2015/01 总第453期商业研究COMMERCIAL RESEARCH 文章编号1001-148X (2015) 01 -0047 -06 G户保300股指期货市场揭式有效性检验赖文炜陈云2(1.上海财经大学公共经济与管理学院，上海200433; 2.上海市金融信息技术研究重点实验室，上海200433) 摘要:市场有效性是衡量股指期货市场发展质量的最重要指标之一。本文采用2010年4月16日-2014年4月17日的日频交易数据，运用wildbootstrap自动方差比检验、广义谱检验和Dominguez -Lobato检验等方法，对沪深300股指期货市场的弱式有效性进行检验。这些方法允许未知形式的条件异方差和小样本的存在，能够检测出序列的线性相关性和非线性相关性。检验结果表明我国股指期贷市场达到了弱式有效，这主要归因于风险控制的有效实施、长期资金的入市和市场效率的提升。关键词:股指期货市场;弱式有效;自动方差比;广义谱中固分类号F830文献标识码A一、引言沪深300股指期货于2010年4月16日落地，开启了我国金融期货的新篇章。经过四年多的平稳运行，沪深3∞股指期货成交总金额占我国全期贷市场的比例逐年上升，从上市初期的%逐步提高到2012年的%，却13年更是达到529毛。然而，考察一个市场的发展水平和成熟程度，除了要关注其发展的"量更应关注其发展的"质"。其中，市场有效性就是衡量股指期货市场发展质量最重要的指标之一。股指期贷市场的有效性是股指期货发挥风险管理和价格发现等基本功能的前提和基础。当股指期货市场具有较高的有效性时，各方力量相对均衡，套期保值者和技机者可以各取所需，相互交易和转嫁风险;反之，市场价格的运行很可能脱离理性定价范围，从而对股指期贷市场的正常运作，乃至对整个宏观经济的运行都会带来严重的冲击。因此，股指期货市场的有效性是一个需要我们高度关注的问题。随着股指期货的快速发展，国内外不少学者对其市场有效性进行了大量的研究。Zeckhauser和Niederhoffer (1983)运用游程检验方法，考察了VLCL期货1982年3-6月间的每半小时变动情况，发现不能拒绝价格变动之间的独立性。Blank(1991)运用i昆沌分析法，采用标普500期货的1982-1987年的日度数据，发现可以用确定性泪沌来刻画该市场，即当前价格和滞后价格之间存在非线性关系。Lee和Huh(1992)运用神经网络方法来预测标普5∞期货的价格趋势，通过Henriksson-Merton检验，发现他们的策略具有预测效力。Tsaih、Hsu和Lai(1998)运用混合专家系统和神经网络来预测标普500期货的价格变动方向，使用1984-1993年的日频数据，发现在考虑交易成本后，该交易策略仍可以战胜买入持有策略。Lee和Math盯(1999)运用单位根检验、序列相关性检验和方差比检验等方法，采用1992一1995年收稿日期:2014-06-29 作者简介:赖文炜(1983-)，男，江西吉安人，南昌师范学院化学系教师，上海财经大学公共经济与管理学院博士研究生，研究方向:金融计量与金融风险管理;陈云(1966-)，女，江苏南通人，上海市金融信息技术研究重点实验室教授，博士生导师，研究方向:金融工程。基金项目:国家自然科学基金项目，项目编号71301095;上海市自然科学基金项目，项目编号l1ZR1411800;上海财经大学博士研究生创新基金项目，项目编号CXJJ-2013 -407。
48 . 商业研究2015/01 Ibex 35期货的日频数据对该市场有效性进行了检验，发现该市场呈现弱式有效性。Wang(2005)运用马尔可夫链，考察了日经225期货1993一1994年的5分钟收益率，发现5分钟和10分钟间隔的收益率是非随机的，而更长期间的收益则不是。由于沪深300股指期货上市时间不长，有关该市场有效性的研究文献很少。方问禹(2011)运用沪深300股指期货的四只合约的2010年4月16日-2011年4月29日的250组收益率数据，通过自相关分析图分析，发现四只合约的收益率序列都为白噪声，从而认为该市场呈现弱式有效性。颜虎(2012)采用沪深300股指期货2010年4月16日甲2012年3月1日的当月联系合约的456个日频数据，运用方差比检验方法，同样发现该市场呈现弱式有效。可以看到，学者们已经取得颇丰的研究成果，为我们的研究提供了很好的启发。然而，目前研究还存在如下问题:第一，很多文献运用的序列相关检验、方差比检验等方法只考虑序列的线性相关性，没有考虑序列的非线性相关性;第二，大多数研究没有考虑条件方差的存在，从而会影响相关统计量的效力。基于以上原因，本文利用沪深3∞股指期货2010年4月16日-2014年4月17日的实际交易数据，采用新近提出的wild bootstrap方差比、广义谱和Domi吨uez-Lobato检验等方法对我国股指期贷市场的有效性进行检验。二、MDH统计含义及检验方法、数据说明(一)MDH统计含义Fama (1970)将市场有效性分为三类:弱式有效、半强有效、强有效。其中，当信息集中只包含收益率的历史信息时，这样的市场效率称为弱式有效。1991年Fama将弱式有效进一步定义为收益率的可预测检验。如果市场弱式有效成立，这意味着对手价格服从鞍过程，或者经过均值化处理的收益率是鞍差分序列(martingaledifference sequence, MDS)。所以，鞍差分假设(martingaledifference hypothesis, MDH)检验是市场有效性的核心问题。当MDH成立时，收益率序列不存在任何线性或非线性的序列相关性。由于难以确定非线性函数形式，一般很难对MDH进行检验。金融学者往往只检验序列是否存在线性相关性，常常采用?昆成检验(如Ljung-Box检验)、h和MacKinlay方差比检验等方法。这些方法在本质上都是通过自相关函数来实现的，从而存在滞后阶数选取的任意性的缺陷。此外，金融时间序列还可能存在非线性相关性、条件异方差性等特征。所以，我们对收益率序列的MDH检验要充分考虑这些问题。Charles等人(2011)研究表明，在条件异方差和小样本情形下，在检验序列线性相关性方面，wild boot›strap自动方差比混成检验、方差比检验、自动方差比检验有更高的功效;在检验非线性相关性方面，广义谱方法的功效最高，但在随机波动的误差下，Dominguez -1ρbato检验比广义谱检验更有效。他们还建议，在不确定相关性是线性或非线性的情况下，最好同时使用这三种方法。基于此，本文主要使用这三种方法来检验收益率序列的MDH是否成立，从而判断我国股指期贷市场是否达到弱式有效。(二)MDH检验方法1.基于线性相关性的检验方法为了克服自相关检验方法的滞后阶数选取的随意性，Choi (1999)提出一种自动方差比(AVR)检验方法，它采用一种完全依赖于数据的方法来自动选取最优滞后阶数。假定Y，为收益率序列(t = 1,. T), AVR检验的统计量为:，，，嚼'且、、，/aEE‘、、四(k)=1+2zm(州州)T 1 (飞-[L)(凡i一ι)A斗25r Sin( 61TX/5) 1 其中，p(i) = 一μ= T-y, Y"而m(x)=一一一[一cos(61TX/5) ] YJJYs-A)2'俨-街t'III..J ""\.""’/ -山γ61TX/5是一个二次谱内核。Choi (1999)还证明，在原假设Y，是非序列相关条件下，VAR(k)=JFE[VR(k)-1]/54N(0,1) (2)
总第453期陈云:沪深300股指期货市场弱式有效性检验. 49 当k→∞，T→∞，T/k→∞时，汇是一个具有有限四阶矩的独立同分布序列。在小样本情况，作为一种渐近检验的AVR(k)检验存在缺陷。在此基础上，Kim (2009)提出wi1dbootstrap方差比检验，以改进AVR检验在Y，当存在条件异方差和小样本时的缺陷。wildbootstrap A VR ( k )检验主要分三个步骤进行:(1)建立一个大小为T的bootstrap样本Y，'= ’TJ,Y,(t = 1, ,T) ，其中ηs为均值为0、方差为1的随机变量。(2)计算AVR'(k串)，它通过i盯f;:1来计算得到。(3)重复步骤1和步骤2共B次，以获得AVR统计量jA VR’ (k’ ) f:= 1的bootstrap分布。双侧检验的p值是jAVR事(k') f :=1的绝对值大于AVR(k)的绝对值的比。2.基于非线性相关性的检验方法广义谱方法(General Spectral)是由Escanciano和Velasco(2006)提出来，它考虑了未知形式的条件异方差，可以检测序列的线性相关性和非线性相关性，并能检验所有的滞后阶数。广义谱检验的原假设为序列是MDS。广义谱分布的样本估计量如下:H(λ，x)斗。(圳+2主(1十)仇(x)吗俨其中，仇(x)= (T…j)-IZLhJ(Yz-TLJ)e飞TT-J=(T-j)-lz:1句瓦。在原假设条件下，H(λ，x) = y(x)A == Ho(λ，叫，原假设的检验统计量为:午在sinUrrx)5(λx) = (0. 5T) jH(λ，x) -Ho(λ，x)i艺(T_j)合(x)(3) To )~ 为了估计ST值，Escanciano和Velasco( 2006 )采用Cramer-von Mises范式得到统计量:T = 豆半4过三￡e叫芷p叩听纣飞(j霄7r)μ，=问叩J汁=叮+川节ls=刑+刊l J汁川Charles、Darne和Kim(2011)研究进→步发现，Dominguez和Lobato( 2003 )提出的Dominguez-Lo›bato检验方法在检验线性和非线性模型中也有很好的功效，而且在随机波动误差情况下，它比广义谱检验更为有效。Dominguez-1ρbato检验采用两种统计量进行，即Cramer-von Mises (CvM)和Kolmogorov-Smirnov (KS): (4) 。MT，p云FZ[Z(瓦-Y)l(丸纠p)] 2 (5) KST,p =但l古主(瓦-Y) 1 (飞p纠p)I 其中，飞，p= (巩1, ,Y,-p ，p为正整数。由于公式(3)-(5)的广义谱检验和Dominguez-Lobato检验统计量都不具有标准渐近分布，为了对有限的样本进行检验，最好运用wi1dbootstrap方法。此外，Dominguez -Lobato检验是建立在有限维的信息集基础上，需要选取滞后阶数，而广义谱检验则利用无限维的信息集，可以检验所有滞后阶数。(三)数据说明本文样本取自2010年4月16-2014年4月17日沪深300股指期货的日频数据，数据来摞于wind金融数据库。这些数据是从沪深300股指期货的当月连续合约中获得，主要基于以下两点考虑:第一，获得连续的股指期货交易数据;第二，当月连续合约一般是主力合约，交易频繁，能较准确反映该市场的价格变化。收益率采用通常用的连续复合形式，即T，= 1∞x ln(p/p川)，其中，p，为t日收盘价。三、实证结果(一)样本的基本统计特征及诊断检验从表1的基本特征及诊断检验结果可以看到，标准差均在个百分点以内，说明从整体上看波动幅
50 商业研究2015/01 度不大;偏度为，表明分布呈现左偏，且超常峰度都显著大于0，这说明序列呈现"尖峰厚尾"特征J-B统计检验显著拒绝原假设为正态分布。虽然Q统计量不显著，但其Q2统计量显著，这说明存在较为显著的波动持续性ADF检验和KPSS检验都表明序列是平稳的ARCH-LM检验结果表明，强烈拒绝不存在arch效应的原假设。由此可见，我们必须考虑条件异方差对MDH的检验结果的影响。(二)检验步骤与实证结果在单位根检验的基础上，我们采用如下的步骤来检验沪深300股指期贷市场的收益率序列是否为MDS:首先检验收益率序列的扰动项是否线性相关，如果相关则代表市场弱式无效，停止检验，否则继续检验是否非线性相关;如果不存在非线性相关，则停止检验，代表市场弱式有效，否则应该继续用其他的方式进一步检验。为了保证序列线性相关性检验的稳健性，本文将bootstrap扰动项先后基于标准正态分布、Mammen的两点分布和Radèmacher的两点分布这三种形式来进行考察，并都分别迭代500次，得到的检验结果如表2所示。实证结果表明，在三种情形下，我们都不能拒绝序列为非序列相关的原假设，即认为沪深300股指期货收益率序列不存在线性相关性。所以，我们要继续利用广义谱方法和Dominguez-Lobato检验继续对该序列的非线性相关性进行检验。表1深300股指期货收益率序列的统计特征及表2沪深3∞股指期货收益率序列的线性相关性检验诊断检验结果检验统计Wild bootstrap方法概率值且量的值统计特征统计特征值基于标准正态分布 均值 标准差 基于Mammen的两点分布 偏度 基于RadeMacher的两点分布 超常峰度 Jarque -Bera .事*Q(12) 表3沪深3∞股指期货收益率序列的非线性相关性检验Q2(12) 事ADF检验(含截距项)’ 检验统检验统计* 检验方法概率值ADF检验(含截距项和趋势项) .审*计量量的值ADF检验(不含截距项或趋势项)’ 广义谱检验。 KPSS检验(含截距项) KPSS检验(含截距项和趋势项) Dominguez -Lobato检验CvM ARCH -LM(12) Test ’ KS 注:啡、拿卑、噜*.分别表示在109毛，5%，1%显著性水平的统计结果显著。为了保证检验的稳健性，本文先后使用广义谱检验检验和Dominguez-Lobato检验来深入检验收益率序列的非线性相关性，并根据通常的规则来选取Dominguez-Lobato检验的滞后阶数，即rn( n为样本量)，最终选取31阶。分别经过500次bootstrap迭代，得到的检验结果如表3所示。两种不同检验的三种不同形式的统计量的概率值都明显大于的显著性水平，所以不能拒绝收益率序列是MDS的原假设，即序列非线性相关。所以，可以认为沪深300股指期货的收益率序列不存在线性或非线性相关，这表明沪深300股指期贷市场是弱式有效的。四、沪深3∞股指期货市场弱式有效的原因解析为什么经过短短四年的运行沪深300股指期贷市场就已经达到了弱式有效?我们认为主要有以下兰方面的原因:第一，风控制度的有效实施。中国金融期货交易所通过引人现金交割、分层结算、适当性制度、跨市场监管等制度，有效防范、隔离和化解了风险。四年多来，没有出现强平、强减等情形，交割期间现货市场量、价也都保持平稳，没有出现"到期日效应"。沪深3∞股指期贷市场的安全、平稳运行，为其发挥价格发现和风险控制等功能奠定了坚实的基础。此外，四年来，股指期货及其现货保持高度拟合，
总第453期陈云:沪深300股指期货市场弱式有效性检验51 二者价格相关性高达%，收益率相关性也达到%，基差率处于1%以内的交易日占95%以上。这提高了现货市场的效率，使其数据生成过程更接近股指期贷市场，从而进一步提升了股指期贷市场的有效性。第二，长期资金的入市。欧美发达市场经验表明，与股指期贷市场诞生和发展相伴的是养老金、保险基金、共同基金等机构长期资金的持续稳定入市。在我国股指期贷市场上，巳经有两家保险公司参与并取得了很好效果，而且以社会保障基金、保险公司等为代表的长期资金正在加速进入。这些机构投资者实力雄厚，能迅速发现并抓住市场套利机会，从而使得套利机会消失。例如，沪深300股指期货的买卖价差逐年减少，主力合约买卖价差从2010年的点下降到2013年点，降幅达%。这些长期资金是股指期贷市场达到弱式有效的重要因素。第三，市场效率的提升。-方面，冲击成本不断减低，以成交1000万元资金造成主力合约价格变化为例，从2010年的点下降到2013年点，降幅高达750毛;另一方面，股指期货成交持仓比不断下降，从最高的26倍降到目前的5一8倍。股指期货市场的不断成熟和效率的提升，一方面吸引了越来越多的投资者，持仓从最初的3万手左右，逐渐增长到2013年的10万手，最高达到13万手，日成交量从2010年的20万手，逐步增加到2013年6月的130万手左右;另一方面也优化了市场结构，2013年套保交易及持仓比2010年分别增长毛和毛O市场效率的不断提升进一步提高了股指期货市场的流动性，也使得期贷市场与现货市场联系更为紧密，进而提高了现货市场的效率。五、结语股指期贷市场的有效性是其发挥价格发现和风险管理等基本功能的前提和基础。本文采用2010年4月16日-2014年4月17日的日频数据，运用wildbootstrap自动方差比检验、广义谱检验和Dominguez一Lobato检验等先进方法，对沪深300股指期贷市场的有效性进行合理系统地检验。实证结果表明，我国股指期贷市场达到了弱式有效。我们认为这主要是由于风控制度的实施、长期资金的入市以及市场效率的提升导致的。从欧美发达国家的经验来看，股指期贷市场的建立和市场交易制度的创新显著地提高了市场效率。为了进一步促进我国股指期贷市场的有效运行，我们还可以从以下三方面着手:第一，建立严格和规范的信息披露制度，除了公布多空持仓合约总数，还可以发布市场参与者的情况，如机构套保者、机构投机者和散户持仓数量和比例等，从而促进信息在市场的有效流通;第二，不断优化持仓限额制度，积极关注当前市场参与积极性和投资资金较宽裕情况，促进市场的流动性，严控市场风险的同时深化市场功能发挥;第三，进一步优化保证金制度，学习借鉴先进的SPAN系统风险保证金制度，使其能较充分考虑不同合约的不同特征、多头和空头的不同风险特征，不仅可以避免投资者保证金被过多占用，同时能更好反映真实的市场风险。参考文献:[ 1] Zeckhauser R, Niederhoffer Vηle performance of market index futures contracts [J J . Financial Analysts Joumal, 1983;另一65. [2 J Blank S C. "Chaos" in futures markets? A nonlinear dynamical analysis[ JJ. Joumal of Futures Markets, 1991,11 (6) ;7 11 -728. [3 J Lee S B, Ohk K Y. Stock index futures listing and structural change in time -varying volatility [ J J . Joumal of Futures Mar›ke钮，1992,12(5) ;493 -509. [ 4 ] Tsaih R, Hsu Y, Lai C C. Forecasting S&P 500 stock index futures with a hybrid AI system[ J] . Decision Support Systems, 1998,23(2);161-174. [5] Lee C 1, Mathur 1. Efficiency tests in the Spanish futures markets[ J]. Joumal of Futures Markets, 1999, 19(1) ; 59 -77. [ 6 ] Wang, S. Dependence of the Intraday Nikkei Stock Index Futur凹[JJ. Pacific -Basin Finance Joumal, 2005, forthcoming.
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