基于高频数据的沪深300股指期货信息效率研究

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1、经济管理49基于高频数据的沪深300股指期货信息效率研究李隋摘要：随着我国股指期货市场的日益成熟，探等角度进一步对证券市场信息效率进行研究，并取得索中国沪深300股指期货市场的信息效率问题具有了一定的成果。国内的部分学者也对海外市场的信息[6]十分重要的意义。本文通过实证方法检验了2010年效率进行了深入研究，陈蓉、郑振龙（2008），张丹、[7]4月16日至2012年12月31日期间沪深300股指杨朝军（2009）等分别对美国股指期货市场和印度[8]期货的信息效率。研究结果表明，股指期货市场对市场的信息效率进行了分

2、析。缪晓波等（2008），[9]新信息的反映速度慢于现货市场，并且对新信息的缪晓波、熊平、冯用富（2009）对全球市场的信息反映程度也低于现货市场,总体来看，股指期货市效率进行了分析，他们认为成熟市场的信息效率高于场的信息效率要低于现货市场。本文的贡献主要在新兴市场。与此同时，也有大量学者，如翟林瑜（2004）[10][11][12]于首次用大样本跨度数据实证研究了沪深300股指，梁玉梅、李红刚（2007）游家兴（2008），[13]期货信息效率。TChen、JCai、RYKHo（2009），王亚平、刘慧龙、[14]

3、关键词：交频数据期货信息实证结果吴联生（2009）等，对我国证券市场信息效率进行了研究并取得了一定成果。一、引言与文献综述到目前为止，国内对于信息效率的研究绝大部分作为市场成熟度重要标准的信息效率一直都是集中于现货市场，专门针对中国股指期货的研究却寥寥金融界讨论的核心问题。中国沪深300股指期货自无几，不仅如此，已有的对于中国股指期货信息效率的[15]2010年4月推出以来，取得了很大成功，也引起了研究（如戴晓凤、朱海燕（2005），傅坤山、胡敏（2009）[16][17]很多争议。在以往的研究中大多数人都热衷于对股

4、，孟海亮、任若恩（2009）等）绝大部分都是从指期货价格的研究（如价格发现、股指期货定价等），理论角度进行分析，缺乏实证研究。因此，对于股指期其研究的主体是价格指数，研究的核心是不同市场货信息效率进行实证研究已迫在眉睫。价格之间的关系。而价格是信息的载体，市场定价二、理论分析的过程离不开信息的参与，定价是价格吸收并反映信息效率强调信息融入价格的速度的快慢，对信息的过程。从理论上来说由于股指期货市场与现于股指期货信息效率的衡量只能是一种相对的概念货市场之间存在差异性，因此它们对于新信息的吸而不是绝对的概念。众所周知股指

5、期货市场与现货收状况就可能会不同，如此，信息效率高的市场其市场都会对新信息做出反映，但从理论上来说由于市场价格会对新信息率先反映，就会出现信息反映股指期货市场具有杠杆高，交易成本低，可卖空等快的市场价格引导对信息反映慢的市场价格的现象。制度优势，那么新信息的出现应该率先在股指期货由此可见，市场信息效率将直接影响市场的定价与价格中得到反映。也就是说，在理论上股指期货市价格发现功能，因此，对股指期货信息效率进行研场价格与现货市场价格对信息的反映速度应该不同。究是十分必要的。因此，可以将现货市场作为衡量的标准，将股指期最早

6、对信息效率进行系统研究的是Fama（1970）货价格与现货价格对信息的反映情况进行对比分析，[1]，他提出如果市场是信息有效的，那么股票价格就如果股指期货市场价格对信息反映速度更快反映程能够充分反映所有相关信息，并且迅速调整到位。在度更高，则说明股指期货市场的信息效率更高，相[2][3]此基础上，Engle（1982），Bollerslev（1986），反则说明现货市场的信息效率更高。[4][5]Hasbrouck（1995），Lien和Shreshtha（2009）对于股指期货信息效率的检验本文将采用广义脉等学者分

7、别从ARCH模型、GARCH模型、信息份额模型冲响应检验与信息份额模型完成。www.guanliguancha.com管理观察·总第528期1月上.indd492014-1-2615:02:5350经济管理1.广义脉冲响应函数σ10其中，F=1Ω=FF*'脉冲响应函数的含义是当随机扰动项发生一个单位22ρσσ(1−ρ)22标准差变化时，会对内生变量当前和未来值产生多大的但此模型的缺点在于，当我们进行Cholesky分解的时影响。传统的脉冲响应函数随着变量进入VAR系统的顺候，变量进入的顺序不同会对结果

8、造成不同的影响，这样的序的不同，可能导致分解出来的脉冲响应函数也不同，检验是不稳定的，因此本文在综合考虑之后采用的是Lien因此这种方法是不稳定的，可能使实证结论发生错误。和Shreshtha提出的改进后的信息份额模型，其公式为：*2鉴于此，本文在讨论新信息对市场冲击的时候采用的*([ψF])js=T（6）[18]jψψΩ是Pesaran、Sh