运用计量方法和模型及从2010年4月19日起至2012年4月16日的沪深300指数和沪深300股指期货价格的数据，对中国的股票指数期货价格与股票指数之间的关系进行实证分析，并得到结论：沪深300股票指数期货市场对股指期货的现货市场具有引导作用和价格发现功能；第四部分是提出相应的启发和结论，以及对未来中国股票指数期货发展

60、影响的建议。致 谢首先感谢阮明烽老师对我在论文的前期资料搜集、论文写作过程中为我提供的大量帮助和指导，并对论文初稿内容和格式提出了修改意见。其次感谢蒋烨老师对我在论文写作中实证研究部分的大力帮助和指导。接下来要感谢其他老师的教导，如果没有他们以往教授的各种知识作为基础，本人不可能写得出这篇论文。同时要感谢学校和学院的支持，为我们提供了方便的资料搜集条件；还要感谢各位同学论文信息上给我的帮助，让我随时了解论文格式和时间要求。感谢大家，使我能顺利按时完成这篇毕业论文。参 考 文 献1 Barkham R.J. and Geltner D.M. Price Discovery in American and British Property MarketsJ. Journal