印度股票市场与期货市场信息传递性研究(2)
2017-08-04 01:39
导读：正如Stoll和Whaley(1990)、Baek和Brock(1992a)等在他们的研究中所发现的那样，在本研究的数据中现货和期货指数收益率序列也存在显著的自相关性。本文利用AR
正如Stoll和Whaley(1990)、Baek和Brock(1992a)等在他们的研究中所发现的那样，在本研究的数据中现货和期货指数收益率序列也存在显著的自相关性。本文利用AR(n)-EGARCH(p，q)模型对现货指数及期货原始收益率序列进行过滤，其目的是消除原始收益率序列的自相关性。实证发现，AR(2)-EARCH(1，1)模型是最合适的模型。限于篇幅，此处不再给出模型的检验结果，而直接利用AR(2)-EARCH(1，1)模型过滤后的现货和期货两个新息序列进行检验。
本文采用计量经济学分析软件Eviews4.0进行数据处理和计量实证检验。
二、基于日对数收益率序列的实证检验
1.基于原始收益率序列的实证检验。
①单位根检验。
根据表1可知，印度市场现货与期货指数的原始日对数收益率序列满足平稳性要求，所以不必再进行协整检验。
2.Granger因果检验。
根据下面表2，在印度期货市场指数对数收益率与现货市场指数对数收益率之间存在着双向Granger因果关系，从而不但期货市场对现货市场具有信息传播作用，现货市场对期货市场也具有信息传播作用。
③VAR模型的建立。
对印度现货市场原始收益率的对数(LN_ID_CASH)和印度期货市场原始收益率的对数(LN_ID_FUTURE)建立VAR模型。
LN_ID_CASH=0.38176664*LN_ID_CASH(-1) 0.006596973758*LN_ID_CASH(-2)-0.243191962*LN_ID_FUTURE(-1)-0.152899359*LN_ID_FUTURE(-2) 0.0005910041874 (3)LN_ID_FUTURE=0.6432775473*LN_ID_CASH(-1) 0.227915549*LN_ID_CASH(-2)-0.5383072284*LN_ID_FUTURE(-1)-0.3508987567*LN_ID_FUTURE(-2) 0.0005886721361(4) 根据对上述模型估计的结果可以看出，现货与期货收益率序列的向量自回归模型的最大滞后阶数为2，这为Grange因果检验、脉冲响应分析和方差分解提供了依据。
（科教作文网http://zw.NSEaC.com编辑发布） ④方差分解。
表3中(1)表示现货和期货收益率受到来自现货市场的影响，(2)表示现货和期货收益率受到来自期货市场的影响。由此可知，影响期货收益率变动的方差大部分来自于期货市场，并且随着滞后期的增加总方差中来自于现货市场的部分呈上升趋势，最终趋于5.11％，而来自期货市场部分的影响呈下降趋势最终趋于99.49％。对于现货收益率变动长期作用的方差，滞后期为1时100％来自现货市场，随着滞后期的增加，总方差中来自现货市场的部分呈下降趋势，最终趋于92.03％，来自期货市场的部分呈上升趋势，最终趋于7.98％。平均说来自现货市场的方差在总方差中所占比例39.03％小于来自期货市场的60.91％。因此对于印度来说，期货市场的价格发现功能起主导作用。
⑤脉冲响应分析。
利用前面的模型(3)、(4)，从下图1可见，一个标准差的期货市场收益率的冲击(如(a)所示)在第1期对现货市场收益率没有产生影响，在第2期达到最大，然后逐渐减弱。而一个标准差的现货市场收益率的冲击(如(b)所示)在第1期就对期货市场收益率产生较大影响，在第2期到第4期有一个波动，然后逐渐减弱。比较两个市场对冲击的响应，现货市场对期货市场的冲击响应的速度更快，而期货市场对现货市场的冲击要持久一些：
2.基于AR(2)-EGARCH(1，1)过滤的收益率序列的实证检验。
经过AR(2)-EGARCH(1，1)过滤的对数收益率序列也是平稳序列，可利用VAR方法进行检验。经过Granger因果检验发现期货市场收益率与现货市场收益率之间互为Granger原因关系(为了简化，这里只说明结论没有列出检验过程)。
进一步进行脉冲响应分析，从下图2可见，基于AR(2)-EGARCH(1，1)过滤后的收益率序列的实证检验结果与基于原始收益率序列的检验结果是类似的，表明，现货市场对期货市场的冲击(如(b)所示)响应的速度更快，而期货市场对现货市场的冲击(如(a)所示)要持久一些；通过对图2中(a)(b)的对比可见，现货市场(期货市场)对期货市场(现货市场)冲击的响应基本一致。基于原始和过滤两种收益率序列检验的不同之处在于，由于采用AR(2)-EGARCH(1，1)过滤后的收益率序列剔出掉了收益率序列的自相关性，两个市场之间的信息传播减弱的速度要快于基于原始收益率时的结果。
