2016年03月25日16:42 债券

  专题研究

  张雪莹 龙腾飞

  摘要:本文选取2013年9月6日至2014年12月31日的国债期货价格与现货价格数据,从期现价格传导和价格波动溢出效应两方面,对我国国债期货市场和现货市场的信息传递机制进行了实证研究,结果表明,国债期货价格可以显著引导现货价格,国债期货市场对现货市场传递能力更强,国债期货已具备价格发现功能。

  关键词:国债期货价格 国债现货价格 价格传导 波动溢出

  引言及文献综述

  国债期货在中国金融期货交易所上市交易,是我国债券市场发展的重要里程碑,它在丰富市场投资工具、规避利率风险、促进债券市场合理定价、提升债券现货流动性等方面具有重要作用。国债期货交易重启后,国债期货与国债现货市场之间的信息传递引起理论界和实务界的广泛关注。市场之间的信息传递一方面可以通过期货和现货价格之间的传导关系来反映;另一方面,可以通过两市场价格变化的方差或波动溢出体现出来。国内一些学者对我国国债期货与现货价格之间的传导关系以及波动性溢出问题进行了初步探索,主要的研究成果总结在表1中。

  表1 相关研究成果梳理
作者 研究样本 样本时期 主要方法 主要结论
袁朝阳和刘展言(2012) 仿真交易主力合约收盘价为期货价格;上交所5年期固定利率债券02国债(13)的收盘价格为现货价格 2012年2月15日-2012年5月24日 平稳性检验、协整检验、格兰杰因果检验、VECM模型及方差分解 现货价格单向引导期货价格,仿真时期,国债期货并未发挥显著的价格发现作用
周冰和陈杨龙(2013) TF1212收盘价;现货数据选取中债-国债5~7年全价指数 2012年3月12日-2012年11月15日 协整检验、格兰杰因果检验 国债现货价格单向引导期货价格,仿真交易还不具备价格发现功能,波动显著受现货市场影响
马健(2013) 国债期货仿真交易日收盘价;对应日期的五年期中国国债日收盘价 2012年2月13日-2013年9月6日 格兰杰因果关系、脉冲响应函数分析 国债现货价格变动先于期货价格,与期货价格发现功能相左
罗琴(2014) 国债期货主力合约日收盘价;上证5年期国债指数(000140)为现货价格 2013年9月6日-2014年3月6日 运用协整、Granger因果关系、ECM模型分析价格引导关系,运用GARCH、ARCH-M、TARCH模型分析价格波动 国债现货价格单向引导期货价格,国债期货市场价格发现效率、市场运行效率并不高
朱凌谊(2014) 国债期货交易日数据,文华现债指数日收盘价 2013年9月6日至2014年3月7日 协整、VAR模型、ECM模型、Granger因果关系、ARCH模型 现债指数引导国债期货加权指数,国债期货并不具备价格发现功能,但却降低了现货市场波动,使得现货交易的杠杆性加强
胡涛(2014) 主力合约期货收盘价,对应不同时间段的130015、130020、140003的三只现券 2013年9月6日至2014年3月7日共118个交易日 ADF检验、VAR模型、Johansen协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数以及方差分解模型 期货价格引导现货价格,期货价格波动影响更大,它可以解释大约90%的现货价格变动
黄海(2014) 国债期货主力合约 (由交易量最大的合约组成的连续交易合约);国泰上证5年期国债ETF每分钟的高频价格数据 2013年9月6日到 2014年2月14日 平稳性检验、Johansen协整检验、VECM模型 国债期货价格领先现货价格5分钟以上,国债期货已具备良好的价格发现功能

  由表1可见,目前国内的文献大都集中于国债期货和现货价格引导关系的分析,一些研究所用的样本处于国债期货的仿真交易时期,无论是交易环境还是数据选取,和实盘交易比起来,仍会存在较大差异,很难反映真实市场的价格行为。而其它一些对国债期货上市交易后实际数据进行的研究,最长样本期也不超过一年。样本选择上的时间跨度较短,会导致结论的偶然性。

  与这些文献相比,本文的扩展之处主要有:一是研究样本区间扩大,样本时间跨度为2013年9月6日至2014年12月31日,共有321对数据;二是研究指标选取更丰富和全面,国债现货价格指标包括了现券、国债ETF和国债指数;三是研究方法更系统,本文从价格引导关系和波动溢出两个角度进行研究。通过这些扩展,力求更加真实地反映国债期货价格与现货价格关系,更好地呈现我国国债期货价格发现功能的实现情况。

  数据和方法

  (一)数据选择和处理

  本文选择我国国债期货重启交易以来的期货价格和现货价格数据作为研究对象。以上市交易的5年期国债期货合约日收盘价为期货价格。由于国债期货合约时间跨度有限,且合约进入交割月份后交易量较小,数据不稳定,为克服期货价格不连续和数据不稳定的缺陷,在参考国债期货合约交易活跃度(成交量和持仓量)的情形下,笔者通过反复比较,采取主力期货合约到期前四周改为下一主力合约的做法得到连续的国债期货价格序列。

  现货价格的选取较为复杂。本文把现货价格指标分为实物券指标、国债ETF指标和国债指数指标。(1)实物券指标为最便宜可交割券(CTD券)的价格,这是基于以下几点原因:○1活跃度较高,即成交量和持仓量较大;○2流动性较大,可以便利买卖;○3与国债期货主力合约对应,且是隐含回购利率最高的券种。CTD券价格可以直接从Wind数据库获得,再经转换因子调整就可获得连续的价格序列。(2)国债ETF指标包括国泰上证5年期国债ETF(代码511010)和嘉实中证金边中期国债ETF(代码159926),目前中国国债ETF以这两只为主,它们要经加权转换因子调整1。(3)目前可以搜集到的国债指数指标包括上证5年期国债净价指数、中证中期国债净价指数、中债固定利率国债净价指数、中债国债总净价指数、中债银行间国债净价指数、中债交易所国债净价指数。我们选取上证5年期国债净价指数和中债银行间国债净价指数2分别代表交易所和银行间的国债现货价格。

  样本时间跨度为2013年9月6日至2014年12月31日,数据来源于Wind数据库和通达信金融终端。我们把上述指标列为表2。

  (二)模型和方法介绍

  本文首先对期货指标(F)和现货指标(S)的时间序列进行平稳性检验和协整检验,考察两者之间是否存在长期均衡关系。其次,运用格兰杰因果关系检验来分析F和S之间是否存在因果关系以及方向如何。最后,我们选用BEKK-GARCH模型来研究期现价格之间的波动溢出效应,以此来说明哪个方向的信息传递能力更强。

  1.格兰杰因果关系检验

  对于模型:

  (1)

  其中,现货价格变量S分别包括CTD、ETF1、ETF2、SZ、ZZY。零假设H0: 意味着“S不是F的格兰杰原因”,如果拒绝零假设,则说明S的过去值对F现值的变化具有解释能力,即S是F的格兰杰原因。

  反之,若对于模型:

  (2)

  零假设H0: 意味着“F不是S的格兰杰原因”,如果拒绝零假设,则说明F的过去值对S现值的变化具有解释能力,即F是S的格兰杰原因。

  2.BEKK-GARCH模型

  BEKK-GARCH3模型所需条件弱,且待估参数较少,比较适合波动溢出效应的分析。其均值方程表示为:

  (3)

  为t时刻的期货收益率, 为t时刻的现货收益率。 反映了收益均值从现货市场到期货市场溢出, 反映了收益均值从期货市场到现货市场溢出。

  方差方程形式为:

  (4)

  为t时刻2×2阶条件方差协方差矩阵, 为2×2维下三角常数矩阵,矩阵A为二阶ARCH项系数矩阵,矩阵B为二阶GARCH项系数矩阵,把(4)式写成矩阵形式:

  (5)

  在公式(5)中,矩阵A对角元素为a11和a22,非对角元素为a12和a21,其值显著则表明存在短期波动溢出效应。相应的,矩阵B对角元素为b11和b22,非对角元素为b12和b21,若其系数值显著则表明存在持久波动溢出效应。本文主要通过分析系数矩阵A和B非对角元素显著与否来判断期货市场和现货市场之间的波动溢出效应。

  价格传导分析所用软件为Eviews7.0。波动溢出效应采用计量软件Winrats8.0进行实证分析。

  实证结果和分析

  (一)描述性分析

  上述各指标价格序列趋势图见图1。

  图1 各指标价格序列走势图

  从图1可以看到,CTD指标除有几个跳跃点外,趋势与期货收盘价一致,差异不大。两个国债ETF指标波动稍大,但趋势与期货指标大体一致,这也许是加权转换因子调整的原因。国债指数指标走势一致,只是位置高低稍有不同:中债银行间国债净价指数ZZY最高,上证5年期国债净价指数SZ在其下方。从价格走势上,我们可以初步认为期现价格之间存在某种相关关系。

  (二)期现价格传导关系分析

  通过表3的平稳性检验可以看到,所有指标的水平序列是不平稳的,而一阶差分序列平稳,说明它们均是一阶单整,即I(1)。

  表3 各序列ADF检验

  注:方括号内为P值

  采用EG两步法进行协整检验,对 进行OLS回归,得到残差序列 ;然后对残差序列选择不含截距项和趋势项的形式进行单位根检验,检验结果见表4。

  表4 E-G两步法协整检验结果

  注:方括号内为P值

  可以看到,在1%水平下,残差序列都是平稳的,两者协整,二者存在长期均衡稳定关系。

  格兰杰因果检验:本文对滞后2期到滞后30期均进行了检验,为节约篇幅,仅选取具有代表性的2、5、10、30期列为表5。

  表5 格兰杰因果检验结果

  结果显示:国债期货价格在5%显著性水平下是国债现货价格的格兰杰原因,期货价格显著引导现货价格。而国债现货价格不是国债期货价格的格兰杰原因却无法得到一致结论,在某些时期存在短暂的双向因果关系。

  (三)波动溢出效应研究

  运用Winrats计量软件进行波动溢出效应分析,得到表6的结果。

  表6 F与各指标的波动溢出效应结果

  注:**代表系数值在1%水平下显著,*代表系数值在5%水平下显著

  A(1,1)、A(2,2)、B(1,1)、B(2,2)分别对应公式(5)的a11、a22、b11、b22,它们的系数值表示国债期货与国债现货受自身波动的影响程度。根据表6,除ETF2的B(1,1)即b11不显著外,其余系数值均显著,这说明国债期货市场与现货市场受自身前期波动的影响显著。

  A(1,2)、A(2,1)、B(1,2)、B(2,1)分别对应公式(5)的a12、a21、b12、b21,估计值可以反映国债期货市场与现货市场之间的信息传递状况,即波动溢出效应。若A(1,2)、B(1,2)系数值显著,表示存在期货向现货市场的波动溢出;如果A(2,1)、B(2,1)系数值显著,则表示有现货市场到期货市场的溢出。

  表6中的A(1,2)即a12,衡量了国债期货市场前期信息冲击对现货市场的波动溢出性。从结果中可以看出,该参数在5%水平下均显著,说明国债期货市场的前期信息冲击对现货市场有显著的波动溢出性。表6的A(2,1)即a21衡量了国债现货市场前期信息冲击对期货市场的波动溢出性。从结果中可以看出,除CTD指标外,该参数在1%水平下均显著,说明除CTD指标外,国债现货市场的前期信息冲击对期货市场有显著的波动溢出性。此外,从系数绝对值来看,A(1,2)>A(2,1),说明国债期货市场对现货市场的信息传递能力更强。

  表6中的B(1,2)即b12,衡量了国债期货市场前期信息冲击对现货市场的波动溢出性。从结果中可以看出,该参数在1%水平下均显著,说明国债期货市场的前期信息冲击对现货市场有显著的波动溢出性。表6的B(2,1)即b21衡量了国债现货市场前期信息冲击对期货市场的波动溢出性。从结果中可以看出,除CTD指标外,该参数在1%水平下均显著,说明除CTD指标外,国债现货市场的前期信息冲击对期货市场有显著的波动溢出性。此外,从系数绝对值来看,B(1,2)>B(2,1),说明国债期货市场对现货市场的信息传递能力更强。

  综上所述,除CTD指标有国债期货向现货市场单向波动溢出效应外,其他指标都是表现出两市场间的双向波动溢出效应,且国债期货市场向现货市场的信息传递能力更强。

  小结

  根据前面的实证分析,本文得出以下结论:

  第一,平稳性检验表明所有价格序列均为I(1),E-G两步法检验期现价格之间均存在协整关系,因此认为,国债期货价格与现货价格存在长期均衡稳定关系。

  第二,由格兰杰因果检验可以知道,在滞后多期的条件下,始终有期货价格是现货价格的格兰杰原因,反过来却得不出一致结论。这初步表明国债期货市场已显现价格发现功能。

  第三,波动溢出效应分析结果表明,除CTD指标有国债期货向现货市场单向波动溢出效应外,其他指标都表现出两市场间的双向波动溢出效应,而且从系数绝对值大小来看,国债期货市场相对于现货市场的波动溢出效应更强,国债期货市场对现货市场的信息传递能力更强。

  总的来看,国债期货价格可以显著引导现货价格,国债期货市场对现货市场传递能力更强,这些都从不同侧面说明我国的国债期货已较好地具备了价格发现功能。

  注:

  1.国债ETF追踪是的国债组合指数,因此该组合的转换因子要进行加权平均,权重为每只重仓国债在组合中的比例。这是一种近似的处理,但我们认为该影响可以忽略不计。

  2.中债银行间国债净价指数分为3~5年和5~7年两种,本文对此做简单算术平均来获得数据,以近似代表银行间5年期国债净价指数。

  3.BEKK模型是由Baba,Engle,Kraft,Kroner四人提出并以他们的首字母命名。

 

责任编辑:杨雪 SF114

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