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宁波理工学院毕业设计（论文）开题报告题 目 股指期货与A股市场波动溢出效应的分析基于沪深300指数的实证研究 姓 名 金志扬 学 号 3110112072 专业班级 11 金融 2 班 指导教师 丁 宁 分 院 经济与贸易分院 开题日期 2014 年 11 月 29 日 文献综述：“股指期货与股市波动溢出效应分析”文献综述一、引 言2010年4月16日，我国金融期货交易所正式推出了以沪深300指数为标的的股指期货。股指期货的推出弥补了我国证券市场的卖空机制，一直以来，我国的证券市场都是一个单边交易的市场，因为缺少做空机制经常导致市场单边大幅波动，积累了大量的风险和泡沫。股指期货具备价格发现功能，能比较准确地反映真实的市场供求和均衡价格的变动。另外，股指期货还能为投资者提供套期保值的功能，通过做空与做多对远期的风险进行管理。作为一种金融衍生产品，股指期货是也一把“双刃剑”，它既能套期保值减小风险波动，提供投资套利等交易机会，同时由于它的高杠杆性又极易诱发风险。例如1987年美国股灾案例，说明股指期货的推出并不一定利好现货市场，缓解市场的波动性，反而可能会因为大量的投机等交易加剧现货市场的波动性。因此，本文希望通过对股指期货与股市的波动溢出效应的分析，检验股指期货与现货市场的内在联系。通过对此的研究使得投资者和政策制定者更好地了解两个市场的联系，有利于优化完善对股指期货的套期保值、套利交易策略以及市场的风险管理评估。二、波动溢出效应Hamao（1990）最早提出了波动溢出效应模型：波动溢出（volatility spillover）效应是指不同金融市场的波动之间可能存在相互影响，波动会从一个市场传递到另一个市场。王龙（2013）对波动溢出效应的概念作了进一步的细化，认为波动溢出效应是指收益率条件二阶矩的相互关系，即一个金融市场中发生的波动不仅要受到自身的不同时期波动的影响，还会受到其他金融市场前期波动的影响，不同市场间的波动具有传递性。三、国内外研究现状（一）国外相关文献综述国外期货市场起源一般都比较早，因此对于股指期货与股市波动的一些互动性等方面的研究也较详细。在波动溢出效应方面也有较多的深入探讨。1波动溢出效应的检测为了较好地拟合股指期货和股市的波动溢出，国外文献中一般运用GARCH、EGARCH以及它们的一些拓展模型进行研究分析。Chan、Chan、和Karolyi（1991）通过二元的GARCH模型对美国标普500指数期货和现货5分钟收盘价数据分析，发现两者之间存在波动溢出效应，且波动溢出从期货到股市的程度与股市到期货的类似。由于市场上存在“好消息”和“坏消息”，为了更好地描述好消息和坏消息带来的非对称性波动影响，Yiuman Tse（1999）在文章中加入二元EGARCH模型，通过对1997年11月至1998年4月的美国道琼斯工业平均价格指数期货和现货的一分钟数据分析发现信息的波动会从一个市场传递到另一个市场，期货市场比标的的股票市场更能反映信息的波动溢出。另外，坏消息会加大市场的波动，期货和股市对于坏消息要比好消息敏感得多。2股指期货与股市波动溢出效应的观点虽然国外对于波动溢出效应的研究在理论及模型上都已经比较成熟，然而对于实证得出的结果往往还存在一些不同观点。首先，大多数的学者认为股指期货与股市间的波动溢出效应是双向显著的。Chan、Chan、和Karolyi（1991）以及Yiuman Tse（1999）都对美国标普500指数期货和现货高频数据分析，发现两者之间存在波动溢出效应Pratap Chandra Pati和Prabina Rajib（2011）通过对S&P CNX Nifty指数期货和现货的5分钟盘中价格分析，运用BEKK-GARCH模型验证了期现市场有明显的双向波动溢出，而且现货市场受到期货的影响主要是来自于期货上期的波动。另外还有学者针对中国市场进行研究，Yang、Yang、Zhou（2011）和Guiliang Tian（2013）通过GARCH（1,1）模型对沪深300指数期货进行探究，发现在中国的指数期货和现货市场间也存在双向的波动溢出效应，而且指数期货能在一定程度上减小现货市场的波动性。然而，也有少数学者不赞同双向的波动溢出。在Koutmos and Tucker（1996）的文章中，他们利用1984至1993年的标普500日收盘价数据和二元EGARCH、VAR模型，指出标普500指数期现货市场只存在期货指数向现货的单变量指向溢出，并得出结论：期货市场的信息可以用来预测股市的波动性但反之不亦然。Madhusudan Karmakar（2009）采用了2000年6月12日至2007年3月29日的印度S&P CNX Nifty指数期货和现货交易数据，通过二元BEKK模型检测到两个市场间存在双向的持续性波动溢出，而来自于期货市场的“旧消息”对现货市场的波动性则是表现为单向显著的效果。虽然国外研究对于波动溢出效应是单向还是双向仍存一定争议，不过可以发现的是，绝大多数的研究都表明股指期货对股市的波动溢出要强于股市对股指期货的波动溢出。还有极少数学者期望通过对时间序列进行划分，旨在研究不同时间段内的波动溢出效应。Maosen Zhong（2003）对1999年至2002年的墨西哥IPC指数期货和现货日交易数据建立EC-GARCH模型，试图研究三种不同方式的波动溢出效应。首先是通过波动聚类假设，结果否认了从期货市场到现货市场的存在任何重大的波动聚类，相比之下从现货市场到期货市场的波动聚集效应在5%的水平上显著。其次是通过短期波动溢出假设，期望检测来自期货（现货）的短期信息是否会对现货（期货）收益波动率造成显著影响。结果表明无论是“好消息”还是“坏消息”都会对这两个市场造成波动。最后是建立长期的波动溢出假设，试图研究长期价格均衡偏离是否会对两个市场的波动造成影响，实证结果表明在长期均衡价格偏离的过程中，现货市场的波动反应比期货市场更灵敏、更迅速。（二）国内相关文献综述国内的股指期货市场起步较晚，2010年4月16号才正式开启。在此之前，国内一些学者大多基于香港恒生指数期货市场以及沪深300仿真交易市场进行相关研究。经过四年的发展，国内的沪深300市场的制度、结构趋于完善，交易信息也更加丰富，市场也更理性和稳定。有利于对股指期货和股市间的互动关系进行研究。1股指期货对股市波动的影响研究股指期货的推出是如何影响股市的波动，一直是国内学者的研究热点。蔡向辉（2010）探讨了一般情况和异常情况下的股指期货与现货市场波动关系。在一般情况下，股指期货会从风险管理、价格发现、低成本卖空机制、投资者交易策略以及增厚作用几个角度影响股市的波动性；在异常条件下，股指期货往往会通过操纵市场行为、到期日效应、期指市场危机这几个特殊情况对股市波动性造成影响。孙建武（2013）通过对股指期货对股市波动的内外影响机制分析，认为在内部影响机制中，股指期货的套期保值功能作为一个管理风险的工具，能有效地对股价波动起到缓冲；期指的价格发现功能使得期货市场能比现货市场更快地反应信息，因此投资者能及时调整在现货市场的投资策略，从而影响现货市场波动性；期货的套利功能使得期现货市场能通过不断地自发调节保持一定的均衡，对维持两个市场的波动偏离度有着重要意义。在外部影响机制中，主要认为会从期指的制度设计、市场投资者、到期日效应以及挤出效应几个方面影响股市波动。为了进一步研究股指期货对股市的波动影响，国内学者通过建立一系列计量经济模型对理论进行验证。张宗成（2008）采用香港恒生指数期货（HSIF）的“当月连续”合约数据，截取了1994年5月2日到2007年1月5日的每日收盘价格，并对数据进行对数滤波，建立双变量误差修正模型EGARCH拟合期货市场和现货市场的波动，并通过ARCH效应检验和GRACH模型的建立，分析发现恒生指数期货和现货市场都存在很强的波动性，同时发现指数期货对现货起到了一个负向的影响，在一定程度上减弱了现货市场的波动。张孝岩、沈中华（2011）通过构建VAR模型研究股指期货与现货指数波动率的关联。研究发现沪深300股指期货是现货的Granger因果，而且期货对现货的波动冲击较大，会加剧现货市场的波动性，对现货造成助涨助跌。不过也有观点认为，股指期货的推出并不会对股市波动造成影响。邢天才和张阁（2010）也通过TARCH模型、Granger因果检验以及脉冲响应函数验证了沪深300仿真期货对现货的波动没有较大影响。2股市对股指期货波动的影响研究由于股指期货是以股票价格指数为标的的期货，因此股指现货的波动无疑也会对期货市场的波动造成一定影响。郭彦峰、黄登仕、魏宇（2007）运用二元GARCH模型对仿真交易期间的5分钟数据进行分析，发现沪深300指数期货和现货都存在波动聚集性，另外通过对条件方差方程的估计，检测到现货对期货存在一个负的波动影响，即现货则会削减指数期货的波动。胡秋灵、张苏凤、文博（2012）等则是通过对沪深300股指期货真实交易的研究，发现现货Granger确实引导着期货，然而，通过建立VEC-EGARCH模型检测期现货之间的波动性，结果表明现货市场对期货市场存在一个正向的波动影响，会加剧期货市场当期的波动。造成这种相反结论的原因可能是仿真交易缺乏理性，而且不能正确地反应市场的真实情况。3波动溢出效应的研究由于市场之间的影响是相互的，所以单单研究股指期货对股市的波动影响或者是股市对股指期货的波动影响是片面的，因此，为了更好地期指与现货的相互波动影响，一些学者从波动溢出效应的角度着手研究两个市场的联系。（1）波动溢出效应的检测国内学者对于波动溢出效应的检测方法主要是基于国外相关研究的基础之上进行适当拓展。通常文献中运用一元GARCH、EGARCH以及多元GARCH模型对股指期货和股市的波动溢出效应进行检测。一元GARCH模型能够很好地描述金融资产价格收益率的波动聚集性。罗李（2012）通过建立GRACH模型，发现我国沪深300股指期货存在波动溢出效应，现货市场则不存在。EGARCH模型能更好地刻画正反面消息带来的非对称波动影响。胡秋灵、张苏凤、文博（2012）为了检验波动溢出效应的正反性，建立了EGARCH模型。实证表明，指数期货市场的波动对现货市场是一个反向的影响，能在一定程度上削弱现货市场当期的波动；而现货市场对期货市场存在一个正向的波动影响，会加剧期货市场当期的波动。由于一元GARCH模型存在的一些局限性，一些学者在此基础了对GARCH模型进行了改进，提出多元GARCH模型。例如BEKK模型就是是Engle和Kroner（1995）基于前人研究提出的一种正定限制的参数化模型，比起一般的GARCH更容易满足协方差矩阵的正定，待估系数较少等。邢精平（2011）、曹海军（2012）和刘文文（2014）等基于多元的BEKK GRACH模型对股指期货市场与股票市场的波动溢出进行了探讨，实证得出沪深300指数期货与股票两个市场存在非常显著的双向波动溢出，并且指数期货市场的波动溢出强于股指现货市场的波动溢出，同时股指期货的波动持续性更强。（2）股指期货与股市波动溢出效应的观点国内文献对于股指期货与股市波动溢出效应的研究主要有三类观点，分别是单向波动溢出，双向波动溢出及无波动溢出效应。 双向的波动溢出效应大多学者研究报告都能检测出股指期货与股市存在双向的波动溢出效应，而且这种效应往往是非对称的，来自期货市场的波动溢出通常要强于来自现货市场的波动溢出。刘晓斌、李瑜、罗洎（2012）采用2010年8月26日到2011年1月7日的沪深300股指期货和现货的5分钟高频数据，通过ARCH效应检验及BEKK-MGARCH模型的建立，实证发现沪深300股指期货与现货之间确实存在双向的波动溢出效应，而且这种效应在两个市场间的表现是不对称的，即股指期货对现货的波动溢出要大于现货对期货的波动溢出，股指期货的本期波动更多上是来自于期货本身上期的波动，而不是现货市场溢出的波动。陈创练和黄跃（2014）中、美、日、香港等市场进行了研究，发现所有研究对象都存在显著的双向波动溢出效应，同时，股指期货对现货的溢出效应要显著大于股票现货对期货的溢出效应。不过相较于美、日等发达市场，中国和香港作为新兴市场，股指期货与指数现货市场之间的波动幅度较小。单向的波动溢出效应一些学者也认为发现股市与期市之间可能只存在单向的波动溢出。周仁才（2008）以恒生指数期现货2007年8月1日到2008年3月18日的5分钟高频交易数据为研究对象，研究股指期货交易量与现货波动性的关系。通过对两个序列的Granger因果检验，验证了恒生指数与现货市场之间存在单向的因果关系，股指期货的交易量对现货市场的波动有着溢出效应，而现货市场的波动对股指期货的交易量却并没有明显的影响，这在一定程度上表明了香港市场上的投资者主要将股指期货用来套利投机而不是用作套期保值或者风险对冲。王郧（2009）利用双变量EC-GRACH模型，对香港恒生指数、以及近月合约的指数期货进行研究分析，结果证明了利好比利空对于股指期货的波动影响更大，利好比利空对于现货市场的波动影响更大，同时，期货市场对现货市场有显著地波动溢出，而现货市场对期货市场的波动溢出效应并不显著。另外，造成这成这种单向溢出的原因可能与模型的选择有关。王龙（2013）建立一元的EGARCH模型，通过对沪深300指数和期货日收盘数据的分析发现股票市场对指数期货的波动溢出显著，而指数期货对股票市场的波动溢出不显著。而又考虑到一元EGARCH的局限性，采用了能体现二阶矩阵相关性的多元GARCH模型对数据重新检测，再次验证了两市场间实际上存在双向的波动溢出效应。无波动溢出效应除了认为存在单向或双向的波动溢出，也有少数学者认为两个市场间其实不存在任何显著的波动溢出效应。严敏、巴曙松、吴博（2009）借助带有误差修正的双变量EGARCH模型，对我国仿真交易股指期货与股指现货之间的互动关系进行了研究，实证表明沪深300仿真交易股指期货与现货之间并不存在显著的双向波动溢出效应。很明显，由于取样时间段、模型以及股票市场和期货市场上的投资者结构、均衡价格等因素的不同，国内在相关文献上仍存在很多不同的观点和结论。于是，有学者认为我国指数期货市场和股票市场间的波动溢出效应会随时间而变化，应当按不同阶段进行研究分析。帅雁丹（2013）将2010年4月16日至2012年4月26的沪深300指数期货和指数现货收盘价数据按时间跨度平均划分为四个阶段。分别研究每个时间段的波动溢出效应。实证表明，在第一阶段存在现货向期货传递的单向波动溢出效应；在第二阶段和第三阶段，波动溢出效应的传递是双向的；第四阶段也是存在双向的波动溢出效应，且要比前三个阶段显著得多。不过平均划分时间段这种方法对于一般金融时间序列并没有很强的依据，只是人为的进行划分。文献中针对结构变换这种现象的常用检验方法主要有两种：一种是基于广义波动函数。乔高秀（2012）采用了其中的滚动估计的CUSUM方法检验结构变换，将样本划分为三个区间。实证结果表明，沪深300指数期现货市场间存在现货大于期货的波动溢出效应，且在不同时间段有差异，股指期货对股市的波动溢出在逐渐增强。另一种方法是F统计量。张孝岩和沈中华（2011）通过其中的邹检验（Chow Test）检测结构断点，将样本数据分为了四个区间。然后再通过ADF单位根检验、Johansen协整检验，构建VAR模型研究股指期货与现货指数波动率的关联。四、评述和总结从上面的国内外文献综述可以看出，由于股指期货在国外发展和起源的时间比较早，因此国外相关的文献比较多，研究方法也具有多样性、复杂性和成熟性的特点。因此国内的关于股指期货和股市波动溢出效应的文献大多也是直接建立在国外学者的研究结果之上，套用现成的理论和模型进行分析。就得出的研究结果来说，大多数研究都表明股指期货与现货之间确实存在波动溢出效应，不过对于哪个市场的溢出效应更强烈以及是否存在双向的波动溢出仍存较多争议。总的来看，国内外的波动溢出效应研究仍存在以下的不足：第一，国内外大多数文献的研究方法比较单一，缺乏对比和拓展，往往只采取一种模型对波动溢出效应进行检测，而不同的模型得出的结论可能存在差异。第二，由于所选取的样本的口径不同，特别是国内对于数据选取的标准不统一，例如对于是选取高频数据还是日数据，是“当月连续”还是“下月连续”的数据的标准不一致，这也会对研究结果造成一定的影响。第三，无论是国内还是国外都是对整个样本区间进行研究的，而极少考虑金融时间序列数据的结构断点的存在。事实上，在不同的发展阶段得出的结论往往有所差异，股指期货与股市的波动溢出效应也是一个渐变的过程。总之，尽管由于研究角度和取样标准的不一致，使得即便针对同个市场的研究结论也很难统一，不过大多的研究方法和理论基础都还是很有借鉴意义的。参考文献1 Chan K，Chan KC，Karolyi AGIntraday volatility in the stock index and stock index futures marketsJ，Review of Financial Studies，1991（4）：6576842 Guiliang Tian，Huixiangzi ZhengThe Empirical Study about Introduction of Stock Index Futures on the Volatility of Spot MarketJ，Scientific Research，2013（5）：1131173 Jian Yang，Zihui Yang，Yinggang ZhouIntraday price discovery and volatility transmission in stock index and stock index futures markets：Evidence from ChinaJ，Journal of Futures Markets，2012，32（2）：991214 Koutmos G，Tucker MTemporal relationships and dynamic interactions between spot and futures stock marketsJ，Journal of Futures Markets，1996（16）：55695 Madhusudan KarmakarPrice Discoveries and Volatility Spillovers in S&P CNX Nifty Future and its Underlying Index CNX NiftyJThe Journal for Decision Makers，2009，34（2）：41566 Maosen Zhong，Ali FDarrat，Rafael OteroPrice Discovery and Volatility Spillovers in Index Futures Markets：Some Evidence from MexicoJ，Journal of Banking and Finance，20037 Pratap Chandra Pati，Prabina RajibIntraday return dynamics and volatility spillovers between NSE S&P CNX Nifty stock index and stock index futuresJ，Applied Economics Letters，2011（18）：567574.8 Yasushi Hamao，Ronald WMasulisCorrelations in Price Changes and Volatility Across International Stock MarketsJThe Review of Fiancial Studies，1990，3（2）：pp2813079 Yiuman TsePrice Discovery and Volatility Spillovers in the DJIA Index and Futures MarketsJ，Journal of Futures Markets，1999，19（8）：91193010 曹海军，朱永行中国股指期货与股票现货市场的风险溢出和联动效应：资本流动三阶段背景的研究J，南开经济研究，2012（2）：678411 蔡向辉股指期货影响股市波动的机制解析与实证检验D，复旦大学，201012 陈创练，黄 跃股指期货与现货市场溢出效应及动态关系研究基于中、美、日、香港等市场的实证分析J，宏观经济研究，2014（6）：11312313 郭彦峰，黄登仕，魏 宇我国指数期货与现货之间的价格发现和波动性外溢J，金融管理，2009，21（8）：132214 胡秋灵，张苏凤，文 博沪深300指数期货的价格发现和波动溢出效应研究J，北京理工大学学报，2012，14（6）：778215 刘晓彬，李 瑜，罗 洎股指期货与现货市场间波动溢出效应探究J，宏观经济研究，2012（7）：808616 罗 李沪深300股指期货和现货市场间价格发现功能和波动溢出效应研究D，湖北大学，201217 刘文文，乔高秀我国股指期货市场价格发现功能和波动溢出效应研究基于VECMDCCMVGARCH模型J，武汉金融，2014（8）：172218 乔高秀，刘 强沪深300股指期货与现货市场价格波动与波动溢出效应基于十五个月高频数据的实证研究J，投资研究，2012，31（8）：13214419 帅雁丹沪深300股指期货价格发现与波动溢出效应研究D，西南财经大学，201320 孙建武基于GARCH族模型的我国股指期货对股市波动影响分析D，南京航空航天大学，201321 王 龙沪深300股指期货市场与现货市场的波动溢出效应研究D，西南财经大学，201322 文先明，梁 琳，黄亚雄股指期货仿真交易与现货相互引导关系J，系统工程，2010，28（3）：131823 项歌德，沈开艳股指期货市场的价格发现与风险波动溢出效应实证研究以中国沪深300股指期货市场为例J，上海金融，2012（6）：677324 邢精平，周伍阳，季 峰我国股指期货与现货市场信息传递与波动溢出关系研究J，证券市场导报，2011（2）：131925 邢天才，张 阁中国股指期货对现货市场联动效应的实证研究基于沪深300仿真指数期货数据的分析J，财经问题研究，2010，317（4）：485426 严 敏，巴曙松，吴 博我国股指期货市场的价格发现与波动溢出效应J，系统工程，2009，27（10）：323827 张瑞锋，张世英，唐 勇金融市场波动溢出分析及实证研究J，中国管理科学，2006，14（5）：142228 张孝岩，沈中华股指期货推出对中国股票市场波动性的影响研究基于沪深300股指期货高频数据的实证分析J，投资研究，2011，30（10）：11212229 张宗成，王 郧股指期货波动溢出效应的实证研究来自双变量EGARCH模型的证据J，华中科技大学报，2009，23（4）：758030 张宗成，王 郧恒生股指期货与现货市场波动溢出效应实证分析J，美中经济评论，2008，8（6）：11031 周小全，邓淑斌沪深300指数期货对A股市场波动性影响的传导机制分析J，金融理论与实践，2011（4）：889132 周仁才股指期货交易量与股指现货波动关系研究来自香港恒生指数的实证J，上海立信会计学院学报，2008（4）：737733 左浩苗，刘振涛，曾海为基于高频数据的股指期货与现货市场波动溢出和信息传导研究J，金融研究，2012（4）开题报告：“股指期货与A股市场波动溢出效应的分析基于沪深300指数的实证研究”开题报告一、选题的目的和意义随着我国股指期货与2010年4月16日的正式启动，经过短短4年多的发展，沪深300股指期货已累计成交4亿多手，累计成交额达300多万亿元，一跃成为全球成交量第五的股指期货。股指期货的诞生，使得A股告别了单边市的时代，允许投资者进行卖空对冲等操作，一方面股指期货作为风险管理工具能实现资产的套期保值；另一方面作为投资工具，使得投资者能在股市和期市之间快速调整交易策略，实现投机套利。由于股指期货市场与股市的密切相关，在交易中，来自两个市场的信息也会对彼此市场的波动产生相互影响，虽然大部分学者认为股指期货对于股市应该是起到一个缓冲器的作用，但是1987年美国股灾的案例却反映了股指期货也可能会加剧股市的波动。因此，本文希望通过研究沪深300股指期货与股市的波动溢出效应，揭示两个市场的一些内在互动性，从而有针对性地提出一些对我国投资者和政策制定者有借鉴价值的建议措施，这对完善我国股指期货运行机制、交易策略以及市场的风险管理评估都具有深刻的意义。二、国内外研究现状（一）国外相关研究综述为了较好地检测股指期货和股市的波动溢出，国外文献中一般运用GARCH、EGARCH以及它们的一些拓展模型进行研究分析。Chan、Chan、和Karolyi（1991）通过二元的GARCH模型对美国标普500指数期货和现货5分钟收盘价数据分析，发现两者之间存在波动溢出效应。由于市场上存在“好消息”和“坏消息”，为了更好地描述好消息和坏消息带来的非对称性波动影响，Yiuman Tse（1999）在文章中加入二元EGARCH模型，以此探讨道指期货与现货的波动溢出效应。在观点方面，大多数的学者认为股指期货与股市间的波动溢出效应是双向显著的。Chan、Chan、和Karolyi（1991）以及Yiuman Tse（1999）都对美国标普500指数期货和现货高频数据分析，发现两者之间存在波动溢出效应Pratap Chandra Pati和Prabina Rajib（2011）通过对S&P CNX Nifty指数期货和现货的5分钟盘中价格分析，运用BEKK-GARCH模型验证了期现市场有明显的双向波动溢出，而且现货市场受到期货的影响主要是来自于期货上期的波动。然而，也有少数学者不赞同双向的波动溢出。在Koutmos and Tucker（1996）的文章中，他们利用1984至1993年的标普500日收盘价数据和二元EGARCH、VAR模型，指出标普500指数期现货市场只存在期货指数向现货的单变量指向溢出，并得出结论：期货市场的信息可以用来预测股市的波动性但反之不亦然。Madhusudan Karmakar（2009）采用了2000年6月12日至2007年3月29日的印度S&P CNX Nifty指数期货和现货交易数据，通过二元BEKK模型检测到两个市场间存在双向的持续性波动溢出，而来自于期货市场的“旧消息”对现货市场的波动性则是表现为单向显著的效果。虽然国外研究对于波动溢出效应是单向还是双向仍存一定争议，不过可以发现的是，绝大多数的研究都表明股指期货对股市的波动溢出要强于股市对股指期货的波动溢出。还有极少数学者期望通过对时间序列进行划分，旨在研究不同时间段内的波动溢出效应。Maosen Zhong（2003）建立了短期和长期的波动溢出效应假设分别进行研究。（二）国内相关研究综述股指期货和股市间的互动关系，一直是国内学者的研究热点。蔡向辉（2010）探讨了一般情况和异常情况下的股指期货与现货市场波动关系。孙建武（2013）通过对股指期货对股市波动的内外影响机制分析，研究来自股指期货市场的不同因素对于股市波动的影响。张孝岩、沈中华（2011）通过构建VAR模型研究股指期货与现货指数波动率的关联。研究发现沪深300股指期货是现货的Granger因果，而且期货对现货的波动冲击较大，会加剧现货市场的波动性，对现货造成助涨助跌。不过也有观点认为，股指期货的推出并不会对股市波动造成影响。邢天才和张阁（2010）也通过TARCH模型、Granger因果检验以及脉冲响应函数验证了沪深300仿真期货对现货的波动没有较大影响。由于股指期货是以股票价格指数为标的的期货，因此股指现货的波动无疑也会对期货市场的波动造成一定影响。郭彦峰、黄登仕、魏宇（2007）运用二元GARCH模型对仿真交易期间的5分钟数据进行分析，发现沪深300指数期货和现货都存在波动聚集性，另外通过对条件方差方程的估计，检测到现货对期货存在一个负的波动影响，即现货则会削减指数期货的波动。胡秋灵、张苏凤、文博（2012）等则是通过对沪深300股指期货真实交易的研究，发现现货Granger确实引导着期货，然而，通过建立VEC-EGARCH模型检测期现货之间的波动性，结果表明现货市场对期货市场存在一个正向的波动影响，会加剧期货市场当期的波动。造成这种相反结论的原因可能是仿真交易缺乏理性，而且不能正确地反应市场的真实情况。由于市场之间的影响是相互的，所以单单研究股指期货对股市的波动影响或者是股市对股指期货的波动影响是片面的，因此，为了更好地期指与现货的相互波动影响，一些学者从波动溢出效应的角度着手研究两个市场的联系。国内学者对于波动溢出效应的检测方法主要是基于国外相关研究的基础之上进行适当拓展。通常文献中运用一元GARCH、EGARCH以及多元GARCH模型对股指期货和股市的波动溢出效应进行检测。一元GARCH模型能够很好地描述金融资产价格收益率的波动聚集性。罗李（2012）通过建立GRACH模型，发现我国沪深300股指期货存在波动溢出效应，现货市场则不存在。EGARCH模型能更好地刻画正反面消息带来的非对称波动影响。胡秋灵、张苏凤、文博（2012）为了检验波动溢出效应的正反性，建立了EGARCH模型。由于一元GARCH模型存在的一些局限性，一些学者在此基础了对GARCH模型进行了改进，提出多元GARCH模型。例如BEKK模型就是是Engle和Kroner（1995）基于前人研究提出的一种正定限制的参数化模型，比起一般的GARCH更容易满足协方差矩阵的正定，待估系数较少等。邢精平（2011）、曹海军（2012）和刘文文（2014）等基于多元的BEKK GRACH模型对股指期货市场与股票市场的波动溢出进行了探讨。国内文献对股指期货与股市波动溢出效应主要持三种观点。首先是，双向的波动溢出效应。刘晓斌、李瑜、罗洎（2012）采用2010年8月26日到2011年1月7日的沪深300股指期货和现货的5分钟高频数据，通过ARCH效应检验及BEKK-MGARCH模型的建立，实证发现沪深300股指期货与现货之间确实存在双向的波动溢出效应，而且这种效应在两个市场间的表现是不对称的，即股指期货对现货的波动溢出要大于现货对期货的波动溢出，股指期货的本期波动更多上是来自于期货本身上期的波动，而不是现货市场溢出的波动。陈创练和黄跃（2014）中、美、日、香港等市场进行了研究，发现所有研究对象都存在显著的双向波动溢出效应，同时，股指期货对现货的溢出效应要显著大于股票现货对期货的溢出效应。其次是单向的波动溢出效应。周仁才（2008）以恒生指数期现货2007年8月1日到2008年3月18日的5分钟高频交易数据为研究对象，研究股指期货交易量与现货波动性的关系。通过对两个序列的Granger因果检验，验证了恒生指数与现货市场之间存在单向的因果关系，股指期货的交易量对现货市场的波动有着溢出效应，而现货市场的波动对股指期货的交易量却并没有明显的影响。王郧（2009）利用双变量EC-GRACH模型，对香港恒生指数、以及近月合约的指数期货进行研究分析，结果证明了利好比利空对于股指期货的波动影响更大，利好比利空对于现货市场的波动影响更大，同时，期货市场对现货市场有显著地波动溢出，而现货市场对期货市场的波动溢出效应并不显著。还有一种观点是认为股指期货和股市间不存在波动溢出效应。严敏、巴曙松、吴博（2009）借助带有误差修正的双变量EGARCH模型，对我国仿真交易股指期货与股指现货之间的互动关系进行了研究，实证表明沪深300仿真交易股指期货与现货之间并不存在显著的双向波动溢出效应。另外，还有一类学者认为我国指数期货市场和股票市场间的波动溢出效应会随时间而变化，应当按不同阶段进行研究分析。帅雁丹（2013）将2010年4月16日至2012年4月26的沪深300指数期货和指数现货收盘价数据按时间跨度平均划分为四个阶段。分别研究每个时间段的波动溢出效应。乔高秀（2012）采用了其中的滚动估计的CUSUM方法检验结构变换，将样本划分为三个区间。实证结果表明，沪深300指数期现货市场间存在现货大于期货的波动溢出效应，且在不同时间段有差异，股指期货对股市的波动溢出在逐渐增强。三、 研究的基本内容和研究方法（一） 研究的基本内容本研究通过借鉴国内外关于波动溢出效应的理论基础，分析波动溢出效应在股指期货与股市之间的形成机理，并总结国内外学者的相关研究方法，构建合适的模型，为了考察不同阶段的波动溢出效应，本文依据结构断点对采集的数据进行区间划分，然后再对不同区间内我国沪深300股指期货与股市的波动溢出效应进行检测分析。最后对实证结果进行分析和总结，提出合理的政策建议。本研究的框架如下：1绪论（1）研究背景与意义研究背景 研究意义（2）研究内容与方法 研究内容 研究方法（3）创新点与难点创新点难点2文献综述（1）国外相关文献综述（2）国内相关文献综述（3）总结评述3波动溢出效应的理论研究（1）波动溢出效应的概念及形成机理 波动溢出效应的概念 波动溢出效应的形成机理（2）波动溢出效应的研究方法 EGARCH模型 多元GARCH模型4股指期货与股市波动溢出效应的实证分析（1）数据来源与处理 数据采集 结构断点检测 描述性检验（2）实证结果 EGARCH模型的实证结果 多元GARCH模型的实证结果5研究总结和政策建议（1）研究总结（2）政策建议6展望与不足（1）展望（2）不足参考文献（二） 研究方法1文献研究法。通过收集和整理国内外股指期货与股市波动溢出效应的相关文献，提炼和归纳文献中的理论研究和机理，借鉴国外学者的研究方法，结合我国的股指期货与股市的实际情况，对市场间的波动溢出效应进行探讨。2定性分析与定量分析相结合。基于波动溢出效应的理论基础，建立相关模型，对沪深300股指期货和股市的交易数据进行实证分析，定量的考察波动溢出的形式。3对比分析法。将样本数据依据结构断点划分成几个区间，建立模型，分别对不同区间的样本数据进行研究分析，得出不同阶段我国股指期货与股市间的波动溢出效应，通过对比来探究沪深300股指期货的发展情况。四、 研究的创新点和难点本文的研究创新点是，样本采用20102014年的5分钟高频交易数据，数据较新且更能有效、准确地反映市场情况，使得结论更接近实际。在方法上，现有文献大多运用模型对整段样本区间进行分析，本文首先采用CHOW检验检测样本的结构断点，再通过结构断点划分样本区间，建立相应的模型分析波动溢出效应。研究的难点主要有：1数据的采集。由于本研究需要的是五分钟的高频交易数据，而且股指期货和股指现货的交易时间区间有所区别，需要剔除不重合的那部分数据，因此相关的处理比较繁琐。2模型的建立。本研究试图建立EGARCH模型和多元GARCH模型分别探讨波动溢出效应，因此需要对两类模型都十分了解，对模型的把握要求较高。五、 实施进度计划本研究计划实施进度如下：第一阶段：2014年11月1日12月31日，完成开题报告。第二阶段：2015年1月1日2015年3月31日，完成论文初稿。第三阶段：2015年4月14月20日，撰写第二稿。第四阶段：2015年5月1日5月20日，完成终稿并打印成册。第五阶段：2015年5月25日6月10日，毕业论文答辩。参考文献1 Chan K，Chan KC，Karolyi AGIntraday volatility in the stock index and stock index futures marketsJ，Review of Financial Studies，1991（4）：6576842 Guiliang Tian，Huixiangzi ZhengThe Empirical Study about Introduction of Stock Index Futures on the Volatility of Spot MarketJ，Scientific Research，2013（5）：1131173 Jian Yang，Zihui Yang，Yinggang ZhouIntraday price discovery and volatility transmission in stock index and stock index futures markets：Evidence from ChinaJ，Journal of Futures Markets，2012，32（2）：991214 Koutmos G，Tucker MTemporal relationships and dynamic interactions between spot and futures stock marketsJ，Journal of Futures Markets，1996（16）：55695 Madhusudan KarmakarPrice Discoveries and Volatility Spillovers in S&P CNX Nifty Future and its Underlying Index CNX NiftyJThe Journal for Decision Makers，2009，34（2）：41566 Maosen Zhong，Ali FDarrat，Rafael OteroPrice Discovery and Volatility Spillovers in Index Futures Markets：Some Evidence from MexicoJ，Journal of Banking and Finance，20037 Pratap Chandra Pati，Prabina RajibIntraday return dynamics and volatility spillovers between NSE S&P CNX Nifty stock index and stock index futuresJ，Applied Economics Letters，2011（18）：567574.8 Yasushi Hamao，Ronald WMasulisCorrelations in Price Changes and Volatility Across International Stock MarketsJThe Review of Fiancial Studies，1990，3（2）：pp2813079 Yiuman TsePrice Discovery and Volatility Spillovers in the DJIA Index and Futures MarketsJ，Journal of Futures Markets，1999，19（8）：91193010 曹海军，朱永行中国股指期货与股票现货市场的风险溢出和联动效应：资本流动三阶段背景的研究J，南开经济研究，2012（2）：678411 蔡向辉股指期货影响股市波动的机制解析与实证检验D，复旦大学，201012 陈创练，黄 跃股指期货与现货市场溢出效应及动态关系研究基于中、美、日、香港等市场的实证分析J，宏观经济研究，2014（6）：11312313 郭彦峰，黄登仕，魏 宇我国指数期货与现货之间的价格发现和波动性外溢J，金融管理，2009，21（8）：132214 胡秋灵，张苏凤，文 博沪深300指数期货的价格发现和波动溢出效应研究J，北京理工大学学报，2012，14（6）：778215 刘晓彬，李 瑜，罗 洎股指期货与现货市场间波动溢出效应探究J，宏观经济研究，2012（7）：808616 罗 李沪深300股指期货和现货市场间价格发现功能和波动溢出效应研究D，湖北大学，201217 刘文文，乔高秀我国股指期货市场价格发现功能和波动溢出效应研究基于VECMDCCMVGARCH模型J，武汉金融，2014（8）：172218 乔高秀，刘 强沪深300股指期货与现货市场价格波动与波动溢出效应基于十五个月高频数据的实证研究J，投资研究，2012，31（8）：13214419 帅雁丹沪深300股指期货价格发现与波动溢出效应研究D，西南财经大学，201320 孙建武基于GARCH族模型的我国股指期货对股市波动影响分析D，南京航空航天大学，201321 王 龙沪深300股指期货市场与现货市场的波动溢出效应研究D，西南财经大学，201322 文先明，梁 琳，黄亚雄股指期货仿真交易与现货相互引导关系J，系统工程，2010，28（3）：131823 项歌德，沈开艳股指期货市场的价格发现与风险波动溢出效应实证研究以中国沪深300股指期货市场为例J，上海金融，2012（6）：677324 邢精平，周伍阳，季 峰我国股指期货与现货市场信息传递与波动溢出关系研究J，证券市场导报，2011（2）：131925 邢天才，张 阁中国股指期货对现货市场联动效应的实证研究基于沪深300仿真指数期货数据的分析J，财经问题研究，2010，317（4）：485426 严敏，巴曙松，吴 博我国股指期货市场的价格发现与波动溢出效应J，系统工程，2009，27（10）：323827 张瑞锋，张世英，唐 勇金融市场波动溢出分析及实证研究J，中国管理科学，2006，14（5）：142228 张孝岩，沈中华股指期货推出对中国股票市场波动性的影响研究基于沪深300股指期货高频数据的实证分析J，投资研究，2011，30（10）：11212229 张宗成，王 郧股指期货波动溢出效应的实证研究来自双变量EGARCH模型的证据J，华中科技大学报，2009，23（4）：758030 张宗成，王 郧恒生股指期货与现货市场波动溢出效应实证分析J，美中经济评论，2008，8（6）：11031 周小全，邓淑斌沪深300指数期货对A股市场波动性影响的传导机制分析J，金融理论与实践，2011（4）：889132 周仁才股指期货交易量与股指现货波动关系研究来自香港恒生指数的实证J，上海立信会计学院学报，2008（4）：737733 左浩苗，刘振涛，曾海为基于高频数据的股指期货与现货市场波动溢出和信息传导研究J，金融研究，2012（4）外文翻译稿：道琼斯指数与期货市场间的价格发现和波动溢出 The Journal of Futures Markets, Vol 19, No. 8, 911930 (1999).YIUMAN TSE摘要道琼斯工业平均指数（DJIA）是世界上应用最广泛引用的股票指数。本文基于道指指数和最近的芝加哥期货交易所推出的股指期货间的每分钟数据探讨了其间的价格发现过程和波动溢出效应。Hasbrouck（1995）的协整模型表明，大部分的价格发现发生在期货市场。但是，在二元EGARCH模型的基础上，通过检测市场之间的波动溢出效应，发现了一个双向的信息流。也就是说，通过一个市场的信息预测另一个市场的波动，但期货市场对于股票市场的波动溢出超过了股票市场对于期货市场的溢出。两个市场呈现出非对称波动溢出效应，坏消息比好消息更易造成波动。一、简介道琼斯工业平均指数（DJIA）是世界上最广泛引用的股票指数，世界各地的媒体不断报道提供指数的更新。这也是股市活动中最被认可的晴雨表。虽然道琼斯工业平均指数是最简单的指数跟踪，但是它一直不容易进行交易直到芝加哥期货交易所（CBOT）在1997.1推出道指期货合约，道琼斯工业平均指数期货允许投资者以较低的成本执行基于道琼斯工业平均指数的交易策略。这篇文章的目的是探讨这一重要期货合约的参考作用。它考察了道指期货和指数盘中价格的发现过程和波动溢出效应。能更好地理解信息传递（具体地说，就是哪个市场更有效）可以为投资者提供更有效的道氏交易策略。在完全有效的金融市场中，新的信息应该同时体现在现货和期货市场之中。然而，由于现实世界中的制度性因素，经常会在替代的证券价格变动之间产生领先滞后关系的实证。那些提供了更大的流动性，较低的交易成本，以及较少的限制的市场可能会在价格发现中起到更重要的作用。因此，期货市场由于其固有的杠杆作用，交易成本低，以及没有卖空限制，更有可能比现货市场能更有效地整合信息。许多研究已经检测了股指和其相关的期货之间的这种关系。Ng（1987）发现，在各种期货合约中期货收益通常都领先现货收益，其中包括标普500指数。Herbst、Mc-Cormack和West（1987）使用逐笔交易数据显示了标准普尔500指数期货，堪萨斯期货交易所的价值线股票指数期货以及它们各自的现货指数之间的领先滞后关系。Kawaller、Koch和Koch（1987）显示，尽管标普500的现金回报率有时会领先期货大约一分钟后，标普500指数期货领先现货市场回报20至45分钟。Stoll 和Whaley（1990）的报告基于主要市场指数（MMI）和标普500指数得到了类似的结果。Chan（1992）和Ghosh（1992）进一步的报告指出标普500指数期货在价
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