【正文】 因此，未來如果能夠在風險可控的情況下適當降低股指期貨的交易門檻，培育更多合格的機構(gòu)投資者，豐富投資者結(jié)構(gòu)，加強期貨和現(xiàn)貨市場的聯(lián)系，完善相關(guān)的監(jiān)管法規(guī)，股指期貨等金融創(chuàng)新產(chǎn)品必然能夠更好地提升市場效率，服務(wù)廣大投資者，更有效地推進中國資本市場的進步和完善。對于監(jiān)管者而言，這一結(jié)論表明股指期貨這個資本市場的創(chuàng)新已經(jīng)取得了積極的成效。綜上，在滬深300股指期貨正式推出兩年之際，對其價格發(fā)現(xiàn)功能進行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)其在資本市場上的價格發(fā)現(xiàn)功能已經(jīng)得到了比較充分的發(fā)揮，確實起到了對現(xiàn)貨市場有效引導(dǎo)、提升市場有效性和質(zhì)量的作用。由此證明了滬深300股指期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能，并且還發(fā)現(xiàn)這種價格發(fā)現(xiàn)功能還在隨著市場的成熟和發(fā)展而不斷增強；（4）股指期貨價格發(fā)現(xiàn)功能存在的原因，可能有如下方面：（a）股指期貨市場相比現(xiàn)貨市場，套利機制更加完善；（b）股指期貨市場的交易成本更低；（c）股指期貨市場的同步性比現(xiàn)貨市場更高。因此，十分有必要在股指期貨推出兩年之時，對其價格發(fā)現(xiàn)功能進行檢驗。然而這些功能并非先天就成立，它們必須依賴于資本市場的成熟，依賴于股指期貨最根本功能——價格發(fā)現(xiàn)功能的實現(xiàn)。結(jié)論正如前文所述，股指期貨是當前資本市場上一種重要的投資工具，受到投資者的廣泛青睞。這可能是由于投資者或多或少也參照了現(xiàn)貨市場的走勢，對股指期貨的操作進行了修正。因此在出現(xiàn)新信息的沖擊時，期貨對現(xiàn)貨的沖擊會更加顯著；在拆分價格波動的來源時，股指期貨的貢獻會比現(xiàn)貨更大。其次，股指期貨市場對于現(xiàn)貨市場的價格引導(dǎo)作用，可以從如下3個方面來理解：（1）股指期貨市場的套利機制更為完善，因此價格對理論值出現(xiàn)偏離時，修正速度會比現(xiàn)貨市場更加迅速，更能反映市場的實際走勢；（2）股指期貨市場的交易成本更低（中金所及期貨公司的手續(xù)費加總只有不到萬分之二，而現(xiàn)貨市場的印花稅、手續(xù)費則接近千分之二），加上股指期貨市場的杠桿作用和較高的流動性，投資者在股指期貨市場上的交易成本更低，可能更偏好于在股指期貨市場上對新信息作出反應(yīng)，使得其價格變動相對領(lǐng)先；（3）指數(shù)的各成份股活躍程度有差異，綜合來看指數(shù)對于市場的反映可能不如股指期貨更加有效和完整，因此股指期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能可能更加完善。 實證結(jié)果的原因分析出現(xiàn)以上結(jié)果的原因，按照邏輯順序，可能有如下幾步：首先，雖然現(xiàn)貨市場的套利近似于單向，某些價格偏差無法修正，但是股指期貨市場的套利卻是完整的。而基于協(xié)整關(guān)系的向量誤差修正模型表明，現(xiàn)貨市場對期貨市場有負向的調(diào)整，但作用比較微弱，甚至統(tǒng)計上無異于0；而期貨市場對現(xiàn)貨市場則有正向的引導(dǎo)作用，且作用較顯著；（2）Granger因果檢驗表明，在本文所考察的8個股指期貨合約中，股指期貨的價格變動都是現(xiàn)貨價格變動的Granger原因；而只有在其中兩個合約中，現(xiàn)貨才是期貨的Granger原因；（3）脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析表明，給予期貨價格一個沖擊，現(xiàn)貨價格在短期內(nèi)會有比較顯著的波動，但基本上現(xiàn)貨價格的波動都會在L+3（L為VECM模型的滯后階數(shù)）期后趨于穩(wěn)定；而如果給予現(xiàn)貨價格一個沖擊，期貨價格的波動則非常微弱，且在L+3期之后也趨于穩(wěn)定。以上這些分析有力地證明了滬深300股指期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能，以及在價格形成中的主導(dǎo)作用。再次，考慮脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解時我們發(fā)現(xiàn)，股指期貨的價格變動對于現(xiàn)貨的價格變動具有更加顯著的影響，反映出其較強的價格發(fā)現(xiàn)能力，而這種價格發(fā)現(xiàn)能力似乎隨著時間的推移，呈現(xiàn)出增強的趨勢（證據(jù)即為方差分解中F對于S變動的貢獻，由股指期貨推出不久時的50%，增加到最近到期合約的70%左右）。首先，股指期貨與現(xiàn)貨價格之間一般都存在協(xié)整關(guān)系，影響滯后一般在15分鐘以內(nèi)。S5 min短期顯著T4后穩(wěn)定短期微弱T4后穩(wěn)定63%~64%%IF1108是F224。S10 min短期顯著T5后穩(wěn)定短期微弱T5后穩(wěn)定60%~62%%IF1106是F224。S5 min短期顯著T4后穩(wěn)定短期微弱T4后穩(wěn)定55%~57%%IF1010是F224。SS224。SS224。F代表S對F變動的貢獻。為了簡便起見，此處不一一列舉每個步驟的統(tǒng)計結(jié)果，僅將結(jié)果歸納為下表：表10：不同股指期貨合約的檢驗結(jié)果合約協(xié)整因果檢驗影響滯后脈沖響應(yīng)方差分解 方差分解中，F(xiàn)224。因此從高頻數(shù)據(jù)的角度，現(xiàn)貨在期貨的價格形成中作用非常微弱。這實際表明，股指期貨在現(xiàn)貨價格的形成中起到了非常重要的作用。 方差分解方差分解是指通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，來評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，可以進一步確定股指期貨價格和現(xiàn)貨價格在引導(dǎo)方面的相對地位。由此看到，現(xiàn)貨價格的沖擊對于第1~3期的期貨價格有輕微的負向影響，并且在第4期之后逐漸減弱?，F(xiàn)貨價格的沖擊對現(xiàn)貨價格的影響作為對照組，反映出現(xiàn)貨價格受到期貨價格沖擊的幅度是相當顯著的。分析結(jié)果如圖所示：（1）股指期貨價格沖擊對現(xiàn)貨價格的影響圖3：期貨與現(xiàn)貨價格沖擊對于現(xiàn)貨價格的影響上圖反映的是：對期貨價格和現(xiàn)貨價格分別給予一單位的沖擊，現(xiàn)貨價格在當期和未來的反應(yīng)。因此在統(tǒng)計上，可以認為在IF1009合約的情況中，股指期貨的價格對現(xiàn)貨價格存在領(lǐng)先的引導(dǎo)關(guān)系，領(lǐng)先的時間在5分鐘以內(nèi)。同時，該VECM模型的特征根都落在單位圓內(nèi)，表明該模型是穩(wěn)定的。得到如下VECM模型：DLFt=** () () ()DLSt=******+*** () () ()注：*代表在10%水平下顯著，**代表在5%水平下顯著，***代表在1%水平下顯著寫成矩陣形式即為：DLFtDLSt=+()ECt1模型表明，上一期的現(xiàn)貨價格對當期期貨價格有負向的反饋影響，但系數(shù)較小且統(tǒng)計上無法拒絕系數(shù)等于0，作用有限；同時，如果在上一期期貨價格出現(xiàn)了對長期均衡值的偏離，誤差項將在當期對期貨價格做出反向的調(diào)整，即，使其回到長期均衡位置。LF = + * LS – (6) * t表8：EC的單位根檢驗DickyFuller test for unit rootNumber of obs. = 1217Test Statistic1% Critical Value5% Critical Value10% Critical ValueZ(t)MacKinnon approximate pvalue for Z(t) = 誤差修正模型基于EG兩步法的協(xié)整檢驗結(jié)果，以EC的一階滯后項為外生變量，構(gòu)建DLF和DLS之間的VECM模型。首先對LF和LS序列進行OLS回歸，得到：LF = *** + LS*** – (6) t*** + EC () () ((7))注：*代表在10%水平下顯著，**代表在5%水平下顯著，***代表在1%水平下顯著對殘差EC進行ADF檢驗，發(fā)現(xiàn)殘差為平穩(wěn)過程。表6：DLF的單位根檢驗DickyFuller test for unit rootNumber of obs. = 1216Test Statistic1% Critical Value5% Critical Value10% Critical ValueZ(t)MacKinnon approximate pvalue for Z(t) = 表7：DLS的單位根檢驗DickyFuller test for unit rootNumber of obs. = 1216Test Statistic1% Critical Value5% Critical Value10% Critical ValueZ(t)MacKinnon approximate pvalue for Z(t) = 協(xié)整檢驗EG兩步法主要用于變量之間只存在一個協(xié)整關(guān)系的情況。表3：F與S的相關(guān)關(guān)系FSFS 平穩(wěn)性檢驗對股指期貨的對數(shù)價格（LF）和現(xiàn)貨的對數(shù)價格（LS）的單位根檢驗表明，兩者均為非平穩(wěn)過程。 實證結(jié)果 統(tǒng)計性質(zhì)描述IF1009合約的股指期貨價格（F）和對應(yīng)的指數(shù)價格（S）的描述統(tǒng)計如下：表2：IF1009合約期貨價格及對應(yīng)現(xiàn)貨價格的描述統(tǒng)計FS平均標準誤差中位數(shù)2936眾數(shù)2948標準差方差峰度偏度最小值2840最大值觀測數(shù)13841384將兩者繪圖得到：數(shù)據(jù)來源：Bloomberg圖1：IF1009合約及對應(yīng)滬深300指數(shù)走勢可以看到兩者的走勢存在著一定的趨同趨勢?；谝陨蠑?shù)據(jù)，本文將運用Stata 10及Excel 2007對每個合約中股指期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能進行分析。由此，得到了每個股指期貨合約的期貨價格序列（F）及對應(yīng)的指數(shù)價格序列（S）。同時，由于股指期貨交易比現(xiàn)貨市場早15分鐘開始、晚15分鐘結(jié)束，因此將股指期貨價格序列中多余的每日6個數(shù)據(jù)舍去，以實現(xiàn)與現(xiàn)貨價格的匹配 為了保證研究的完整性，作者同樣對如下情況進行了分析：不舍去期貨多余的每日6個數(shù)據(jù)，而增加現(xiàn)貨價格的數(shù)據(jù)點（如遇非交易時間則保留上一個時點的價格），發(fā)現(xiàn)這樣的處理對于結(jié)論沒有顯著影響。由于數(shù)據(jù)可獲取性等方面的問題，本文作者最終獲得了IF100IF10IF101IF101IF110IF110IF110IF1108八個合約的完整數(shù)據(jù)。價格發(fā)現(xiàn)功能檢驗的實證結(jié)果 數(shù)據(jù)及處理本文數(shù)據(jù)來源于Bloomberg終端，采用滬深300指數(shù)期貨合約和滬深300指數(shù)的5分鐘數(shù)據(jù) 相比每日收盤價，5分鐘高頻數(shù)據(jù)更能揭示股指期貨交易的實時動態(tài)和微觀情況，故最終采用了5分鐘高頻數(shù)據(jù)，而非日收盤價。此處假定擾動項向量的協(xié)方差矩陣Σ是對角矩陣。主要的思想是，把系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量的波動，按其成因分解為與各方程新息相關(guān)聯(lián)的組成部分，從而了解各新息對模型內(nèi)生變量的相對重要性。如果第i個變量可以表示為：yit=j=1k(ψ0, ij εj,t+ψ1, ij εj,t1+ψ2, ij εj,t2+…)那么考慮兩個變量的VAR模型：y1ty2t=ψ0, 11ψ0, 12ψ0, 21ψ0, 22ε1,tε2,t+ψ1, 11ψ1, 12ψ1, 21ψ1, 22ε1,t1ε2,t1+ψ2, 11ψ2, 12ψ2, 21ψ2, 22ε1,t2ε2,t2+…假設(shè)在基期給y1一個單位的沖擊，由y1引起的y2的變動即可由響應(yīng)函數(shù)給出：ψ0, 2ψ1, 2ψ2, 21…。 脈沖響應(yīng)函數(shù)在一個VAR模型中，對某個變量的沖擊不僅直接影響它自身，并且通過VAR模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)傳到給所有的其它內(nèi)生變量。Granger因果檢驗的模型可以表述為：兩個平穩(wěn)序列Xt和Yt，有：Xt=c1+j=1pαj Xtj+j=1qβj Ytj+ε1tYt=c1+j=1pγj Xtj+j=1qδj Ytj+ε2t如果：（1）βj與γj聯(lián)合等于0，則Xt和Yt互相獨立；（2）βj=0，γj≠0，則Xt是Yt的Granger原因；（3）βj≠0，γj=0，則Yt是Xt的Granger原因；（4）βj≠0，γj≠0，則Xt與Yt互為Granger原因。它是從變量的預(yù)測能力角度來定義兩變量間的因果關(guān)系。 Granger因果檢驗Granger因果關(guān)系檢驗常被用來判斷一個經(jīng)濟變量的變化是否是另一個經(jīng)濟變量變化的原因。以含有兩個變量的協(xié)整方程為例：首先確定y1, t與y2, t為協(xié)整的兩個序列，進而進行OLS估計：y2, t=α+β y1, t+εt用α、β代表系數(shù)的估計值，則模型殘差ε的估計值為：ε=y2. tαβy1, t進一步地，將非均衡誤差項εt引入VAR模型，則可建立向量誤差修正模型：?y1, t=γ1(y2, t1βy1, t1)+μ1, t?y2, t=γ2(y2, t1βy1, t1)+μ2, t系數(shù)γ1和γ2代表對偏離長期均衡值的調(diào)整速度。 向量誤差修正模型向量誤差修正模型（VECM）是一個有約束的VAR模型，并在解釋變量中含有協(xié)整約束，因此它適用于已經(jīng)確定有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)序列。檢驗時，從不存在任何協(xié)整關(guān)系的零假設(shè)開始，接著是最多一個協(xié)整關(guān)系，直到最多m1個協(xié)整關(guān)系，共進行m次檢驗，而備擇假設(shè)不變?？紤]階數(shù)為p的VAR模型：yt=A1 yt1+…+Ap ytp+B xt+εt其中，yt是含有非平穩(wěn)I(1)變量的k維向量，則VAR模型可以重寫為：?yt=Π yt1+i=1p1Γi ?yti+B xt+εtΠ=i=1pAi1, Γi=j=i+1pAj 進而采用跡檢驗法，對系數(shù)矩陣Π進行協(xié)整似然比（LR）檢驗：H0：至多有r個協(xié)整關(guān)系 H1：有k個協(xié)整關(guān)系檢驗統(tǒng)計量為：LRtracerm=Ti=r+1klog1λiλi為第i個的特征值，T為觀測總數(shù)。VAR模型采用多方程聯(lián)立的形式，在模型的每一個方程中，內(nèi)生變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后值進行回歸，從而估計全部內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系。而Johansen的方法則在一定程度上可以避免EG兩步法的問題。一般而言，當時間序列中存在唯一協(xié)整關(guān)系時，EG兩步法比較有效。協(xié)整關(guān)系的檢驗方法通常采用 EngleGranger兩步法與 Johansen 檢驗法。協(xié)整關(guān)系是用來刻畫兩個或兩個以上變量之間的長期穩(wěn)定關(guān)系。 協(xié)整檢驗一些變量的時間序列，雖然它們自身是非平穩(wěn)的，但它們的某種線性組合