涨跌停板制度对期货市场影响的分析

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1、涨跌停板制度对期货市场影响的分析涨跌停板制度对期货市场影响的分析受全球性金融海啸的影响，近来大宗商品价格波幅加大，期货市场风险剧增，在这种情况下，作为价格稳定机制的涨跌停板制度，在防范市场风险和维护市场稳定方面发挥了重要作用。统计显示，2008年十一长假结束后开始交易至2008年11月21日，仅上海期货交易所所有品种各合约出现涨跌停板数量总计483个。在这次风险事件的处理中，正是由于涨跌停板制度的有效实施，才使得整个期货市场抵御了系统性风险，保证了期货市场稳步健康发展。但就是这一制度，自问世以来却饱受理论界和实务界的不断争议。　　赞成涨跌停板制度的观点认为，涨跌停板制度可在市场发生大幅波动

2、时限制价格波幅，抑制投机过热，减少市场的过度反应，使价格不至于过分偏离真实价格（Ma，C-K-和R，S-Sears1989）。有些学者认为，当价格触及涨跌幅限制后，投资者的过热情绪得以冷静，市场将有较多的时间消化现有信息，防止期货价格的异常波动（Arak1997）。还有一些学者认为，设置涨跌停板限制可在一定程度上防范市场违约，降低保证金需求，减少市场交易成本（Ackert和Hunter1994）。而反对涨跌停板制度的观点则认为，当涨跌幅限制触发时，会造成交易的停止，市场焦虑的情绪可能不减反增，从而加剧市场波动（Fama1989）。一些学者还认为，涨跌停板限制将阻碍期货价格反映信息的速度，不

3、利于期货功能的有效发挥（Do.收集整理和价格发现功能的发挥，也即表明中国期贷市场不存在过度反应和反应不足的现象。由此可以看出，那种以过度反应或者反应不足为由来否认涨跌停板制度的观点是站不住脚的。（二）波动性冲击的检验　　为了分析涨跌停板制度对期货市场波动性冲击的影响，本文采用广义自回归条件异方差模型（GARCH）对其进行实证分析。在实证检验前我们有必要对样本序列进行自相关检验、单位根检验、正态性检验以及异方差检验，以此判断能否对其进行GARCH检验。　　第一，根据Ljing-BoxQ检验和对应的P值，可以判定天然橡胶的收益率序列与一阶滞后项存在显著正相关性（见表2）。因此，我们采用AR（1

4、）模型。　　第二，对收益率数据分别进行滞后四阶的单位根检验，其ADF检验值皆小于5%水平上的Mackinnon临界值，可以判断所有的收益率序列不存在单位根过程（见表3）。　　第三，从样本序列的统计描述来看，样本期收益率表现出明显的尖峰和厚尾现象，是不能简单地运用正态分布来拟合收益率序列详见天然橡胶期货价格收益率图。　　以上的检验结果表明可以利用GARCH模型对样本序列进行检验，本文建立如下模型：　　从参数估计（见表4）来看，γ3在5%的置性水平下统计显著且大于零，但γ2统计不显著，这说明天然橡胶在达到跌停板时，下一交易日的波动性增大，但在达到涨停板时对下一交易日的波

5、动影响不大。这显示了停板制度对价格波动具有杠杆效应，即负的冲击相对正的冲击导致了更大程度的价格波动。这一结论对涨跌停板设定幅度的确定具有重要参考意义，也许采用非对称的停板制度更有效。　　（三）流动性干扰的检验　　笔者这里采用分组比较法将期货合约划分为达到涨跌停板限制以及发生大幅度涨跌但没有达到涨跌停板限制的不同合约组别，进而检验这些不同组别的期货合约在大幅度涨跌后的流动性差异。如果发生大幅度涨跌但没有达到涨跌停板限制的不同合约组别的流动性不存在明显差异，但是，这一组别却同达到涨跌停板限制的组别的流动性指标存在显著的差异，即可以将差异原因归于涨跌停板限制的影响。　　分组过程如下：第一组为达到

6、涨跌停板的一组，记为A1；第二组为达到涨跌幅限制90%但未达到涨跌停板的一组，记为A2；第三组为达到涨跌幅限制80%，但未达到涨跌幅限制90%的一组，记为A3。对A1、A2和A3两对期货合约样本之间的流动性差异进行Kruskal-Wallis非参数检验。　　作为非参数检验方法，K-W检验不依赖于研究变量的分布特征，其原假设H0为K个序列服从均值相同的分布。其步骤是：首先，将多组样本数据按升序混合排序，并求出每个观察值的秩，然后对多组样本的秩求平均数，最后计算K-W统计量：　　式中：k表示有k组样本（对于日周效应，k=5），每组样本观察值个数为ni个，[AKX-]为平均秩。　　在大样本条件下

7、，K-W值近似服从自由度为k-1的卡方分布。如果计算出的K-W相伴概率值小于或等于显著性水平，则拒绝原假设，可以认为比较样本之间存在显著性差异。否则的话就表明各样本之间不存在显著性差异。　　通过K-W检验，天胶在涨幅限制下，A1、A2和A3不存在显著性差异（K-W值为2-45），但在跌幅限制下，A1、A2和A3存在显著性差异（K-W值为20-23），而且达到跌幅限制的样本数据的流动性指标①要显著低于其他两个数据样本。所以