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时间:2018-10-22
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1、印度股指期货对股指波动的影响的因素探讨 一、印度NIFTY指数及指数期货 NIFTY指数全称S&PCNXNIFTY50,又叫标准普尔50大盘股指数,是印度国家证券交易所(NSE)的主要指数,它是一个市值加权指数。该指数的50只成份股选自于22个行业,这些股票最近六个月的平均交易额约占在印度国家证券交易所挂牌交易的股票交易总额的45124%,其2007年4月10日的市值约占总市值的57192%。所以NIFTY指数是一种比较理想的股票价格指数期货合约的标的指数。 印度国家证券交易所(NSE)于
2、2000年6月推出NIFTY指数期货,之后又许可新加坡证券交易所(SGX)于2000年9月推出NIFTY指数期货,以此增加NSE市场和NIFTY股指期货的交易量。目前,NIFTY股指期货已经成为世界成交量前十大的股指期货合约。根据英国《期货期权周刊》的统计,2006年1-6月NIFTY股指期货合约成交量为38850982张合约,排名世界第4。 二、实证研究 (一)股票指数日收益率数据的描述性统计 选取印度股票指数的每日收盘价序列,系统研究印度股票市场日收益率的分布特征。本文数据全部来自于印度
3、国家证券交易所(NSE)数据库http://,考虑到印度国家证券交易所于2000年6月12日在本土推出NIFTY股指期货,选取1989年4月12日至2010年4月12日的NIFTY指数共4724个。 指数的日收益率序列R具有左偏、尖峰和厚尾的特征。从偏度=-和峰度=的数值来看,与标准正态分布(S=0,K=3)相比,日收益率偏度值为负,表明恒生指数日收益率的分布是左(负)偏,峰度值为正且显著地大于正态分布的3,表明印度股票指数日收益率分布密度曲线的尾巴拖向左边,分布具有极其显著的尖峰肥尾的特性。
4、而JB正态性检验也说明p值接近于0,表明至少可在99%的置信水平下拒绝零假设,即股指日收益率序列明显异于正态分布,从而可以看出NIFTY指数日收益率的起伏呈波浪状,具有明显的波动聚集性。初步可以判断其波动具有ARCH效应。 (二)数据处理与模型建立 1.平稳性检验 利用Eviews对收益率序列R进行ADF单位根检验,选择滞后7阶,不包含常数项和时间趋势项,计算得ADF统计量的值为-,而在1%显著水平下ADF统计量的临界值为-,这说明至少可以在99%的置信水平上拒绝存在单位根的原假设,即股指日
5、收益率序列R是平稳的。 同理对推出股指期货前的收益率序列R1进行ADF单位根检验,选择滞后5阶,同样包含常数项和时间趋势项,计算得ADF统计量的值为-,而在1%显著水平下ADF统计量的临界值为-,这说明至少可以在99%的置信水平上拒绝存在单位根的原假设,即股指日收益率序列R1是平稳的。 同理对推出股指期货后的收益率序列R2进行ADF单位根检验,选择滞后4阶,同样包含常数项和时间趋势项,计算得ADF统计量的值为-,而在1%显著水平下ADF统计量的临界值为-,这说明我们至少可以在99%的置信水平
6、上拒绝存在单位根的原假设,即股指日收益率序列R1是平稳的。 效应检验 自回归条件异方差检验最常用的检验方法是拉格朗日乘数法,即LM检验。检验序列R拟合后的残差是否存在ARCH效应,使用软件,对拟和后的残差序列做滞后8期的ARCH-LM检验: 在给定显著性水平1%和自由度8的情况下,LM值等于,相伴概率p为,小于显著水平,因此残差序列存在显著的ARCH效应,适合使用GARCH模型建模。 同理,检验序列R1和序列R2拟合后的残差序列是否存在ARCH效应,LM值的相伴概论分别都为,小于,故R1和
7、R2的残差序列皆存在ARCH效应,适合使用GARCH模型进行建模分析。 模型建立 GARCH模型的一般公式为: (4-1) (4-2) (4-3) 其中,(4-1)表示的是收益率序列R的均值方程;(4-3)表示的是方差方程,它由ARCH(p)项和GARCH(q)项组成,ai(i=1,……p)和βj(j=1,…..q)分别是ARCH项和GARCH项的系数。 为了考察印度股指的推出对印度股票指数的影响,引入虚拟变量,其中Dt=0(t=1989年4月12日~2000年6月12日),Dt=
8、1(t=2000年6月12日~2010年4月12日)。 模型变为: (4-4) (4-5) (4-6) 分别利用ARCH(1)GARCH(1),ARCH(1)GARCH(2),ARCH(2)GARCH(1)和ARCH(2)GARCH(2)模型对条件方差方程进行拟和,结果如下: (4-7) (4-8) (4-9) 4.结果分析 (1)印度股票指数的日收益率序列R具有左偏、尖峰和厚尾的特征。 (2)印度股指日收益率序列明显异于正态分布。 (3)日收益率序列R具
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