精品毕业论文沪深300股指期货与现货市场关系的实证研究 - 图文(4)

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五、研究方法及数据说明

（一）波动性检验方法以及数据说明

1.波动性检验方法的模型选择

通过对文献的梳理我们发现，GARCH（p,q）模型（广义自回归异方差模型）能够很好的描述出金融时间序列波动的动态过程，能够估计信息流动的变化即新旧消息对波动性的影响。因此被学者们公认为理想方法来进行检测波动性前后变化程度。通常所用到的是GARCH（1,1）模型，因此文章也将借用此模型。

GARCH模型是在ARCH 模型的基础上发展而来，采用的是极大似然估计法估计。GARCH（p,q）模型的定义是由条件均值方程（3）和条件方差方程（4）组成的。具体形式为：

Yt?Xt???t ?t?t?1~N(0,?t2) （3）

???0???i?i?1qp2tq2t?i ???j?t2?j （4）

j?1p ??i???j?1 （5）

i?1j?1其中，Yt是变量变动率，?t2是误差项的条件方差，?0表示系统中原来的不确定

因素，?t?1为信息集，q是ARCH项的阶数，p是GARCH项的阶数，?0?0为常数项，?i?0(i?1,2,3?q)代表新消息对股票现货市场波动性影响效果，?j?0(j?1,2,

3?p)代表过去的消息对股票现货市场波动性影响效果，而（5）式则为GARCH（p,q）模型的约束条件。当p=1,q=1时，即为GARCH（1,1）模型。

通过模型来考察以下问题：沪深300股指期货交易的引入是否对现货市场的波动性产生了影响？如果是的话，那么现货市场的信息量是否加大？本文将样本数据分为两个阶段，通过比较前后期?i和?j值的大小来判断股指期货的推出是否加快了市场

信息传递速度，如果?i数值前期比后期变大而?j变小，说明市场新信息对市场为了波动性冲击的传递速度更快，在股指期货推出以后信息传递速度加快；反之如果?i变小而?j数值变大，说明市场信息传递速度变慢。

2. 波动性检验数据说明

由于沪深300股指期货于2010年4月16日才正式上市交易，因此要考察股指期货推出前后股票现货市场的波动性，在此文章将分三步进行：首先，考察加入股指期货虚拟变量的2008年1月2日至2012年4月27日沪深300指数的波动情况；其次，分析2010年4月16日至2012年4月27日（沪深300股指期货推出以后）现货市场的波动状况；最后，给出股指期货推出前后，沪深300指数对新旧信息的反映程度。我们以沪深300指数日收盘价以及沪深300股指期货日收盘价为原始数据来分析现货市场的波动性，以上数据均来源于中投证券超强版行情分析软件。

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（二）价格发现功能检验所用方法以及数据说明

1.价格发现功能实证检验方法的选择

（1）单位根检验（Augmented Dickey-Fuller 检验法）

由于传统计量经济学方法对非平稳的时间序列不再适用，利用OLS等传统方法对计量模型进行估计时，许多参数的统计量也已经不再服从于标准正态分布，容易产生“伪回归”问题。因此在进行时间序列建模之前有必要先进行变量的平稳性分析。单位根检验是检查序列是否平稳的标准方法。单位根检验方法有多种，如DF(Dickey-Fuller)检验、ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验、PP(Phillips-Perron)检验、NP（Ng and Perron）检验。在实际检验过程中ADF检验应用的最广。以下对ADF检验进行说明，ADF检验有三种形式。

?yt??yt?1???j?yt?j??t （6）

j?1k?yt????yt?1???j?yt?j??t （7）

j?1k?yt????t??yt?1???j?yt?j??t （8）

j?1k以上三式中，?、t和k分别表示常数项、趋势项和滞后阶数。需要注意的是：

?滞后阶数k应足够长以保证残差项?t为白噪声序列，滞后阶数k的选取通常依据AIC准则和SIC准则。

在具体进行ADF检验时，首先应对含有常数项和趋势项的（8）式进行检验。原假设为H0:??0，检验结果会有四种可能：??0,??0，则yt序列存在单位根，检验结束；??0,??0，从检验式中去掉趋势项?t，用式（7）继续进行检验；??0,??0，则yt序列不存在单位根，但有时间趋势项，检验结束；??0,??0，则yt序列不存在单位根，无时间趋势项，检验结束。

如果出现上面的第二种情况，继续用检验式（7）进行单位根检验。此时原假设为H0:??0，检验结果会有四种可能：??0,??0，则yt序列存在单位根，检验结束；??0,??0，从检验式中去掉常数项?，用式（6）继续进行检验；??0,??0，则yt序列不存在单位根，是平稳序列，检验结束；??0,??0，则yt序列不存在单位根，是平稳序列，检验结束。

如果出现检验式（7）中的第二种情况，继续用检验式（6）进行单位根检验。此时原假设为H0:??0，检验结果会有两种可能：??0，则yt序列存在单位根，检验结束；??0，则yt序列存在单位根，是非平稳序列，检验结束。

总结以上检验步骤，给出单位根检验综述。首先从（8）式开始。若检验结果拒绝原假设??0，则序列具有平稳性或退势平稳性，检验结束。若不能拒绝原假设，且检验知趋势项和常数项为零（以相应系数是否具有非零显著性为准则），则逐步剔除趋势项和常数项继续进行单位根检验，直至最终拒绝原假设为止。若一直不能拒绝原假设，说明原序列是一个单位根序列。通常可以采取差分方法来使非平稳序列变成

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平稳序列。

（2）协整检验（E-G 两步法）

Enger和Granger（1987）提出的的协整理论为非平稳时间序列的建模提供了一种途径。协整检验从检验的对象上可以分为两种：一种是基于回归残差的协整检验，如Enger-Granger两步法检验；另一种是基于回归系数的协整检验，如Johansen检验。本文根据所用数据类型主要介绍关于两个变量协整关系的E-G两步法。 如果Xt和Yt为一阶单整（I（1））序列，即?Xt和?Yt是平稳的，用OLS法建立协整回归方程：

Xt????Yt??t （9）

通过估计，得到残差序列

?Y) （10）????t?Xt?(? ?t?t的平稳性进行检验。对?如果是平稳的，那么?Xt和?Yt是协整的，反之非协整。

?t进行平稳性检验时，可以用两种方法，一种是对残差序列进行单位注意的是，对?根检验；另一种方法是协整回归的DW检验。 （3）Granger因果检验

分析两个变量间的依赖关系，可用Granger因果检验法（Granger，1969），它主要用于考察两变量之间在时间上的领先-滞后关系，以时间序列xt，yt为例，其检验的数学模型为：

yt?c???iyt?i???jxt?j??t （11）

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